# Архитектура Send2LLM

## Общий обзор
Send2LLM построен на принципах модульной архитектуры с четким разделением ответственности между компонентами.

## Основные компоненты

### 1. Core Module
- Базовые интерфейсы и абстракции
- Управление конфигурацией
- Обработка ошибок

### 2. Model Providers
- Интеграции с различными LLM
- Абстракции для моделей
- Конвертеры форматов

### 3. Message Handlers
- Обработка входящих сообщений
- Валидация
- Форматирование

### 4. Database Layer
- Хранение истории сообщений
- Кэширование
- Миграции

## Диаграмма компонентов
```
[Client] -> [API Layer] -> [Message Handlers] -> [Model Providers] -> [LLM Services]
                                    ↕
                            [Database Layer]
```

## Принципы проектирования
- SOLID принципы
- Dependency Injection
- Clean Architecture
- Domain-Driven Design

## Технический стек
- Python 3.8+
- FastAPI
- SQLAlchemy
- Pydantic
- Redis (опционально)

## Расширяемость
Система спроектирована для легкого добавления новых:
- Провайдеров моделей
- Обработчиков сообщений
- Форматов данных
- Баз данных 

## Logging and Metrics Architecture

### Logging System
The logging system will be implemented as a core service with the following components:
- Structured logging with JSON format
- Configurable log levels per component
- Automatic log rotation and archiving
- Performance logging for critical operations
- Security event logging
- API request/response logging with sanitization

### Metrics Collection System
The metrics system will track and analyze:
1. Provider Metrics
   - Response times
   - Token usage
   - Cost per request
   - Error rates
   - Model performance

2. Strategy Metrics
   - Strategy selection effectiveness
   - Fallback frequency
   - Cost optimization results
   - Cache hit rates

3. System Metrics
   - Overall system health
   - Resource utilization
   - API endpoint performance
   - Error distribution

4. Business Metrics
   - Usage patterns
   - Cost efficiency
   - Provider reliability
   - User satisfaction metrics

### Integration Points
- Prometheus integration for metrics collection
- Grafana dashboards for visualization
- Alert system for anomaly detection
- Regular metrics reporting
- Performance optimization feedback loop 