import os
import time
import requests
import threading
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

# आपका दिया गया Google Apps Script URL
GAS_URL = "https://script.google.com/macros/s/AKfycbwh2d9IZNpcLNbv8aJSSSI4RBTzuoZ5wi7TDHaBMX9BeOm7TjKxcjfaTEPLJi-q8AXyyQ/exec"

# बैकग्राउंड में GAS को अपडेट करने का फंक्शन (ताकि API रिस्पॉन्स फास्ट रहे)
def update_gas_usage(api_key, model, tokens_used):
    def task():
        try:
            payload = {
                "action": "log_usage",
                "api_key": api_key,
                "model": model,
                "tokens_used": tokens_used,
                "timestamp": int(time.time())
            }
            # GAS को डेटा भेजना (टोकन और रिक्वेस्ट अपडेट करने के लिए)
            requests.post(GAS_URL, json=payload)
            print(f"✅ GAS Updated: {tokens_used} tokens logged for {api_key}")
        except Exception as e:
            print(f"❌ Failed to update GAS: {e}")
            
    threading.Thread(target=task).start()


@app.route('/', methods=['GET'])
def home():
    return jsonify({"status": "Vedika AI API Gateway is Running!"}), 200


@app.route('/v1/models', methods=['GET'])
def get_models():
    """GAS URL से मॉडल्स एक्सट्रैक्ट करके OpenAI फॉर्मेट में रिटर्न करना"""
    try:
        response = requests.get(GAS_URL)
        data = response.json()
        
        # मॉडल्स की लिस्ट निकालना (आपके GAS रिस्पॉन्स स्ट्रक्चर के अनुसार)
        models_array = data if isinstance(data, list) else data.get("models", [])
        
        openai_formatted_models = {
            "object": "list",
            "data": [
                {
                    "id": model.get("id", model) if isinstance(model, dict) else model,
                    "object": "model",
                    "created": int(time.time()),
                    "owned_by": "Vedika AI",
                    "permission": [],
                    "root": model.get("id", model) if isinstance(model, dict) else model,
                    "parent": None
                } for model in models_array
            ]
        }
        return jsonify(openai_formatted_models), 200
        
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": "Failed to fetch models from GAS"}), 500


@app.route('/v1/chat/completions', methods=['POST'])
def chat_completions():
    """चैट रिक्वेस्ट हैंडल करना और टोकन अपडेट करना"""
    # 1. API Key चेक करना
    auth_header = request.headers.get("Authorization")
    if not auth_header or not auth_header.startswith("Bearer "):
        return jsonify({"error": {"message": "Unauthorized: Missing API Key", "type": "invalid_request_error"}}), 401
    
    user_api_key = auth_header.split(" ")[1]
    request_data = request.json
    model_name = request_data.get("model", "Vedika-Flash")
    
    # ---------------------------------------------------------
    # 2. यहाँ आप अपने असली AI प्रोवाइडर (जैसे NVIDIA/OpenRouter) 
    # को रिक्वेस्ट भेजेंगे। अभी के लिए यह एक डमी रिस्पॉन्स है।
    # ---------------------------------------------------------
    
    # *उदाहरण:* provider_response = requests.post(NVIDIA_URL, headers=..., json=...)
    # response_data = provider_response.json()
    
    # डमी रिस्पॉन्स (इसे अपने असली प्रोवाइडर के रिस्पॉन्स से बदल दें)
    response_data = {
        "id": f"chatcmpl-{int(time.time())}",
        "object": "chat.completion",
        "created": int(time.time()),
        "model": model_name,
        "choices": [{
            "index": 0, 
            "message": {"role": "assistant", "content": "यह Vedika AI की तरफ से जनरेटेड रिस्पॉन्स है।"}, 
            "finish_reason": "stop"
        }],
        "usage": {
            "prompt_tokens": 10, 
            "completion_tokens": 25, 
            "total_tokens": 35  # असली API से मिलने वाला टोकन काउंट
        }
    }
    
    # 3. टोकन काउंट निकालना
    tokens_used = response_data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
    
    # 4. GAS को अपडेट करने के लिए बैकग्राउंड टास्क ट्रिगर करना
    update_gas_usage(user_api_key, model_name, tokens_used)
    
    # 5. यूज़र को तुरंत रिस्पॉन्स भेजना
    return jsonify(response_data), 200


if __name__ == '__main__':
    # Hugging Face Spaces डिफ़ॉल्ट रूप से 7860 पोर्ट का उपयोग करता है
    app.run(host='0.0.0.0', port=7860)