"""
llm_client.py — Тонкий HTTP-клиент к LLM API.

Только отправить промпт → получить ответ. Никакой бизнес-логики.
Бизнес-логика (промпты, парсинг ответа) → extractor.py.

Использует curl (HTTP/2) — api.aillm.ru за ddos-guard, требует HTTP/2.
curl есть в любом контейнере и гарантированно работает с HTTP/2.

Переменные окружения:
  LLM_API_URL  — URL API (по умолчанию https://api.aillm.ru/v1/chat/completions)
  LLM_API_KEY  — ключ авторизации
"""

import os
import json
import subprocess

# ── Конфигурация ────────────────────────────────────────────────

DEFAULT_URL = "https://api.aillm.ru/v1/chat/completions"
DEFAULT_MODEL = "gpt-oss-120b"  # 120B модель через LiteLLM-прокси


def ask(prompt: str, model: str = None, max_tokens: int = 8000) -> dict:
    """
    Отправить промпт к LLM API через curl (HTTP/2).

    Args:
      prompt:     текст промпта
      model:      модель (None = DEFAULT_MODEL)
      max_tokens: максимум токенов в ответе

    Returns:
      {"text": "ответ модели", "model": "...", "usage": {...}}
      или
      {"error": "описание ошибки"}
    """
    api_url = os.getenv("LLM_API_URL", DEFAULT_URL)
    api_key = os.getenv("LLM_API_KEY", "")

    if not api_key:
        return {"error": "LLM_API_KEY not set"}

    model = model or DEFAULT_MODEL

    payload = json.dumps({
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "max_tokens": max_tokens,
        "temperature": 0.1,
    })

    try:
        # curl --http2 гарантирует HTTP/2
        proc = subprocess.run(
            [
                "curl", "-s", "--http2",
                "-H", f"Authorization: Bearer {api_key}",
                "-H", "Content-Type: application/json",
                "-H", "Accept: application/json",
                "--max-time", "120",
                "-d", payload,
                api_url,
            ],
            capture_output=True, text=True, timeout=130,
        )

        if proc.returncode != 0:
            return {"error": f"curl exited with {proc.returncode}: {proc.stderr[:300]}"}

        data = json.loads(proc.stdout)

        # OpenAI-совместимый формат
        choice = data.get("choices", [{}])[0]
        message = choice.get("message", {})
        text = message.get("content", "")

        return {
            "text": text,
            "model": data.get("model", model),
            "usage": data.get("usage", {}),
        }

    except subprocess.TimeoutExpired:
        return {"error": "LLM timeout (130s)"}
    except json.JSONDecodeError as e:
        return {"error": f"LLM bad JSON: {e}"}
    except Exception as e:
        return {"error": f"LLM unexpected: {e}"}