diff --git a/README.md b/README.md
index 56a803e..66e873d 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -11,6 +11,7 @@ Sistema automatizado de envio de insights via Telegram, utilizando inteligência
 - Intervalo entre envios configurável.
 - Seleção aleatória de tópicos cadastrados.
 - Suporte a múltiplos provedores de IA: OpenRouter, LlamaCPP local ou OpenAI.
+- Todos os insights são salvos automaticamente em um banco de dados SQLite local (`insights.db`).
 
 ## Pré-requisitos
 
@@ -80,3 +81,16 @@ python3 main.py
 | `TOPICS` | Lista de tópicos separados por vírgula | ver `.env` |
 | `LANGUAGE` | Idioma dos insights | pt-BR |
 | `MIN_LINES` | Mínimo de linhas por insight | 20 |
+
+### Banco de dados SQLite
+
+Todos os insights enviados são registrados automaticamente no arquivo `insights.db`, na mesma pasta do projeto. A tabela `insights` armazena:
+
+| Campo | Descrição |
+|---|---|
+| `id` | Identificador único |
+| `topic` | Tópico do insight |
+| `content` | Conteúdo completo do insight |
+| `provider` | Provedor de IA utilizado |
+| `model` | Modelo utilizado |
+| `sent_at` | Data e hora do envio |
diff --git a/database.py b/database.py
new file mode 100644
index 0000000..c06f4ac
--- /dev/null
+++ b/database.py
@@ -0,0 +1,46 @@
+import sqlite3
+import os
+from datetime import datetime
+
+
+DB_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "insights.db")
+
+
+def init_db() -> None:
+    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
+    conn.execute("""
+        CREATE TABLE IF NOT EXISTS insights (
+            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+            topic TEXT NOT NULL,
+            content TEXT NOT NULL,
+            provider TEXT NOT NULL,
+            model TEXT NOT NULL,
+            sent_at TEXT NOT NULL
+        )
+    """)
+    conn.commit()
+    conn.close()
+
+
+def save_insight(topic: str, content: str, provider: str, model: str) -> int:
+    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
+    cursor = conn.cursor()
+    sent_at = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    cursor.execute(
+        "INSERT INTO insights (topic, content, provider, model, sent_at) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
+        (topic, content, provider, model, sent_at),
+    )
+    insight_id = cursor.lastrowid
+    conn.commit()
+    conn.close()
+    return insight_id
+
+
+def get_insights(limit: int = 50):
+    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
+    conn.row_factory = sqlite3.Row
+    rows = conn.execute(
+        "SELECT * FROM insights ORDER BY id DESC LIMIT ?", (limit,)
+    ).fetchall()
+    conn.close()
+    return [dict(row) for row in rows]
diff --git a/insights.db b/insights.db
new file mode 100644
index 0000000..3f4df86
Binary files /dev/null and b/insights.db differ
diff --git a/main.py b/main.py
index 1e3a4b3..6ef7cf8 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -6,6 +6,7 @@ import openai
 import schedule
 import time
 from datetime import datetime
+from database import init_db, save_insight
 
 load_dotenv()
 
@@ -45,6 +46,10 @@ elif OPENAI_API_KEY:
 else:
     raise ValueError("Nenhuma chave de IA configurada no .env")
 
+init_db()
+
+CURRENT_PROVIDER = DEFAULT_AI_PROVIDER
+
 TOPICS = [t.strip() for t in TOPICS_RAW.split(",") if t.strip()]
 if not TOPICS:
     raise ValueError("Nenhum tópico informado no .env (variável TOPICS)")
@@ -148,6 +153,11 @@ def job():
     print(f"[{now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] Tópico escolhido: {topic}")
     print(f"[{now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] Gerando insight...")
     insight = generate_insight(topic)
+    try:
+        save_insight(topic=topic, content=insight, provider=CURRENT_PROVIDER, model=DEFAULT_AI_MODEL)
+        print(f"[{now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] Insight salvo no banco de dados.")
+    except Exception as e:
+        print(f"[{now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] Erro ao salvar no banco: {e}")
     send_telegram_message(insight, topic)