"""Endpointy pro přepis audia.

- POST /transcribe/dual     → paralelní přepis Deepgram + OpenAI Whisper (dva texty)
- POST /transcribe/combined → dual + sloučení do jednoho co nejlepšího přepisu (merge)

Audio přichází jako proměnná (upload `file` ve form-data). Všechny ostatní parametry
jsou v POST těle (form fields). API klíče jsou v X- hlavičkách (viz credentials.py).
Výstup je vždy JSON.
"""
import asyncio

from fastapi import APIRouter, Depends, File, Form, UploadFile
from pydantic import BaseModel, Field

from ..clients import deepgram_client, openai_client
from ..config import (
    DEFAULT_CHAT_MODEL,
    DEFAULT_DEEPGRAM_MODEL,
    DEFAULT_LANGUAGE,
    DEFAULT_WHISPER_MODEL,
)
from ..credentials import Credentials, get_credentials
from ..errors import BadRequestError
from ..logging_config import get_logger
from ..prompts import DEFAULT_COMBINE_PROMPT

log = get_logger("audio-transcription.transcribe")

router = APIRouter(tags=["transcribe"])


class DualResult(BaseModel):
    text1: str = Field(..., description="Přepis z Deepgramu.")
    text2: str = Field(..., description="Přepis z OpenAI Whisper.")
    deepgram_model: str
    whisper_model: str
    language: str


class CombinedResult(DualResult):
    merged: str = Field(..., description="Sloučený, co nejpřesnější výsledný přepis.")
    chat_model: str


async def _read_upload(file: UploadFile) -> tuple[bytes, str, str]:
    """Načte upload do paměti a vrátí (bytes, filename, content_type)."""
    audio = await file.read()
    if not audio:
        raise BadRequestError("Nahraný soubor je prázdný.")
    filename = file.filename or "audio.mp3"
    content_type = file.content_type or "application/octet-stream"
    return audio, filename, content_type


async def _transcribe_dual(
    creds: Credentials,
    audio: bytes,
    filename: str,
    content_type: str,
    deepgram_model: str,
    whisper_model: str,
    language: str,
    diarize: bool,
    smart_format: bool,
) -> tuple[str, str]:
    """Spustí oba přepisy paralelně; vrátí (deepgram_text, whisper_text)."""
    deepgram_key = creds.require_deepgram()
    openai_key = creds.require_openai()

    text1, text2 = await asyncio.gather(
        deepgram_client.transcribe(
            api_key=deepgram_key,
            audio=audio,
            content_type=content_type,
            model=deepgram_model,
            language=language,
            diarize=diarize,
            smart_format=smart_format,
        ),
        openai_client.transcribe(
            api_key=openai_key,
            audio=audio,
            filename=filename,
            content_type=content_type,
            model=whisper_model,
            language=language,
        ),
    )
    return text1, text2


@router.post(
    "/transcribe/dual",
    response_model=DualResult,
    summary="Paralelní přepis Deepgram + OpenAI Whisper",
    description="Přijme audio soubor a vrátí dva nezávislé přepisy: "
    "`text1` z Deepgramu a `text2` z OpenAI Whisper.",
)
async def transcribe_dual(
    file: UploadFile = File(..., description="Audio soubor k přepisu (proměnná)."),
    deepgram_model: str = Form(DEFAULT_DEEPGRAM_MODEL, description="Deepgram model."),
    whisper_model: str = Form(DEFAULT_WHISPER_MODEL, description="OpenAI přepisový model."),
    language: str = Form(DEFAULT_LANGUAGE, description="Jazyk audia (ISO kód, např. cs)."),
    diarize: bool = Form(True, description="Deepgram diarizace (rozlišení mluvčích)."),
    smart_format: bool = Form(True, description="Deepgram smart formatting."),
    creds: Credentials = Depends(get_credentials),
) -> DualResult:
    audio, filename, content_type = await _read_upload(file)
    text1, text2 = await _transcribe_dual(
        creds, audio, filename, content_type,
        deepgram_model, whisper_model, language, diarize, smart_format,
    )
    return DualResult(
        text1=text1,
        text2=text2,
        deepgram_model=deepgram_model,
        whisper_model=whisper_model,
        language=language,
    )


@router.post(
    "/transcribe/combined",
    response_model=CombinedResult,
    summary="Dual přepis + AI sloučení do nejlepšího přepisu",
    description="Přijme audio soubor, vytvoří přepis z Deepgramu i Whisperu a poté je "
    "sloučí přes OpenAI Chat podle `combine_prompt` do jediného, co nejpřesnějšího "
    "českého přepisu. Vrací `text1`, `text2` i výsledný `merged`.",
)
async def transcribe_combined(
    file: UploadFile = File(..., description="Audio soubor k přepisu (proměnná)."),
    combine_prompt: str = Form(
        DEFAULT_COMBINE_PROMPT,
        description="System prompt pro sloučení. Nezadáš-li, použije se výchozí "
        "'Czech Transcript Merger'.",
    ),
    deepgram_model: str = Form(DEFAULT_DEEPGRAM_MODEL, description="Deepgram model."),
    whisper_model: str = Form(DEFAULT_WHISPER_MODEL, description="OpenAI přepisový model."),
    chat_model: str = Form(DEFAULT_CHAT_MODEL, description="OpenAI chat model pro sloučení."),
    language: str = Form(DEFAULT_LANGUAGE, description="Jazyk audia (ISO kód, např. cs)."),
    diarize: bool = Form(True, description="Deepgram diarizace (rozlišení mluvčích)."),
    smart_format: bool = Form(True, description="Deepgram smart formatting."),
    creds: Credentials = Depends(get_credentials),
) -> CombinedResult:
    audio, filename, content_type = await _read_upload(file)
    text1, text2 = await _transcribe_dual(
        creds, audio, filename, content_type,
        deepgram_model, whisper_model, language, diarize, smart_format,
    )

    prompt = combine_prompt.strip() if combine_prompt and combine_prompt.strip() else DEFAULT_COMBINE_PROMPT
    merged = await openai_client.merge_transcripts(
        api_key=creds.require_openai(),
        model=chat_model,
        system_prompt=prompt,
        text_deepgram=text1,
        text_whisper=text2,
    )

    return CombinedResult(
        text1=text1,
        text2=text2,
        merged=merged,
        deepgram_model=deepgram_model,
        whisper_model=whisper_model,
        chat_model=chat_model,
        language=language,
    )