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/presentation/app/main.py

@@ -39,6 +39,15 @@ def _build_utc(date: str, time: str, tz_offset: float) -> tuple[str, str]:
     return utc.isoformat(), label
 
 
+def _llm_catalog() -> dict:
+    """Podpowiedzi modeli dla pola wyboru. Awaria logiki nie może wywrócić strony —
+    pole modelu jest tekstowe, więc bez katalogu nadal da się wpisać model ręcznie."""
+    try:
+        return logic.llm_models()
+    except httpx.HTTPError:
+        return {"providers": {}, "defaults": {}}
+
+
 def _logic_error(e: Exception) -> str:
     if isinstance(e, httpx.HTTPStatusError) and e.response.status_code == 404:
         return (
@@ -53,7 +62,8 @@ def _logic_error(e: Exception) -> str:
 def chart_form(request: Request):
     return templates.TemplateResponse(
         request, "chart.html",
-        {"result": None, "form": default_form(), "location_label": DEFAULT_LOCATION_LABEL},
+        {"result": None, "form": default_form(), "location_label": DEFAULT_LOCATION_LABEL,
+         "llm_catalog": _llm_catalog()},
     )
 
 
@@ -115,7 +125,8 @@ def significators_search(
 def interpret_form(request: Request):
     return templates.TemplateResponse(
         request, "interpret.html",
-        {"result": None, "form": default_form(), "location_label": DEFAULT_LOCATION_LABEL},
+        {"result": None, "form": default_form(), "location_label": DEFAULT_LOCATION_LABEL,
+         "llm_catalog": _llm_catalog()},
     )
 
 
@@ -131,23 +142,25 @@ def interpret_run(
     action: str = Form("report"),
     prompt_budget: str = Form("medium"),
     llm_provider: str = Form("local"),
+    llm_model: str = Form(""),
 ):
     form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset,
             "lat": lat, "lon": lon, "group": group, "prompt_budget": prompt_budget,
-            "llm_provider": llm_provider}
-    ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
+            "llm_provider": llm_provider, "llm_model": llm_model}
+    ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None,
+                 "llm_catalog": _llm_catalog()}
     try:
         iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
         ctx["moment"] = label
         if action == "prompt":
             ctx["prompt_result"] = logic.prompt(
                 profile="natal", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon, budget=prompt_budget,
-                provider=llm_provider,
+                provider=llm_provider, model=llm_model,
             )
         elif action == "horoscope":
             ctx["prompt_result"] = logic.horoscope(
                 profile="natal", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
-                budget=prompt_budget, provider=llm_provider,
+                budget=prompt_budget, provider=llm_provider, model=llm_model,
             )
         else:
             ctx["result"] = logic.report(when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon, group=group)
@@ -163,7 +176,8 @@ def interpret_run(
 def timeline_form(request: Request):
     return templates.TemplateResponse(
         request, "timeline.html",
-        {"result": None, "form": default_form(), "location_label": DEFAULT_LOCATION_LABEL},
+        {"result": None, "form": default_form(), "location_label": DEFAULT_LOCATION_LABEL,
+         "llm_catalog": _llm_catalog()},
     )
 
 
@@ -180,11 +194,13 @@ def timeline_run(
     action: str = Form("timeline"),
     prompt_budget: str = Form("medium"),
     llm_provider: str = Form("local"),
+    llm_model: str = Form(""),
 ):
     form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset, "lat": lat, "lon": lon,
             "from_date": from_date, "to_date": to_date, "prompt_budget": prompt_budget,
-            "llm_provider": llm_provider}
-    ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
+            "llm_provider": llm_provider, "llm_model": llm_model}
+    ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None,
+                 "llm_catalog": _llm_catalog()}
     try:
         iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
         ctx["moment"] = label
@@ -192,12 +208,12 @@ def timeline_run(
             ctx["prompt_result"] = logic.prompt(
                 profile="period", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
                 budget=prompt_budget, from_date=from_date, to_date=to_date,
-                provider=llm_provider,
+                provider=llm_provider, model=llm_model,
             )
         elif action == "horoscope":
             ctx["prompt_result"] = logic.horoscope(
                 profile="period", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
-                budget=prompt_budget, provider=llm_provider,
+                budget=prompt_budget, provider=llm_provider, model=llm_model,
                 from_date=from_date, to_date=to_date,
             )
         else: