/**
 * Downloadgroesse des Sprachmodells bei Hugging Face erfragen, damit im Reiter
 * eine echte Zahl steht statt einer Schaetzung.
 *
 * Geladen werden zwei Dateien: der Encoder und der zusammengefuehrte Decoder,
 * jeweils in der Variante q4.
 */
const DTYPE_SUFFIX = '_q4';

export interface ModelSize {
  totalBytes: number;
  /** Groesste Einzeldatei - sie entscheidet, ob der Browser sie halten kann. */
  largestBytes: number;
}

interface Sibling {
  rfilename: string;
  size?: number;
}

const cache = new Map<string, ModelSize>();

export async function fetchModelSize(model: string): Promise<ModelSize | null> {
  const cached = cache.get(model);
  if (cached) return cached;

  const response = await fetch(`https://huggingface.co/api/models/${model}?blobs=true`);
  if (!response.ok) throw new Error(`Modellinformationen nicht abrufbar (HTTP ${response.status}).`);

  const data = (await response.json()) as { siblings?: Sibling[] };
  const files = new Map<string, number>();
  for (const sibling of data.siblings ?? []) {
    if (sibling.rfilename.endsWith('.onnx')) {
      files.set(sibling.rfilename.replace(/^onnx\//, '').replace(/\.onnx$/, ''), sibling.size ?? 0);
    }
  }

  // transformers.js nimmt den zusammengefuehrten Decoder, wenn er vorliegt.
  const decoderName = files.has(`decoder_model_merged${DTYPE_SUFFIX}`)
    ? `decoder_model_merged${DTYPE_SUFFIX}`
    : `decoder_model${DTYPE_SUFFIX}`;
  const encoder = files.get(`encoder_model${DTYPE_SUFFIX}`);
  const decoder = files.get(decoderName);
  if (encoder === undefined || decoder === undefined) return null;

  const size: ModelSize = {
    totalBytes: encoder + decoder,
    largestBytes: Math.max(encoder, decoder),
  };
  cache.set(model, size);
  return size;
}

/** "299 MB" bzw. "1,6 GB" */
export function formatSize(bytes: number): string {
  if (bytes >= 1_000_000_000) return `${(bytes / 1e9).toFixed(1).replace('.', ',')} GB`;
  return `${Math.round(bytes / 1e6)} MB`;
}