# Varsayımsal ModalityTokenCounter sınıfı ve count_tokens metodu
import tiktoken # Metin için gerçek bir kütüphane
# import torch
# import torchvision.transforms as T
# from PIL import Image
# import numpy as np

class ModalityTokenCounter:
    def __init__(self):
        # Model özelinde tokenizer'ları veya ön işleme birimlerini yükle
        self.text_tokenizers = {
            "gpt-4": tiktoken.encoding_for_model("gpt-4"),
            "cl100k_base": tiktoken.get_encoding("cl100k_base"),
            # Diğer tokenizer'lar burada tanımlanabilir
        }
        # Görsel modeller için patch veya görsel token hesaplama mantığı
        self.image_token_calculators = {
            "clip_vit_b": self._calculate_clip_vit_b_tokens,
            "default_vision": self._calculate_default_vision_tokens,
        }
        # Ses modelleri için token hesaplama mantığı
        self.audio_token_calculators = {
            "whisper_small": self._calculate_whisper_small_tokens,
            "default_audio": self._calculate_default_audio_tokens,
        }

    def _calculate_clip_vit_b_tokens(self, image_data):
        # CLIP Vision Transformer B için varsayımsal token hesaplama
        # Gerçekte, görüntüyü belirli patch'lere ayırırız.
        # Örneğin, 224x224 bir görüntü 16x16 patch'lerle 196 token eder (+ CLS token)
        # Görüntü boyutunu varsayıp sabit bir değer dönebiliriz ya da dinamik hesaplayabiliriz.
        # Basitlik adına sabit bir değer varsayalım.
        return 197 # CLS token + (224/16)*(224/16) patches

    def _calculate_default_vision_tokens(self, image_data):
        # Genel bir görsel token hesaplayıcı, boyutlara göre
        # Bu kısım gerçekte resim boyutuna ve modelin patch büyüklüğüne bağlı olur.
        # Örnek: (width / patch_size) * (height / patch_size)
        # Burada sadece bir tahmin döndürüyoruz.
        return 256 # Varsayımsal token sayısı

    def _calculate_whisper_small_tokens(self, audio_data):
        # Whisper küçük model için ses token hesaplama (genellikle saniye başına token)
        # Ses süresine göre token hesaplaması yapılır.
        # Varsayımsal olarak her 30 saniyelik sesin 1500 token olduğunu varsayalım.
        # Bu, ses uzunluğunu temsil eden 'audio_data'nın bir 'length_in_seconds' özelliğine sahip olduğunu varsayar.
        # if hasattr(audio_data, 'length_in_seconds'):
        #    return int(audio_data.length_in_seconds / 30 * 1500)
        return 1500 # Varsayımsal sabit değer

    def _calculate_default_audio_tokens(self, audio_data):
        return 1000 # Varsayımsal token sayısı

    def count_tokens(self, data, modality_type: str, model_name: str = "default"): 
        """
        Belirli bir modalitedeki verinin token sayısını hesaplar.
        :param data: Sayılacak veri (str for text, bytes/path for image/audio).
        :param modality_type: Veri türü ('text', 'image', 'audio').
        :param model_name: Hangi modelin tokenizer'ının kullanılacağı.
        :return: Token sayısı (int).
        """
        if modality_type == "text":
            tokenizer = self.text_tokenizers.get(model_name, self.text_tokenizers["cl100k_base"])
            return len(tokenizer.encode(data)) # Metni encode et ve uzunluğunu al
        elif modality_type == "image":
            calculator = self.image_token_calculators.get(model_name, self.image_token_calculators["default_vision"])
            return calculator(data) # Görsel token hesaplama fonksiyonunu çağır
        elif modality_type == "audio":
            calculator = self.audio_token_calculators.get(model_name, self.audio_token_calculators["default_audio"])
            return calculator(data) # Ses token hesaplama fonksiyonunu çağır
        else:
            raise ValueError(f"Desteklenmeyen modalite tipi: {modality_type}")

# Kullanım örneği:
counter = ModalityTokenCounter()

text_input = "Bu, çok modlu bir yapay zeka sisteminde token sayımının önemini açıklayan uzunca bir metin örneğidir. Özellikle büyük dil modellerinin bağlam penceresi sınırlamaları ve API maliyetleri göz önüne alındığında, doğru ve verimli token sayımı vazgeçilmez bir hale gelmektedir. Geliştiriciler, uygulamalarını tasarlarken bu limitleri göz önünde bulundurmalı ve kullanıcı deneyimini optimize etmek için token yönetim stratejileri geliştirmelidir. Metinler genellikle alt kelime birimlerine ayrılırken, görseller yamalara, sesler ise zaman dilimlerine veya spektrogramlara dönüştürülür. Her bir modalitenin kendi özel tokenizasyon mekanizması vardır ve ModalityTokenCount() gibi bir fonksiyon, bu farklı mekanizmaları tek bir çatı altında birleştirerek geliştiricilere büyük kolaylık sağlar."
image_data_placeholder = b"image_bytes_or_path" # Gerçekte bir resim dosyası içeriği veya yolu
audio_data_placeholder = b"audio_bytes_or_path" # Gerçekte bir ses dosyası içeriği veya yolu

try:
    text_tokens = counter.count_tokens(text_input, "text", "gpt-4")
    image_tokens = counter.count_tokens(image_data_placeholder, "image", "clip_vit_b")
    audio_tokens = counter.count_tokens(audio_data_placeholder, "audio", "whisper_small")

    total_tokens = text_tokens + image_tokens + audio_tokens
    print(f"Metin token sayısı (GPT-4): {text_tokens}")
    print(f"Görsel token sayısı (CLIP ViT-B): {image_tokens}")
    print(f"Ses token sayısı (Whisper Small): {audio_tokens}")
    print(f"Toplam çok modlu token sayısı: {total_tokens}")

    # API çağrısı öncesi kontrol
    max_context_limit = 32000 # Varsayımsal model limiti
    if total_tokens > max_context_limit:
        print("UYARI: Toplam token sayısı modelin bağlam penceresi sınırını aşıyor!")
except ValueError as e:
    print(f"Hata: {e}")