Update app.py

app.py

@@ -8,20 +8,13 @@ client = InferenceClient(token=API_TOKEN)
 
 def recupera_modelli_reali():
     api = HfApi()
-    tutti = api.list_models(
+    modelli = api.list_models(
         pipeline_tag="text-to-speech",
         sort="downloads",
-        limit=100  # Ne prendiamo tanti per poi filtrare
+        # ❌ direction=-1  <-- rimosso, non esiste più
+        limit=30
     )
-    
-    # ✅ Teniamo solo quelli con Inference API attiva (warm = pronto, cold = si carica)
-    disponibili = [
-        m.id for m in tutti
-        if getattr(m, "inference", None) in ("warm", "cold")
-    ]
-    
-    print(f"Modelli totali: {len(list(tutti))}, con Inference API: {len(disponibili)}")
-    return disponibili if disponibili else ["suno/bark-small"]
+    return [m.id for m in modelli]
 
 LISTA_MODELLI_DINAMICA = recupera_modelli_reali()
 
@@ -36,7 +29,7 @@ def genera_audio(testo, model_id):
     except Exception as e:
         err = str(e)
         if "loading" in err.lower():
-            return "⏳ Modello in caricamento (cold start), riprova tra 20s", None
+            return "⏳ Modello in caricamento, riprova tra 20s", None
         elif "401" in err or "unauthorized" in err.lower():
             return "❌ Token non valido — controlla il secret 'htoken'", None
         else:
@@ -44,7 +37,7 @@ def genera_audio(testo, model_id):
 
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaccia:
     gr.Markdown("# 🎙️ Browser Modelli Hugging Face TTS")
-    gr.Markdown(f"✅ **{len(LISTA_MODELLI_DINAMICA)} modelli** con Inference API attiva")
+    gr.Markdown(f"✅ Lista popolata live da Hugging Face — **{len(LISTA_MODELLI_DINAMICA)} modelli trovati**")
     
     with gr.Row():
         testo_input = gr.Textbox(label="Testo", placeholder="Scrivi qualcosa...", value="Hello, this is a test.")