"""
Конфигурация LLM провайдеров
Поддержка: OpenAI, OpenRouter, Ollama
"""

import os
from typing import Dict, Optional

# ==================== ПРОВАЙДЕРЫ ====================

# OpenAI (через прокси)
OPENAI_CONFIG = {
    'provider': 'openai',
    'api_key': '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',
    'api_base': 'https://api.openai.com/v1',
    'proxy': 'http://195.133.66.13:3128',
    
    # Доступные модели
    'models': {
        'fast': 'gpt-4o-mini',           # Быстрая и дешёвая
        'smart': 'gpt-4o',               # Умная, дорогая
        'chat': 'gpt-4o-mini',           # Для чата
        'analysis': 'gpt-4o-mini',      # Для анализа
        'turbo': 'gpt-4-turbo',          # Средняя по скорости/качеству
        'vision': 'gpt-4o',       
        'big': 'gpt-4.1-mini',         # Для анализа изображений
        'embedding': 'text-embedding-3-small'  # Для эмбеддингов
    },
    
    # Параметры по умолчанию
    'default_params': {
        'temperature': 0.3,
        'max_tokens': 800,
        'top_p': 1.0
    }
}

# OpenRouter (альтернатива с кучей моделей)
OPENROUTER_CONFIG = {
    'provider': 'openrouter',
    'api_key': os.getenv('OPENROUTER_API_KEY', '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'),
    'api_base': 'https://openrouter.ai/api/v1',
    'proxy': 'http://195.133.66.13:3128',
    
    'models': {
        'fast': 'anthropic/claude-3-haiku',
        'smart': 'anthropic/claude-3.5-sonnet',
        'chat': 'anthropic/claude-3-haiku',
        'analysis': 'anthropic/claude-3.5-sonnet',
        'cheap': 'google/gemini-flash-1.5'
    },
    
    'default_params': {
        'temperature': 0.3,
        'max_tokens': 1000
    }
}

# Ollama (локальная модель)
OLLAMA_CONFIG = {
    'provider': 'ollama',
    'api_base': 'http://localhost:11434',
    'proxy': None,  # Локальная - прокси не нужен
    
    'models': {
        'fast': 'llama3.2',
        'smart': 'llama3.1:70b',
        'chat': 'llama3.2',
        'analysis': 'qwen2.5:14b',
        'russian': 'saiga_llama3'  # Для русского языка
    },
    
    'default_params': {
        'temperature': 0.3,
        'num_predict': 800
    }
}

# ==================== АКТИВНЫЙ ПРОВАЙДЕР ====================

# Выбираем провайдера (меняйте здесь!)
ACTIVE_PROVIDER = os.getenv('LLM_PROVIDER', 'openai')  # 'openai', 'openrouter', 'ollama'

# Выбираем конфигурацию
if ACTIVE_PROVIDER == 'openai':
    CURRENT_CONFIG = OPENAI_CONFIG
elif ACTIVE_PROVIDER == 'openrouter':
    CURRENT_CONFIG = OPENROUTER_CONFIG
elif ACTIVE_PROVIDER == 'ollama':
    CURRENT_CONFIG = OLLAMA_CONFIG
else:
    raise ValueError(f"Unknown provider: {ACTIVE_PROVIDER}")

# ==================== НАСТРОЙКИ МОДЕЛЕЙ ====================

# Модель для чата (меняйте здесь для экспериментов!)
CHAT_MODEL = os.getenv('CHAT_MODEL', CURRENT_CONFIG['models']['chat'])

# Модель для анализа/аудита
ANALYSIS_MODEL = os.getenv('ANALYSIS_MODEL', CURRENT_CONFIG['models']['analysis'])

# Модель для эмбеддингов
EMBEDDING_MODEL = CURRENT_CONFIG['models'].get('embedding', 'text-embedding-3-small')

# ==================== ПАРАМЕТРЫ ====================

# Температура (0.0 = детерминированно, 1.0 = креативно)
TEMPERATURE = float(os.getenv('LLM_TEMPERATURE', CURRENT_CONFIG['default_params']['temperature']))

# Максимум токенов в ответе
MAX_TOKENS = int(os.getenv('LLM_MAX_TOKENS', CURRENT_CONFIG['default_params']['max_tokens']))


# ==================== ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ФУНКЦИИ ====================

def get_model_info() -> Dict:
    """Получить информацию о текущей модели"""
    return {
        'provider': ACTIVE_PROVIDER,
        'chat_model': CHAT_MODEL,
        'analysis_model': ANALYSIS_MODEL,
        'embedding_model': EMBEDDING_MODEL,
        'temperature': TEMPERATURE,
        'max_tokens': MAX_TOKENS,
        'api_base': CURRENT_CONFIG['api_base'],
        'uses_proxy': CURRENT_CONFIG.get('proxy') is not None
    }


def get_available_models() -> Dict:
    """Получить список доступных моделей"""
    return CURRENT_CONFIG['models']


def switch_model(model_type: str, model_name: str):
    """Переключить модель (для runtime изменений)"""
    global CHAT_MODEL, ANALYSIS_MODEL
    
    if model_type == 'chat':
        CHAT_MODEL = model_name
    elif model_type == 'analysis':
        ANALYSIS_MODEL = model_name
    else:
        raise ValueError(f"Unknown model type: {model_type}")


# ==================== КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ ====================

if __name__ == "__main__":
    import json
    
    print("=" * 70)
    print("🤖 КОНФИГУРАЦИЯ LLM МОДЕЛЕЙ")
    print("=" * 70)
    
    info = get_model_info()
    print(f"\n📊 ТЕКУЩИЕ НАСТРОЙКИ:")
    print(f"  Провайдер: {info['provider'].upper()}")
    print(f"  Чат: {info['chat_model']}")
    print(f"  Анализ: {info['analysis_model']}")
    print(f"  Эмбеддинги: {info['embedding_model']}")
    print(f"  Temperature: {info['temperature']}")
    print(f"  Max tokens: {info['max_tokens']}")
    print(f"  API: {info['api_base']}")
    print(f"  Прокси: {'✅ Да' if info['uses_proxy'] else '❌ Нет'}")
    
    print(f"\n🎯 ДОСТУПНЫЕ МОДЕЛИ ({info['provider'].upper()}):")
    for key, model in get_available_models().items():
        print(f"  {key:15} → {model}")
    
    print(f"\n💡 КАК ИЗМЕНИТЬ:")
    print(f"  1. В коде: измените ACTIVE_PROVIDER = 'openai'/'openrouter'/'ollama'")
    print(f"  2. Через ENV: export LLM_PROVIDER=ollama")
    print(f"  3. Модель чата: export CHAT_MODEL=gpt-4o")
    print(f"  4. Temperature: export LLM_TEMPERATURE=0.7")
    
    print(f"\n📋 ПРИМЕРЫ:")
    print(f"  # OpenAI GPT-4o-mini (по умолчанию)")
    print(f"  export LLM_PROVIDER=openai")
    print(f"  export CHAT_MODEL=gpt-4o-mini")
    
    print(f"\n  # OpenRouter с Claude")
    print(f"  export LLM_PROVIDER=openrouter")
    print(f"  export CHAT_MODEL=anthropic/claude-3-haiku")
    
    print(f"\n  # Локальная Ollama")
    print(f"  export LLM_PROVIDER=ollama")
    print(f"  export CHAT_MODEL=llama3.2")
    
    print("=" * 70)