feat(ui): interaktywny wybor modelu u dostawcy

Uzytkownik wybiera nie tylko dostawce, ale konkretny model — Fable czy Opus
u Anthropica, gpt-4o-mini czy gpt-5 u OpenAI, cokolwiek ma pobrane lokalnie.

- app/llm/catalog.py: podpowiedzi modeli per dostawca wraz z oknem kontekstu,
  nadpisywalne przez <DOSTAWCA>_MODELS; GET /llm/models wystawia je dla UI.
- Pole modelu w UI jest TEKSTOWE z datalista, nie zamknietym <select> — konto
  moze miec dostep do modeli, o ktorych kod nie wie, a nowe wychodza szybciej,
  niz aktualizuje sie katalog. Puste pole = model domyslny dostawcy.
- static/models.js: zmiana dostawcy przelacza podpowiedzi, podmienia placeholder
  na model domyslny i pokazuje okno kontekstu wybranego modelu.
- build_provider(name, model) — model z zadania wygrywa nad konfiguracja.

WAZNE (znalezione przy tescie e2e): liczenie budzetu „maksymalny kontekst modelu"
szlo przez build_provider(), ktory WYMAGA klucza API — bez klucza budzet cicho
spadal do wartosci zapasowej i byl identyczny dla wszystkich modeli Anthropic.
Budzet zalezy wylacznie od okna kontekstu, wiec doszlo resolve_model(), ktore
rozwiazuje nazwe modelu bez budowania dostawcy. Teraz budzet realnie sie rozni:
Opus/Fable 3,48 mln znakow, Haiku 536 tys., gpt-4o-mini 438 tys., llama3.1 8 tys.

Pewnosc danych w katalogu: modele Anthropic pochodza z oficjalnej dokumentacji
API (okna i limity zgodne z limits.py); modele OpenAI to podpowiedzi, ktorych
nie weryfikowalem; lokalne zaleza od tego, co masz pobrane.

Testy: 174 passed / 1 skipped (logika) + 17 (prezentacja). Nowy test strukturalny
pilnuje, ze KAZDE wywolanie w dol niesie wybrany model i dostawce — dokladnie ta
klasa bledu zlapala brakujacy parametr przy horoskopie okresowym.
Zweryfikowane w przegladarce: przelaczanie dostawcy podmienia liste modeli.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

services/logic/app/llm/catalog.py

@@ -0,0 +1,75 @@
+"""Katalog modeli do wyboru w UI (LOG-31).
+
+To są **podpowiedzi**, nie zamknięta lista. Pole modelu w UI jest tekstowe z
+datalistą, więc można wpisać dowolny identyfikator — konto może mieć dostęp do
+modeli, których tu nie ma, a nowe wychodzą szybciej, niż aktualizuje się kod.
+Puste pole = model domyślny dostawcy.
+
+Uwaga o pewności danych:
+  * modele **Anthropic** pochodzą z oficjalnej dokumentacji API (okna kontekstu
+    i limity wyjścia zgadzają się z `app/llm/limits.py`);
+  * modele **OpenAI** to podpowiedzi — nie weryfikowałem ich katalogu, więc
+    traktuj je jako wygodę, a nie źródło prawdy;
+  * modele **lokalne** zależą wyłącznie od tego, co masz pobrane w Ollamie/vLLM.
+
+Katalog można nadpisać/rozszerzyć zmienną `<DOSTAWCA>_MODELS` (lista po przecinku),
+np. `OPENAI_MODELS="gpt-5,gpt-4o"`.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import os
+
+from app.llm.limits import limits_for
+
+# dostawca -> [(id modelu, krótki opis dla człowieka)]
+_CATALOG: dict[str, list[tuple[str, str]]] = {
+    "anthropic": [
+        ("claude-opus-4-8", "Opus 4.8 — domyślny, bardzo zdolny, 1M kontekstu"),
+        ("claude-fable-5", "Fable 5 — najbardziej zdolny, do najtrudniejszych zadań"),
+        ("claude-sonnet-5", "Sonnet 5 — szybszy i tańszy, jakość blisko Opusa"),
+        ("claude-opus-4-7", "Opus 4.7 — poprzednia generacja Opusa"),
+        ("claude-haiku-4-5", "Haiku 4.5 — najszybszy i najtańszy, mniejsze okno"),
+    ],
+    "openai": [
+        ("gpt-4o-mini", "GPT-4o mini — tani i szybki"),
+        ("gpt-4o", "GPT-4o"),
+        ("gpt-5", "GPT-5 — jeśli Twoje konto ma dostęp"),
+        ("gpt-4.1", "GPT-4.1"),
+        ("gpt-4.1-mini", "GPT-4.1 mini"),
+    ],
+    "local": [
+        ("llama3.1:8b", "Llama 3.1 8B"),
+        ("llama3.2", "Llama 3.2"),
+        ("qwen2.5", "Qwen 2.5 — większe okno kontekstu"),
+        ("mistral", "Mistral"),
+    ],
+}
+
+
+def models_for(provider: str) -> list[dict]:
+    """Podpowiedzi modeli dla dostawcy, wraz z oknem kontekstu.
+
+    Okno kontekstu podajemy, bo wprost przekłada się na opcję „maksymalny
+    kontekst modelu" — użytkownik widzi, na ile budżetu promptu może liczyć.
+    """
+    override = os.getenv(f"{provider.upper()}_MODELS", "").strip()
+    if override:
+        entries = [(m.strip(), "") for m in override.split(",") if m.strip()]
+    else:
+        entries = _CATALOG.get(provider, [])
+
+    out = []
+    for model_id, label in entries:
+        context_window, max_output = limits_for(provider, model_id)
+        out.append({
+            "id": model_id,
+            "label": label or model_id,
+            "context_window": context_window,
+            "max_output": max_output,
+        })
+    return out
+
+
+def catalog() -> dict[str, list[dict]]:
+    """Pełny katalog dla UI — jedno żądanie zamiast trzech."""
+    return {provider: models_for(provider) for provider in ("local", "anthropic", "openai")}

services/logic/app/llm/factory.py

@@ -82,12 +82,27 @@ def setting(provider: str, suffix: str, fallback: str = "") -> str:
     return fallback
 
 
-def build_provider(name: str | None = None) -> LLMProvider:
+def resolve_model(name: str | None = None, model: str | None = None) -> tuple[str, str]:
+    """(dostawca, model) BEZ budowania dostawcy — czyli bez wymogu klucza API.
+
+    Rozmiar budżetu promptu zależy tylko od okna kontekstu modelu, więc nie może
+    zależeć od tego, czy klucz jest już skonfigurowany.
+    """
+    provider = (name or default_provider_name()).lower()
+    if provider not in PROVIDERS:
+        provider = default_provider_name()
+    chosen = (model or "").strip() or setting(provider, "MODEL", _DEFAULT_MODEL[provider])
+    return provider, chosen
+
+
+def build_provider(name: str | None = None, model: str | None = None) -> LLMProvider:
+    """Dostawca modelu. `model` z żądania wygrywa nad konfiguracją — użytkownik
+    wybiera model w UI, a konfiguracja podaje tylko wartość domyślną."""
     name = (name or default_provider_name()).lower()
     if name not in PROVIDERS:
         raise LLMError(f"Nieznany dostawca LLM: {name!r} (dostępne: {', '.join(PROVIDERS)})")
 
-    model = setting(name, "MODEL", _DEFAULT_MODEL[name])
+    model = (model or "").strip() or setting(name, "MODEL", _DEFAULT_MODEL[name])
     base_url = setting(name, "BASE_URL", _DEFAULT_URL[name])
     api_key = setting(name, "API_KEY")