"""
LLMService — обращение к языковой модели через OpenAI-совместимый API.

Поддерживает несколько профилей (разные модели/промпты) —
пользователь выбирает, к какому ЛЛМ отправить запрос.
"""

import logging
from typing import Dict, Optional

import requests

from config import LLM_PROFILES

log = logging.getLogger(__name__)


class LLMService:
    """
    Сервис общения с языковой моделью.

    Хранит набор профилей (model + system_prompt + температура + ...).
    Метод chat() принимает id профиля и текст пользователя, возвращает ответ.
    """

    def __init__(self, profiles: list = None):
        """
        Args:
            profiles: Список словарей с ключами:
                id, name, description, url, key, model,
                system_prompt, temperature, max_tokens.
                По умолчанию — LLM_PROFILES из config.py.
        """
        self._profiles: Dict[str, dict] = {}

        for p in (profiles or LLM_PROFILES):
            pid = p["id"]
            self._profiles[pid] = p
            log.info("LLM: зарегистрирован профиль '%s' (модель=%s)", pid, p["model"])

    @property
    def profile_list(self) -> list:
        """
        Возвращает список профилей для фронтенда
        (без ключей, только публичная информация).
        """
        return [
            {
                "id": p["id"],
                "name": p["name"],
                "description": p["description"],
            }
            for p in self._profiles.values()
        ]

    def get_profile(self, profile_id: str) -> Optional[dict]:
        """Возвращает полный профиль по id или None."""
        return self._profiles.get(profile_id)

    def chat(self, profile_id: str, user_text: str) -> str:
        """
        Отправляет текст пользователя в указанную LLM и возвращает ответ.

        Args:
            profile_id: Идентификатор профиля (ddm, qwen, deepseek, ...).
            user_text: Текст, который нужно отправить модели.

        Returns:
            Ответ модели (строка).

        Raises:
            ValueError: Если профиль не найден.
            RuntimeError: При ошибке API.
        """
        profile = self._profiles.get(profile_id)
        if not profile:
            available = ", ".join(self._profiles.keys())
            raise ValueError(
                f"Неизвестный LLM-профиль '{profile_id}'. Доступны: {available}"
            )

        if not profile["key"]:
            raise RuntimeError(f"API-ключ для профиля '{profile_id}' не задан")

        log.info(
            "LLM [%s]: отправка запроса (модель=%s, %d символов)",
            profile_id,
            profile["model"],
            len(user_text),
        )

        resp = requests.post(
            profile["url"],
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {profile['key']}",
                "Content-Type": "application/json",
            },
            json={
                "model": profile["model"],
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": profile["system_prompt"]},
                    {"role": "user", "content": user_text},
                ],
                "temperature": profile["temperature"],
                "max_tokens": profile["max_tokens"],
            },
            timeout=60,
        )

        if resp.status_code != 200:
            log.error("LLM [%s] API error %d: %s", profile_id, resp.status_code, resp.text)
            raise RuntimeError(
                f"Ошибка LLM ({resp.status_code}): {resp.text[:200]}"
            )

        answer = resp.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()

        log.info("LLM [%s]: получен ответ (%d символов)", profile_id, len(answer))
        return answer


# Глобальный экземпляр сервиса
llm_service = LLMService()