"""从中转站（OpenAI 兼容 /v1/models）取可用模型列表。

只返回模型 id，不返回、不记录任何密钥：key 只进请求头，
绝不进返回值、日志或缓存。列表缓存 1 小时（中转模型目录
很少变），中转挂了时调用方拿到缓存；无缓存又取不到时报
RelayError，由端点翻成 502。

base_url：环境变量 XCM_RELAY_BASE_URL，缺省
https://xcmapi.org/v1（与 codex-home 里 relay 配置的
base_url 一致）。key：环境变量 XCM_API_KEY（与
config.xcmapi.example.toml 的 env_key 一致）。
"""

import json
import os
import time
import urllib.error
import urllib.request

DEFAULT_BASE_URL = "https://xcmapi.org/v1"
CACHE_TTL_SECONDS = 3600


class RelayError(RuntimeError):
    pass


_cache = {"models": None, "updated_at": 0.0}


def _default_fetcher(url, headers, timeout):
    req = urllib.request.Request(url, headers=headers, method="GET")
    try:
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as resp:
            return json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
    except urllib.error.HTTPError as exc:
        raise RelayError("relay models HTTP %s" % exc.code)
    except (urllib.error.URLError, ValueError, TimeoutError) as exc:
        raise RelayError("relay models fetch failed: %s" % exc)


def get_relay_models(fetcher=None, now=None):
    """返回 (models, cached, updated_at)：models 为 id 字符串列表。

    fetcher 可注入（单测用）：签名 fetcher(url, headers, timeout)
    -> 已解析的 JSON dict。缓存命中时不调 fetcher。
    """
    now = time.time() if now is None else now
    if (_cache["models"] is not None
            and now - _cache["updated_at"] < CACHE_TTL_SECONDS):
        return list(_cache["models"]), True, _cache["updated_at"]
    base_url = os.environ.get("XCM_RELAY_BASE_URL") or DEFAULT_BASE_URL
    url = base_url.rstrip("/") + "/models"
    if fetcher is not None:
        # 单测注入：不带 key、不碰环境，生产路径仍走下面强制 key。
        data = fetcher(url, {}, 10)
    else:
        api_key = os.environ.get("XCM_API_KEY")
        if not api_key:
            raise RelayError("relay key not configured")
        data = _default_fetcher(
            url, {"Authorization": "Bearer " + api_key}, 10)
    if not isinstance(data, dict) or not isinstance(data.get("data"), list):
        raise RelayError("relay models unexpected response")
    models = []
    for item in data["data"]:
        model_id = item.get("id") if isinstance(item, dict) else None
        if isinstance(model_id, str) and model_id and model_id not in models:
            models.append(model_id)
    _cache["models"] = list(models)
    _cache["updated_at"] = now
    return list(models), False, now


def _reset_cache_for_tests():
    _cache["models"] = None
    _cache["updated_at"] = 0.0