Integración del proveedor OpenAI

.env.example

@@ -14,16 +14,19 @@ REDIS_URL=redis://localhost:6379/0
 # Claves API de proveedores
 GROQ_API_KEY=tu_clave_groq_aqui
 OPENROUTER_API_KEY=tu_clave_openrouter_aqui
+OPENAI_API_KEY=tu_clave_openai_aqui
 # OLLAMA_API_KEY=  # Opcional, Ollama local no requiere autenticación
 
 # Configuración de proveedores
 GROQ_BASE_URL=https://api.groq.com/openai/v1
 OPENROUTER_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
+OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
 OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
 
 # Modelos por defecto por proveedor
 GROQ_DEFAULT_MODEL=llama-3.3-70b-versatile
 OPENROUTER_DEFAULT_MODEL=openai/gpt-3.5-turbo
+OPENAI_DEFAULT_MODEL=openai/gpt-3.5-turbo
 OLLAMA_DEFAULT_MODEL=llama3.2:1b
 
 # Timeouts (en segundos)
@@ -46,6 +49,7 @@ MAX_CONCURRENT_STREAMS=10
 # Útil para ajustar planes o límites específicos del proveedor
 # GROQ_RATE_LIMIT=30
 # OPENROUTER_RATE_LIMIT=20
+# OPENAI_RATE_LIMIT=30
 # OLLAMA_RATE_LIMIT=100
 
 # Autenticación

README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # ModelRouter
 
-**API HTTP asíncrona con streaming** que orquesta múltiples proveedores de LLM (Groq, OpenRouter y Ollama) con fallback automático y observabilidad.
+**API HTTP asíncrona con streaming** que orquesta múltiples proveedores de LLM con fallback automático y observabilidad.
 
 [![CI/CD](https://github.com/HC-ONLINE/ModelRouter/workflows/CI%2FCD%20Pipeline/badge.svg)](https://github.com/HC-ONLINE/ModelRouter/actions)
 [![Python 3.11+](https://img.shields.io/badge/python-3.11+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
@@ -11,10 +11,14 @@
 
 ## Características Principales
 
-* **Orquestación Multi-proveedor:** Fallback automático entre Groq, OpenRouter y Ollama.
-* **Streaming Nativo:** Soporte para Server-Sent Events (SSE).
-* **Resiliencia:** Rate limiting, blacklist temporal y backoff exponencial.
-* **Production Ready:** Métricas Prometheus, logs estructurados y Dockerizado.
+- **Orquestación Multi-proveedor:** Fallback automático entre:
+  - Groq
+  - OpenRouter
+  - OpenAI
+  - Ollama
+- **Streaming Nativo:** Soporte para Server-Sent Events (SSE).
+- **Resiliencia:** Rate limiting, blacklist temporal y backoff exponencial.
+- **Production Ready:** Métricas Prometheus, logs estructurados y Dockerizado.
 
 ---
 
@@ -67,12 +71,12 @@ curl -N -X POST http://localhost:8000/stream \
 
 ### Documentación Detallada
 
-* [Arquitectura](docs/architecture.md) - Cómo funciona internamente.
-* [Configuración](docs/configuration.md) - Variables de entorno y rate limits.
-* [Ejemplos de Uso](docs/examples.md) - Ejemplos con `curl` y `fetch`.
-* [Desarrollo](docs/development.md) - Guía para contribuir, tests y linting.
-* [Observabilidad](docs/observability.md) - Métricas y Logs.
-* [Seguridad](docs/security.md) - Notas de seguridad y legal.
+- [Arquitectura](docs/architecture.md) - Cómo funciona internamente.
+- [Configuración](docs/configuration.md) - Variables de entorno y rate limits.
+- [Ejemplos de Uso](docs/examples.md) - Ejemplos con `curl` y `fetch`.
+- [Desarrollo](docs/development.md) - Guía para contribuir, tests y linting.
+- [Observabilidad](docs/observability.md) - Métricas y Logs.
+- [Seguridad](docs/security.md) - Notas de seguridad y legal.
 
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@@ -102,10 +106,10 @@ Este proyecto está bajo la Licencia Apache-2.0 (Apache License 2.0). Ver [LICEN
 
 Este proyecto es para **uso personal**. Asegúrate de:
 
-* Leer y cumplir los **Terms of Service** de los proveedores usados
-* No usar rotación de proveedores para **evadir límites** de uso
-* Respetar **rate limits** y políticas de cada proveedor
-* No almacenar/procesar datos sensibles sin las medidas de seguridad apropiadas
+- Leer y cumplir los **Terms of Service** de los proveedores usados
+- No usar rotación de proveedores para **evadir límites** de uso
+- Respetar **rate limits** y políticas de cada proveedor
+- No almacenar/procesar datos sensibles sin las medidas de seguridad apropiadas
 
 **El autor no se hace responsable del uso indebido de esta herramienta.**
 

ROADMAP.md

@@ -2,22 +2,23 @@
 
 ## Completado
 
-- [X] Scaffold proyecto + Docker
-- [X] Adapters Groq, OpenRouter y Ollama
-- [X] Router con fallback
-- [X] Orchestrator
-- [X] Endpoints /chat y /stream
-- [X] Métricas y logging
-- [X] Tests unitarios
-- [X] CI/CD
-- [X] Definir Rate Limiting por proveedor
-- [X] Selección Explícita de Modelo por Proveedor
-- [X] Permitir especificar de forma opcional un proveedor en la request
+- [x] Scaffold proyecto + Docker
+- [x] Adapters Groq, OpenRouter y Ollama
+- [x] Router con fallback
+- [x] Orchestrator
+- [x] Endpoints /chat y /stream
+- [x] Métricas y logging
+- [x] Tests unitarios
+- [x] CI/CD
+- [x] Definir Rate Limiting por proveedor
+- [x] Selección Explícita de Modelo por Proveedor
+- [x] Permitir especificar de forma opcional un proveedor en la request
+- [x] Soporte para más proveedores (OpenAI)
 
 ## Próximos pasos
 
 - [ ] Persistencia de historiales (PostgreSQL)
-- [ ] Soporte para más proveedores (Anthropic, OpenAI)
+- [ ] Soporte para más proveedores (Anthropic, Gemini, etc.)
 - [ ] Dashboard Grafana pre-configurado
 
 para mas información, ver las issues en el repositorio de GitHub.

api/config.py

@@ -26,16 +26,19 @@ class Settings(BaseSettings):
     # Claves API
     groq_api_key: Optional[str] = None
     openrouter_api_key: Optional[str] = None
+    openai_api_key: Optional[str] = None
     ollama_api_key: Optional[str] = None  # Opcional, Ollama local no lo requiere
 
     # URLs base de proveedores
     groq_base_url: str = "https://api.groq.com/openai/v1"
     openrouter_base_url: str = "https://openrouter.ai/api/v1"
+    openai_base_url: str = "https://api.openai.com/v1"
     ollama_base_url: str = "http://localhost:11434"
 
     # Modelos por defecto por proveedor
     groq_default_model: str = "llama-3.3-70b-versatile"
     openrouter_default_model: str = "openai/gpt-3.5-turbo"
+    openai_default_model: str = "gpt-4o-mini"
     ollama_default_model: str = "llama3.2:1b"
 
     # Timeouts (segundos)
@@ -57,6 +60,7 @@ class Settings(BaseSettings):
     # El límite global solo se usa si se elimina explícitamente este campo.
     groq_rate_limit: int = 30
     openrouter_rate_limit: int = 20
+    openai_rate_limit: int = 30
     ollama_rate_limit: int = 100
 
     # Autenticación
@@ -80,6 +84,7 @@ def get_provider_rate_limit(self, provider_name: str) -> int:
         provider_limits = {
             "groq": self.groq_rate_limit,
             "openrouter": self.openrouter_rate_limit,
+            "openai": self.openai_rate_limit,
             "ollama": self.ollama_rate_limit,
         }
         return provider_limits.get(provider_name) or self.rate_limit_requests_per_minute

api/main.py

@@ -19,6 +19,7 @@
 from api.providers.base import ProviderAdapter
 from api.providers.groq_adapter import GroqAdapter
 from api.providers.openrouter_adapter import OpenRouterAdapter
+from api.providers.openai_adapter import OpenAIAdapter
 from api.providers.ollama_adapter import OllamaAdapter
 from api.router import Router
 from api.orchestrator import Orchestrator
@@ -77,6 +78,19 @@ async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncIterator[None]:
             "OPENROUTER_API_KEY no configurada, OpenRouter no estará disponible"
         )
 
+    if settings.openai_api_key:
+        openai_adapter = OpenAIAdapter(
+            http_client=http_client,
+            api_key=settings.openai_api_key,
+            base_url=settings.openai_base_url,
+            timeout=settings.provider_timeout,
+            default_model=settings.openai_default_model,
+        )
+        providers.append(openai_adapter)
+        logger.info("Proveedor OpenAI configurado")
+    else:
+        logger.warning("OPENAI_API_KEY no configurada, OpenAI no estará disponible")
+
     # Ollama: siempre intentar configurar (no requiere API key obligatoria)
     try:
         ollama_adapter = OllamaAdapter(

api/providers/openai_adapter.py

@@ -0,0 +1,184 @@
+"""
+Adapter para OpenAI API.
+Implementa el contrato ProviderAdapter para interactuar con OpenAI.
+"""
+
+from collections.abc import AsyncGenerator
+import json
+import logging
+from typing import Optional
+import httpx
+
+from api.providers.base import ProviderAdapter
+from api.schemas import ChatRequest, ChatResponse, ProviderError
+from api.infra.http_client import HTTPClient
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class OpenAIAdapter(ProviderAdapter):
+    """Adapter para OpenAI API."""
+
+    name = "openai"
+
+    DEFAULT_MODEL = "gpt-4o-mini"
+
+    def __init__(
+        self,
+        http_client: HTTPClient,
+        api_key: str,
+        base_url: str = "https://api.openai.com/v1",
+        timeout: float = 30.0,
+        default_model: Optional[str] = None,
+    ):
+        super().__init__(http_client, api_key, base_url, timeout)
+        self.default_model = default_model or self.DEFAULT_MODEL
+
+    def _build_payload(self, request: ChatRequest) -> dict:
+        messages = [
+            {"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in request.messages
+        ]
+
+        payload = {
+            "model": request.model or self.default_model,
+            "messages": messages,
+            "max_tokens": request.max_tokens,
+            "temperature": request.temperature,
+            "stream": request.stream,
+        }
+
+        return payload
+
+    async def stream(self, request: ChatRequest) -> AsyncGenerator[str, None]:
+        request.stream = True
+        payload = self._build_payload(request)
+        url = f"{self.base_url}/chat/completions"
+        headers = self._get_headers()
+
+        try:
+            async for chunk_bytes in self.http_client.stream_post(
+                url=url,
+                json=payload,
+                headers=headers,
+                timeout=self.timeout,
+            ):
+                chunk_text = chunk_bytes.decode("utf-8")
+
+                for line in chunk_text.split("\n"):
+                    line = line.strip()
+
+                    if not line or not line.startswith("data: "):
+                        continue
+
+                    data_str = line[6:]
+
+                    if data_str == "[DONE]":
+                        break
+
+                    try:
+                        data = json.loads(data_str)
+                        delta = data["choices"][0].get("delta", {})
+                        content = delta.get("content")
+
+                        if content:
+                            yield content
+
+                    except Exception:
+                        continue
+
+        except httpx.HTTPStatusError as e:
+            raise self._handle_http_error(e.response.status_code, str(e))
+        except httpx.TimeoutException as e:
+            raise ProviderError(
+                provider=self.name,
+                code="TIMEOUT",
+                message=f"Timeout al conectar con OpenAI: {str(e)}",
+                retriable=True,
+                original_error=e,
+            )
+        except Exception as e:
+            from api.utils import log_provider_error
+
+            log_provider_error(
+                logger,
+                provider=self.name,
+                error_code="UNKNOWN_ERROR",
+                request_id=getattr(request, "request_id", None),
+                exc=e,
+            )
+            raise ProviderError(
+                provider=self.name,
+                code="UNKNOWN_ERROR",
+                message=f"Error inesperado: {str(e)}",
+                retriable=False,
+                original_error=e,
+            )
+
+    async def generate(self, request: ChatRequest) -> ChatResponse:
+        request.stream = False
+        payload = self._build_payload(request)
+        url = f"{self.base_url}/chat/completions"
+        headers = self._get_headers()
+
+        try:
+            response = await self.http_client.post(
+                url=url,
+                json=payload,
+                headers=headers,
+                timeout=self.timeout,
+            )
+
+            response.raise_for_status()
+            data = response.json()
+
+            if "choices" in data and len(data["choices"]) > 0:
+                text = data["choices"][0]["message"]["content"]
+                usage = data.get("usage", {})
+                provider_meta = {
+                    "tokens_prompt": usage.get("prompt_tokens"),
+                    "tokens_completion": usage.get("completion_tokens"),
+                    "tokens_total": usage.get("total_tokens"),
+                }
+
+                return ChatResponse(
+                    text=text,
+                    provider=self.name,
+                    model=data.get("model", self.default_model),
+                    provider_meta=provider_meta,
+                )
+            else:
+                raise ProviderError(
+                    provider=self.name,
+                    code="INVALID_RESPONSE",
+                    message="Respuesta de OpenAI no contiene choices",
+                    retriable=False,
+                )
+
+        except httpx.HTTPStatusError as e:
+            raise self._handle_http_error(e.response.status_code, str(e))
+        except httpx.TimeoutException as e:
+            raise ProviderError(
+                provider=self.name,
+                code="TIMEOUT",
+                message=f"Timeout al conectar con OpenAI: {str(e)}",
+                retriable=True,
+                original_error=e,
+            )
+
+        except Exception as e:
+            from api.utils import log_provider_error
+
+            log_provider_error(
+                logger,
+                provider=self.name,
+                error_code="UNKNOWN_ERROR",
+                request_id=getattr(request, "request_id", None),
+                exc=e,
+            )
+            raise ProviderError(
+                provider=self.name,
+                code="UNKNOWN_ERROR",
+                message=f"Error inesperado: {str(e)}",
+                retriable=False,
+                original_error=e,
+            )