diff --git a/src/components/ChatHeader.tsx b/src/components/ChatHeader.tsx
index 9c346b3..e17a750 100644
--- a/src/components/ChatHeader.tsx
+++ b/src/components/ChatHeader.tsx
@@ -1,4 +1,4 @@
-import { ChevronDown, UserCog } from "lucide-react";
+import { ChevronDown, UserCog, Loader2 } from "lucide-react";
 import { Button } from "@/components/ui/button";
 import {
   DropdownMenu,
@@ -15,7 +15,11 @@ import {
   DialogTrigger,
 } from "@/components/ui/dialog";
 import { Textarea } from "@/components/ui/textarea";
-import { useState } from "react";
+import { useState, useEffect } from "react";
+import { fetchModelsFromDatabase, ModelConfig } from "@/config/models";
+
+// Texto padrão da personalidade (mesmo valor usado em ChatView)
+const DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "Você é um assistente útil e prestativo.";
 
 interface ChatHeaderProps {
   showModelSelector?: boolean;
@@ -29,25 +33,30 @@ export const ChatHeader = ({
   showModelSelector = false,
   selectedModel = "GPT-4o",
   onModelChange,
-  systemPrompt = "Você é um assistente útil e prestativo.",
+  systemPrompt = DEFAULT_SYSTEM_PROMPT,
   onSystemPromptChange
 }: ChatHeaderProps) => {
   const [isPersonalityOpen, setIsPersonalityOpen] = useState(false);
   const [tempSystemPrompt, setTempSystemPrompt] = useState(systemPrompt);
+  const [models, setModels] = useState<ModelConfig[]>([]);
+  const [isLoadingModels, setIsLoadingModels] = useState(true);
 
-  const models = [
-    "GPT-4.1",
-    "GPT-4o",
-    "GPT-5 Mini",
-    "Gemini 2.0 Flash",
-    "Claude Sonnet 4.5",
-    "DeepSeek V3.2 Chat",
-    "DeepSeek V3.2 Reasoner",
-    "Gemini 2.5 Flash",
-    "Gemini 2.5 Flash-Lite",
-    "Claude Haiku 4.5",
-    "GPT-4o Mini",
-  ];
+  // Carrega modelos da API ao montar o componente
+  useEffect(() => {
+    const loadModels = async () => {
+      setIsLoadingModels(true);
+      try {
+        const modelsFromAPI = await fetchModelsFromDatabase();
+        setModels(modelsFromAPI);
+      } catch (error) {
+        console.error('Erro ao carregar modelos:', error);
+      } finally {
+        setIsLoadingModels(false);
+      }
+    };
+
+    loadModels();
+  }, []);
 
   const handleSavePersonality = () => {
     if (onSystemPromptChange) {
@@ -67,19 +76,37 @@ export const ChatHeader = ({
         {showModelSelector && onModelChange && (
           <DropdownMenu>
             <DropdownMenuTrigger asChild>
-              <Button variant="outline" className="gap-1 md:gap-2 glass-effect text-xs md:text-sm">
-                <span className="font-medium truncate max-w-[80px] md:max-w-none">{selectedModel}</span>
-                <ChevronDown className="w-3 h-3 md:w-4 md:h-4" />
+              <Button
+                variant="outline"
+                className="gap-1 md:gap-2 glass-effect text-xs md:text-sm"
+                disabled={isLoadingModels}
+              >
+                {isLoadingModels ? (
+                  <>
+                    <Loader2 className="w-3 h-3 md:w-4 md:h-4 animate-spin" />
+                    <span className="font-medium">Carregando...</span>
+                  </>
+                ) : (
+                  <>
+                    <span className="font-medium truncate max-w-[80px] md:max-w-none">{selectedModel}</span>
+                    <ChevronDown className="w-3 h-3 md:w-4 md:h-4" />
+                  </>
+                )}
               </Button>
             </DropdownMenuTrigger>
             <DropdownMenuContent align="start" className="glass-effect bg-popover border-border z-50">
               {models.map((model) => (
-                <DropdownMenuItem 
-                  key={model} 
+                <DropdownMenuItem
+                  key={model.id}
                   className="cursor-pointer"
-                  onClick={() => onModelChange(model)}
+                  onClick={() => onModelChange(model.name)}
                 >
-                  {model}
+                  <div className="flex flex-col">
+                    <span className="font-medium">{model.name}</span>
+                    {model.description && (
+                      <span className="text-xs text-muted-foreground">{model.description}</span>
+                    )}
+                  </div>
                 </DropdownMenuItem>
               ))}
             </DropdownMenuContent>
diff --git a/src/components/chat/ChatView.tsx b/src/components/chat/ChatView.tsx
index cd973d5..9c0ac7a 100644
--- a/src/components/chat/ChatView.tsx
+++ b/src/components/chat/ChatView.tsx
@@ -8,6 +8,9 @@ import { chatService, ChatRecord, MessageRecord } from "@/services/chat";
 import { useToast } from "@/hooks/use-toast";
 import { getModelId } from "@/config/models";
 
+// Texto padrão da personalidade (usado para novos chats)
+const DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "Você é um assistente útil e prestativo.";
+
 interface Message {
   id: string;
   role: "user" | "assistant";
@@ -26,7 +29,8 @@ export const ChatView = () => {
   const [selectedModel, setSelectedModel] = useState("GPT-4o");
   // Inicia com "0" - será atualizado com o chat_id real após primeira resposta da API
   const [currentChatId, setCurrentChatId] = useState("0");
-  const [systemPrompt, setSystemPrompt] = useState("Você é um assistente útil e prestativo.");
+  // Inicia com texto padrão - será atualizado ao carregar chat existente
+  const [systemPrompt, setSystemPrompt] = useState(DEFAULT_SYSTEM_PROMPT);
   const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([
     {
       id: "1",
@@ -74,6 +78,10 @@ export const ChatView = () => {
   const handleNewChat = () => {
     // Reseta para "0" - novo chat sempre começa com chat_id "0"
     setCurrentChatId("0");
+
+    // Reseta a personalidade para o texto padrão
+    setSystemPrompt(DEFAULT_SYSTEM_PROMPT);
+
     setMessages([
       {
         id: "1",
@@ -91,6 +99,10 @@ export const ChatView = () => {
     // Carrega um chat existente do banco de dados
     setCurrentChatId(chat.id);
 
+    // Atualiza a personalidade com o valor do banco de dados
+    // Se não tiver personalidade salva, usa o texto padrão
+    setSystemPrompt(chat.personalidade || DEFAULT_SYSTEM_PROMPT);
+
     // Limpa mensagens enquanto carrega
     setMessages([]);
     setIsLoading(true);
@@ -99,14 +111,12 @@ export const ChatView = () => {
       // Busca mensagens do chat na API
       const messagesFromAPI = await chatService.getChatMessages(chat.id);
 
-      console.log('Mensagens carregadas da API:', messagesFromAPI);
-
       // Converte MessageRecord para Message
       const loadedMessages: Message[] = messagesFromAPI.map((msg: MessageRecord) => ({
         id: msg.id,
         role: msg.role,
         content: msg.content,
-        model: undefined, // model_id vem como número, não temos mapeamento reverso
+        model: msg.model_name, // Nome do modelo retornado pela API
         attachments: msg.has_attachments ? [] : undefined, // Não temos detalhes dos anexos no GET
       }));
 
@@ -236,7 +246,7 @@ export const ChatView = () => {
 
       {/* Main Chat Area */}
       <div className="flex-1 flex flex-col w-full">
-        <ChatHeader 
+        <ChatHeader
           showModelSelector={true}
           selectedModel={selectedModel}
           onModelChange={setSelectedModel}
diff --git a/src/config/models.ts b/src/config/models.ts
index a7c8d3c..38af7f7 100644
--- a/src/config/models.ts
+++ b/src/config/models.ts
@@ -9,6 +9,21 @@ export interface ModelConfig {
   description?: string; // Descrição opcional do modelo
 }
 
+/**
+ * Interface para modelo retornado pela API do banco de dados
+ */
+export interface ModelIA {
+  id: number;
+  provider_id: number;
+  name: string;
+  model_identifier: string;
+  cost_input_per_million: string;
+  cost_output_per_million: string;
+  is_active: number;
+  created_at: string;
+  updated_at: string;
+}
+
 /**
  * Lista de modelos disponíveis
  * NOTA: Estes dados correspondem à tabela de modelos do banco de dados.
@@ -112,21 +127,32 @@ export function getModelNames(): string[] {
 }
 
 /**
- * FUTURA INTEGRAÇÃO COM BANCO DE DADOS
+ * Busca modelos de IA disponíveis no banco de dados
  *
- * Quando a API estiver pronta, substituir AVAILABLE_MODELS por chamada à API:
- *
- * export async function fetchModelsFromDatabase(): Promise<ModelConfig[]> {
- *   const response = await apiService.get('/api/models');
- *   return response.data.map((model: any) => ({
- *     name: model.name,
- *     id: model.id.toString(),
- *     description: model.description || '',
- *   }));
- * }
- *
- * Nos componentes, usar:
- * - useEffect para carregar modelos na montagem
- * - useState para armazenar lista de modelos
- * - Loading state durante o fetch
+ * @returns Promise com array de modelos ativos
  */
+export async function fetchModelsFromDatabase(): Promise<ModelConfig[]> {
+  try {
+    // Importa dinamicamente para evitar circular dependency
+    const { apiService } = await import('@/services/api');
+
+    const response = await apiService.get<ModelIA[]>('/webhook/codex/get_models_ia');
+
+    console.log('Modelos carregados da API:', response.data);
+
+    // Filtra apenas modelos ativos e converte para ModelConfig
+    return response.data
+      .filter(model => model.is_active === 1)
+      .map((model: ModelIA) => ({
+        name: model.name,
+        id: model.id.toString(),
+        description: `${model.model_identifier}`,
+      }));
+  } catch (error) {
+    console.error('Erro ao buscar modelos da API:', error);
+
+    // Fallback para modelos hardcoded em caso de erro
+    console.warn('Usando modelos hardcoded como fallback');
+    return AVAILABLE_MODELS;
+  }
+}
diff --git a/src/services/chat.ts b/src/services/chat.ts
index d3bd50e..5d91e81 100644
--- a/src/services/chat.ts
+++ b/src/services/chat.ts
@@ -79,6 +79,7 @@ export interface ChatRecord {
   folder_id: string | null;
   created_at: string;
   updated_at: string;
+  personalidade: string; // Personalidade/prompt do sistema salvo no banco
   estabelecimento_id: number;
 }
 
@@ -99,6 +100,7 @@ export interface MessageRecord {
   role: 'user' | 'assistant';
   content: string;
   model_id: number;
+  model_name?: string; // Nome do modelo retornado pela API
   has_attachments: number;
   input_tokens: number;
   output_tokens: number;