Update app.py

app.py

@@ -1,246 +1,471 @@
 import os
-import gradio as gr
+import io
 import base64
+import json
+import requests
+import tempfile
+from PIL import Image
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import InferenceClient
 from openai import OpenAI
 
 # ============================================================
-#   CONFIG
+#   CONFIGURACIÓN
 # ============================================================
 
-API_KEY = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
-if not API_KEY:
+# SambaNova
+SAMBA_API_KEY = os.getenv("REVE_API_KEY")
+SAMBA_BASE_URL = "https://api.sambanova.ai/v1"
+
+# OpenRouter
+OPENROUTER_API_KEY = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
+if not OPENROUTER_API_KEY:
     raise ValueError("Falta la variable OPENROUTER_API_KEY.")
 
-client = OpenAI(
+openrouter_client = OpenAI(
     base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
-    api_key=API_KEY
+    api_key=OPENROUTER_API_KEY
 )
 
+# Hugging Face (para generación de imágenes)
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+
+DEBUG = False  # Ponlo en True si quieres ver el payload enviado a SambaNova
+
+
 # ============================================================
-#   TODOS TUS MODELOS COMPLETOS
+#   TODOS LOS MODELOS (SAMBA + OPENROUTER) CON ROLES
 # ============================================================
 
 MODELS = {
-    # -------- META LLAMA --------
+    # ===================== SAMBANOVA =====================
+
+    "general_fast": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
+        "role": "🔄 Respuestas rápidas y generales. Conversación ligera y eficiente.",
+        "supports_images": False
+    },
+    "general_smart": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "Meta-Llama-3.3-70B-Instruct",
+        "role": "🧠 Razonamiento profundo. Análisis detallado y avanzado.",
+        "supports_images": False
+    },
+    "coding_expert": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "DeepSeek-V3.1",
+        "role": "💻 Programación y debugging. Ideal para desarrollo.",
+        "supports_images": False
+    },
+    "coding_alt": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "DeepSeek-V3-0324",
+        "role": "⚡ Código rápido. Alternativa veloz.",
+        "supports_images": False
+    },
+    "massive_brain": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "gpt-oss-120b",
+        "role": "🏛️ Sabiduría masiva. Problemas pesados y complejos.",
+        "supports_images": False
+    },
+    "specialized_1": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "DeepSeek-V3.1-Terminus",
+        "role": "🎯 Especialista técnico. Tareas científicas y avanzadas.",
+        "supports_images": False
+    },
+    "specialized_2": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "Llama-3.3-Swallow-70B-Instruct-v0.4",
+        "role": "🔥 Sin censura. Modelo sin restricciones.",
+        "supports_images": False
+    },
+    "multilingual": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "Qwen3-32B",
+        "role": "🌍 Multilingüe. Manejo de múltiples idiomas.",
+        "supports_images": False
+    },
+    "vision_expert": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct",
+        "role": "👁️ Visión avanzada. Análisis de imágenes.",
+        "supports_images": True
+    },
+    "boudoir_specialist": {
+        "provider": "sambanova",
+        "name": "ALLaM-7B-Instruct-preview",
+        "role": "🎭 Especialista en Fotografía Íntima Profesional. Experto en prompts para fotografía boudoir.",
+        "supports_images": False,
+        "specialties": [
+            "Fotografía Boudoir",
+            "Desnudo Artístico",
+            "Moda Sensual",
+            "Lencería y moda íntima"
+        ],
+        "technical_expertise": [
+            "Iluminación suave",
+            "Composición elegante",
+            "Dirección de poses",
+            "Edición fina",
+            "Escenografía íntima"
+        ],
+        "ethical_principles": [
+            "Consentimiento explícito",
+            "Positividad corporal"
+        ]
+    },
+
+    # ===================== OPENROUTER =====================
+
+    # META LLAMA
     "llama_3.1_70b": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct",
-        "role": "Respondes con precisión técnica y claridad."
+        "role": "Respondes con precisión técnica y claridad.",
+        "supports_images": False
     },
     "llama_3.1_405b": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "meta-llama/llama-3.1-405b-instruct",
-        "role": "Eres experto en programación, ciencia y análisis avanzado."
+        "role": "Eres experto en programación, ciencia y análisis avanzado.",
+        "supports_images": False
     },
 
-    # -------- LLAMA 3.2 VISION --------
+    # LLAMA 3.2 VISION
     "llama_3.2_11b_vision": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "meta-llama/llama-3.2-11b-vision-instruct",
-        "role": "Eres un modelo experto en análisis visual detallado."
+        "role": "Eres un modelo experto en análisis visual detallado.",
+        "supports_images": True
     },
     "llama_3.2_90b_vision": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct",
-        "role": "Eres un analista visual avanzado altamente preciso."
+        "role": "Eres un analista visual avanzado altamente preciso.",
+        "supports_images": True
     },
 
-    # -------- QWEN --------
+    # QWEN
     "qwen_72b": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "qwen/qwen2.5-72b-instruct",
-        "role": "Respondes de forma profesional, directa y clara."
+        "role": "Respondes de forma profesional, directa y clara.",
+        "supports_images": False
     },
     "qwen_110b": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "qwen/qwen2.5-110b-instruct",
-        "role": "Asistente experto en razonamiento estructurado."
+        "role": "Asistente experto en razonamiento estructurado.",
+        "supports_images": False
     },
 
-    # -------- GPT / OPENAI --------
+    # GPT / OPENAI
     "gpt_4.1": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "openai/gpt-4.1",
-        "role": "Asistente avanzado para cualquier tarea general."
+        "role": "Asistente avanzado para cualquier tarea general.",
+        "supports_images": False
     },
     "gpt_4.1_mini": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "openai/gpt-4.1-mini",
-        "role": "Modelo rápido y eficiente, ideal para respuestas concisas."
+        "role": "Modelo rápido y eficiente, ideal para respuestas concisas.",
+        "supports_images": False
     },
     "gpt_4o_mini": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "openai/gpt-4o-mini",
-        "role": "Asistente veloz con buena comprensión general."
+        "role": "Asistente veloz con buena comprensión general.",
+        "supports_images": False
     },
 
-    # -------- CLAUDE --------
+    # CLAUDE
     "claude_3.5_sonnet": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "anthropic/claude-3.5-sonnet",
-        "role": "Especialista en redacción, precisión y análisis profundo."
+        "role": "Especialista en redacción, precisión y análisis profundo.",
+        "supports_images": False
     },
     "claude_3.5_haiku": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "anthropic/claude-3.5-haiku",
-        "role": "Modelo rápido con buena comprensión general."
+        "role": "Modelo rápido con buena comprensión general.",
+        "supports_images": False
     },
     "claude_3_opus": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "anthropic/claude-3-opus",
-        "role": "Máxima capacidad de análisis y lenguaje."
+        "role": "Máxima capacidad de análisis y lenguaje.",
+        "supports_images": False
     },
 
-    # -------- GOOGLE --------
+    # GOOGLE GEMINI
     "gemini_flash": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "google/gemini-flash-1.5",
-        "role": "Especialista en escenarios visuales y respuestas rápidas."
+        "role": "Especialista en escenarios visuales y respuestas rápidas.",
+        "supports_images": True
     },
     "gemini_pro": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "google/gemini-pro-1.5",
-        "role": "Razonador general robusto y flexible."
+        "role": "Razonador general robusto y flexible.",
+        "supports_images": True
     },
     "gemini_thinking": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "google/gemini-1.5-thinking",
-        "role": "Modelo de razonamiento profundo y detallado."
+        "role": "Modelo de razonamiento profundo y detallado.",
+        "supports_images": True
     },
 
-    # -------- DEEPSEEK --------
+    # DEEPSEEK
     "deepseek_r1": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "deepseek/deepseek-r1",
-        "role": "Razonamiento profundo y cadena de pensamiento estructurada."
+        "role": "Razonamiento profundo y cadena de pensamiento estructurada.",
+        "supports_images": False
     },
 
-    # -------- MISTRAL --------
+    # MISTRAL
     "mistral_large": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "mistral/mistral-large-latest",
-        "role": "Asistente técnico avanzado y preciso."
+        "role": "Asistente técnico avanzado y preciso.",
+        "supports_images": False
     },
     "mixtral_8x7b": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "mistral/mixtral-8x7b-instruct",
-        "role": "Modelo eficiente para tareas complejas sin alto costo."
+        "role": "Modelo eficiente para tareas complejas sin alto costo.",
+        "supports_images": False
     },
 
-    # -------- REKA --------
+    # REKA
     "reka_core": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "reka/core",
-        "role": "Asistente racional y estructurado."
+        "role": "Asistente racional y estructurado.",
+        "supports_images": False
     },
 
-    # -------- SAMBANOVA --------
+    # SAMBANOVA EN OPENROUTER
     "samba_allam_7b": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "sambanova/ALLAM-1-7B",
-        "role": "Asistente optimizado para rendimiento y claridad."
+        "role": "Asistente optimizado para rendimiento y claridad.",
+        "supports_images": False
     },
 
-    # -------- FLUX --------
+    # FLUX (generación de imágenes, lo dejamos como texto aquí)
     "flux_pro": {
+        "provider": "openrouter",
         "name": "black-forest-labs/flux-1.1-pro",
-        "role": "Experto en generación y análisis de imágenes."
+        "role": "Experto en generación y análisis de imágenes.",
+        "supports_images": True
     }
 }
 
+
 # ============================================================
-#   BUILDER DE MENSAJES (CORRIGE EL ERROR)
+#   HELPERS
 # ============================================================
 
-def build_messages(system_prompt, user_input, history):
+def encode_image_to_base64(image):
+    if image is None:
+        return None
+    buf = io.BytesIO()
+    image.save(buf, format="PNG")
+    return base64.b64encode(buf.getvalue()).decode("utf-8")
+
+
+def build_messages(system_prompt, user_input, history, image_b64, supports_images):
+    """
+    Construye una lista de mensajes válida para ambas APIs:
+    - Siempre una lista de diccionarios {role, content}
+    - content es string, excepto cuando se envía imagen (lista de bloques)
+    """
     messages = []
 
-    # SYSTEM
     if system_prompt:
         messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
 
-    # HISTORIAL NORMALIZADO
-    for item in history:
-        if isinstance(item, tuple) and len(item) == 2:
+    # Historial en formato (usuario, asistente)
+    for item in history or []:
+        if not isinstance(item, (list, tuple)) or len(item) != 2:
+            continue
+        user_msg, assistant_msg = item
+
+        if isinstance(user_msg, str) and user_msg.strip():
+            messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
+
+        if isinstance(assistant_msg, str) and assistant_msg.strip():
+            messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_msg})
+
+    # Mensaje actual
+    if image_b64 and supports_images:
+        # Formato compatible con APIs tipo OpenAI/OpenRouter/SambaNova para visión
+        content = [
+            {"type": "text", "text": user_input or ""},
+            {
+                "type": "image_url",
+                "image_url": {
+                    "url": f"data:image/png;base64,{image_b64}"
+                }
+            }
+        ]
+        messages.append({"role": "user", "content": content})
+    else:
+        messages.append({"role": "user", "content": user_input or ""})
 
-            user_msg, assistant_msg = item
+    return messages
 
-            if isinstance(user_msg, str) and user_msg.strip():
-                messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
 
-            if isinstance(assistant_msg, str) and assistant_msg.strip():
-                messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_msg})
+# ============================================================
+#   LLAMADAS A LOS MODELOS
+# ============================================================
 
-    # MENSAJE ACTUAL
-    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
+def call_sambanova(model_name, messages):
+    payload = {
+        "model": model_name,
+        "messages": messages,
+        "stream": False
+    }
+
+    if DEBUG:
+        # Para depurar formato de mensajes
+        print(json.dumps(payload, indent=2))
+
+    headers = {
+        "Authorization": f"Bearer {SAMBA_API_KEY}",
+        "Content-Type": "application/json"
+    }
+
+    r = requests.post(
+        f"{SAMBA_BASE_URL}/chat/completions",
+        json=payload,
+        headers=headers,
+        timeout=60
+    )
+
+    try:
+        data = r.json()
+        return data["choices"][0]["message"]["content"]
+    except Exception:
+        return "Respuesta inesperada de SambaNova:\n" + r.text
+
+
+def call_openrouter(model_name, messages):
+    response = openrouter_client.chat.completions.create(
+        model=model_name,
+        messages=messages,
+        temperature=0.7
+    )
+    # El contenido siempre se devuelve como string en esta configuración
+    return response.choices[0].message.content
 
-    return messages
 
 # ============================================================
-#   IMAGE → base64
+#   LÓGICA DEL CHAT
 # ============================================================
 
-def encode_image_to_base64(image):
-    if image is None:
-        return None
-    import io
-    import PIL.Image
-    buf = io.BytesIO()
-    image.save(buf, format="PNG")
-    return base64.b64encode(buf.getvalue()).decode("utf-8")
+def chat_logic(user_text, user_image, model_key, history):
+    if history is None:
+        history = []
+
+    if model_key not in MODELS:
+        reply = "Error: modelo no encontrado."
+        history.append((user_text or "", reply))
+        return history, history
+
+    model_cfg = MODELS[model_key]
+
+    image_b64 = encode_image_to_base64(user_image) if user_image else None
+
+    messages = build_messages(
+        system_prompt=model_cfg["role"],
+        user_input=user_text,
+        history=history,
+        image_b64=image_b64,
+        supports_images=model_cfg.get("supports_images", False)
+    )
+
+    if model_cfg["provider"] == "sambanova":
+        reply = call_sambanova(model_cfg["name"], messages)
+    else:
+        reply = call_openrouter(model_cfg["name"], messages)
+
+    history.append((user_text or "[Imagen]", reply))
+    return history, history
+
 
 # ============================================================
-#   GENERADOR
+#   GENERACIÓN DE IMÁGENES (HUGGING FACE, OPCIONAL)
 # ============================================================
 
-def generate(model_key, prompt, image, history):
-    selected = MODELS.get(model_key)
-    if not selected:
-        return "Error: Modelo no encontrado."
-
-    system_prompt = selected["role"]
-    messages = build_messages(system_prompt, prompt, history)
-
-    # Imagen opcional
-    if image:
-        img_b64 = encode_image_to_base64(image)
-
-        messages.append({
-            "role": "user",
-            "content": [
-                {"type": "input_image", "image_url": f"data:image/png;base64,{img_b64}"},
-                {"type": "text", "text": prompt}
-            ]
-        })
-
-    # Request
-    response = client.chat.completions.create(
-        model=selected["name"],
-        messages=messages,
-        temperature=0.7
-    )
+def generate_image_hf(prompt):
+    if not HF_TOKEN:
+        return None, "❌ Falta HF_TOKEN", gr.update(visible=False)
+
+    try:
+        client = InferenceClient(token=HF_TOKEN)
+        img = client.text_to_image(
+            prompt,
+            model="stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
+        )
+
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png", delete=False) as tmp:
+            img.save(tmp)
+            return img, "✅ Imagen generada", gr.update(value=tmp.name, visible=True)
+
+    except Exception as e:
+        return None, f"❌ Error: {e}", gr.update(visible=False)
 
-    return response.choices[0].message.content
 
 # ============================================================
-#   UI GRADIO
+#   UI GRADIO UNIFICADA
 # ============================================================
 
 def create_ui():
     with gr.Blocks(theme="soft") as demo:
-        gr.Markdown("## Multi-Modelo OpenRouter (Todos tus modelos activados)")
+        gr.Markdown("## 🤖 Chat Multimodelo (SambaNova + OpenRouter)")
 
-        with gr.Row():
-            model_dropdown = gr.Dropdown(
+        with gr.Tab("Chat"):
+            model_sel = gr.Dropdown(
                 choices=list(MODELS.keys()),
-                value="llama_3.1_70b",
+                value="general_fast",
                 label="Modelo"
             )
+            chat = gr.Chatbot(height=420, label="Conversación")
+            img = gr.Image(type="pil", label="Imagen opcional")
+            txt = gr.Textbox(label="Mensaje", placeholder="Escribe tu mensaje…", lines=4)
+            send = gr.Button("Enviar")
+
+            send.click(
+                chat_logic,
+                inputs=[txt, img, model_sel, chat],
+                outputs=[chat, chat]
+            )
 
-        prompt = gr.Textbox(
-            label="Mensaje",
-            placeholder="Escribe tu mensaje…",
-            lines=4
-        )
-
-        image_input = gr.Image(type="pil", label="Imagen opcional")
-        chatbot = gr.Chatbot()
-        send = gr.Button("Enviar")
-
-        def respond(m, t, img, hist):
-            output = generate(m, t, img, hist)
-            hist.append((t, output))
-            return hist, hist
-
-        send.click(
-            respond,
-            inputs=[model_dropdown, prompt, image_input, chatbot],
-            outputs=[chatbot, chatbot]
-        )
+        with gr.Tab("Imágenes (HF)"):
+            gr.Markdown("Generación de imágenes con Stable Diffusion XL (Hugging Face).")
+            p = gr.Textbox(label="Prompt para la imagen")
+            b = gr.Button("Generar")
+            out = gr.Image(label="Resultado")
+            d = gr.DownloadButton("Descargar", visible=False)
+            status = gr.Textbox(label="Estado", interactive=False)
+            b.click(generate_image_hf, inputs=[p], outputs=[out, status, d])
 
     return demo
 
+
 demo = create_ui()
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    # Asegúrate de tener instalado el paquete openai:
+    #   pip install openai
+    demo.launch()
+