"""
Request models para para.AI API v3.0
Define estrutura de requests para todos os endpoints

CORRIGIDO: Adicionado model_config para resolver warning Pydantic
"""
from typing import Optional, List
from pydantic import BaseModel, Field, field_validator, ConfigDict


# ============================================================================
# PROCESSING
# ============================================================================

class ProcessingOptionsRequest(BaseModel):
    """
    Opções de processamento.

    CORRIGIDO: model_config adicionado para resolver warning de namespace
    """
    # ✅ Configuração para permitir campos "model_*"
    model_config = ConfigDict(protected_namespaces=())

    llm_provider: str = Field(
        default="groq", 
        description="Provedor LLM (groq/openai/anthropic)"
    )
    model_type: str = Field(
        default="balanced", 
        description="Tipo de modelo (fast/balanced/quality)"
    )
    enable_parallel: bool = Field(
        default=True, 
        description="Habilitar processamento paralelo"
    )
    max_workers: int = Field(
        default=3, 
        ge=1, 
        le=10, 
        description="Número de workers paralelos"
    )
    save_to_db: bool = Field(
        default=True, 
        description="Salvar resultados no banco"
    )

    @field_validator("llm_provider")
    @classmethod
    def validate_provider(cls, v):
        allowed = ["groq", "openai", "anthropic"]
        if v not in allowed:
            raise ValueError(f"Provider deve ser um de: {allowed}")
        return v

    @field_validator("model_type")
    @classmethod
    def validate_model_type(cls, v):
        allowed = ["fast", "balanced", "quality"]
        if v not in allowed:
            raise ValueError(f"Model type deve ser um de: {allowed}")
        return v


# ============================================================================
# LLM TESTING
# ============================================================================

class LLMGenerateRequest(BaseModel):
    """Request para gerar texto com LLM."""

    prompt: str = Field(
        ..., 
        description="Prompt para o LLM", 
        min_length=1
    )
    provider: str = Field(
        default="groq", 
        description="Provedor LLM"
    )
    model: Optional[str] = Field(
        default=None, 
        description="Model específico (opcional)"
    )
    temperature: float = Field(
        default=0.7, 
        ge=0.0, 
        le=2.0, 
        description="Temperatura"
    )
    max_tokens: int = Field(
        default=8024, 
        ge=1, 
        le=4096, 
        description="Máximo de tokens"
    )


# ============================================================================
# PROCESSOR TESTING
# ============================================================================

class ProcessorTestRequest(BaseModel):
    """Request para testar processador."""

    processor_name: str = Field(
        ..., 
        description="Nome do processador (1-9 ou nome completo)"
    )
    ementa: str = Field(
        ..., 
        description="Texto da ementa", 
        min_length=10
    )
    integra: str = Field(
        ..., 
        description="Texto da íntegra", 
        min_length=10
    )
    tribunal: str = Field(
        default="TJPR", 
        description="Sigla do tribunal"
    )
    llm_provider: str = Field(
        default="groq", 
        description="Provedor LLM"
    )


# ============================================================================
# FILE OPERATIONS
# ============================================================================

class FileCreateRequest(BaseModel):
    """Request para criar arquivo."""

    content: str = Field(
        ..., 
        description="Conteúdo do arquivo"
    )
    filename: str = Field(
        ..., 
        description="Nome do arquivo"
    )
    acordao_id: Optional[str] = Field(
        default=None, 
        description="ID do acórdão relacionado"
    )


class FileListRequest(BaseModel):
    """Request para listar arquivos."""

    acordao_id: Optional[str] = Field(
        default=None, 
        description="Filtrar por acórdão"
    )
    limit: int = Field(
        default=100, 
        ge=1, 
        le=1000, 
        description="Limite de resultados"
    )
    offset: int = Field(
        default=0, 
        ge=0, 
        description="Offset para paginação"
    )