# Анализ стоимости API за месяц (10K устройств)
monthly_cost_comparison = {
    "DeepSeek-V3": 10000 * 30 * 0.5 * 0.14 / 1000,      # ~$21/месяц
    "GPT-4o": 10000 * 30 * 0.5 * 2.50 / 1000,           # ~$375/месяц  
    "Claude-3.5": 10000 * 30 * 0.5 * 3.00 / 1000,       # ~$450/месяц
}

print("Экономия с DeepSeek:", 
      f"${monthly_cost_comparison['GPT-4o'] - monthly_cost_comparison['DeepSeek-V3']:.0f}/месяц")
# Результат: Экономия $354/месяц при 10K устройств

// DeepSeek генерирует оптимизированный код для ESP32
// Запрос: "Создать энергосберегающий WiFi менеджер для ESP32"

class PowerEfficientWiFiManager {
private:
    unsigned long last_check = 0;
    const unsigned long CHECK_INTERVAL = 30000; // 30 секунд
    
public:
    void smartConnect() {
        if (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
            WiFi.mode(WIFI_STA);
            WiFi.begin(ssid, password);
            
            // Интеллектуальный таймаут
            unsigned long start = millis();
            while (WiFi.status() != WL_CONNECTED && 
                   millis() - start < 10000) {
                delay(100);
            }
            
            if (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
                // Переключение в режим глубокого сна
                esp_sleep_enable_timer_wakeup(60 * 1000000); // 60s
                esp_deep_sleep_start();
            }
        }
    }
    
    void maintainConnection() {
        if (millis() - last_check > CHECK_INTERVAL) {
            if (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
                smartConnect();
            }
            last_check = millis();
        }
    }
};

// Ядро системы интеллектуального принятия решений
class IntelligentRoutingEngine {
private:
    float complexity_threshold = 0.3;
    bool network_available = true;
    float battery_level = 1.0;
    
public:
    enum ProcessingMode {
        LOCAL_ONLY,     // Полностью локальная обработка
        CLOUD_ASSIST,   // Облачная помощь
        CLOUD_ONLY      // Только облачная обработка
    };
    
    ProcessingMode decideProcessing(const std::string& user_input) {
        // 1. Оценка сложности команды
        float complexity = analyzeComplexity(user_input);
        
        // 2. Проверка состояния сети
        network_available = checkNetworkStatus();
        
        // 3. Мониторинг батареи
        battery_level = getBatteryLevel();
        
        // 4. Логика принятия решений
        if (complexity < complexity_threshold && battery_level > 0.2) {
            return LOCAL_ONLY;
        } else if (network_available && complexity > 0.7) {
            return CLOUD_ONLY;
        } else {
            return CLOUD_ASSIST;
        }
    }
    
private:
    float analyzeComplexity(const std::string& text) {
        // Простой анализ сложности
        float score = 0.0;
        
        // Проверка ключевых слов
        if (text.find("объясни") != std::string::npos ||
            text.find("почему") != std::string::npos) {
            score += 0.4;
        }
        
        // Длина предложения
        score += std::min(text.length() / 100.0f, 0.3f);
        
        // Математические выражения
        if (text.find_first_of("+-*/=") != std::string::npos) {
            score += 0.3;
        }
        
        return std::min(score, 1.0f);
    }
};

# Пример интеграции многоязычного AI
multilingual_responses = {
    "中文": "小智AI已将客厅温度调至26度，灯光已开启",
    "English": "XiaoZhi AI has set living room to 26°C, lights turned on", 
    "Русский": "XiaoZhi AI установил температуру в гостиной 26°C, свет включен",
    "日本語": "XiaoZhi AIがリビングを26度に設定、照明をオンにしました"
}

async def multilingual_response(command: str, language: str):
    # DeepSeek обрабатывает команду
    result = await deepseek_client.process(
        command=command,
        language=language,
        context="smart_home_control"
    )
    
    # Возврат локализованного ответа
    return multilingual_responses.get(language, result)

# Установка среды разработки ESP-IDF
git clone --recursive https://github.com/espressif/esp-idf.git
cd esp-idf && ./install.sh esp32s3
source ./export.sh

# Получение исходного кода прошивки XiaoZhi AI
git clone https://github.com/xiaozhidev/xiaozhi-firmware.git
cd xiaozhi-firmware

// Конфигурация в main/config.h
#define DEEPSEEK_API_KEY "your_deepseek_api_key"
#define DEEPSEEK_API_ENDPOINT "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

// Конфигурация стратегии AI вывода
#define LOCAL_INFERENCE_THRESHOLD 0.3f
#define CLOUD_INFERENCE_TIMEOUT 5000  // 5 секунд таймаут
#define ENABLE_HYBRID_MODE true

// Управление интеллектуальным пулом памяти
class SmartMemoryManager {
private:
    uint8_t* ai_memory_pool;
    size_t pool_size = 64 * 1024;  // 64KB выделенный пул для AI
    
public:
    void* allocateForAI(size_t size) {
        // Проверка доступности памяти
        if (esp_get_free_heap_size() < CRITICAL_HEAP_SIZE) {
            performEmergencyCleanup();
        }
        
        // Выделение памяти SPIRAM для AI операций
        return heap_caps_malloc(size, MALLOC_CAP_SPIRAM);
    }
    
    void optimizeForInference() {
        // Приостановка некритических задач
        suspendNonCriticalTasks();
        
        // Освобождение буферной памяти
        clearAudioBuffers();
        clearNetworkBuffers();
        
        // Сборка мусора
        esp_system_get_free_heap_size();
    }
};