# -*- coding: utf-8 -*- """KIEM_CONG.PY — kiểm cổng AI bán lại THẬT, chạy TAY trước khi triển khai. VÌ SAO tồn tại: `GET /v1/models` của cổng LIỆT KÊ được một model KHÔNG có nghĩa là khoá đang cầm ĐƯỢC PHÉP gọi model đó — bảng giá mới là danh sách thật, và một model bị chặn (đo được hôm 22/09/2026: HTTP 403 'Model "..." không có trong bảng giá hiện hành.') CHỈ lộ ra lúc gọi thật `POST /v1/chat/completions`, không lộ ra lúc soát danh sách model. Script này để cái 403 đó lộ ra NGAY TẠI ĐÂY, lúc người triển khai đang đọc terminal trước khi bật `CHATBOT_NHA_CUNG_CAP=openai`, chứ không phải lúc khách đang chat thật và bot đột nhiên chuyển người vì model chính bị chặn. CHẠY: python thu/kiem_cong.py (đứng ở thư mục chatbot) CẢNH BÁO: script này GỌI THẬT tới cổng — TỐN TIỀN THẬT mỗi lần chạy. KHÔNG đưa vào CI/test tự động, chỉ chạy TAY, có chủ đích, trước khi triển khai. Đọc cấu hình từ biến môi trường: LLM_GOC, LLM_KHOA, LLM_MODEL_DIEN_GIAI (bắt buộc), LLM_MODEL_DU_PHONG (tuỳ chọn). KHÔNG viết khoá vào mã, KHÔNG tự đọc .env — khác `cau_hinh.py` (đọc .env vì đó là tiến trình chạy nền dài ngày), tệp này là công cụ chạy tay của người triển khai; nạp .env vào môi trường TRƯỚC khi chạy (`export $(grep -v '^#' private/.env | xargs)` hay tương đương) nếu muốn dùng giá trị trong .env. """ from __future__ import annotations import os import sys import time GOC = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) if GOC not in sys.path: sys.path.insert(0, GOC) # Dùng LẠI đúng hàm chuẩn hoá URL, hàm che khoá, và hằng User-Agent của lớp # thật (llm/tuongthich_openai.py) — để script này kiểm ĐÚNG CÁI mà tiến # trình chatbot thật sự sẽ gọi, không phải một bản chép tay có thể lệch. from llm.tuongthich_openai import chuan_hoa_goc, che_khoa, _USER_AGENT # noqa: E402 _THOI_GIAN_CHO = 30.0 # giây _MAX_TOKENS_THU = 16 # lượt thử rất ngắn — không cần câu trả lời dài _CAU_HOI_THU = 'Chào bạn, 1 cộng 1 bằng mấy? Trả lời một câu ngắn.' def _doc_cau_hinh_bat_buoc(): """Đọc biến môi trường bắt buộc; thiếu thì báo rõ tên biến rồi thoát mã 2 — KHÔNG gọi mạng khi cấu hình chưa đủ.""" goc = os.environ.get('LLM_GOC', '').strip() khoa = os.environ.get('LLM_KHOA', '').strip() model_chinh = os.environ.get('LLM_MODEL_DIEN_GIAI', '').strip() thieu = [ ten for ten, gia_tri in ( ('LLM_GOC', goc), ('LLM_KHOA', khoa), ('LLM_MODEL_DIEN_GIAI', model_chinh), ) if not gia_tri ] if thieu: print(f"LỖI: thiếu biến môi trường bắt buộc: {', '.join(thieu)}.") print( 'Đặt đủ LLM_GOC, LLM_KHOA, LLM_MODEL_DIEN_GIAI (và tuỳ chọn ' 'LLM_MODEL_DU_PHONG) trong môi trường rồi chạy lại script này.' ) sys.exit(2) model_du_phong = os.environ.get('LLM_MODEL_DU_PHONG', '').strip() or None return goc, khoa, model_chinh, model_du_phong def _thu_mot_model(url: str, khoa: str, model: str) -> dict: """Gọi cổng THẬT đúng một lượt rất ngắn bằng `model`. Trả về dict kết quả để in báo cáo — không ném lỗi ra ngoài, mọi thất bại (timeout, mạng, HTTP khác 200, định dạng sai, nội dung rỗng) đều gói vào ket_qua['ghi_chu'] để hàm main() in đủ thông tin rồi tự quyết ĐẠT/KHÔNG.""" import httpx # import trễ, giống mọi nhà cung cấp khác trong llm/ than_bai = { 'model': model, 'max_tokens': _MAX_TOKENS_THU, 'messages': [ {'role': 'system', 'content': 'Trả lời cực ngắn, đúng một câu.'}, {'role': 'user', 'content': _CAU_HOI_THU}, ], } tieu_de = { 'Authorization': f'Bearer {khoa}', 'Content-Type': 'application/json', 'User-Agent': _USER_AGENT, } ket_qua = { 'model_gui': model, 'ma_http': None, 'model_tra_ve': None, 'token_vao': None, 'token_ra': None, 'thoi_gian_ms': None, 'dat': False, 'ghi_chu': '', } bat_dau = time.perf_counter() try: phan_hoi = httpx.post(url, json=than_bai, headers=tieu_de, timeout=_THOI_GIAN_CHO) except httpx.TimeoutException as loi: ket_qua['ghi_chu'] = f'TIMEOUT sau {_THOI_GIAN_CHO}s: {loi}' return ket_qua except httpx.HTTPError as loi: ket_qua['ghi_chu'] = f'LỖI MẠNG: {loi}' return ket_qua ket_qua['thoi_gian_ms'] = (time.perf_counter() - bat_dau) * 1000.0 ket_qua['ma_http'] = phan_hoi.status_code if phan_hoi.status_code == 403: # Đây CHÍNH XÁC là điểm mấu chốt của script này — xem docstring # đầu tệp: model có trong /v1/models không có nghĩa là gọi được. ket_qua['ghi_chu'] = phan_hoi.text[:500] return ket_qua if phan_hoi.status_code != 200: ket_qua['ghi_chu'] = f'HTTP {phan_hoi.status_code}: {phan_hoi.text[:300]}' return ket_qua try: du_lieu = phan_hoi.json() ket_qua['model_tra_ve'] = du_lieu.get('model') van_ban = du_lieu['choices'][0]['message']['content'] su_dung = du_lieu.get('usage') or {} ket_qua['token_vao'] = su_dung.get('prompt_tokens', su_dung.get('input_tokens')) ket_qua['token_ra'] = su_dung.get('completion_tokens', su_dung.get('output_tokens')) except (ValueError, KeyError, IndexError, TypeError) as loi: ket_qua['ghi_chu'] = f'Phản hồi HTTP 200 nhưng SAI ĐỊNH DẠNG mong đợi: {loi}' return ket_qua if not van_ban or not van_ban.strip(): ket_qua['ghi_chu'] = 'Phản hồi HTTP 200 nhưng NỘI DUNG RỖNG.' return ket_qua ket_qua['dat'] = True return ket_qua def main() -> None: goc, khoa, model_chinh, model_du_phong = _doc_cau_hinh_bat_buoc() goc_chuan = chuan_hoa_goc(goc) url = f'{goc_chuan}/v1/chat/completions' print('=' * 78) print('KIỂM CỔNG AI BÁN LẠI — GỌI THẬT, TỐN TIỀN THẬT MỖI LẦN CHẠY') print('=' * 78) print(f'LLM_GOC (đã chuẩn hoá) = {goc_chuan}') print(f'URL gọi = {url}') print(f'LLM_KHOA = {che_khoa(khoa)}') print(f'User-Agent = {_USER_AGENT}') print() cac_model = [('LLM_MODEL_DIEN_GIAI (model chính)', model_chinh)] if model_du_phong: cac_model.append(('LLM_MODEL_DU_PHONG (model dự phòng)', model_du_phong)) else: print('(LLM_MODEL_DU_PHONG chưa đặt — chỉ kiểm model chính.)\n') ket_qua_theo_model = [] for nhan, model in cac_model: print('-' * 78) print(f'-> Đang gọi {nhan}: {model!r} ...') kq = _thu_mot_model(url, khoa, model) ket_qua_theo_model.append((nhan, model, kq)) print(f' model gửi : {kq["model_gui"]}') print(f' HTTP code : {kq["ma_http"]}') print(f' model trả về : {kq["model_tra_ve"]}') print(f' token vào/ra : {kq["token_vao"]}/{kq["token_ra"]}') if kq['thoi_gian_ms'] is not None: print(f' thời gian ms : {kq["thoi_gian_ms"]:.0f}') else: print(' thời gian ms : (không đo được — lỗi trước khi có phản hồi)') if kq['ma_http'] == 403: print(f' *** HTTP 403 — NGUYÊN VĂN cổng trả về: {kq["ghi_chu"]}') elif kq['ghi_chu']: print(f' ghi chú : {kq["ghi_chu"]}') if kq['model_tra_ve'] and kq['model_tra_ve'] != model: print(f' !!! NGHI BỊ TRÁO MODEL: đã gửi {model!r} nhưng nhận model={kq["model_tra_ve"]!r}') print() print('=' * 78) print('KẾT LUẬN TỪNG MODEL') print('=' * 78) model_chinh_dat = True for nhan, model, kq in ket_qua_theo_model: trang_thai = 'ĐẠT' if kq['dat'] else 'KHÔNG ĐẠT' dong = f' [{trang_thai}] {nhan} ({model!r})' if not kq['dat']: dong += f' — {kq["ghi_chu"] or ("HTTP " + str(kq["ma_http"]))}' print(dong) if nhan.startswith('LLM_MODEL_DIEN_GIAI') and not kq['dat']: model_chinh_dat = False print() if not model_chinh_dat: print( 'THOÁT MÃ KHÁC 0: model chính (LLM_MODEL_DIEN_GIAI) KHÔNG dùng được với khoá này — ' 'ĐỪNG bật CHATBOT_NHA_CUNG_CAP=openai với cấu hình hiện tại.' ) sys.exit(1) print('OK: model chính dùng được. Xem kỹ dòng model dự phòng ở trên (nếu có cấu hình) trước khi triển khai.') sys.exit(0) if __name__ == '__main__': main()