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 import os
-import traceback
-import requests
 import gradio as gr
+from openai import OpenAI
 
-# 1. Récupérer ton token Hugging Face (secret HF_TOKEN dans Settings)
+# 1) Ton token Hugging Face (HF_TOKEN doit être défini dans Settings → Secrets)
 HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")
-
 if not HF_TOKEN:
     raise RuntimeError(
-        "La variable d'environnement HF_TOKEN n'est pas définie. "
+        "La variable d'environnement HF_TOKEN n'est pas définie.\n"
         "Va dans Settings → Variables and secrets → Secrets et ajoute HF_TOKEN "
-        "avec ton token Hugging Face."
+        "avec ton token Hugging Face (celui qui a la permission « Inference Providers »)."
     )
 
-# 2. Modèle de chat open-source hébergé par Hugging Face
-MODEL_ID = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"
-
-# 3. Nouveau endpoint : router Hugging Face, API compatible OpenAI
-API_URL = "https://router.huggingface.co/v1/chat/completions"
+# 2) Client OpenAI configuré pour passer par le router Hugging Face
+client = OpenAI(
+    base_url="https://router.huggingface.co/v1",
+    api_key=HF_TOKEN,
+)
 
-HEADERS = {
-    "Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}",
-    "Content-Type": "application/json",
-}
+# 3) Modèle supporté par HF Inference (gratuit dans la limite de la free tier)
+MODEL_ID = "katanemo/Arch-Router-1.5B:hf-inference"
 
 SYSTEM_PROMPT = """
 Tu es ArtGPT, un assistant spécialisé à 100% dans l'art :
-illustration, dessin, peinture, graphisme, composition, lumière,
-histoire de l'art, mouvements artistiques, direction artistique,
-portfolio, conseils logiciels et création visuelle.
+- illustration, dessin, peinture, graphisme,
+- composition, couleur, lumière,
+- histoire de l'art, mouvements artistiques,
+- direction artistique, portfolio,
+- conseils logiciels et création visuelle.
 
 Règles :
-- Réponds uniquement en français.
+- Tu réponds uniquement en français.
 - Si la question n’est pas liée à l’art ou à la création visuelle,
   tu rediriges gentiment vers ces thèmes.
-- Donne des réponses claires, structurées, pédagogiques.
-- Propose volontiers des exercices pratiques.
+- Tu donnes des réponses claires, structurées, pédagogiques.
+- Tu proposes volontiers des exercices pratiques.
 """
 
-def query_hf_chat(question: str) -> str:
-    """Appel au router Hugging Face via l'API /v1/chat/completions (format OpenAI)."""
-
-    payload = {
-        "model": MODEL_ID,
-        "messages": [
-            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT.strip()},
-            {"role": "user", "content": question.strip()},
-        ],
-        "max_tokens": 400,
-        "temperature": 0.7,
-        "top_p": 0.95,
-    }
-
-    response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=payload, timeout=90)
-
-    # Si le HTTP code n'est pas 200, on affiche clairement l'erreur
-    if response.status_code != 200:
-        return (
-            "### Erreur HTTP Hugging Face (router)\n\n"
-            "```text\n"
-            f"Status code: {response.status_code}\n"
-            f"Body: {response.text}\n"
-            "```"
-        )
-
-    data = response.json()
-
-    # Format OpenAI-like: choices[0].message.content
-    try:
-        choice = data["choices"][0]
-        message = choice["message"]
-        content = message["content"]
-        content = (content or "").strip()
-    except Exception:
-        # Format inattendu → on montre tout pour debug
-        return (
-            "### Réponse inattendue de l'API Hugging Face (router)\n\n"
-            "```text\n"
-            f"{data}\n"
-            "```"
-        )
-
-    if not content:
-        return "Je n'ai pas réussi à générer une réponse cette fois-ci."
-
-    return content
-
-
 def answer(question: str) -> str:
     question = (question or "").strip()
     if not question:
-        return "Pose-moi une question sur l'art 🙂"
+        return "Écris une question sur l’art pour commencer 🙂"
 
     try:
-        reply = query_hf_chat(question)
-
-        # Si c'est déjà un bloc d'erreur formaté markdown, on le renvoie tel quel
-        if reply.startswith("### Erreur") or reply.startswith("### Réponse inattendue"):
-            return reply
-
-        return reply
-
-    except Exception:
-        tb = traceback.format_exc()
-        return (
-            "### Erreur Python côté Space\n\n"
-            "```text\n"
-            f"{tb}\n"
-            "```"
+        completion = client.chat.completions.create(
+            model=MODEL_ID,
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
+                {"role": "user", "content": question},
+            ],
+            max_tokens=512,
+            temperature=0.7,
+            top_p=0.95,
         )
 
+        # Avec la nouvelle lib openai, le contenu est dans .message.content
+        return completion.choices[0].message.content
+
+    except Exception as e:
+        # On affiche une erreur lisible au lieu du gros JSON
+        return f"Erreur lors de l'appel au modèle :\n\n{e}"
 
 demo = gr.Interface(
     fn=answer,