import openai
from telegram import Update
from telegram.ext import Application, CommandHandler, MessageHandler, filters

class AITelegramBot:
    def __init__(self, openai_api_key, telegram_token):
        openai.api_key = openai_api_key
        self.app = Application.builder().token(telegram_token).build()
        
    async def handle_message(self, update: Update, context):
        user_message = update.message.text
        
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-3.5-turbo",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "Ты полезный помощник"},
                    {"role": "user", "content": user_message}
                ],
                max_tokens=500
            )
            
            ai_response = response.choices[0].message.content
            await update.message.reply_text(ai_response)
            
        except Exception as e:
            await update.message.reply_text("Извините, произошла ошибка")

const { Client, GatewayIntentBits } = require('discord.js');
const OpenAI = require('openai');

const client = new Client({ intents: [GatewayIntentBits.Guilds, GatewayIntentBits.GuildMessages] });
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

client.on('messageCreate', async (message) => {
    if (message.author.bot) return;
    
    // Проверка на токсичность
    const moderation = await openai.moderations.create({
        input: message.content
    });
    
    if (moderation.results[0].flagged) {
        await message.delete();
        await message.channel.send('Сообщение удалено за нарушение правил');
    }
});

"Ты - профессиональный помощник по хостингу ботов. 
Отвечай кратко и по делу. Если не знаешь ответа, 
предложи обратиться в поддержку Bothost."

async def safe_ai_request(prompt):
    try:
        response = await openai.ChatCompletion.acreate(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            timeout=10
        )
        return response.choices[0].message.content
    except openai.RateLimitError:
        return "Слишком много запросов, попробуйте позже"
    except openai.APIError:
        return "Временная ошибка сервиса"
    except Exception:
        return "Произошла неожиданная ошибка"

import redis
import hashlib

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_cached_response(prompt):
    prompt_hash = hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
    cached = redis_client.get(f"ai_response:{prompt_hash}")
    return cached.decode() if cached else None

def cache_response(prompt, response):
    prompt_hash = hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
    redis_client.setex(f"ai_response:{prompt_hash}", 3600, response)

async def process_multiple_requests(requests):
    # Группируем похожие запросы
    batched_requests = group_similar_requests(requests)
    
    for batch in batched_requests:
        response = await openai.ChatCompletion.acreate(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=batch,
            max_tokens=100
        )
        yield response

def validate_user_input(user_input):
    # Проверка длины
    if len(user_input) > 1000:
        return False
    
    # Проверка на инжекцию промптов
    dangerous_patterns = [
        "ignore previous instructions",
        "system prompt",
        "act as",
        "pretend to be"
    ]
    
    for pattern in dangerous_patterns:
        if pattern.lower() in user_input.lower():
            return False
    
    return True