Update app.py

app.py

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