В этом коде есть баг. в его историю записывается в сумме всего 2 сообщения. Исправь это
import html
import re  # Добавлен импорт модуля re
import markdown  # Добавлен импорт модуля markdown

from aiogram import Bot, Dispatcher, types
from aiogram.types import InlineKeyboardButton, InlineKeyboardMarkup, InputFile
from aiogram.filters import Command
from aiogram.fsm.context import FSMContext
from aiogram.fsm.state import StatesGroup, State
from aiogram.fsm.storage.memory import MemoryStorage
import asyncio
import json
import os
import google.generativeai as genai
import random
import time
import requests
import aiofiles  # Импортируйте aiofiles
import logging  # Импорт для логирования
from gradio_client import Client  # Импорт для ChatGPT4
from aiogram.enums import ParseMode

# Настройка логирования
logging.basicConfig(
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    level=logging.INFO
)

# Ваши API ключи
# Файл с токеном Telegram
TELEGRAM_TOKEN_FILE = 'telegram_token.txt'
API_KEYS_FILE = 'api_keys.json'
LOG_FILE = 'all_messages.json'

# Массив фраз, которые будут появляться перед ответом
processing_phrases = [
    "Нейросеть размышляет...",
    "Идет обработка запроса...",
    "Пожалуйста, подождите...",
    "Генерируется ответ...",
    "Нейросеть колдует над вашим запросом...",
    "🔬",
    "🛷",
    "🔭",
    "🚀",
    "🪖",
    "⌨️",
]

# Функция для загрузки токена Telegram из файла
def load_telegram_token():
    try:
        with open(TELEGRAM_TOKEN_FILE, 'r') as f:
            token = f.read().strip()
            return token
    except FileNotFoundError:
        print(f"Ошибка: Файл с токеном Telegram '{TELEGRAM_TOKEN_FILE}' не найден.")
        return None

# Создание экземпляра бота и диспетчера с состоянием
telegram_token = load_telegram_token()
if telegram_token is None:
    exit(1)  # Выходим, если токен не найден

# Объявляем always_photo_users как пустой словарь
always_photo_users = {}

# Словарь для хранения времени последнего сообщения от пользователя
last_message_time = {}

# Словарь для хранения пользователей, заблокированных за спам
spam_blocked_users = {}

lock = asyncio.Lock()  # Инициализируйте lock

# Создание экземпляра бота и диспетчера с состоянием
bot = Bot(token=telegram_token)
dp = Dispatcher(storage=MemoryStorage())

# Инициализация словарей для хранения данных пользователя
user_data = {}
user_states = {}

# Определяем состояние пользователя
class Form(StatesGroup):
    waiting_for_api_key = State()
    waiting_for_model_selection = State()
    waiting_for_prompt = State()  # Состояние для ожидания промта после отправки файла

# --- Функции работы с файлами ---

# Загрузка API ключей из файла
def load_api_keys():
    print(f"Пытаюсь загрузить ключи из файла: {API_KEYS_FILE}")  # Отладочная информация
    try:
        with open(API_KEYS_FILE, 'r') as file:
            print("Файл успешно открыт")  # Отладочная информация
            data = json.load(file)
            print(f"Данные из файла: {data}")  # Отладочная информация
            if isinstance(data, dict):
                return data
            else:
                print(f"Файл {API_KEYS_FILE} имеет неверный формат. Будет создан новый файл.")
                return {}
    except FileNotFoundError:
        print(f"Файл {API_KEYS_FILE} не найден. Будет создан новый файл.")
        with open(API_KEYS_FILE, 'w') as file:
            json.dump({}, file)
        return {}
    except (json.JSONDecodeError, IOError) as e:
        print(f"Ошибка при загрузке файла: {e}")
        return {}

# Сохранение API ключей в файл
def save_api_keys(api_keys):
    try:
        with open(API_KEYS_FILE, 'w') as file:
            json.dump(api_keys, file, indent=4)
        print(f"Файл {API_KEYS_FILE} успешно обновлён.")
    except IOError as e:
        print(f"Ошибка при сохранении ключей в файл: {e}")

# Запись сообщений и ответов в JSON файл
async def log_user_message(user_id, message_text, response_text, is_file=False):
    try:
        user_id = int(user_id)
    except ValueError:
        print(f"Ошибка: user_id '{user_id}' не является числом.")
        return

    if is_file:
        log_entry = {
            "message": message_text,
            "response": response_text
        }
    else:
        log_entry = {
            "message": message_text,
            "response": response_text
        }

    async with lock:  # Блокируем доступ к файлу
        try:
            # Читаем существующие данные из файла
            async with aiofiles.open(LOG_FILE, 'r', encoding='utf-8') as file:
                try:
                    data = json.loads(await file.read())
                except json.JSONDecodeError:
                    data = {}

            # Добавляем новую запись к существующим данным
            if user_id not in data:
                data[user_id] = []
            data[user_id].append(log_entry)

            # Записываем обновлённые данные в файл
            async with aiofiles.open(LOG_FILE, 'w', encoding='utf-8') as file:
                await file.write(json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False))

        except FileNotFoundError:
            # Если файл не найден, создаем новый и записываем первую запись
            async with aiofiles.open(LOG_FILE, 'w', encoding='utf-8') as file:
                await file.write(json.dumps({user_id: [log_entry]}, indent=4, ensure_ascii=False))

        except Exception as e:
            print(f"Ошибка при записи в файл журнала: {e}")

# --- Функции работы с Google Gemini ---

# Конфигурация генеративной модели
def configure_model(api_key, model_name="gemini-1.5-flash"):
    if model_name.startswith("gemini"):
        try:
            genai.configure(api_key=api_key)
            generation_config = {
                "temperature": 0.5,
                "top_p": 0.95,
                "top_k": 40,
                "max_output_tokens": 8192,
            }
            model = genai.GenerativeModel(model_name=model_name, generation_config=generation_config)
            return model
        except Exception as e:
            print(f"Ошибка конфигурации модели Gemini: {e}")
            return None
    else:  # Для ChatGPT и других моделей, которые не требуют настройки через genai
        return None

# Проверка ключа API
def test_api_key(api_key):
    try:
        genai.configure(api_key=api_key)
        return True
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при проверке API ключа: {e}")
        return False

# --- Функция для ChatGPT-4O (измененная) ---
# --- Функция для ChatGPT-4O (измененная) ---
def ask_chatgpt(message, history=None):
    client = Client("yuntian-deng/ChatGPT4")

    # Формирование контекста для ChatGPT
    if history:  # Проверяем, есть ли история
        context = "".join(
            [f"User: {entry['message']}\nAI: {entry['response']}\n"
             for entry in history]) + f"User: {message}\n"
    else:
        context = f"User: {message}\n"  # Если истории нет, используем только текущее сообщение

    result = client.predict(
        inputs=context,  # Используем сформированный контекст
        top_p=1,
        temperature=1,
        chat_counter=0,
        chatbot=[],
        api_name="/predict"
    )

    if isinstance(result, tuple) and len(result) > 0 and isinstance(result[0], list):
        main_result = result[0]
        if isinstance(main_result, list) and len(main_result) > 0 and isinstance(main_result[0], list) and len(
                main_result[0]) > 1:
            response = main_result[0][1]
            return response
        else:
            return "Ошибка: неожиданный формат главного результата"
    else:
        return "Ошибка: неожиданный формат ответа"


# --- Функция для O1 ---
def ask_o1(message, history=None):
    client = Client("yuntian-deng/o1mini")  # Изменено имя модели

    # Формирование контекста для O1
    if history:  # Проверяем, есть ли история
        context = "".join(
            [f"User: {entry['message']}\nAI: {entry['response']}\n"
             for entry in history]) + f"User: {message}\n"
    else:
        context = f"User: {message}\n"  # Если истории нет, используем только текущее сообщение

    result = client.predict(
        inputs=context,  # Используем сформированный контекст
        top_p=1,
        temperature=1,
        chat_counter=0,
        chatbot=[],
        api_name="/predict"
    )

    if isinstance(result, tuple) and len(result) > 0 and isinstance(result[0], list):
        main_result = result[0]
        if isinstance(main_result, list) and len(main_result) > 0 and isinstance(main_result[0], list) and len(
                main_result[0]) > 1:
            response = main_result[0][1]
            return response
        else:
            return "Ошибка: неожиданный формат главного результата"
    else:
        return "Ошибка: неожиданный формат ответа"

# --- Обработчики команд ---

# Команда /start для приветствия и запроса API ключа
async def start_handler(message: types.Message, state: FSMContext):
    user_id = str(message.from_user.id)
    api_keys = load_api_keys()

    # Добавляем ключ selected_model со значением по умолчанию,
    # если он еще не существует
    if user_id not in api_keys:
        api_keys[user_id] = {"selected_model": "gemini-1.5-flash"}  # Или другая модель по умолчанию
    elif "selected_model" not in api_keys[user_id]:
        api_keys[user_id]["selected_model"] = "gemini-1.5-flash"

    save_api_keys(api_keys)

    await message.answer(
        "Добро пожаловать! Для начала работы выберите модель для генерации текста командой /model.\n"
        "Я могу сгенерировать текст по вашему запросу, а ещё могу просматривать фото, видео и голосовые сообщения. Если что-то непонятно, перейдите на сайт: https://clck.ru/3DPujE"
    )

# Обработчик для получения API ключа
async def api_key_handler(message: types.Message, state: FSMContext):
    user_id = str(message.from_user.id)
    api_keys = load_api_keys()
    api_key = message.text.strip()

    print(f"Получен API ключ от пользователя {user_id}: {api_key}")  # Отладочная информация

    if not test_api_key(api_key):
        await message.answer("Неверный API ключ. Пожалуйста, попробуйте снова.")
        return

    api_keys[user_id] = {"api_key": api_key, "model": "gemini-1.5-flash"}
    print(f"API keys перед сохранением: {api_keys}")  # Отладочная информация
    save_api_keys(api_keys)

    await message.answer(
        "Ваш API ключ сохранен.\n"
        "Я могу сгенерировать текст по вашему запросу, а ещё могу просматривать фото, видео и голосовые сообщения. Если что-то непонятно, перейдите на сайт: https://clck.ru/3DPujE"
    )
    await state.clear()  # Сбрасываем состояние

# Команда /apir для изменения API ключа
async def apir_handler(message: types.Message, state: FSMContext):
    await message.answer("Пожалуйста, введите новый API ключ:")
    await state.set_state(Form.waiting_for_api_key)

# Команда /model для выбора модели с инлайн-кнопками
async def model_handler(message: types.Message, state: FSMContext):
    keyboard = InlineKeyboardMarkup(
        inline_keyboard=[
            [InlineKeyboardButton(text="🧠 Gemini 1.5 Pro", callback_data='model_gemini_1_5_pro')],
            [InlineKeyboardButton(text="⚡️ Gemini 1.5 Flash", callback_data='model_gemini_1_5_flash')],
            [InlineKeyboardButton(text="🌍  ChatGPT-4o", callback_data='model_chatgpt-4o')],
            [InlineKeyboardButton(text="🤖 o1 mini", callback_data='model_o1')]  # Добавлена кнопка для O1
        ]
    )

    await message.answer("Выберите модель для генерации текста:", reply_markup=keyboard)
    await state.set_state(Form.waiting_for_model_selection)

# Обработчик нажатий на инлайн-кнопки
async def process_model_selection(callback_query: types.CallbackQuery, state: FSMContext):
    """
    Обрабатывает нажатия на инлайн-кнопки выбора модели.
    Сохраняет выбранную модель в api_keys и отправляет
    сообщение пользователю с подтверждением и описанием модели.
    """
    model = callback_query.data  # Получаем callback_data с именем выбранной модели
    user_id = str(callback_query.from_user.id)  # Получаем ID пользователя
    api_keys = load_api_keys()  # Загружаем словарь с API ключами

    # Если у пользователя еще нет записи в api_keys, создаем ее
    if user_id not in api_keys:
        api_keys[user_id] = {}

    # Словарь с информацией о доступных моделях
    MODEL_DETAILS = {
        'model_gemini_1_5_pro': {
            'name': "gemini-1.5-pro",
            'display_name': "Gemini 1.5 Pro",
            'description': "Внимание! У вас следующие ограничения:\n2 об/мин (запросы в минуту)\n32 000 TPM (токенов в минуту)\n50 RPD (запросов в день)"
        },
        'model_gemini_1_5_flash': {
            'name': "gemini-1.5-flash",
            'display_name': "Gemini 1.5 Flash",
            'description': "Внимание! У вас следующие ограничения:\n15 об/мин (запросы в минуту)\n1 миллион TPM (токенов в минуту)\n1500 RPD (запросов в день)"
        },
        'model_chatgpt-4o': {
            'name': "chatgpt-4o",
            'display_name': "ChatGPT-4o",
            'description': "Внимание ChatGPT-4o находится в бета режиме. Возможны баги."
        },
        'model_o1': {
            'name': "o1",
            'display_name': "o1 mini",
            'description': "Внимание o1 mini находится в бета режиме. Возможны баги."
        }
    }

    # Если выбранная модель есть в MODEL_DETAILS
    if model in MODEL_DETAILS:
        selected_model_info = MODEL_DETAILS[model]  # Получаем информацию о модели
        selected_model = selected_model_info['name']  # Имя модели для API
        user_model_display = selected_model_info['display_name']  # Имя модели для пользователя
        model_description = selected_model_info['description']  # Описание модели

        # Если выбрана модель Gemini, проверяем наличие API ключа
        if selected_model.startswith("gemini"):
            if "api_key" not in api_keys[user_id]:
                await callback_query.message.answer(model_description)
                await callback_query.message.answer(
                    "Пожалуйста, введите ваш API ключ Google для начала работы:\n"
                    "Получите ключ здесь: https://aistudio.google.com/app/apikey"
                )
                await state.set_state(Form.waiting_for_api_key)
                await callback_query.message.answer(model_description)
                return

        # Сохраняем выбранную модель в api_keys
        api_keys[user_id]["selected_model"] = selected_model
        save_api_keys(api_keys)

        # Отправляем сообщение пользователю с подтверждением и описанием модели
        await callback_query.message.answer(
            f"Модель для генерации текста установлена на {user_model_display}. Вы можете теперь отправлять текст для генерации."
        )
        await callback_query.message.answer(model_description)

    # Если выбранная модель не найдена
    else:
        await callback_query.answer("Неизвестная модель")
        return

    # Убираем inline-кнопки
    await callback_query.message.edit_reply_markup()

# Команда /clear для очистки чата
async def clear_chat_handler(message: types.Message):
    user_id = int(message.from_user.id)  # Преобразуем в int
    try:
        async with aiofiles.open(LOG_FILE, 'r+', encoding='utf-8') as file:
            try:
                data = json.loads(await file.read())
                # Преобразуем ключи словаря data в целые числа
                data = {int(k): v for k, v in data.items()}
            except json.JSONDecodeError:
                print("Ошибка декодирования JSON в файле all_messages.json. Файл будет очищен.")
                data = {}

            if user_id in data:
                del data[user_id]  # Удаляем историю текущего пользователя

                await file.seek(0)
                await file.truncate()  # Очищаем файл перед записью
                await file.write(json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False))
                await message.answer("Ваша история сообщений очищена.")
            else:
                await message.answer("Ваша история сообщений пуста.")
    except FileNotFoundError:
        await message.answer("Файл истории сообщений не найден.")
    except (json.JSONDecodeError, IOError) as e:
        print(f"Ошибка при очистке файла журнала: {e}")
        await message.answer("Произошла ошибка при очистке истории сообщений.")

# Команда /meny для вывода настроек
async def meny_handler(message: types.Message):
    user_id = str(message.from_user.id)
    api_keys = load_api_keys()

    if user_id not in api_keys:
        await message.answer("Ваш API ключ не найден. Пожалуйста, используйте команду /start для добавления ключа.")
        return

    user_model = api_keys[user_id].get("model", "Не выбрана")
    api_key = api_keys[user_id].get("api_key", "Не установлен")  # Используем .get() для избежания KeyError

    # --- Экранируем символы подчеркивания в API ключе ---
    api_key = api_key.replace("_", "\\_")  # Исправлено на двойной обратный слэш

    selected_model = api_keys[user_id].get("model", "Не выбрана")

    try:
        async with aiofiles.open(LOG_FILE, 'r', encoding='utf-8') as file:
            data = json.loads(await file.read())
            message_count = len(data.get(str(user_id), []))  # Используем .get() для избежания KeyError
    except FileNotFoundError:
        message_count = 0

    # --- Дополнительная информация для режима "Always photo" ---
    always_photo_status = "Включен" if user_id in always_photo_users else "Выключен"
    always_photo_info = ""
    if user_id in always_photo_users:
        file_path = always_photo_users[user_id].get("file_path")
        last_used_time = always_photo_users[user_id].get("last_used_time")
        if file_path:
            always_photo_info += f"\n - Путь к файлу: {file_path}"
        if last_used_time:
            time_diff = time.time() - last_used_time
            minutes_ago = int(time_diff // 60)
            always_photo_info += f"\n - Фото использовалось {minutes_ago} минут назад"

    response_text = (
        f"**Меню настроек:**\n\n"
        f"**Ваш ID:** {user_id}\n"
        # --- Используем экранированный API ключ ---
        f"**API ключ:** {api_key}\n"
        f"**Выбранная модель:** {user_model}\n"
        f"**Количество сообщений в истории:** {message_count}\n\n"
        f"**Режим 'Always photo':** {always_photo_status}{always_photo_info}\n\n"
        f"**Доступные команды:**\n"
        f"/start - начать работу с ботом\n"
        f"/model - выбрать модель для генерации текста\n"
        f"/apir - изменить API ключ\n"
        f"/clear - очистить историю сообщений\n"
        f"/always - включить/выключить режим 'Always photo'\n"
        f"/FAQ - краткое содержание сайта"
    )
    await message.answer(response_text, parse_mode="Markdown")

# Команда /FAQ для вывода краткого содержания сайта
async def faq_handler(message: types.Message):
    faq_text = """
<b>Нейросеть Gemini - ваш интеллектуальный помощник в Telegram!</b>

<b>Что умеет бот?</b>

* <b>Генерация текста:</b> 
    * Пишет тексты на любую тему по вашему запросу.
    * Отвечает на вопросы, используя информацию из интернета.
    * Создает истории, стихи, сценарии и многое другое.
* <b>Анализ изображений:</b> 
    * Описывает содержимое фотографий.
    * Отвечает на вопросы, связанные с изображениями.
* <b>Обработка голосовых сообщений:</b> 
    * Преобразует голосовые сообщения в текст.
    * Отвечает на вопросы, заданные голосом.

<b>Дополнительные возможности:</b>

* <b>Поддержка различных форматов:</b> Работает с фото, видео и голосовыми сообщениями.
* <b>Режим "Always photo":</b> Позволяет прикреплять фото к каждому запросу.
* <b>История чата:</b> Использует историю для более контекстных ответов.

<b>Как начать?</b>

1. Нажмите кнопку "Start" ниже.
2. Введите команду /start в боте.
3. Следуйте инструкциям бота для настройки API ключа.

<b>Остались вопросы?</b>

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу [ссылка на канал] для получения обновлений и информации.
"""
    await message.answer(faq_text, parse_mode="HTML")

# --- Функции для отправки сообщений ---

# Функция для отправки длинного ответа в виде файла
async def send_long_message_as_file(chat_id, text, bot):
    file_path = 'long_message.txt'
    async with aiofiles.open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
        await file.write(text)

    input_file = InputFile(file_path)
    await bot.send_document(chat_id=chat_id, document=input_file, caption="Ответ от модели (файл)")

    os.remove(file_path)

# Функция для балансировки HTML тегов
def balance_html_tags(text):
    while text.count("<b>") > text.count("</b>"):
        text += "</b>"
    while text.count("<code>") > text.count("</code>"):
        text += "</code>"
    return text

# Функция для отправки ответа с проверкой режима "always photo"
async def send_response(message, response):
    """Отправляет ответ пользователю с поддержкой неограниченного форматирования Markdown в HTML.

    Args:
        message (types.Message): Объект сообщения Telegram.
        response (str): Текст ответа с разметкой Markdown.
    """
    user_id = str(message.from_user.id)

    try:
        # Экранирование специальных символов, которые не являются частью Markdown
        # Это предотвращает некорректное преобразование символов в теги
        response = html.escape(response)

        # Преобразование Markdown в HTML
        html_response = markdown.markdown(response, extensions=['extra', 'codehilite'])

        # Удаление лишних переносов строк и пробелов
        html_response = html_response.strip()

        # Балансировка HTML тегов (добавление закрывающих тегов, если необходимо)
        # Хотя библиотека markdown должна корректно закрывать теги, дополнительная проверка может помочь
        tag_pairs = {
            "<strong>": "</strong>",
            "<em>": "</em>",
            "<code>": "</code>",
            "<pre>": "</pre>",
            "<blockquote>": "</blockquote>",
            "<ul>": "</ul>",
            "<ol>": "</ol>",
            "<li>": "</li>",
            "<h1>": "</h1>",
            "<h2>": "</h2>",
            "<h3>": "</h3>",
            # Добавьте другие теги по необходимости
        }

        for open_tag, close_tag in tag_pairs.items():
            if html_response.count(open_tag) > html_response.count(close_tag):
                html_response += close_tag

        # Удаление пустых или неподдерживаемых тегов
        # Telegram поддерживает ограниченный набор HTML-тегов
        supported_tags = [
            'b', 'strong', 'i', 'em', 'u', 'ins', 's', 'strike',
            'del', 'a', 'code', 'pre'
        ]

        # Регулярное выражение для поиска всех тегов
        all_tags = re.findall(r'</?[^>]+>', html_response)
        for tag in all_tags:
            tag_name = re.findall(r'</?(\w+)', tag)
            if tag_name and tag_name[0].lower() not in supported_tags:
                # Удаляем неподдерживаемый тег
                html_response = html_response.replace(tag, '')

        # Итоговая проверка длины сообщения
        if user_id in always_photo_users:
            try:
                await message.answer("Режим 'Always photo' включен.")
            except Exception as e:
                logging.error(f"Не удалось отправить уведомление о режиме 'Always photo': {e}")

        if len(html_response) > 4096:
            await message.answer_document(open('long_message.txt', 'rb'))

        else:
            try:
                await message.answer(html_response, parse_mode=ParseMode.HTML)
            except Exception as e:
                await message.answer("Не удалось обработать форматирование сообщения.")
                logging.error(f"Ошибка при отправке сообщения: {e}")
                logging.debug(f"Текст сообщения: {html_response}")

    except Exception as e:
        await message.answer("Произошла ошибка при обработке ответа.")
        logging.error(f"Ошибка в send_response: {e}")

# --- Обработка сообщений ---

# Новый обработчик для команды /always photo
async def always_photo_handler(message: types.Message):
    user_id = str(message.from_user.id)
    print(f"always_photo_handler вызван для пользователя {user_id}")  # Отладочная информация

    if user_id in always_photo_users:
        # Удаляем фото с сервера, если оно существует
        if "file_path" in always_photo_users[user_id] and os.path.exists(
                always_photo_users[user_id]["file_path"]):
            os.remove(always_photo_users[user_id]["file_path"])

        del always_photo_users[user_id]
        await message.answer("Режим 'Always photo' деактивирован.")
    else:
        always_photo_users[user_id] = {}  # Создаем пустой словарь для хранения данных
        await message.answer(
            "Режим 'Always photo' активирован. Последнее фото или голосовое сообщение будет включено во все будущие запросы."
        )

async def process_photo_message(message: types.Message, state: FSMContext):
    """Обрабатывает фото сообщение, сохраняет фото и устанавливает состояние ожидания промта."""
    print(f"process_photo_message вызван для пользователя {message.from_user.id}")  # Отладочная информация

    user_id = str(message.from_user.id)
    try:
        file_id = message.photo[-1].file_id
        file = await bot.get_file(file_id)
        file_path = f"photo_{file_id}.jpg"
        await bot.download_file(file.file_path, file_path)

        print(f"always_photo_users: {always_photo_users}")  # Отладочная информация

        # Добавляем пользователя в always_photo_users ТОЛЬКО если режим Always Photo включен
        if user_id in always_photo_users:
            always_photo_users[user_id] = {
                "file_path": file_path,
                "last_used_time": time.time()
            }
            print(f"always_photo_users после добавления: {always_photo_users}")  # Отладочная информация

        # --- СОХРАНЯЕМ ИНФОРМАЦИЮ О ФОТО В user_data ---
        user_data[user_id] = {"photo_file_path": file_path}
        print(f"user_data: {user_data}")  # Отладочная информация

        logging.info(f"User {user_id}: photo processed, setting state to waiting_for_prompt")  # Логирование
        await message.answer("Фото получено! Что вы хотите узнать о нем?")
        await state.set_state(Form.waiting_for_prompt)

    except Exception as e:
        logging.error(f"User {user_id}: error processing photo: {str(e)}")  # Логирование ошибки
        await message.answer(f"Ошибка при обработке фото: {str(e)}")

async def process_voice_message(message: types.Message, state: FSMContext):
    """Обрабатывает голосовое сообщение, сохраняет его и запрашивает промт."""
    user_id = str(message.from_user.id)
    try:
        file_id = message.voice.file_id
        file = await bot.get_file(file_id)
        file_path = f"voice_{file_id}.ogg"
        await bot.download_file(file.file_path, file_path)

        # Сохраняем информацию о голосовом сообщении в user_data вместо always_photo_users
        user_data[user_id] = {
            "audio_file_path": file_path,
            "message": message
        }

        await message.answer("Голосовое сообщение получено! Что вы хотите узнать о нем?")
        await state.set_state(Form.waiting_for_prompt)

    except Exception as e:
        await message.answer(f"Ошибка при обработке голосового сообщения: {str(e)}")

async def process_video_message(model, message: types.Message, state: FSMContext):
    """Обрабатывает видео, загружая его в Gemini API через File API."""
    user_id = str(message.from_user.id)
    try:
        file_id = message.video.file_id
        file = await bot.get_file(file_id)
        file_path = f"video_{file_id}.mp4"
        await bot.download_file(file.file_path, file_path)

        processing_message = await message.answer(random.choice(processing_phrases))

        print(f"Uploading video...")
        video_file = genai.upload_file(path=file_path)
        print(f"Completed upload: {video_file.uri}")

        while video_file.state.name == "PROCESSING":
            print('.', end='')
            await asyncio.sleep(1)  # Заменено на асинхронный sleep
            video_file = genai.get_file(video_file.name)

        if video_file.state.name == "FAILED":
            raise ValueError(video_file.state.name)

        os.remove(file_path)

        user_data[user_id] = {
            "video_file": video_file,
            "message": message
        }

        await bot.send_message(user_id, "Видео загружено и обработано. Теперь напишите, что вы хотите узнать о нём.")
        await state.set_state(Form.waiting_for_prompt)

        await bot.delete_message(chat_id=message.chat.id, message_id=processing_message.message_id)

    except Exception as e:
        if os.path.exists(file_path):
            os.remove(file_path)
        if user_id in user_data and "file_path" in user_data[user_id]:
            del user_data[user_id]
        await message.answer(f"Ошибка при обработке видео: {str(e)}")

# --- Основной обработчик сообщений ---

async def handle_message(message: types.Message, state: FSMContext):
    """
    Основной обработчик сообщений.
    Обрабатывает текстовые сообщения, фото, голосовые сообщения и видео.
    Выбирает модель для генерации текста в зависимости от настроек пользователя
    и отправляет запрос в API выбранной модели.
    """
    user_id = str(message.from_user.id)

    # Проверка на блокировку в начале функции
    current_time = time.time()
    if user_id in last_message_time and current_time - last_message_time[user_id] < 1:
        if user_id not in spam_blocked_users:
            spam_blocked_users[user_id] = current_time + 60
            await message.answer("Вы отправляете сообщения слишком часто. Пожалуйста, подождите 1 минуту.")
            # Запускаем таймер для оповещения
            asyncio.create_task(unblock_user_notification(user_id, 60))
        else:
            time_left = int(spam_blocked_users[user_id] - current_time)
            await message.answer(f"Вы заблокированы на {time_left} секунд.")
        return

    last_message_time[user_id] = current_time

    # Разблокировка пользователя, если прошло время блокировки
    if user_id in spam_blocked_users and current_time > spam_blocked_users[user_id]:
        del spam_blocked_users[user_id]

    api_keys = load_api_keys()

    # Если у пользователя нет записи в api_keys, просим выбрать модель
    if user_id not in api_keys:
        await message.answer("Пожалуйста, выберите модель для генерации текста командой /model.")
        return

    selected_model = api_keys[user_id]["selected_model"]

    # Если выбрана модель Gemini и нет API ключа, просим ввести ключ
    if selected_model.startswith("gemini") and "api_key" not in api_keys[user_id]:
        await message.answer(
            "API ключ не установлен. Пожалуйста, выберите модель Gemini и введите API ключ с помощью команды /apir."
        )
        return

    # Если выбрана модель Gemini, получаем API ключ
    if selected_model.startswith("gemini"):
        api_key = api_keys[user_id]["api_key"]

    # Загружаем историю сообщений для контекста
    history = []
    if os.path.exists(LOG_FILE):
        try:
            async with aiofiles.open(LOG_FILE, 'r', encoding='utf-8') as file:
                data = json.loads(await file.read())
                # Преобразуем ключи словаря data в целые числа
                data = {int(k): v for k, v in data.items()}
                if isinstance(data, dict) and int(user_id) in data:
                    history = data[int(user_id)]  # Берем всю историю пользователя
        except UnicodeDecodeError:
            try:
                async with aiofiles.open(LOG_FILE, 'r', encoding='cp1251') as file:
                    data = json.loads(await file.read())
                    data = {int(k): v for k, v in data.items()}
                    if isinstance(data, dict) and int(user_id) in data:
                        history = data[int(user_id)]
            except UnicodeDecodeError:
                print("Ошибка: не удалось декодировать файл истории сообщений.")

    # Обработка ChatGPT-4o
    if api_keys[user_id]["selected_model"] == "chatgpt-4o":
        # Проверка на блокировку перед запросом к ChatGPT-4o
        if user_id in spam_blocked_users and current_time <= spam_blocked_users[user_id]:
            time_left = int(spam_blocked_users[user_id] - current_time)
            await message.answer(f"Вы заблокированы на {time_left} секунд.")
            return

        processing_message = await message.answer(random.choice(processing_phrases))
        try:
            response_text = ask_chatgpt(message.text, history=history)  # Передаем историю в ask_chatgpt
            await log_user_message(user_id, message.text, response_text)
            await send_response(message, response_text)
            await bot.delete_message(chat_id=message.chat.id, message_id=processing_message.message_id)

        except Exception as e:
            await message.answer(f"Ошибка при обработке сообщения: {str(e)}")
        return

    # Обработка o1
    elif api_keys[user_id]["selected_model"] == "o1":
        # Проверка на блокировку перед запросом к o1
        if user_id in spam_blocked_users and current_time <= spam_blocked_users[user_id]:
            time_left = int(spam_blocked_users[user_id] - current_time)
            await message.answer(f"Вы заблокированы на {time_left} секунд.")
            return

        processing_message = await message.answer(random.choice(processing_phrases))
        try:
            response_text = ask_o1(message.text, history=history)  # Передаем историю в ask_o1
            await log_user_message(user_id, message.text, response_text)
            await send_response(message, response_text)
            await bot.delete_message(chat_id=message.chat.id, message_id=processing_message.message_id)

        except Exception as e:
            await message.answer(f"Ошибка при обработке сообщения: {str(e)}")
        return

    # Обработка Gemini
    if selected_model.startswith("gemini"):
        processing_message = await message.answer(random.choice(processing_phrases))

        # Проверка наличия API ключа перед конфигурацией модели
        if "api_key" not in api_keys[user_id]:
            await message.answer(
                "Для использования модели Gemini необходимо ввести API ключ Google. Используйте команду /apir.")
            await bot.delete_message(chat_id=message.chat.id, message_id=processing_message.message_id)
            return

        try:
            # Конфигурируем модель, только если API ключ есть
            model = configure_model(api_key=api_keys[user_id]["api_key"], model_name=selected_model)
            if model is None:
                await message.answer(
                    "Ошибка инициализации модели. Проверьте ваш API ключ и имя модели."
                )
                return

            if message.content_type == types.ContentType.TEXT:
                current_state = await state.get_state()

                if current_state == Form.waiting_for_prompt.state:
                    prompt = message.text

                    # Проверка на блокировку перед запросом к Gemini
                    if user_id in spam_blocked_users and current_time <= spam_blocked_users[user_id]:
                        time_left = int(spam_blocked_users[user_id] - current_time)
                        await message.answer(f"Вы заблокированы на {time_left} секунд.")
                        return

                    if user_id in user_data:
                        file_processed = False

                        if "video_file" in user_data[user_id] and not file_processed:
                            video_file = user_data[user_id]["video_file"]
                            original_message = user_data[user_id].get("message")

                            response = model.generate_content(
                                [video_file, prompt],
                                request_options={"timeout": 600}
                            )
                            response_text = response.text.replace("AI:", "", 1).strip()

                            if original_message and original_message.video:
                                await log_user_message(user_id, original_message.video.file_id, response_text,
                                                       is_file=True)

                            await send_response(original_message or message, response_text)

                            await state.clear()
                            # Не удаляем данные о файлах из user_data
                            file_processed = True

                        elif "audio_file_path" in user_data[user_id] and not file_processed:
                            audio_file_path = user_data[user_id]["audio_file_path"]
                            original_message = user_data[user_id].get("message")

                            genai.configure(api_key=api_key)
                            audio_file = genai.upload_file(path=audio_file_path)

                            response = model.generate_content(
                                [audio_file, prompt],
                                request_options={"timeout": 600}
                            )
                            response_text = response.text.replace("AI:", "", 1).strip()

                            if original_message and original_message.voice:
                                await log_user_message(user_id, original_message.voice.file_id, response_text,
                                                       is_file=True)

                            await send_response(original_message or message, response_text)

                            await state.clear()
                            # Не удаляем данные о файлах из user_data
                            file_processed = True

                        elif "photo_file_path" in user_data[user_id] and not file_processed:
                            photo_file_path = user_data[user_id]["photo_file_path"]

                            await process_file_and_text(model, photo_file_path, prompt, user_id, message)
                            await state.clear()
                            # Не удаляем данные о файлах из user_data
                            file_processed = True

                        else:
                            await message.answer("Нет загруженного файла для обработки с этим промтом.")

                        # Не удаляем данные о файлах из user_data

                else:
                    # Проверка на блокировку перед запросом к Gemini
                    if user_id in spam_blocked_users and current_time <= spam_blocked_users[user_id]:
                        time_left = int(spam_blocked_users[user_id] - current_time)
                        await message.answer(f"Вы заблокированы на {time_left} секунд.")
                        return

                    if user_id in always_photo_users:
                        last_used_time = always_photo_users[user_id].get("last_used_time")
                        if last_used_time:
                            time_diff = time.time() - last_used_time
                            if time_diff > 1800:
                                file_path = always_photo_users[user_id]["file_path"]
                                if os.path.exists(file_path):
                                    os.remove(file_path)
                                del always_photo_users[user_id]
                                await message.answer(
                                    "Фото в режиме 'Always photo' не использовалось более 30 минут и было удалено."
                                )
                            else:
                                always_photo_users[user_id]["last_used_time"] = time.time()

                                await process_file_and_text(model, always_photo_users[user_id]["file_path"],
                                                            message.text,
                                                            user_id, message)
                        else:
                            always_photo_users[user_id]["last_used_time"] = time.time()

                            await process_file_and_text(model, always_photo_users[user_id]["file_path"],
                                                        message.text,
                                                        user_id, message)
                    else:
                        context = "".join(
                            [f"User: {entry['message']}\nAI: {entry['response']}\n"
                             for entry in history]) + f"User: {message.text}\nAI:"

                        response = model.generate_content(
                            [context],
                            request_options={"timeout": 600}
                        )
                        response_text = response.text.replace("AI:", "", 1).strip()
                        await log_user_message(user_id, message.text, response_text)
                        await send_response(message, response_text)

                    await bot.delete_message(chat_id=message.chat.id, message_id=processing_message.message_id)

            elif message.content_type in [types.ContentType.VOICE, types.ContentType.PHOTO,
                                          types.ContentType.VIDEO]:

                current_state = await state.get_state()
                if user_id in always_photo_users and current_state != Form.waiting_for_prompt.state:
                    await message.answer("Режим 'Always Photo' уже включен. Отправьте текстовый запрос.")
                    return

                if message.content_type == types.ContentType.VOICE:
                    await process_voice_message(message, state)

                elif message.content_type == types.ContentType.PHOTO:
                    await process_photo_message(message, state)

                elif message.content_type == types.ContentType.VIDEO:
                    # Проверка на блокировку перед запросом к Gemini
                    if user_id in spam_blocked_users and current_time <= spam_blocked_users[user_id]:
                        time_left = int(spam_blocked_users[user_id] - current_time)
                        await message.answer(f"Вы заблокированы на {time_left} секунд.")
                        return

                    await process_video_message(model, message, state)

            else:
                await message.answer(
                    "Этот тип сообщения не поддерживается. Пожалуйста, отправьте текст, фото, голосовое сообщение или видео.")
                await bot.delete_message(chat_id=message.chat.id, message_id=processing_message.message_id)

        except Exception as e:
            if "500 An internal error has occurred" in str(e) or "503 Illegal metadata" in str(e):
                await message.answer(
                    "Превышен доступ к нейросети или ошибка в метаданных. Пожалуйста, попробуйте позже или выберите другую модель."
                )
            if "Unknown field for Candidate: finish_message" in str(e) or "503 Illegal metadata" in str(e):
                await message.answer(
                    "Произошла ошибка. Скорее всего нарушеный настроийки безопасности."
                )
                await bot.delete_message(chat_id=message.chat.id, message_id=processing_message.message_id)
            elif "TimeoutError" in str(e):
                await message.answer("Запрос к нейросети занял слишком много времени. Попробуйте позже.")
            elif "google.api_core.exceptions.InvalidArgument" in str(e):
                await message.answer("Ошибка в метаданных запроса к нейросети. Проверьте настройки.")
            else:
                await message.answer(f"Ошибка при обработке сообщения: {str(e)}")
                await bot.delete_message(chat_id=message.chat.id, message_id=processing_message.message_id)

# --- Регистрация обработчиков и запуск бота ---

# --- Регистрация обработчиков и запуск бота ---

dp.message.register(start_handler, Command("start"))
dp.message.register(apir_handler, Command("apir"))
dp.message.register(model_handler, Command("model"))
dp.message.register(clear_chat_handler, Command("clear"))
dp.message.register(meny_handler, Command("meny"))
dp.message.register(always_photo_handler, Command("always"))
dp.message.register(faq_handler, Command("FAQ"))  # Регистрация обработчика для /FAQ

dp.message.register(api_key_handler, Form.waiting_for_api_key)

# Регистрируем handle_message для всех сообщений
dp.message.register(handle_message)

dp.callback_query.register(process_model_selection)

# Регистрируем handle_message только для сообщений, которые не являются командами
dp.message.register(handle_message,
                    ~Command(commands=["start", "apir", "model", "clear", "meny", "always", "FAQ"]))

dp.callback_query.register(process_model_selection)

async def process_file_and_text(model, file_path, text, user_id, message):
    """Обрабатывает файл и текст, отправляет их в модель и возвращает ответ."""
    try:
        api_keys = load_api_keys()
        api_key = api_keys[user_id]["api_key"]  # Получаем Gemini API ключ пользователя
        genai.configure(api_key=api_key)

        if file_path is not None:
            # Если есть файл, загружаем его в Gemini
            file_to_process = genai.upload_file(path=file_path)
            response = model.generate_content(
                [file_to_process, text],
                request_options={"timeout": 600}
            )
        else:
            response = model.generate_content(
                [text],
                request_options={"timeout": 600}
            )

        response_text = response.text
        response_text = response_text.replace("AI:", "", 1).strip()

        # Логируем сообщение в зависимости от наличия файла
        if file_path:
            await log_user_message(user_id, file_path, response_text, is_file=True)
        else:
            await log_user_message(user_id, text, response_text)

        await send_response(message, response_text)  # Отправляем ответ

    except Exception as e:
        await message.answer(f"Ошибка при обработке файла и текста: {str(e)}")

async def main():
    print("Запуск бота...")
    # Увеличиваем таймаут для получения обновлений
    await dp.start_polling(bot, timeout=60)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())