Improve LLM and CSV processing

Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>

drhider/llm_client.py

@@ -11,6 +11,8 @@ LLM-клиент для Obfuscator.
 
 import os
 import time
+from typing import Optional
+
 import httpx
 
 
@@ -21,9 +23,12 @@ class LLMClient:
         LLM_API_KEY или LLM_KEY — ключ API
         LLM_URL — URL эндпоинта (по умолчанию https://api.aillm.ru/v1/chat/completions)
         LLM_MODEL — модель (по умолчанию gpt-oss-120b)
+        LLM_RETRIES — число повторов после первой попытки (по умолчанию 3)
+        LLM_RETRY_DELAY — базовая задержка backoff в секундах (по умолчанию 2)
     """
 
-    def __init__(self):
+    def __init__(self, retries: Optional[int] = None,
+                 retry_delay: Optional[float] = None):
         """Инициализировать клиент. httpx импортируется лениво.
 
         Ведёт кумулятивные счётчики за всё время жизни клиента:
@@ -36,6 +41,13 @@ class LLMClient:
             llm_started          — time.time() начала текущего LLM-вызова
         """
         self._httpx = httpx
+        self.retries = int(os.environ.get("LLM_RETRIES", "3")) if retries is None else retries
+        self.retry_delay = (
+            float(os.environ.get("LLM_RETRY_DELAY", "2.0"))
+            if retry_delay is None else retry_delay
+        )
+        if self.retries < 0 or self.retry_delay < 0:
+            raise ValueError("LLM retries and retry delay must be non-negative")
         self.tokens_prompt = 0
         self.tokens_completion = 0
         self.llm_sec = 0.0
@@ -52,6 +64,31 @@ class LLMClient:
             return time.time() - self.llm_started
         return 0.0
 
+    def _post_with_retries(self, url: str, json: dict, headers: dict,
+                           timeout: int) -> httpx.Response:
+        """Повторить только временные транспортные ошибки и выбранные HTTP-статусы."""
+        for attempt in range(self.retries + 1):
+            try:
+                response = self._httpx.post(
+                    url, json=json, headers=headers, timeout=timeout
+                )
+                self.llm_sec += response.elapsed.total_seconds()
+                response.raise_for_status()
+                return response
+            except (self._httpx.TimeoutException, self._httpx.TransportError):
+                if attempt >= self.retries:
+                    raise
+            except self._httpx.HTTPStatusError as e:
+                # Retry only throttling and server failures; 400/401/403 require
+                # a corrected request or credentials and will not improve on retry.
+                if e.response.status_code not in (429, 500, 502, 503, 504):
+                    raise
+                if attempt >= self.retries:
+                    raise
+
+            # 120 секунд на попытку и backoff означают около 8 минут в худшем случае.
+            time.sleep(self.retry_delay * (attempt + 1))
+
     def complete(self, prompt: str) -> str:
         """Отправить промпт в LLM и вернуть текст ответа.
 
@@ -76,7 +113,7 @@ class LLMClient:
         self.llm_active = True
         self.llm_started = time.time()
         try:
-            r = self._httpx.post(
+            r = self._post_with_retries(
                 url,
                 json={
                     "model": model,
@@ -90,10 +127,6 @@ class LLMClient:
                 },
                 timeout=120,
             )
-            r.raise_for_status()
-
-            # Время запроса (реальное время HTTP-вызова LLM)
-            self.llm_sec += r.elapsed.total_seconds()
 
             data = r.json()
             # Счётчики токенов из usage (могут отсутствовать у некоторых прокси)