feat(ui): interaktywny wybor modelu u dostawcy
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 11m48s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (push) Successful in 9m52s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Successful in 35s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 20s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Successful in 14m4s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (pull_request) Successful in 9m56s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Successful in 35s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Successful in 21s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 11m48s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (push) Successful in 9m52s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Successful in 35s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 20s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Successful in 14m4s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (pull_request) Successful in 9m56s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Successful in 35s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Successful in 21s
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 is contained in:
@@ -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,
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user