Ajout génération de messages par IA via l'abonnement ChatGPT
- Provider chatgpt de LiteLLM (Sign in with ChatGPT, sans clé API) - Module ia.py : login device-code, token local portable (.chatgpt/), génération streaming - Routes /api/message, /api/ia/login, /api/ia/status - UI : boutons Générer/Peaufiner par prospect, connexion ChatGPT + modèle IA dans les Paramètres
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jerem
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"""Génération de messages par IA via l'abonnement ChatGPT (provider `chatgpt` de LiteLLM).
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L'accès se fait par le flow « Sign in with ChatGPT » (device code) : aucune clé API, c'est
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l'abonnement ChatGPT de l'utilisateur qui est utilisé. Le token est stocké LOCALEMENT dans le
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dossier `.chatgpt/` du projet pour rester portable (utilisable en tournée sur un portable).
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Usage strictement personnel : le backend `chatgpt.com/backend-api/codex` n'est pas une API
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publique documentée et peut changer ; on s'appuie sur LiteLLM qui en absorbe les détails.
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"""
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import os
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import threading
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from pathlib import Path
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DOSSIER = Path(__file__).parent
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TOKEN_DIR = DOSSIER / ".chatgpt"
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# Doit être défini AVANT tout import de litellm pour que le token soit écrit dans le projet.
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os.environ.setdefault("CHATGPT_TOKEN_DIR", str(TOKEN_DIR))
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MODELE_DEFAUT = "chatgpt/gpt-5.4"
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# État du login device-code en cours, partagé entre la route /api/ia/login et le thread de polling.
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_verrou_login = threading.Lock()
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_etat_login = {
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"en_cours": False,
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"user_code": None,
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"verification_url": None,
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"erreur": None,
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}
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class IANonConnecte(Exception):
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"""Aucune session ChatGPT valide : il faut se connecter d'abord."""
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class IAErreur(Exception):
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"""Échec d'un appel à l'IA (réseau, rate limit, token expiré...)."""
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def _authenticator():
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from litellm.llms.chatgpt.authenticator import Authenticator
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return Authenticator()
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def est_connecte():
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"""Vrai si un token ChatGPT exploitable (access ou refresh) est stocké localement."""
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try:
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data = _authenticator()._read_auth_file()
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return bool(data and (data.get("access_token") or data.get("refresh_token")))
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except Exception:
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return False
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def lancer_login():
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"""Démarre le flow device-code et renvoie le code + l'URL à afficher dans l'UI.
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Le polling (attente que l'utilisateur valide dans le navigateur) tourne en arrière-plan ;
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l'UI suit l'avancement via `statut_login()`.
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"""
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if est_connecte():
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return {"deja_connecte": True}
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from litellm.llms.chatgpt.common_utils import CHATGPT_DEVICE_VERIFY_URL
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with _verrou_login:
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if _etat_login["en_cours"]:
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return {
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||||
"user_code": _etat_login["user_code"],
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||||
"verification_url": _etat_login["verification_url"],
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}
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auth = _authenticator()
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device = auth._request_device_code()
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||||
auth._record_device_code_request()
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_etat_login.update({
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"en_cours": True,
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||||
"user_code": device["user_code"],
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||||
"verification_url": CHATGPT_DEVICE_VERIFY_URL,
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||||
"erreur": None,
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})
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def _attendre_validation():
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try:
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code = auth._poll_for_authorization_code(device)
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tokens = auth._exchange_code_for_tokens(code)
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auth._write_auth_file(auth._build_auth_record(tokens))
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except Exception as e:
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_etat_login["erreur"] = str(e)
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finally:
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||||
_etat_login["en_cours"] = False
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||||
threading.Thread(target=_attendre_validation, daemon=True).start()
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return {
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||||
"user_code": _etat_login["user_code"],
|
||||
"verification_url": _etat_login["verification_url"],
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||||
}
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def statut_login():
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"""État courant pour l'UI : connecté ? login en cours ? code à afficher ? erreur ?"""
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en_cours = _etat_login["en_cours"]
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return {
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||||
"connecte": est_connecte(),
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||||
"en_cours": en_cours,
|
||||
"user_code": _etat_login["user_code"] if en_cours else None,
|
||||
"verification_url": _etat_login["verification_url"] if en_cours else None,
|
||||
"erreur": _etat_login["erreur"],
|
||||
}
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def _message_modele(prospect, modele):
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"""Substitution {nom}/{ville}/{type} — réplique de messagePour() côté frontend."""
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ville = (prospect.get("Ville") or "").strip()
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return (modele or "") \
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||||
.replace("{nom}", prospect.get("Nom du prospect") or "") \
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||||
.replace("{ville}", f" à {ville}" if ville else "") \
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||||
.replace("{type}", (prospect.get("Type") or "").lower())
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def _infos_prospect(prospect):
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champs = [
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("Nom", prospect.get("Nom du prospect")),
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("Ville", prospect.get("Ville")),
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||||
("Type de lieu", prospect.get("Type")),
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||||
("Infos du lieu", prospect.get("Infos du lieu")),
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]
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return "\n".join(f"- {cle} : {val}" for cle, val in champs if (val or "").strip())
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def _message_erreur(exc):
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bas = str(exc).lower()
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if "rate" in bas or "429" in bas or "limit" in bas or "quota" in bas:
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return "Limite de l'abonnement ChatGPT atteinte (fenêtre de 5 h). Réessayez plus tard."
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if "401" in bas or "403" in bas or "expired" in bas or "token" in bas or "unauthor" in bas:
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return "Session ChatGPT expirée ou invalide. Reconnectez-vous dans les Paramètres."
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||||
return f"Échec de la génération : {exc}"
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def generer_message(prospect, modele, mode="generer", nom_modele=None):
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"""Génère un message de prise de contact pour un prospect.
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mode == "generer" : l'IA rédige un message sur mesure (modèle = guide de ton/style).
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mode == "peaufiner" : on substitue d'abord le modèle, puis l'IA le reformule sans en
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changer le sens.
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"""
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nom_modele = nom_modele or MODELE_DEFAUT
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if not est_connecte():
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raise IANonConnecte(
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"Connectez-vous à ChatGPT dans les Paramètres avant de générer un message."
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)
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infos = _infos_prospect(prospect) or "- (aucune information détaillée disponible)"
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if mode == "peaufiner":
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brouillon = _message_modele(prospect, modele)
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systeme = (
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"Tu rédiges des messages de prise de contact en français pour proposer "
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||||
"l'organisation de concerts à des établissements. On te donne un brouillon : "
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||||
"reformule-le pour le rendre plus naturel, chaleureux et engageant, sans inventer "
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||||
"d'information ni changer le sens. Réponds UNIQUEMENT par le message final, sans "
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"commentaire."
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)
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utilisateur = f"Brouillon à améliorer :\n{brouillon}\n\nInfos sur l'établissement :\n{infos}"
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else:
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systeme = (
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"Tu rédiges des messages de prise de contact en français pour proposer "
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||||
"l'organisation de concerts à des établissements (bars, restaurants, salles...). "
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||||
"Le message doit être court, personnalisé, chaleureux et se terminer par une "
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||||
"question ouvrant l'échange. Réponds UNIQUEMENT par le message final, sans "
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||||
"commentaire ni objet d'e-mail."
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)
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utilisateur = (
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f"Rédige un message de prise de contact pour cet établissement :\n{infos}\n\n"
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f"Inspire-toi de ce modèle pour le ton et le style :\n{modele}"
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)
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# Streaming OBLIGATOIRE : le backend Codex envoie le texte par deltas et renvoie un
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# `output` vide dans l'événement final, ce qui casse la voie non-streaming de LiteLLM
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# (« Unknown items in responses API response: [] »). On accumule donc les morceaux.
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try:
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import litellm
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flux = litellm.completion(
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model=nom_modele,
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messages=[
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||||
{"role": "system", "content": systeme},
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||||
{"role": "user", "content": utilisateur},
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||||
],
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stream=True,
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)
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morceaux = []
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for chunk in flux:
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if chunk.choices:
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delta = chunk.choices[0].delta.content
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||||
if delta:
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morceaux.append(delta)
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except Exception as e:
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||||
raise IAErreur(_message_erreur(e))
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||||
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||||
return "".join(morceaux).strip()
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