feat(llm): horoskop powstaje zawsze — kontynuacja, okna kontekstu, budzet max

PRZYCZYNA PUSTYCH ODPOWIEDZI NA ANTHROPICU (potwierdzona w dokumentacji API):
domyslnym modelem byl `claude-sonnet-5`, ktory przy POMINIETYM parametrze
`thinking` wlacza myslenie adaptacyjne, a `thinking.display` domyslnie jest
"omitted". Tokeny myslenia licza sie do max_tokens, wiec przy LLM_MAX_TOKENS=2000
cala tura wychodzila jako bloki `thinking` z pustym tekstem — parser filtrowal
type=="text" i zwracal pusty string. Opus 4.8 bez `thinking` nie mysli, wiec tam
objaw by nie wystapil.

Gwarancja niepustej odpowiedzi (wszyscy trzej dostawcy):
- generate() to teraz PETLA, nie pojedynczy strzal: tura -> jesli urwana na
  limicie, dopisz ture „kontynuuj" w tej samej rozmowie i sklej tekst,
- tura zlozona z samego myslenia traktowana jak urwana (nie jak pustka),
- pusta i NIE urwana -> jedna proba z podpowiedzia, dopiero potem blad,
- kontynuacja konczy sie tura UZYTKOWNIKA — Claude odrzuca prefill asystenta (400),
- `thinking` konfigurowany JAWNIE (adaptive + effort=high; ANTHROPIC_THINKING=off).

Okna kontekstu i rezerwa na odpowiedz (app/llm/limits.py):
- tabela okien/limitow wyjscia per model + nadpisanie z ENV,
- plan() liczy okno odpowiedzi jako okno - prompt - margines i NIGDY nie oddaje
  calego kontekstu promptowi,
- Anthropic liczy tokeny DOKLADNIE (/v1/messages/count_tokens), reszta szacuje,
- >90 tys. tokenow promptu -> ostrzezenie, ale wyslanie NADAL mozliwe i z pelnym
  oknem odpowiedzi.

UI: suwak budzetu rozszerzony o „bardzo obszerny" i „maksymalny kontekst modelu"
(liczony z okna wybranego modelu po odjeciu rezerwy); przy wyniku widac plan
tokenow, liczbe tur i ostrzezenia.

Domyslny model Anthropic: claude-opus-4-8.

Testy: 170 passed / 1 skipped (logika) + 15 (prezentacja). Nowe testy pokrywaja
sklejanie kontynuacji, brak prefillu asystenta, ture z samego myslenia, rezerwe
na odpowiedz i prog ostrzezenia. Zweryfikowane e2e na atrapie Anthropica
odtwarzajacej zgloszony objaw: 3 tury, obie czesci tekstu obecne.

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

services/presentation/app/clients/logic_client.py

@@ -69,11 +69,15 @@ 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,
     ) -> dict[str, Any]:
-        """Gotowy prompt do LLM z wyliczeń (LOG-29/30) — woła logic /chart/prompt."""
+        """Gotowy prompt do LLM z wyliczeń (LOG-29/30) — woła logic /chart/prompt.
+
+        `provider` jest potrzebny dla budżetu „maksymalny kontekst modelu": limit
+        znaków zależy wtedy od okna kontekstu konkretnego modelu."""
         payload: dict[str, Any] = {
             "profile": profile, "when_utc": when_utc_iso,
-            "lat": lat, "lon": lon, "budget": budget,
+            "lat": lat, "lon": lon, "budget": budget, "provider": provider,
         }
         if from_date and to_date:
             payload["from_date"], payload["to_date"] = from_date, to_date

services/presentation/app/main.py

@@ -142,6 +142,7 @@ def interpret_run(
         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,
             )
         elif action == "horoscope":
             ctx["prompt_result"] = logic.horoscope(
@@ -191,6 +192,7 @@ 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,
             )
         elif action == "horoscope":
             ctx["prompt_result"] = logic.horoscope(

services/presentation/app/templates/_prompt_block.html

@@ -7,6 +7,8 @@
       <option value="concise" {{ 'selected' if pb == 'concise' else '' }}>zwięzły (~4 tys. znaków)</option>
       <option value="medium" {{ 'selected' if pb == 'medium' else '' }}>średni (~12 tys.)</option>
       <option value="extensive" {{ 'selected' if pb == 'extensive' else '' }}>obszerny (~30 tys.)</option>
+      <option value="huge" {{ 'selected' if pb == 'huge' else '' }}>bardzo obszerny (~120 tys.)</option>
+      <option value="max" {{ 'selected' if pb == 'max' else '' }}>maksymalny kontekst modelu</option>
     </select>
   </label>
   <label>Model
@@ -51,6 +53,23 @@
     </p>
   {% endif %}
 
+  {% if prompt_result.warnings %}
+    {% for w in prompt_result.warnings %}
+      <p class="muted small"><strong>Uwaga:</strong> {{ w }}</p>
+    {% endfor %}
+  {% endif %}
+
+  {% if prompt_result.token_plan %}
+    {% set tp = prompt_result.token_plan %}
+    <p class="muted small">
+      Tokeny: prompt {{ tp.prompt_tokens }} · okno modelu {{ tp.context_window }} ·
+      zarezerwowane na odpowiedź {{ tp.max_output }}
+      {% if prompt_result.usage and prompt_result.usage.turns and prompt_result.usage.turns > 1 %}
+        · odpowiedź złożona z {{ prompt_result.usage.turns }} tur (model dokańczał urwany tekst)
+      {% endif %}
+    </p>
+  {% endif %}
+
   {% if prompt_result.llm_error %}
     <div class="error">
       Nie udało się napisać horoskopu: {{ prompt_result.llm_error }}<br>