app\gemini_client.py

"""
Google Gemini API 클라이언트
"""

import os
import time
import requests
import google.generativeai as genai
from google.api_core import retry
from typing import Optional, List, Dict
import functools
import json

# Gemini API 키 (환경 변수 또는 데이터베이스에서 가져오기)
def get_gemini_api_key():
    """Gemini API 키 가져오기 (환경 변수 우선, 없으면 DB에서)"""
    # 환경 변수에서 먼저 확인
    api_key = os.getenv('GEMINI_API_KEY', '').strip()
    if api_key:
        print(f"[Gemini] 환경 변수에서 API 키 가져옴 (길이: {len(api_key)}자)")
        return api_key
    
    # DB에서 가져오기 (순환 참조 방지를 위해 여기서 임포트)
    try:
        from app.database import SystemConfig
        api_key = SystemConfig.get_config('gemini_api_key', '').strip()
        if api_key:
            print(f"[Gemini] DB에서 API 키 가져옴 (길이: {len(api_key)}자)")
        else:
            print(f"[Gemini] DB에 API 키가 없거나 비어있음")
        return api_key
    except Exception as e:
        print(f"[Gemini] DB에서 API 키 조회 실패: {e}")
        return ''

GEMINI_API_KEY = get_gemini_api_key()

# 사용 가능한 Gemini 모델 목록 (최신 버전 우선)
AVAILABLE_GEMINI_MODELS = [
    'gemini-2.0-flash-exp',
    'gemini-1.5-pro',
    'gemini-1.5-flash',
    'gemini-1.5-pro-latest',
    'gemini-1.5-flash-latest',
    'gemini-pro',
    'gemini-pro-vision'
]

class GeminiClient:
    """Google Gemini API 클라이언트 클래스"""
    
    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
        """Gemini 클라이언트 초기화"""
        if api_key:
            self.api_key = api_key
        else:
            # 최신 API 키 가져오기 (DB에서 동적으로)
            self.api_key = get_gemini_api_key()
        
        if not self.api_key:
            print("[Gemini] 경고: GEMINI_API_KEY가 설정되지 않았습니다. 환경 변수나 관리 페이지에서 설정하세요.")
            return
        
        try:
            # API 키 설정 및 타임아웃 설정 (기본 60초 -> 300초(5분)로 증가)
            # 전역 타임아웃 설정
            self.request_timeout = 300  # 5분(300초) 타임아웃
            
            # 재시도 정책 설정
            self.retry_policy = retry.Retry(
                initial=10.0,      # 초기 대기 시간 (10초)
                maximum=60.0,      # 최대 대기 시간 (60초)
                multiplier=2.0,    # 대기 시간 배수
                deadline=600.0     # 전체 재시도 기간 (600초 = 10분)
            )
            
            # REST API 사용을 위한 설정
            # 환경 변수를 통해 HTTP 클라이언트 타임아웃 설정
            os.environ.setdefault('HTTPX_TIMEOUT', str(self.request_timeout))
            os.environ.setdefault('GOOGLE_API_TIMEOUT', str(self.request_timeout))
            
            # REST API 엔드포인트 설정 (v1 사용)
            self.rest_base_url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1'
            self.use_rest_api = True  # REST API 강제 사용
            
            # API 키 설정 (fallback용, REST API가 실패할 경우)
            try:
                genai.configure(api_key=self.api_key)
                print(f"[Gemini] API 키 설정 완료 (REST API 모드, 타임아웃: {self.request_timeout}초)")
            except Exception as e:
                print(f"[Gemini] API 키 설정 오류: {e}")
            
            # API 키가 실제로 설정되었는지 확인
            try:
                # genai 모듈의 전역 API 키 확인
                configured_key = getattr(genai, '_api_key', None) or getattr(genai, 'api_key', None)
                if configured_key:
                    print(f"[Gemini] 전역 API 키 확인: 설정됨 (길이: {len(str(configured_key))}자)")
                else:
                    print(f"[Gemini] 경고: 전역 API 키가 확인되지 않습니다. API 호출이 실패할 수 있습니다.")
            except Exception as e:
                print(f"[Gemini] API 키 확인 오류: {e}")
            
            print(f"[Gemini] 재시도 정책 적용됨")
        except Exception as e:
            print(f"[Gemini] API 키 설정 오류: {e}")
    
    def reload_api_key(self):
        """API 키를 다시 로드 (DB에서 최신 값 가져오기)"""
        self.api_key = get_gemini_api_key()
        if self.api_key:
            try:
                genai.configure(api_key=self.api_key)
                print(f"[Gemini] API 키 재로드 완료")
                return True
            except Exception as e:
                print(f"[Gemini] API 키 재로드 오류: {e}")
                return False
        return False
    
    def is_configured(self) -> bool:
        """Gemini API가 제대로 설정되었는지 확인"""
        return bool(self.api_key)
    
    def get_available_models(self) -> List[str]:
        """사용 가능한 Gemini 모델 목록 반환"""
        if not self.is_configured():
            return []
        
        try:
            # 실제 사용 가능한 모델 확인
            available_models = []
            for model_name in AVAILABLE_GEMINI_MODELS:
                try:
                    model = genai.GenerativeModel(model_name)
                    # 모델 접근 가능 여부 확인
                    available_models.append(model_name)
                except Exception as e:
                    # 모델을 찾을 수 없으면 건너뛰기
                    continue
            
            # 모델을 찾지 못한 경우 기본 모델 시도
            if not available_models:
                try:
                    # 기본적으로 gemini-1.5-flash 시도
                    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
                    available_models.append('gemini-1.5-flash')
                except:
                    pass
            
            print(f"[Gemini] 사용 가능한 모델: {available_models}")
            return available_models
        except Exception as e:
            print(f"[Gemini] 모델 목록 조회 오류: {e}")
            return []
    
    def generate_response(self, prompt: str, model_name: str = 'gemini-1.5-flash', **kwargs) -> Dict:
        """
        Gemini API를 사용하여 응답 생성
        
        Args:
            prompt: 입력 프롬프트
            model_name: 사용할 모델 이름
            **kwargs: 추가 파라미터 (temperature, max_tokens 등)
        
        Returns:
            Dict: {'response': str, 'error': str or None}
        """
        if not self.is_configured():
            return {
                'response': None,
                'error': 'Gemini API 키가 설정되지 않았습니다. GEMINI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.'
            }
        
        try:
            # API 키를 항상 최신으로 다시 가져와서 설정 (DB에서 변경되었을 수 있음)
            current_api_key = get_gemini_api_key()
            if not current_api_key:
                return {
                    'response': None,
                    'error': 'Gemini API 키가 설정되지 않았습니다. 관리 페이지에서 API 키를 설정하세요.'
                }
            
            # API 키가 변경되었거나 없는 경우 재설정
            if not self.api_key or self.api_key != current_api_key:
                self.api_key = current_api_key
                genai.configure(api_key=self.api_key)
                print(f"[Gemini] API 키 재설정 완료 (길이: {len(self.api_key)}자)")
            else:
                # API 키가 이미 설정되어 있어도 매번 재설정하여 확실히 함
                genai.configure(api_key=self.api_key)
            
            # 모델 생성
            model = genai.GenerativeModel(model_name)
            print(f"[Gemini] 모델 생성 완료: {model_name}")
            
            # 생성 설정
            generation_config = {
                'temperature': kwargs.get('temperature', 0.7),
                'top_p': kwargs.get('top_p', 0.95),
                'top_k': kwargs.get('top_k', 40),
                'max_output_tokens': kwargs.get('max_output_tokens', 8192),
            }
            
            # 응답 생성 (타임아웃 설정)
            timeout_seconds = getattr(self, 'request_timeout', 300)  # 5분 타임아웃
            print(f"[Gemini] 모델 {model_name}로 응답 생성 중... (타임아웃: {timeout_seconds}초)")
            print(f"[Gemini] API 키 확인: 설정됨 (길이: {len(self.api_key)}자)")
            print(f"[Gemini] 프롬프트 길이: {len(prompt)}자")
            
            # 타임아웃을 위한 시작 시간 기록
            start_time = time.time()
            
            # google-generativeai는 retry 파라미터를 지원하지 않으므로
            # 재시도 정책을 수동으로 구현하여 적용
            retry_policy = getattr(self, 'retry_policy', None)
            print(f"[Gemini] API 호출 시작 (타임아웃: {timeout_seconds}초, 재시도 정책 적용)")
            
            # 재시도 로직 구현 (재시도 정책 객체의 설정 사용)
            # retry.Retry 객체를 생성했지만, 실제로는 그 설정값들을 직접 사용
            initial_wait = 10.0      # 초기 대기 시간
            max_wait = 60.0          # 최대 대기 시간
            multiplier = 2.0         # 대기 시간 배수
            deadline = 600.0         # 전체 재시도 기간 (10분)
            
            wait_time = initial_wait
            deadline_time = time.time() + deadline
            retry_count = 0
            last_error = None
            
            while True:
                try:
                    # API 호출 전 API 키 재확인 및 재설정
                    current_key = get_gemini_api_key()
                    if not current_key:
                        raise Exception("API 키가 설정되지 않았습니다. 관리 페이지에서 API 키를 설정하세요.")
                    
                    # API 키가 변경되었거나 설정되지 않은 경우 재설정
                    if not self.api_key or self.api_key != current_key:
                        self.api_key = current_key.strip() if current_key else None  # 공백 제거
                        print(f"[Gemini] API 키 재설정 완료 (길이: {len(self.api_key) if self.api_key else 0}자)")
                    
                    # API 키 유효성 검사
                    if not self.api_key or not self.api_key.strip():
                        raise Exception("API 키가 비어있습니다. 관리 페이지에서 API 키를 설정하세요.")
                    
                    # API 키 앞뒤 공백 제거
                    api_key_clean = self.api_key.strip()
                    if not api_key_clean:
                        raise Exception("API 키가 유효하지 않습니다 (공백만 포함).")
                    
                    # API 키 형식 확인 (Google API 키는 보통 AIza로 시작)
                    if not api_key_clean.startswith('AIza'):
                        print(f"[Gemini] 경고: API 키가 일반적인 Google API 키 형식이 아닙니다 (AIza로 시작하지 않음)")
                    
                    # API 키 길이 확인 (일반적으로 39자 이상)
                    if len(api_key_clean) < 20:
                        raise Exception(f"API 키 길이가 너무 짧습니다 ({len(api_key_clean)}자). 올바른 API 키인지 확인하세요.")
                    
                    print(f"[Gemini] API 키 검증 완료 (길이: {len(api_key_clean)}자, 시작: {api_key_clean[:10]}..., 끝: ...{api_key_clean[-5:]})")
                    
                    # REST API를 직접 사용하여 호출
                    use_rest = getattr(self, 'use_rest_api', True)
                    if use_rest:
                        print(f"[Gemini] REST API 직접 호출 모드")
                        
                        # API 버전 및 모델 이름 정규화
                        # 모델 이름에서 'gemini:' 접두사 제거 및 정규화
                        model_name_clean = model_name.strip()
                        if ':' in model_name_clean:
                            # "gemini:gemini-1.5-flash" 형식인 경우
                            model_name_clean = model_name_clean.split(':', 1)[1].strip()
                        elif model_name_clean.startswith('gemini-'):
                            # "gemini-1.5-flash" 형식인 경우 그대로 사용
                            pass
                        
                        # REST API 베이스 URL (v1 사용)
                        rest_base_url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1'
                        url = f"{rest_base_url}/models/{model_name_clean}:generateContent"
                        
                        print(f"[Gemini] - API 버전: v1")
                        print(f"[Gemini] - 원본 모델 이름: {model_name}")
                        print(f"[Gemini] - 정규화된 모델 이름: {model_name_clean}")
                        print(f"[Gemini] - 전체 URL: {url}")
                        
                        # REST API 요청 본문 구성
                        request_body = {
                            "contents": [{
                                "parts": [{
                                    "text": prompt
                                }]
                            }],
                            "generationConfig": generation_config
                        }
                        
                        # REST API 헤더 (API 키를 헤더로 전달 시도)
                        headers = {
                            "Content-Type": "application/json",
                            "x-goog-api-key": api_key_clean
                        }
                        
                        print(f"[Gemini] REST API 호출 전송 중...")
                        print(f"[Gemini] - URL: {url}")
                        print(f"[Gemini] - 모델: {model_name}")
                        print(f"[Gemini] - API 키: 설정됨 (길이: {len(api_key_clean)}자)")
                        print(f"[Gemini] - API 키 시작: {api_key_clean[:15]}...")
                        print(f"[Gemini] - API 키 끝: ...{api_key_clean[-10:]}")
                        print(f"[Gemini] - 프롬프트 길이: {len(prompt)}자")
                        
                        # REST API 호출 (API 키를 헤더와 params 양쪽으로 전달 시도)
                        # Google Gemini API는 헤더 또는 params 중 하나만 필요하지만, 양쪽 모두 시도
                        api_params = {"key": api_key_clean}
                        print(f"[Gemini] - API 키 전달 방식: 헤더 (x-goog-api-key) 및 파라미터 (key)")
                        
                        rest_response = requests.post(
                            url,
                            headers=headers,
                            json=request_body,
                            params=api_params,
                            timeout=timeout_seconds
                        )
                        
                        # 요청 URL에서 API 키 부분만 제거하여 로깅 (보안)
                        request_url = rest_response.request.url
                        if 'key=' in request_url:
                            # API 키 부분을 마스킹
                            from urllib.parse import urlparse, parse_qs, urlencode, urlunparse
                            parsed = urlparse(request_url)
                            params = parse_qs(parsed.query)
                            if 'key' in params:
                                masked_params = params.copy()
                                masked_key = masked_params['key'][0][:10] + '...' + masked_params['key'][0][-5:]
                                masked_params['key'] = [masked_key]
                                masked_query = urlencode(masked_params, doseq=True)
                                masked_url = urlunparse((parsed.scheme, parsed.netloc, parsed.path, parsed.params, masked_query, parsed.fragment))
                                print(f"[Gemini] - 요청 URL (마스킹됨): {masked_url[:150]}...")
                        else:
                            print(f"[Gemini] - 요청 URL: {request_url[:150]}...")
                        
                        print(f"[Gemini] REST API 응답 상태 코드: {rest_response.status_code}")
                        
                        # 응답 본문 확인 (상태 코드가 200이어도 에러가 있을 수 있음)
                        response_has_error = False
                        try:
                            response_data_check = rest_response.json()
                            # 응답에 error 필드가 있는지 확인
                            if 'error' in response_data_check:
                                response_has_error = True
                                error_info = response_data_check['error']
                                error_code = error_info.get('code', rest_response.status_code)
                                error_message = error_info.get('message', '알 수 없는 오류')
                                print(f"[Gemini] 응답 본문에 에러 감지: code={error_code}, message={error_message}")
                                
                                # 에러 코드에 따라 처리
                                if error_code == 404:
                                    # 404 오류인 경우 v1beta로 재시도
                                    print(f"[Gemini] v1에서 모델을 찾을 수 없음, v1beta로 재시도...")
                                    rest_base_url_v1beta = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta'
                                    url_v1beta = f"{rest_base_url_v1beta}/models/{model_name_clean}:generateContent"
                                    
                                    rest_response = requests.post(
                                        url_v1beta,
                                        headers=headers,
                                        json=request_body,
                                        params=api_params,
                                        timeout=timeout_seconds
                                    )
                                    
                                    print(f"[Gemini] v1beta REST API 응답 상태 코드: {rest_response.status_code}")
                                    
                                    # v1beta 응답도 확인
                                    if rest_response.status_code == 200:
                                        response_data_check_v1beta = rest_response.json()
                                        if 'error' in response_data_check_v1beta:
                                            # v1beta에서도 에러 발생
                                            error_info_v1beta = response_data_check_v1beta['error']
                                            error_code_v1beta = error_info_v1beta.get('code', 404)
                                            error_message_v1beta = error_info_v1beta.get('message', '알 수 없는 오류')
                                            
                                            # 모델 목록 조회 시도
                                            available_models_str = "확인 불가"
                                            try:
                                                list_models_url_v1 = f"{rest_base_url}/models"
                                                list_response = requests.get(
                                                    list_models_url_v1,
                                                    headers={"x-goog-api-key": api_key_clean},
                                                    params={"key": api_key_clean},
                                                    timeout=10
                                                )
                                                if list_response.status_code == 200:
                                                    models_data = list_response.json()
                                                    available_models = []
                                                    for m in models_data.get('models', []):
                                                        model_name_full = m.get('name', '')
                                                        if '/' in model_name_full:
                                                            model_name_short = model_name_full.split('/')[-1]
                                                        else:
                                                            model_name_short = model_name_full
                                                        # generateContent를 지원하는 모델만 필터링
                                                        supported_methods = m.get('supportedGenerationMethods', [])
                                                        if 'generateContent' in supported_methods:
                                                            available_models.append(model_name_short)
                                                    available_models_str = ', '.join(available_models[:10]) if available_models else '없음'
                                                    print(f"[Gemini] 사용 가능한 모델 목록 (v1): {available_models[:10]}")
                                            except Exception as list_error:
                                                print(f"[Gemini] 모델 목록 조회 실패: {list_error}")
                                            
                                            error_text_v1beta = json.dumps(error_info_v1beta)
                                            raise Exception(f"REST API 오류 {error_code_v1beta}: {error_text_v1beta}\n사용 가능한 모델: {available_models_str}")
                                        else:
                                            # v1beta에서 성공
                                            response_has_error = False
                                            print(f"[Gemini] v1beta에서 정상 응답 받음")
                                    elif rest_response.status_code != 200:
                                        error_text_v1beta = rest_response.text[:1000] if rest_response.text else '상세 정보 없음'
                                        raise Exception(f"REST API 오류 {rest_response.status_code}: {error_text_v1beta}")
                                elif error_code == 429:
                                    # 429 오류: 할당량 초과 (재시도 불가능)
                                    print(f"[Gemini] ❌ 할당량 초과 오류 (429) 감지")
                                    print(f"[Gemini] 재시도 불가능한 오류: REST API 오류 {error_code}: {json.dumps(error_info)}")
                                    
                                    # 에러 메시지에서 권장 모델 추출
                                    recommended_model = None
                                    if 'gemini-2.0-flash' in error_message.lower() or 'gemini 2.0' in error_message.lower():
                                        recommended_model = "gemini-2.0-flash-exp"
                                    
                                    # 사용자 친화적인 에러 메시지 생성
                                    quota_error_msg = f"""Gemini API 할당량 초과 (429)

현재 사용 중인 모델 '{model_name_clean}'의 일일 요청 한도를 초과했습니다.

해결 방법:
1. 내일까지 대기 (할당량이 자동으로 재설정됩니다)
2. 다른 Gemini 모델로 변경:
   - gemini-2.0-flash-exp (더 높은 할당량 제공)
   - gemini-1.5-pro
   - gemini-1.5-flash
3. Google AI Studio에서 할당량 확인:
   https://aistudio.google.com/app/apikey

상세 오류: {error_message[:200]}"""
                                    
                                    if recommended_model:
                                        quota_error_msg += f"\n\n권장: {recommended_model} 모델로 변경을 고려해보세요."
                                    
                                    raise Exception(quota_error_msg)
                                else:
                                    # 404, 429가 아닌 다른 에러
                                    error_text = json.dumps(error_info)
                                    raise Exception(f"REST API 오류 {error_code}: {error_text}")
                        except ValueError:
                            # JSON 파싱 실패
                            pass
                        
                        # 이미 에러가 처리되지 않은 경우에만 추가 에러 처리
                        # (response_has_error가 True면 이미 위에서 처리되었거나 Exception이 발생했을 것)
                        if rest_response.status_code != 200 and not response_has_error:
                            error_text = rest_response.text[:1000] if rest_response.text else '상세 정보 없음'
                            
                            # API 키 오류인 경우 더 상세한 안내 제공
                            if rest_response.status_code == 400 and ('API key' in error_text or 'API_KEY' in error_text):
                                print(f"[Gemini] ❌ API 키 오류 감지")
                                print(f"[Gemini] 현재 API 키 정보:")
                                print(f"[Gemini] - 길이: {len(api_key_clean)}자")
                                print(f"[Gemini] - 시작: {api_key_clean[:15]}...")
                                print(f"[Gemini] - 끝: ...{api_key_clean[-10:]}")
                                print(f"[Gemini] - 형식 확인: {'AIza로 시작' if api_key_clean.startswith('AIza') else 'AIza로 시작하지 않음 (비정상)'}")
                                raise Exception(f"""REST API 오류 400: API 키가 유효하지 않습니다.

확인 사항:
1. 관리 페이지에서 API 키가 올바르게 설정되었는지 확인하세요.
2. Google AI Studio (https://aistudio.google.com/app/apikey)에서 API 키가 활성화되어 있는지 확인하세요.
3. API 키 형식이 올바른지 확인하세요 (일반적으로 'AIza'로 시작).
4. API 키에 불필요한 공백이나 줄바꿈이 포함되지 않았는지 확인하세요.

오류 상세: {error_text[:300]}""")
                            
                            raise Exception(f"REST API 오류 {rest_response.status_code}: {error_text}")
                        
                        # 에러가 있었지만 처리되지 않은 경우 (정상 응답이 아님)
                        if response_has_error:
                            # 이미 위에서 Exception이 발생했어야 하지만, 혹시 모르니 확인
                            error_text = rest_response.text[:1000] if rest_response.text else '상세 정보 없음'
                            raise Exception(f"REST API 오류: 응답에 에러가 포함되어 있습니다. {error_text}")
                        
                        # REST API 응답 파싱
                        response_data = rest_response.json()
                        
                        # 토큰 사용량 정보 추출
                        input_tokens = None
                        output_tokens = None
                        if 'usageMetadata' in response_data:
                            usage = response_data['usageMetadata']
                            input_tokens = usage.get('promptTokenCount')
                            output_tokens = usage.get('candidatesTokenCount')
                            total_tokens = usage.get('totalTokenCount')
                            print(f"[Gemini] 토큰 사용량: 입력={input_tokens}, 출력={output_tokens}, 총={total_tokens}")
                        
                        # 응답에서 텍스트 추출
                        if 'candidates' in response_data and len(response_data['candidates']) > 0:
                            candidate = response_data['candidates'][0]
                            if 'content' in candidate and 'parts' in candidate['content']:
                                parts = candidate['content']['parts']
                                if len(parts) > 0 and 'text' in parts[0]:
                                    response_text = parts[0]['text']
                                    print(f"[Gemini] REST API 응답 수신 성공 (길이: {len(response_text)}자)")
                                    
                                    # genai 라이브러리 형식으로 변환 (호환성을 위해)
                                    class MockResponse:
                                        def __init__(self, text, input_tokens=None, output_tokens=None):
                                            self.text = text
                                            self.input_tokens = input_tokens
                                            self.output_tokens = output_tokens
                                    
                                    response = MockResponse(response_text, input_tokens, output_tokens)
                                    break
                                else:
                                    raise Exception("REST API 응답에 텍스트가 없습니다.")
                            else:
                                raise Exception("REST API 응답 형식이 올바르지 않습니다.")
                        else:
                            raise Exception("REST API 응답에 candidates가 없습니다.")
                    else:
                        # 기존 genai 라이브러리 사용 (fallback)
                        genai.configure(api_key=self.api_key)
                        print(f"[Gemini] genai 라이브러리 사용 (fallback)")
                        response = model.generate_content(
                            prompt,
                            generation_config=generation_config
                        )
                        print(f"[Gemini] Gemini API 응답 수신 성공")
                        break
                    # 성공 시 루프 종료
                    if retry_count > 0:
                        print(f"[Gemini] 재시도 성공 (총 {retry_count}회 재시도)")
                    break
                except Exception as e:
                    last_error = e
                    error_str = str(e).lower()
                    
                    # 재시도 가능한 오류인지 확인 (타임아웃, 네트워크 오류 등)
                    # 429(할당량 초과), 400(잘못된 요청), 401(인증 실패), 403(권한 없음)은 재시도 불가
                    non_retryable_errors = ['429', 'quota', 'exceeded', '400', '401', '403', 'api key', 'invalid', 'unauthorized', 'forbidden']
                    is_non_retryable = any(err in error_str for err in non_retryable_errors)
                    
                    retryable_errors = ['timeout', '503', '502', '504', 'connection', 'network', 'illegal metadata']
                    is_retryable = any(err in error_str for err in retryable_errors) and not is_non_retryable
                    
                    # deadline 확인
                    if time.time() >= deadline_time:
                        print(f"[Gemini] 재시도 deadline 초과 ({deadline}초), 마지막 오류 반환")
                        raise
                    
                    if is_retryable:
                        retry_count += 1
                        print(f"[Gemini] 재시도 {retry_count} - {wait_time:.1f}초 후 재시도 (오류: {str(e)[:100]})")
                        time.sleep(wait_time)
                        wait_time = min(wait_time * multiplier, max_wait)  # 배수로 증가, 최대값 제한
                    else:
                        # 재시도 불가능한 오류
                        if is_non_retryable:
                            print(f"[Gemini] 재시도 불가능한 오류 (할당량/인증 오류): {str(e)[:200]}")
                        else:
                            print(f"[Gemini] 재시도 불가능한 오류: {str(e)[:100]}")
                        raise
            
            # 응답 시간 확인
            elapsed_time = time.time() - start_time
            print(f"[Gemini] 응답 수신 완료 (경과 시간: {elapsed_time:.2f}초)")
            
            # 응답 텍스트 추출
            response_text = response.text if hasattr(response, 'text') else str(response)
            
            # 토큰 정보 추출
            input_tokens = getattr(response, 'input_tokens', None)
            output_tokens = getattr(response, 'output_tokens', None)
            
            print(f"[Gemini] 응답 생성 완료: {len(response_text)}자, 입력 토큰: {input_tokens}, 출력 토큰: {output_tokens}")
            return {
                'response': response_text,
                'error': None,
                'input_tokens': input_tokens,
                'output_tokens': output_tokens
            }
            
        except Exception as e:
            error_msg = f'Gemini API 오류: {str(e)}'
            print(f"[Gemini] {error_msg}")
            return {
                'response': None,
                'error': error_msg
            }
    
    def generate_chat_response(self, messages: List[Dict], model_name: str = 'gemini-1.5-flash', **kwargs) -> Dict:
        """
        Gemini API를 사용하여 채팅 응답 생성
        
        Args:
            messages: 메시지 리스트 [{'role': 'user', 'content': '...'}, ...]
            model_name: 사용할 모델 이름
            **kwargs: 추가 파라미터
        
        Returns:
            Dict: {'response': str, 'error': str or None}
        """
        if not self.is_configured():
            return {
                'response': None,
                'error': 'Gemini API 키가 설정되지 않았습니다. GEMINI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.'
            }
        
        try:
            # 모델 생성
            model = genai.GenerativeModel(model_name)
            
            # 채팅 세션 시작
            chat = model.start_chat(history=[])
            
            # 이전 대화 내역 추가 (user와 assistant 메시지)
            for msg in messages[:-1]:  # 마지막 메시지 제외
                if msg['role'] == 'user':
                    chat.send_message(msg['content'])
                elif msg['role'] == 'assistant' or msg['role'] == 'ai':
                    # Gemini는 사용자 메시지만 직접 보내므로, assistant 메시지는 히스토리로 처리하지 않음
                    pass
            
            # 마지막 사용자 메시지로 응답 생성 (타임아웃 설정)
            last_message = messages[-1] if messages else {'content': ''}
            timeout_seconds = getattr(self, 'timeout', 600)  # 5분 타임아웃
            print(f"[Gemini] 채팅 응답 생성 중... (타임아웃: {timeout_seconds}초)")
            
            # 타임아웃을 위한 시작 시간 기록
            start_time = time.time()
            
            # google-generativeai는 retry 파라미터를 지원하지 않으므로
            # 재시도 정책을 수동으로 구현하여 적용
            print(f"[Gemini] 채팅 API 호출 시작 (타임아웃: {timeout_seconds}초, 재시도 정책 적용)")
            
            # 재시도 로직 구현 (재시도 정책 객체의 설정 사용)
            initial_wait = 10.0      # 초기 대기 시간
            max_wait = 60.0          # 최대 대기 시간
            multiplier = 2.0         # 대기 시간 배수
            deadline = 600.0         # 전체 재시도 기간 (10분)
            
            wait_time = initial_wait
            deadline_time = time.time() + deadline
            retry_count = 0
            last_error = None
            
            while True:
                try:
                    response = chat.send_message(last_message['content'])
                    # 성공 시 루프 종료
                    if retry_count > 0:
                        print(f"[Gemini] 채팅 재시도 성공 (총 {retry_count}회 재시도)")
                    break
                except Exception as e:
                    last_error = e
                    error_str = str(e).lower()
                    
                    # 재시도 가능한 오류인지 확인 (타임아웃, 네트워크 오류 등)
                    # 429(할당량 초과), 400(잘못된 요청), 401(인증 실패), 403(권한 없음)은 재시도 불가
                    non_retryable_errors = ['429', 'quota', 'exceeded', '400', '401', '403', 'api key', 'invalid', 'unauthorized', 'forbidden']
                    is_non_retryable = any(err in error_str for err in non_retryable_errors)
                    
                    retryable_errors = ['timeout', '503', '502', '504', 'connection', 'network', 'illegal metadata']
                    is_retryable = any(err in error_str for err in retryable_errors) and not is_non_retryable
                    
                    # deadline 확인
                    if time.time() >= deadline_time:
                        print(f"[Gemini] 채팅 재시도 deadline 초과 ({deadline}초), 마지막 오류 반환")
                        raise
                    
                    if is_retryable:
                        retry_count += 1
                        print(f"[Gemini] 채팅 재시도 {retry_count} - {wait_time:.1f}초 후 재시도 (오류: {str(e)[:100]})")
                        time.sleep(wait_time)
                        wait_time = min(wait_time * multiplier, max_wait)  # 배수로 증가, 최대값 제한
                    else:
                        # 재시도 불가능한 오류
                        if is_non_retryable:
                            print(f"[Gemini] 채팅 재시도 불가능한 오류 (할당량/인증 오류): {str(e)[:200]}")
                        else:
                            print(f"[Gemini] 채팅 재시도 불가능한 오류: {str(e)[:100]}")
                        raise
            
            elapsed_time = time.time() - start_time
            print(f"[Gemini] 채팅 응답 수신 완료 (경과 시간: {elapsed_time:.2f}초)")
            
            response_text = response.text if hasattr(response, 'text') else str(response)
            
            print(f"[Gemini] 채팅 응답 생성 완료: {len(response_text)}자")
            return {
                'response': response_text,
                'error': None
            }
            
        except Exception as e:
            error_msg = f'Gemini API 오류: {str(e)}'
            print(f"[Gemini] {error_msg}")
            return {
                'response': None,
                'error': error_msg
            }

# 전역 Gemini 클라이언트 인스턴스
_gemini_client = None

def get_gemini_client() -> GeminiClient:
    """Gemini 클라이언트 싱글톤 인스턴스 반환"""
    global _gemini_client
    if _gemini_client is None:
        _gemini_client = GeminiClient()
    else:
        # API 키가 변경되었을 수 있으므로 재로드 시도
        _gemini_client.reload_api_key()
    return _gemini_client

def reset_gemini_client():
    """Gemini 클라이언트 리셋 (API 키 변경 후 호출)"""
    global _gemini_client
    _gemini_client = None
    return get_gemini_client()