import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
from groq import Groq
from google import genai

# Chargement des variables d'environnement en premier
load_dotenv()

local_client = OpenAI(base_url="http://192.168.1.20:11434/v1", api_key="ollama")
groq_client = Groq(api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY"))
gemini_client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))

def interroger_gemini_cascade(prompt):
    modeles_a_tester = ["gemini-3.1-pro-preview", "gemini-3.1-pro", "gemini-2.5-pro", "gemini-3.7-flash", "gemini-3.6-flash"]
    for nom_modele in modeles_a_tester:
        try:
            config = {"system_instruction": "Réponds toujours dans la langue de l'utilisateur. Utilise exclusivement le format Markdown pour les tableaux et la mise en forme. N'utilise JAMAIS de code LaTeX."}
            chat = gemini_client.chats.create(model=nom_modele, config=config)
            ia_response = chat.send_message(prompt)
            if not ia_response.text:
                raise Exception("Réponse vide de Google.")
            return ia_response.text, nom_modele 
        except Exception:
            continue 
    raise Exception("Tous les modèles Gemini sont indisponibles actuellement.")

def appeler_groq_api(prompt_text):
    resp = groq_client.chat.completions.create(
        messages=[{"role": "system", "content": "Réponds dans la langue de l'utilisateur. Tu as accès aux recherches web fournies. Utilise uniquement Markdown. Pas de code LaTeX."}, {"role": "user", "content": prompt_text}], 
        model="llama-3.3-70b-versatile"
    )
    return resp.choices[0].message.content, "#f97316", "GROQ", "llama-3.3-70b"