feat(ui): interaktywny wybor modelu u dostawcy
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Successful in 11m14s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (pull_request) Successful in 10m19s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Successful in 46s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Successful in 27s
build / build (push) Successful in 1m18s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 11m45s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (push) Successful in 10m2s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Successful in 36s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 23s

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>
This commit was merged in pull request #18.
This commit is contained in:
2026-07-22 19:06:31 +02:00
parent f33cdc88f4
commit 163ace4283
11 changed files with 312 additions and 26 deletions
@@ -69,7 +69,7 @@ class LogicClient:
def prompt(
self, profile: str, when_utc_iso: str, lat: float, lon: float,
budget: str = "medium", from_date: str | None = None, to_date: str | None = None,
provider: str | None = None,
provider: str | None = None, model: str | None = None,
) -> dict[str, Any]:
"""Gotowy prompt do LLM z wyliczeń (LOG-29/30) — woła logic /chart/prompt.
@@ -78,6 +78,7 @@ class LogicClient:
payload: dict[str, Any] = {
"profile": profile, "when_utc": when_utc_iso,
"lat": lat, "lon": lon, "budget": budget, "provider": provider,
"model": model,
}
if from_date and to_date:
payload["from_date"], payload["to_date"] = from_date, to_date
@@ -88,7 +89,7 @@ class LogicClient:
def horoscope(
self, profile: str, when_utc_iso: str, lat: float, lon: float,
budget: str = "medium", provider: str | None = None,
budget: str = "medium", provider: str | None = None, model: str | None = None,
from_date: str | None = None, to_date: str | None = None,
) -> dict[str, Any]:
"""Napisany horoskop (LOG-31) — woła logic /chart/horoscope.
@@ -101,6 +102,8 @@ class LogicClient:
}
if provider:
payload["provider"] = provider
if model:
payload["model"] = model
if from_date and to_date:
payload["from_date"], payload["to_date"] = from_date, to_date
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 300.0)) as client:
@@ -108,6 +111,13 @@ class LogicClient:
r.raise_for_status()
return r.json()
def llm_models(self) -> dict[str, Any]:
"""Katalog modeli per dostawca (podpowiedzi do pola wyboru w UI)."""
with httpx.Client(timeout=settings.http_timeout) as client:
r = client.get(f"{self.base_url}/llm/models", headers=_auth_headers())
r.raise_for_status()
return r.json()
def timeline(
self, when_utc_iso: str, lat: float, lon: float,
from_date: str, to_date: str, interpret: bool = True,