Update app.py

app.py

@@ -3,6 +3,7 @@ import requests
 import os
 from dotenv import load_dotenv
 from datetime import datetime, timedelta
+from flask import Flask, jsonify
 
 # Cargar variables de entorno desde el archivo .env
 load_dotenv()
@@ -12,29 +13,42 @@ CHUNK_SIZE = 1024  # Tamaño de los chunks para leer/escribir a la vez
 XI_API_KEY = os.getenv("XI_API_KEY")  # Tu clave API para autenticación
 VOICE_ID = os.getenv("VOICE_ID")  # ID del modelo de voz a utilizar
 
-# Diccionario para almacenar la información de los usuarios
-user_data = {}
+# Diccionario para almacenar la información de uso
+usage_data = {
+    'message_count': 0,
+    'last_reset': datetime.now()
+}
 
 # Configuración de límites
-MESSAGE_LIMIT = 2
+MESSAGE_LIMIT = 3
 TIME_LIMIT = timedelta(hours=2)
 
-def text_to_speech(text, user_id):
-    current_time = datetime.now()
+# Crear la aplicación Flask
+app = Flask(__name__)
 
-    if user_id not in user_data:
-        user_data[user_id] = {'messages': [], 'last_reset': current_time}
+@app.route('/reset_usage', methods=['POST'])
+def reset_usage():
+    global usage_data
+    usage_data = {
+        'message_count': 0,
+        'last_reset': datetime.now()
+    }
+    return jsonify({"success": "Usage reset."}), 200
 
-    user_info = user_data[user_id]
+def text_to_speech(text):
+    global usage_data
+    current_time = datetime.now()
 
     # Resetear el contador si ha pasado el tiempo límite
-    if current_time - user_info['last_reset'] > TIME_LIMIT:
-        user_info['messages'] = []
-        user_info['last_reset'] = current_time
+    if current_time - usage_data['last_reset'] > TIME_LIMIT:
+        usage_data = {
+            'message_count': 0,
+            'last_reset': current_time
+        }
 
-    # Verificar si el usuario ha alcanzado el límite de mensajes
-    if len(user_info['messages']) >= MESSAGE_LIMIT:
-        return f"Error: Límite de mensajes alcanzado. Intenta nuevamente en 2 horas."
+    # Verificar si se ha alcanzado el límite de mensajes
+    if usage_data['message_count'] >= MESSAGE_LIMIT:
+        return "Error: Límite de mensajes alcanzado. Intenta nuevamente en 2 horas."
 
     # URL para la solicitud de la API de Text-to-Speech
     tts_url = f"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/{VOICE_ID}/stream"
@@ -68,8 +82,8 @@ def text_to_speech(text, user_id):
             # Leer la respuesta en chunks y escribir en el archivo
             for chunk in response.iter_content(chunk_size=CHUNK_SIZE):
                 f.write(chunk)
-        # Registrar el nuevo mensaje
-        user_info['messages'].append({'message': text, 'time': current_time})
+        # Incrementar el contador de mensajes
+        usage_data['message_count'] += 1
         return output_path
     else:
         return f"Error: {response.text}"
@@ -77,10 +91,10 @@ def text_to_speech(text, user_id):
 # Crear una interfaz de Gradio para la entrada de texto y la generación de audio
 iface = gr.Interface(
     fn=text_to_speech,
-    inputs=["text", "text"],  # Añadir un segundo campo de texto para el user_id
+    inputs="text",
     outputs="audio",
-    title="",
-    description="texto"
+    title="Generador de Texto a Voz",
+    description="Ingrese el texto para convertir a voz."
 )
 
 # Ejecutar la interfaz