import os
from typing import Any

from huggingface_hub import InferenceClient, get_token


DEFAULT_MODEL_ID = "Qwen/Qwen3-8B"
DEFAULT_PROVIDER = "auto"


def resolve_hf_token() -> str:
    """
    Hugging Face erişim tokenını bulur.

    Öncelik:
    1. HF_TOKEN ortam değişkeni
    2. `hf auth login` ile kaydedilmiş yerel token
    """

    token = os.getenv("HF_TOKEN") or get_token()

    if not token:
        raise RuntimeError(
            "Hugging Face tokenı bulunamadı. "
            "Terminalde `hf auth login` komutunu çalıştır."
        )

    return token


class LLMClient:
    """Hugging Face Inference Providers istemcisi."""

    def __init__(
        self,
        model_id: str | None = None,
        provider: str | None = None,
    ) -> None:
        self.model_id = (
            model_id
            or os.getenv("HF_MODEL")
            or DEFAULT_MODEL_ID
        )

        self.provider = (
            provider
            or os.getenv("HF_PROVIDER")
            or DEFAULT_PROVIDER
        )

        self.client = InferenceClient(
            provider=self.provider,
            api_key=resolve_hf_token(),
            timeout=120,
        )

    def create_chat_completion(
        self,
        messages: list[Any],
        *,
        tools: list[dict[str, Any]] | None = None,
        tool_choice: str = "auto",
        max_tokens: int = 700,
        temperature: float = 0.1,
    ) -> Any:
        """
        Modele sohbet isteği gönderir.

        tools verilirse model tool çağırabilir.
        tools verilmezse normal metin cevabı üretir.
        """

        request_parameters: dict[str, Any] = {
            "model": self.model_id,
            "messages": messages,
            "max_tokens": max_tokens,
            "temperature": temperature,
        }

        if tools is not None:
            request_parameters["tools"] = tools
            request_parameters["tool_choice"] = tool_choice

        return self.client.chat.completions.create(
            **request_parameters
        )