Delete openai_client.py

openai_client.py

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-# Initialiser le client OpenAI et définir les fonctions d'interaction avec l'API OpenAI.
-
-from openai import AsyncOpenAI, OpenAIError
-from config import OPENAI_API_KEY, PERSONALITY_PROMPT
-from logger import logger
-from utils import calculate_cost
-from history import add_to_conversation_history
-
-# Initialiser le client OpenAI asynchrone
-openai_client = AsyncOpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
-
-IMAGE_ANALYSIS_MARKER = "__IMAGE_ANALYSIS__:"
-
-async def call_gpt4o_for_image_analysis(image_data, user_text=None, detail='high'):
-    try:
-        # Préparer le prompt
-        if user_text:
-            prompt = (
-                "Tu es un expert en analyse d'images et de textes. "
-                "On te présente une image ou un texte qui pourrait contenir des informations importantes. "
-                f"Voici ce que l'on te décrit : \"{user_text}\". "
-                "Analyse chaque détail de manière méticuleuse. "
-                "Si l'image montre un environnement sans personnage, décris minutieusement les objets, leur disposition, les couleurs, textures, formes, et tout autre élément notable. "
-                "Si du texte est présent, analyse chaque mot attentivement : style, mise en page, ou tout détail subtil qui pourrait en révéler plus sur le contexte ou l'intention. "
-                "Si des personnages sont présents, décris-les avec précision : leur posture, apparence physique, vêtements, et fais une estimation de leurs mensurations (taille, tour de poitrine, taille, hanches, etc.). "
-                "Sois attentif aux expressions et aux petits détails dans leur attitude ou apparence qui pourraient donner des indications supplémentaires. "
-                "N'oublie aucun détail, car chaque aspect pourrait être révélateur dans cette analyse."
-            )
-        else:
-            prompt = (
-                "Tu es un expert en analyse d'images et de textes. "
-                "On te présente une image ou un texte qui pourrait contenir des informations importantes. "
-                "Analyse chaque détail de manière méticuleuse. "
-                "Si l'image montre un environnement sans personnage, décris minutieusement les objets, leur disposition, les couleurs, textures, formes, et tout autre élément notable. "
-                "Si du texte est présent, analyse chaque mot attentivement : style, mise en page, ou tout détail subtil qui pourrait en révéler plus sur le contexte ou l'intention. "
-                "Si des personnages sont présents, décris-les avec précision : leur posture, apparence physique, vêtements, et fais une estimation de leurs mensurations (taille, tour de poitrine, taille, hanches, etc.). "
-                "Sois attentif aux expressions et aux petits détails dans leur attitude ou apparence qui pourraient donner des indications supplémentaires. "
-                "N'oublie aucun détail, car chaque aspect pourrait être révélateur dans cette analyse."
-            )
-
-        message_to_send = {
-            "role": "user",
-            "content": [
-                {"type": "text", "text": prompt},   
-                {
-                    "type": "image_url",
-                    "image_url": {
-                        "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}",
-                        "detail": detail
-                    }
-                }
-            ]
-        }
-
-        # Appel à GPT-4o
-        response = await openai_client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4o",
-            messages=[message_to_send],
-            max_tokens=4096
-        )
-
-        if response:
-            analysis = response.choices[0].message.content
-            logger.info(f"Analyse de l'image par GPT-4o : {analysis}")
-
-            # Calcul et affichage du coût
-            if hasattr(response, 'usage') and response.usage:
-                usage = {
-                    'prompt_tokens': response.usage.prompt_tokens,
-                    'completion_tokens': response.usage.completion_tokens
-                }
-                input_tokens, output_tokens, total_cost = calculate_cost(usage, model='gpt-4o')
-                logger.info(f"Coût de l'analyse de l'image : ${total_cost:.4f} / Input: {input_tokens} / Output: {output_tokens}")
-            else:
-                logger.warning("Informations d'utilisation non disponibles pour le calcul du coût.")
-
-            # Ajouter l'analyse à l'historique avec le marqueur
-            analysis_message = {
-            	"role": "system",
-            	"content": f"{IMAGE_ANALYSIS_MARKER}{analysis}"
-            }
-            await add_to_conversation_history(analysis_message)
-
-            return analysis
-        else:
-            return None 
-
-    except OpenAIError as e:
-        logger.error(f"Erreur lors de l'analyse de l'image avec GPT-4o: {e}")
-        return None
-
-async def call_gpt4o_mini_with_analysis(analysis_text, user_name, user_question, has_text, conversation_history):
-    try:
-        # Préparer le message avec le prompt de personnalité et l'analyse
-        messages = [
-            {"role": "system", "content": PERSONALITY_PROMPT},
-            {
-                "role": "system",
-                "content": f"L'analyse de l'image fournie est la suivante :\n{analysis_text}\n\n"
-            }
-        ]
-
-        if has_text:
-            # Préparer le message utilisateur avec le texte
-            user_message = {
-                "role": "user",
-                "content": (
-                    "Tu es Rika, une femme de 24 ans et membre à part entière du serveur Discord sur lequel tu te trouves. "
-                    f"{user_name} a posté un message contenant une image et a écrit avec : '{user_question}'.\n"
-                    "Réponds à l'utilisateur en te basant sur l'analyse, avec ta personnalité. "
-                    "Ne mentionne pas explicitement que l'analyse est pré-existante, fais comme si tu l'avais faite toi-même."
-                )
-            }
-        else:
-            # Préparer une instruction pour commenter l'image sans texte
-            user_message = {
-                "role": "user",
-                "content": (
-                    "Tu es Rika, une femme de 24 ans et membre à part entière du serveur Discord sur lequel tu te trouves. "
-                    f"{user_name} a partagé une image sans texte additionnel.\n"
-                    "Commente l'image en te basant sur l'analyse, avec ta personnalité. "
-                    "Ne mentionne pas que l'analyse a été fournie à l'avance, réagis comme si tu l'avais toi-même effectuée."
-                )
-            }
-
-        # Inclure l'historique de conversation
-        messages += conversation_history
-        messages.append(user_message)
-
-        # Appel à GPT-4o Mini pour répondre
-        response = await openai_client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4o-mini",
-            messages=messages,
-            max_tokens=450
-        )
-
-        if response:
-            reply = response.choices[0].message.content
-
-            # Calculer et enregistrer le coût de la réponse de GPT-4o Mini
-            if hasattr(response, 'usage') and response.usage:
-                usage = {
-                    'prompt_tokens': response.usage.prompt_tokens,
-                    'completion_tokens': response.usage.completion_tokens
-                }
-                input_tokens, output_tokens, total_cost = calculate_cost(usage, model='gpt-4o-mini')
-                logger.info(f"Coût de la réponse de GPT-4o Mini : ${total_cost:.4f} / Input: {input_tokens} / Output: {output_tokens}")
-            else:
-                logger.warning("Informations d'utilisation non disponibles pour le calcul du coût de GPT-4o Mini.")
-
-            return reply
-        else:
-            return None
-
-    except OpenAIError as e:
-        logger.error(f"Erreur lors de la génération de réponse avec GPT-4o Mini: {e}")
-        return None
-
-async def call_openai_api(user_text, user_name, conversation_history, image_data=None, detail='high'):
-    try:
-        # Préparer le contenu pour l'appel API
-        message_to_send = {
-            "role": "user",
-            "content": [
-                {"type": "text", "text": f"{user_name} dit : {user_text}"}
-            ]
-        }
-
-        # Inclure l'image dans l'appel API courant
-        if image_data:
-            message_to_send["content"].append({
-                "type": "image_url",
-                "image_url": {
-                    "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}",
-                    "detail": detail
-                }
-            })
-
-        # Assembler les messages avec le prompt de personnalité en premier
-        messages = [
-            {"role": "system", "content": PERSONALITY_PROMPT}
-        ] + conversation_history + [message_to_send]
-
-        response = await openai_client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4o-mini",
-            messages=messages,
-            max_tokens=400,
-            temperature=1.0
-        )
-
-        if response:
-            reply = response.choices[0].message.content
-
-            # Calculer et enregistrer le coût de la réponse de GPT-4o Mini
-            if hasattr(response, 'usage') and response.usage:
-                usage = {
-                    'prompt_tokens': response.usage.prompt_tokens,
-                    'completion_tokens': response.usage.completion_tokens
-                }
-                input_tokens, output_tokens, total_cost = calculate_cost(usage, model='gpt-4o-mini')
-                logger.info(f"Coût de la réponse : ${total_cost:.4f} / Input: {input_tokens} / Output: {output_tokens} / Total: {input_tokens + output_tokens}")
-            else:
-                logger.warning("Informations d'utilisation non disponibles pour le calcul du coût.")
-
-            return response
-        else:
-            return None
-
-    except OpenAIError as e:
-        logger.error(f"Error calling OpenAI API: {e}")
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error calling OpenAI API: {e}")
-    return None