/**
 * vision-ocr.ts
 *
 * 非多模态主模型的图片预处理服务。
 *
 * 流程：
 *   1. 借用 opencode 已配置的多模态 model（见 VISION_OCR_MODEL）
 *   2. 创建临时 session（复用调用方 workspace/directory）
 *   3. 发送图片 + 引导提示词（VISION_OCR_PROMPT），指定 model override
 *   4. 提取 assistant 回复中所有 text part，拼接为 OCR/描述文本
 *   5. 删除临时 session（OCR 无需保留历史）
 *
 * 任何阶段失败均返回 null，调用方据此回退到 "直发图片" 原路径。
 */
/**
 * OCR 单张图片的请求参数。
 */
export interface OcrImageRequest {
    /** 图片内容（dataURL，如 `data:image/png;base64,...`） */
    imageDataUrl: string;
    /** 图片 MIME 类型，如 `image/png` */
    mime: string;
    /** 原始文件名（用于日志和提示词） */
    filename: string;
    /** 来源消息的 workspace 目录；用于临时 session 的上下文对齐 */
    directory?: string;
    /** 单次调用超时（毫秒）。默认 60s，GLM-4.5V 等 vision 模型在大图场景耗时可能接近 30s */
    timeoutMs?: number;
}
/**
 * 通过 opencode 内的多模态 model 对图片做 OCR / 内容描述。
 *
 * @returns 成功时返回描述文本；任何失败 / 降级场景返回 `null`
 */
export declare function ocrImageViaOpencode(req: OcrImageRequest): Promise<string | null>;
/**
 * 聊天 / API 层共享的 Part 形态（文本 + 文件）。
 *
 * 所有平台 handler 已在用 `{type:'file'|'text', ...}` 的结构，这里做最小公共定义，
 * 便于 `preprocessVisionParts` 在调度端（而非每个 handler）统一处理非多模态主模型的
 * 图片回退。
 */
export type VisionPart = {
    type: 'text';
    text: string;
} | {
    type: 'file';
    mime: string;
    url: string;
    filename?: string;
};
/**
 * 预处理 parts：主模型不支持 image 输入时，把每张图片交给 opencode 内配置的多模态
 * model 做 OCR，用文本 part 替换原图片 file part；否则原样透传。
 *
 * 触发条件（全部满足才走 OCR）：
 *   - parts 中至少一个 `file` part 的 `mime` 以 `image/` 开头
 *   - `visionPreprocessConfig.enabled === true` 且已配置 OCR 副模型
 *   - 传入了 providerId / modelId，且 `getModelCapabilities().input.image === false`
 *     （能力嗅探返回 null / 未提供 ids → 乐观假设支持图片，不做 OCR）
 *
 * OCR 失败 / 异常：按议题 #54 约定降级为"直发原图"，保持与现有行为一致。
 *
 * @param parts  已构建好的 parts 数组（经过上传/下载/解码后的 file dataURL）
 * @param ctx    主模型 + 会话工作区上下文
 * @param tag    日志前缀（如 `'飞书'` / `'Chat API'`），便于排查
 */
export declare function preprocessVisionParts(parts: VisionPart[], ctx: {
    providerId?: string;
    modelId?: string;
    directory?: string;
}, tag?: string): Promise<VisionPart[]>;
//# sourceMappingURL=vision-ocr.d.ts.map