main.py aktualisiert

main.py

@@ -6,6 +6,7 @@ import sqlite3
 import asyncio
 import openai
 import re
+import httpx
 from google import genai
 from google.genai import types
 import json
@@ -259,6 +260,41 @@ async def update_settings(request: Request):
 
     return {"status": "success"}
 
+@app.get("/api/models")
+async def get_models(provider: str, url: str = None):
+    try:
+        models = []
+        
+        if provider == "ollama" and url:
+            # Das Backend hat keine CORS-Probleme und fragt Ollama direkt
+            clean_url = url.replace("/v1", "").rstrip("/")
+            async with httpx.AsyncClient() as client:
+                response = await client.get(f"{clean_url}/api/tags", timeout=5.0)
+                data = response.json()
+                models = [m["name"] for m in data.get("models", [])]
+                
+        elif provider == "openai":
+            # Hier greift das Backend auf deinen OpenAI API-Key zu
+            import openai
+            client = openai.AsyncOpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
+            response = await client.models.list()
+            # Nur GPT-Modelle filtern, um die Liste sauber zu halten
+            models = [m.id for m in response.data if "gpt" in m.id or "o1" in m.id]
+            models.sort()
+            
+        elif provider == "google":
+            # Hier greift das Backend auf deinen Google API-Key zu
+            import google.generativeai as genai
+            genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
+            # Holt alle verfügbaren Modelle, die Text generieren können
+            models = [m.name.replace("models/", "") for m in genai.list_models() if "generateContent" in m.supported_generation_methods]
+
+        return {"models": models}
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"Fehler beim Abrufen der Modelle für {provider}: {str(e)}")
+        return {"models": []} # Gibt eine leere Liste zurück -> Frontend nutzt Fallback
+
 # --- WebSockets ---
 
 @app.websocket("/ws/install_logs")