"""Implementacje dostawców LLM (LOG-31) — na samym httpx, bez SDK.

Świadomie bez bibliotek `openai` / `anthropic`: lokalny serwer modelu (Ollama,
vLLM, llama.cpp) i OpenAI mówią **tym samym** protokołem `/chat/completions`,
więc jedna implementacja obsługuje oba — różni je tylko adres i klucz. Anthropic
ma własny kształt `/v1/messages`, stąd druga klasa. Mniej zależności, mniej
powierzchni ataku, pełna kontrola nad tym, co wychodzi z sieci.

**Gwarancja niepustej odpowiedzi.** Horoskop ma powstać niezależnie od objętości
promptu, więc `generate()` nie jest pojedynczym strzałem, tylko pętlą:
  1. wyślij turę z policzonym limitem wyjścia,
  2. jeśli model urwał na limicie — dopisz turę „kontynuuj" i sklej tekst,
  3. jeśli tura nie dała ani znaku tekstu — ponów z podpowiedzią,
  4. dopiero brak tekstu po wszystkich próbach jest błędem (z diagnostyką).
Kontynuacja jest pewniejsza niż jedno wielkie żądanie: każda tura mieści się
w timeoucie HTTP, a długość odpowiedzi przestaje być ograniczona jedną turą.

**Anthropic i myślenie.** Modele Claude potrafią mieć włączone myślenie, którego
tokeny liczą się do `max_tokens`. Przy ciasnym limicie cała tura potrafi wyjść
jako same bloki `thinking` z pustym tekstem — dokładnie ten objaw, który
zgłoszono. Traktujemy taką turę jak ucięcie i kontynuujemy, zamiast zwracać pustkę.
"""
from __future__ import annotations

import os
import time

import httpx

from app.llm.base import Completion, LLMError, LLMProvider

RETRY_STATUSES = {429, 500, 502, 503, 504}
MAX_ATTEMPTS = 3

# ile razy wolno poprosić model o dokończenie urwanej odpowiedzi
MAX_CONTINUATIONS = 12
# ile tokenów zamawiać na jedną turę — mieści się w timeoucie, a pętla i tak
# dociągnie resztę; zbyt duża wartość ryzykuje zerwanie połączenia w trakcie
TURN_TOKENS_CAP = 16_000

_CONTINUE = (
    "Kontynuuj dokładnie od miejsca, w którym przerwałeś — nie powtarzaj tego, "
    "co już napisałeś, i nie zaczynaj od nowa. Jeśli skończyłeś całą odpowiedź, "
    "napisz wyłącznie: KONIEC"
)
_NUDGE = (
    "Nie otrzymałem żadnej treści. Napisz odpowiedź zgodnie z powyższym poleceniem, "
    "zaczynając od razu od treści horoskopu."
)
_DONE_MARKER = "KONIEC"


def _post_with_retry(url: str, headers: dict, payload: dict, timeout: float) -> dict:
    """POST z ponawianiem i backoffem — chroni przed chwilowym 429/5xx."""
    last: Exception | None = None
    for attempt in range(MAX_ATTEMPTS):
        try:
            with httpx.Client(timeout=timeout) as client:
                r = client.post(url, json=payload, headers=headers)
            if r.status_code in RETRY_STATUSES and attempt < MAX_ATTEMPTS - 1:
                time.sleep(2 ** attempt)
                continue
            if r.status_code >= 400:
                raise LLMError(f"Model odpowiedział błędem {r.status_code}: {r.text[:300]}")
            return r.json()
        except httpx.TimeoutException as e:
            last = e
            if attempt < MAX_ATTEMPTS - 1:
                time.sleep(2 ** attempt)
                continue
            raise LLMError(
                f"Model nie odpowiedział w czasie {timeout:.0f}s. Zwiększ LLM_TIMEOUT "
                f"albo zmniejsz budżet promptu."
            ) from e
        except httpx.HTTPError as e:
            last = e
            if attempt < MAX_ATTEMPTS - 1:
                time.sleep(2 ** attempt)
                continue
            raise LLMError(f"Nie udało się połączyć z modelem: {e}") from e
    raise LLMError(f"Nie udało się wywołać modelu: {last}")


def _merge_usage(total: dict, turn: dict) -> dict:
    """Sumuje zużycie tokenów przez wszystkie tury jednej odpowiedzi."""
    for key, value in (turn or {}).items():
        if isinstance(value, int):
            total[key] = total.get(key, 0) + value
    return total


def _join(parts: list[str]) -> str:
    return "".join(parts).strip()


def _explain_empty(turns: int, usage: dict, stop: str | None) -> str:
    detail = []
    if stop:
        detail.append(f"powód zakończenia: {stop}")
    for key in ("completion_tokens", "output_tokens"):
        if usage.get(key) is not None:
            detail.append(f"tokeny odpowiedzi: {usage[key]}")
            break
    suffix = f" ({', '.join(detail)})" if detail else ""
    return (
        f"Model nie zwrócił żadnej treści po {turns} próbach{suffix}. "
        f"Najczęstsza przyczyna: prompt wypełnił okno kontekstu i nie zostało miejsca "
        f"na odpowiedź. Zmniejsz budżet promptu albo wybierz model z większym oknem."
    )


class _Driver:
    """Wspólna pętla: tura → ewentualna kontynuacja → sklejony tekst.

    Podklasy dostarczają tylko `_turn()` — reszta (kontynuacje, ponawianie pustej
    tury, sumowanie zużycia) jest identyczna dla obu protokołów.
    """

    name: str
    model: str
    leaves_lan: bool

    def _turn(self, messages: list[dict], max_tokens: int):
        """(tekst, czy_ucięta, zużycie, nazwa_modelu, powód_zakończenia)."""
        raise NotImplementedError

    def generate(self, prompt: str, max_tokens: int) -> Completion:
        messages: list[dict] = [{"role": "user", "content": prompt}]
        parts: list[str] = []
        usage: dict = {}
        model_name = self.model
        remaining = max(max_tokens, 256)
        stop: str | None = None
        turns = 0
        nudged = False

        while turns <= MAX_CONTINUATIONS:
            turns += 1
            budget = max(256, min(remaining, TURN_TOKENS_CAP))
            text, truncated, turn_usage, model_name, stop = self._turn(messages, budget)
            _merge_usage(usage, turn_usage)
            remaining -= budget

            chunk = text.strip()
            if chunk:
                if chunk.endswith(_DONE_MARKER):      # model zgłasza koniec
                    parts.append(("\n" if parts else "") + chunk[: -len(_DONE_MARKER)].rstrip())
                    break
                parts.append(("\n" if parts else "") + chunk)
                if not truncated:
                    break
            elif not truncated:
                # pusta i NIE ucięta: jedna próba z podpowiedzią, potem koniec
                if nudged or parts:
                    break
                nudged = True
                messages = messages + [
                    {"role": "assistant", "content": "…"},
                    {"role": "user", "content": _NUDGE},
                ]
                continue
            # ucięta (także tura złożona z samego myślenia) — poproś o dokończenie

            if remaining < 256:
                break
            messages = [
                {"role": "user", "content": prompt},
                {"role": "assistant", "content": _join(parts) or "…"},
                {"role": "user", "content": _CONTINUE},
            ]

        final = _join(parts)
        if not final:
            raise LLMError(_explain_empty(turns, usage, stop))

        usage["turns"] = turns
        return Completion(text=final, model=model_name, provider=self.name,
                          leaves_lan=self.leaves_lan, usage=usage)

    def count_tokens(self, prompt: str) -> int:
        """Szacunek tokenów promptu. Dostawcy z własnym licznikiem nadpisują."""
        return int(len(prompt) / 3.6)


class ChatCompletionsProvider(_Driver, LLMProvider):
    """Protokół OpenAI `/chat/completions` — lokalny serwer modelu ORAZ OpenAI."""

    def __init__(self, name: str, base_url: str, model: str, api_key: str = "",
                 timeout: float = 120.0, leaves_lan: bool = True) -> None:
        self.name = name
        self.base_url = base_url.rstrip("/")
        self.model = model
        self.api_key = api_key
        self.timeout = timeout
        self.leaves_lan = leaves_lan

    def _headers(self) -> dict:
        h = {"Content-Type": "application/json"}
        if self.api_key:
            h["Authorization"] = f"Bearer {self.api_key}"
        return h

    def _turn(self, messages: list[dict], max_tokens: int):
        data = _post_with_retry(
            f"{self.base_url}/chat/completions", self._headers(),
            {"model": self.model, "max_tokens": max_tokens, "messages": messages},
            self.timeout,
        )
        try:
            choice = data["choices"][0]
            text = choice["message"].get("content") or ""
        except (KeyError, IndexError, TypeError) as e:
            raise LLMError(f"Nieoczekiwany kształt odpowiedzi modelu: {str(data)[:300]}") from e
        stop = choice.get("finish_reason")
        return (text, stop == "length", data.get("usage") or {},
                data.get("model", self.model), stop)

    def health(self) -> dict:
        info = {"provider": self.name, "model": self.model, "leaves_lan": self.leaves_lan}
        try:
            with httpx.Client(timeout=min(self.timeout, 10.0)) as client:
                r = client.get(f"{self.base_url}/models", headers=self._headers())
            info["status"] = "ok" if r.status_code < 400 else f"http {r.status_code}"
        except httpx.HTTPError as e:
            info["status"] = f"down: {e}"
        return info


class AnthropicProvider(_Driver, LLMProvider):
    """Protokół Anthropic `/v1/messages`."""

    leaves_lan = True

    def __init__(self, base_url: str, model: str, api_key: str = "",
                 timeout: float = 120.0) -> None:
        self.name = "anthropic"
        self.base_url = base_url.rstrip("/")
        self.model = model
        self.api_key = api_key
        self.timeout = timeout

    def _headers(self) -> dict:
        return {
            "Content-Type": "application/json",
            "x-api-key": self.api_key,
            "anthropic-version": "2023-06-01",
        }

    def _thinking(self) -> dict:
        """Konfiguracja myślenia. Domyślnie adaptacyjne — podnosi jakość tekstu.

        UWAGA: tokeny myślenia liczą się do `max_tokens`, więc przy ciasnym limicie
        cała tura potrafi wyjść jako samo myślenie z pustym tekstem. Pętla
        kontynuacji to obsługuje, ale ANTHROPIC_THINKING=off wyłącza myślenie,
        gdy zależy nam na przewidywalnym zużyciu tokenów.
        """
        mode = os.getenv("ANTHROPIC_THINKING", "adaptive").lower()
        if mode in ("off", "disabled", "0", "false"):
            return {"thinking": {"type": "disabled"}}
        return {
            "thinking": {"type": "adaptive"},
            "output_config": {"effort": os.getenv("ANTHROPIC_EFFORT", "high")},
        }

    def _turn(self, messages: list[dict], max_tokens: int):
        if not self.api_key:
            raise LLMError("Brak ANTHROPIC_API_KEY — dostawca anthropic wymaga klucza.")
        payload = {"model": self.model, "max_tokens": max_tokens, "messages": messages}
        payload.update(self._thinking())
        data = _post_with_retry(f"{self.base_url}/v1/messages", self._headers(),
                                payload, self.timeout)
        try:
            blocks = data["content"]
            text = "".join(b.get("text", "") for b in blocks if b.get("type") == "text")
        except (KeyError, TypeError) as e:
            raise LLMError(f"Nieoczekiwany kształt odpowiedzi modelu: {str(data)[:300]}") from e

        stop = data.get("stop_reason")
        # tura złożona z samego myślenia = budżet poszedł na rozumowanie; traktujemy
        # jak ucięcie, żeby pętla poprosiła o treść zamiast zwrócić pustkę
        thinking_only = not text.strip() and any(
            b.get("type") in ("thinking", "redacted_thinking") for b in blocks
        )
        return (text, stop == "max_tokens" or thinking_only, data.get("usage") or {},
                data.get("model", self.model), stop)

    def count_tokens(self, prompt: str) -> int:
        """Dokładny licznik Anthropic — nie szacunek. Od tego zależy, czy po
        zmieszczeniu promptu zostanie miejsce na odpowiedź."""
        if not self.api_key:
            return super().count_tokens(prompt)
        try:
            data = _post_with_retry(
                f"{self.base_url}/v1/messages/count_tokens", self._headers(),
                {"model": self.model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]},
                min(self.timeout, 30.0),
            )
            return int(data.get("input_tokens") or super().count_tokens(prompt))
        except LLMError:
            return super().count_tokens(prompt)

    def health(self) -> dict:
        return {
            "provider": self.name, "model": self.model, "leaves_lan": True,
            "status": "ok (klucz ustawiony)" if self.api_key else "brak ANTHROPIC_API_KEY",
        }