feat: ajout du système de rotation de logs (7j), correction du modèle générique OpenRouter, création du Wiki et préparation BDD modèles/finances

WIKI.md

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+# 📚 WIKI AETHAS38 - Configuration des Fournisseurs IA
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+Ce document détaille la procédure pour obtenir les clés API avec les droits complets (Inférence + Accès financier) nécessaires au fonctionnement de l'Orchestrateur AETHAS38.
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+## 1. OpenRouter (Prioritaire)
+OpenRouter agit comme un agrégateur. C'est le fournisseur recommandé car il permet d'accéder à presque tous les modèles (y compris Gemini, Claude, Llama) avec un seul portefeuille prépayé.
+*   **Obtenir la clé API :** Allez sur [OpenRouter Keys](https://openrouter.ai/keys). Créez une clé standard sans limite de crédit pour permettre à AETHAS38 de requêter les modèles.
+*   **Accès Financier (Management Key) :** Pour que AETHAS38 lise votre solde en temps réel, vous devez générer une clé spécifique d'administration (Management Key) sur la même page, ou accorder les droits `read_balance` à votre clé API principale selon les dernières mises à jour de leur interface.
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+## 2. Google Gemini Studio
+*   **Obtenir la clé API :** Rendez-vous sur [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey).
+*   **Levée des quotas :** Par défaut, la clé est gratuite mais soumise à des limites strictes (ex: 15 requêtes/minute) qui bloqueront le travail en parallèle d'AETHAS38. Pour un accès total, liez votre projet AI Studio à un compte de facturation Google Cloud Platform (GCP).
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+## 3. DeepSeek & Groq
+*   **DeepSeek :** [DeepSeek Platform](https://platform.deepseek.com/api_keys). Facturation à l'usage (Token). Il faut provisionner le compte par carte bancaire (Top-up).
+*   **Groq :** [Groq Console](https://console.groq.com/keys). Actuellement en phase gratuite avec quotas de requêtes très élevés, idéal pour les travailleurs de base de l'orchestrateur.
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+## 4. Cloudflare Workers AI & HuggingFace
+*   **Cloudflare :** [Cloudflare Dash](https://dash.cloudflare.com/profile/api-tokens). Créez un token personnalisé avec la permission `Workers AI : Read/Write`. L'ID de compte (Account ID) est visible dans la barre latérale droite de l'aperçu de la zone.
+*   **HuggingFace :** [HF Settings](https://huggingface.co/settings/tokens). Générez un token *Fine-Grained* et cochez les permissions liées à l'`Inference API` pour permettre l'exécution des modèles serverless.

backend/ai.py

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 from openai import OpenAI
 from fastapi import HTTPException
 from .models import SystemSettings
+from .logger import system_logger
 
 def get_ai_response(messages: list, settings: SystemSettings) -> str:
-    """
-    Route la conversation vers le premier fournisseur IA disponible configuré par l'admin.
-    """
+    """Route la conversation vers le premier fournisseur IA disponible, priorité à Gemini Direct."""
     if not settings:
+        system_logger.error("Configuration système introuvable lors de l'appel IA.")
         raise HTTPException(status_code=500, detail="Configuration système introuvable.")
 
-    # Formatage de l'historique pour l'API (OpenAI compatible)
     formatted_messages = [{"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in messages]
 
     try:
-        # 1. Test OpenRouter
-        if settings.openrouter_api_key:
+        # 1. Priorité absolue : Test Gemini direct (Rapide, sans intermédiaire)
+        if settings.gemini_api_key:
             client = OpenAI(
-                base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
-                api_key=settings.openrouter_api_key,
+                base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/", 
+                api_key=settings.gemini_api_key
             )
-            model = "google/gemini-pro"
+            # Utilisation de l'identifiant standard API pour la version Flash
+            model = "gemini-1.5-flash" 
+            system_logger.info(f"Appel IA via Google Gemini direct (Modèle: {model})")
+            response = client.chat.completions.create(model=model, messages=formatted_messages)
+
+        # 2. Test OpenRouter (Fallback)
+        elif settings.openrouter_api_key:
+            client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=settings.openrouter_api_key)
+            model = "google/gemini-1.5-pro" # Identifiant mis à jour et valide
+            system_logger.info(f"Appel IA via OpenRouter (Modèle: {model})")
             response = client.chat.completions.create(
                 model=model,
                 messages=formatted_messages,
                 extra_headers={"HTTP-Referer": "https://aethas38.duckdns.org", "X-Title": "AETHAS38"}
             )
 
-        # 2. Test Gemini direct (Google propose désormais une API compatible OpenAI !)
-        elif settings.gemini_api_key:
-            client = OpenAI(
-                base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
-                api_key=settings.gemini_api_key,
-            )
-            model = "gemini-1.5-flash"
-            response = client.chat.completions.create(
-                model=model,
-                messages=formatted_messages
-            )
-
         # 3. Test DeepSeek
         elif settings.deepseek_api_key:
-            client = OpenAI(
-                base_url="https://api.deepseek.com/v1",
-                api_key=settings.deepseek_api_key,
-            )
+            client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com/v1", api_key=settings.deepseek_api_key)
             model = "deepseek-chat"
-            response = client.chat.completions.create(
-                model=model,
-                messages=formatted_messages
-            )
+            system_logger.info(f"Appel IA via DeepSeek (Modèle: {model})")
+            response = client.chat.completions.create(model=model, messages=formatted_messages)
             
         # 4. Test Groq
         elif settings.groq_api_key:
-            client = OpenAI(
-                base_url="https://api.groq.com/openai/v1",
-                api_key=settings.groq_api_key,
-            )
+            client = OpenAI(base_url="https://api.groq.com/openai/v1", api_key=settings.groq_api_key)
             model = "llama3-8b-8192"
-            response = client.chat.completions.create(
-                model=model,
-                messages=formatted_messages
-            )
+            system_logger.info(f"Appel IA via Groq (Modèle: {model})")
+            response = client.chat.completions.create(model=model, messages=formatted_messages)
             
         else:
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Aucune clé API IA n'est configurée.")
@@ -68,6 +54,5 @@ def get_ai_response(messages: list, settings: SystemSettings) -> str:
         return response.choices[0].message.content
 
     except Exception as e:
-        # On capture l'erreur exacte et on la renvoie au frontend pour comprendre le blocage
-        print(f"Erreur détaillée : {str(e)}")
+        system_logger.error(f"Erreur API IA : {str(e)}")
         raise HTTPException(status_code=502, detail=f"Détail du fournisseur : {str(e)}")

backend/logger.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+import logging
+from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
+import os
+
+# Création du dossier logs à la racine du projet
+log_dir = os.path.join(os.getcwd(), "logs")
+os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
+
+# Configuration du logger
+system_logger = logging.getLogger("AETHAS38_Logger")
+system_logger.setLevel(logging.INFO)
+
+# Rotation tous les jours à minuit, conservation sur 7 jours
+handler = TimedRotatingFileHandler(
+    filename=os.path.join(log_dir, "aethas38_system.log"),
+    when="midnight",
+    interval=1,
+    backupCount=7,
+    encoding="utf-8"
+)
+
+formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', datefmt='%d/%m/%Y %H:%M:%S')
+handler.setFormatter(formatter)
+system_logger.addHandler(handler)

backend/models.py

@@ -2,6 +2,8 @@ from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean, DateTime, ForeignKey, T
 from sqlalchemy.orm import relationship
 from datetime import datetime, timezone
 from .database import Base
+from sqlalchemy import Float, DateTime
+from datetime import datetime, timezone
 
 class User(Base):
     __tablename__ = "users"
@@ -62,3 +64,26 @@ class SystemSettings(Base):
     cloudflare_account_id = Column(String, nullable=True)
     cloudflare_api_token = Column(String, nullable=True)
     huggingface_api_key = Column(String, nullable=True)
+
+    class AIModel(Base):
+    """Stocke la liste des modèles extraits depuis les fournisseurs."""
+    __tablename__ = "ai_models"
+
+    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
+    provider = Column(String, index=True) # ex: openrouter, groq
+    model_id = Column(String, unique=True, index=True) # ex: google/gemini-1.5-pro
+    name = Column(String)
+    context_length = Column(Integer)
+    pricing_prompt = Column(Float) # Coût pour 1M tokens
+    pricing_completion = Column(Float)
+    last_updated = Column(DateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))
+
+class FinancialLog(Base):
+    """Suivi financier par fournisseur."""
+    __tablename__ = "financial_logs"
+
+    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
+    provider = Column(String, index=True)
+    balance = Column(Float) # Crédit restant
+    total_usage = Column(Float) # Consommation totale
+    checked_at = Column(DateTime, default=lambda: datetime.now(timezone.utc))