feat: OpenRouter-Backend + Modell-Dropdown im Leitstand, Live-Log fuer Dauer/Tokens/Kosten

Zweites Kategorisierungs-Backend neben Ollama (pipe/categorize.py), fuer
Vergleichstests mit staerkeren Cloud-Modellen. Umschaltbar per Dropdown oben
rechts im Leitstand (pipe/modellwahl.py, geteilte telefon/modell.json) - der
laufende Watcher braucht dafuer keinen Neustart, die Auswahl wird bei jedem
Anruf frisch gelesen.

Jede Kategorisierung loggt jetzt Backend/Modell/Dauer/Tokens/Kosten mit ins
Leitstand-Verlauf (protokoll.schreibe), nicht nur versteckt in meta.json.

Testergebnis (Nemotron ueber OpenRouter, :free-Tier): stark schwankende
Latenz (8,5s bis 80s je nach Modell/Auslastung), einmal 502 "temporarily
overloaded" - :free-Modelle sind fuer spaeter geplanten Echtzeit-Dialog
ungeeignet, dafuer braucht es ein bezahltes/dediziertes Tier.

telefon/modell.json ist Laufzeit-Zustand, kein Quellcode - neu ignoriert.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_015vtvcyNkapuDh583643hNs

.env.example

@@ -12,9 +12,16 @@ WHISPER_THREADS=8
 WHISPER_MODELL=medium
 WHISPER_COMPUTE=int8
 
-# --- Kategorisierung (Ollama, lokal) ---
+# --- Kategorisierung ---
+# Backend: "ollama" (Default, lokal) oder "openrouter" (Cloud, nur zum Testen
+# ob ein staerkeres Modell besser extrahiert - Transkript verlaesst dabei den
+# Rechner, nicht im Praxisbetrieb einsetzen).
+KATEGORISIERUNG_BACKEND=ollama
 OLLAMA_URL=http://127.0.0.1:11434
 OLLAMA_MODELL=qwen3:8b
+# Nur fuer KATEGORISIERUNG_BACKEND=openrouter:
+OPENROUTER_KEY=
+OPENROUTER_MODELL=
 
 # --- Nextcloud (leer lassen = nur lokale Ablage) ---
 NEXTCLOUD_URL=

.gitignore

@@ -12,3 +12,5 @@ __pycache__/
 /telefon/ansage.wav
 /telefon/verlauf.log
 /telefon/*.log
+# Laufzeit-Zustand (aktive Modell-Auswahl aus dem Leitstand-Dropdown), kein Quellcode
+/telefon/modell.json

pipe/categorize.py

@@ -1,17 +1,20 @@
-"""Kategorisierung: Transkript -> strukturierte Felder (Ollama/Qwen, lokal).
+"""Kategorisierung: Transkript -> strukturierte Felder.
 
-Nutzt den Chat-Endpunkt von Ollama mit erzwungenem JSON-Schema. Denk-Tokens des
-Modells landen separat im "thinking"-Feld und werden ignoriert; zurück kommt
-reines JSON.
+Zwei Backends (Auswahl siehe pipe.modellwahl):
+  - "ollama"     (Default): lokal, erzwungenes JSON-Schema, Denk-Tokens landen
+                 separat im "thinking"-Feld und werden ignoriert.
+  - "openrouter": Cloud, zum Testen ob ein staerkeres Modell besser extrahiert.
+                 Transkript verlaesst dabei den Rechner - nur zum Testen.
 """
 from __future__ import annotations
 
 import json
+import time
 import urllib.error
 import urllib.request
 from functools import lru_cache
 
-from . import config
+from . import config, modellwahl
 
 KATEGORIEN = [
     "termin", "rezept", "ueberweisung", "befund",
@@ -51,13 +54,35 @@ class KategorisierungsFehler(RuntimeError):
     pass
 
 
-def kategorisiere(transkript: str) -> dict:
-    """Ordnet ein Transkript ein. Wirft KategorisierungsFehler bei Problemen."""
+def kategorisiere(transkript: str) -> tuple[dict, dict]:
+    """Ordnet ein Transkript ein. Wirft KategorisierungsFehler bei Problemen.
+
+    Gibt (auswertung, meta) zurueck - meta fuers Live-Log im Leitstand:
+    backend, modell, dauer_s, tokens, kosten_usd (letzteres nur OpenRouter,
+    bei :free-Modellen 0.0).
+
+    Backend + Modell kommen aus pipe.modellwahl (per Leitstand-Dropdown
+    umschaltbar, kein Neustart noetig) - Fallback ist config.py, wenn dort
+    keine Auswahl getroffen wurde.
+    """
     if not transkript.strip():
         raise KategorisierungsFehler("Leeres Transkript kann nicht kategorisiert werden.")
 
+    backend, modell = modellwahl.backend_und_modell()
+    start = time.monotonic()
+    if backend == "openrouter":
+        ergebnis, meta = _mit_openrouter(transkript, modell)
+    else:
+        ergebnis, meta = _mit_ollama(transkript, modell)
+    meta["backend"] = backend
+    meta["modell"] = modell
+    meta["dauer_s"] = round(time.monotonic() - start, 2)
+    return _bereinige(ergebnis), meta
+
+
+def _mit_ollama(transkript: str, modell: str) -> tuple[dict, dict]:
     anfrage = {
-        "model": config.OLLAMA_MODELL,
+        "model": modell,
         "messages": [
             {"role": "system", "content": _prompt()},
             {"role": "user", "content": f"Transkript der Sprachnachricht:\n\n{transkript}"},
@@ -85,12 +110,65 @@ def kategorisiere(transkript: str) -> dict:
     inhalt = roh.get("message", {}).get("content", "").strip()
     if not inhalt:
         raise KategorisierungsFehler("Ollama lieferte keine Antwort.")
+    # eval_count/prompt_eval_count sind Ollamas Token-Zaehler - kein Standard-
+    # OpenAI-Feldname, aber inhaltlich dasselbe (Antwort-/Prompt-Tokens).
+    tokens = roh.get("prompt_eval_count", 0) + roh.get("eval_count", 0) or None
     try:
-        ergebnis = json.loads(inhalt)
+        return json.loads(inhalt), {"tokens": tokens, "kosten_usd": None}
     except json.JSONDecodeError as fehler:
         raise KategorisierungsFehler(f"Antwort war kein gültiges JSON: {inhalt[:200]}") from fehler
 
-    return _bereinige(ergebnis)
+
+def _mit_openrouter(transkript: str, modell: str) -> tuple[dict, dict]:
+    if not config.OPENROUTER_KEY:
+        raise KategorisierungsFehler("OPENROUTER_KEY fehlt in .env.")
+
+    # OpenAI-kompatible Chat-API. json_object statt json_schema, weil nicht
+    # jedes ueber OpenRouter geroutete Modell striktes Schema unterstuetzt -
+    # der Systemprompt beschreibt die Felder bereits explizit in Prosa.
+    # usage.include=true ist eine OpenRouter-Erweiterung: liefert zusaetzlich
+    # die tatsaechlichen Kosten (USD) in der Antwort mit, nicht nur Tokens.
+    anfrage = {
+        "model": modell,
+        "messages": [
+            {"role": "system", "content": _prompt()},
+            {"role": "user", "content": f"Transkript der Sprachnachricht:\n\n{transkript}"},
+        ],
+        "temperature": 0,
+        "response_format": {"type": "json_object"},
+        "usage": {"include": True},
+    }
+    daten = json.dumps(anfrage).encode("utf-8")
+    req = urllib.request.Request(
+        "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
+        data=daten,
+        headers={
+            "Content-Type": "application/json",
+            "Authorization": f"Bearer {config.OPENROUTER_KEY}",
+        },
+        method="POST",
+    )
+    try:
+        with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as antwort:
+            roh = json.loads(antwort.read().decode("utf-8"))
+    except urllib.error.HTTPError as fehler:
+        detail = fehler.read().decode("utf-8", errors="replace")[:200]
+        raise KategorisierungsFehler(f"OpenRouter-Fehler {fehler.code}: {detail}") from fehler
+    except urllib.error.URLError as fehler:
+        raise KategorisierungsFehler(f"OpenRouter nicht erreichbar: {fehler}") from fehler
+
+    try:
+        inhalt = roh["choices"][0]["message"]["content"].strip()
+    except (KeyError, IndexError) as fehler:
+        raise KategorisierungsFehler(f"Unerwartete OpenRouter-Antwort: {roh}") from fehler
+    if not inhalt:
+        raise KategorisierungsFehler("OpenRouter lieferte keine Antwort.")
+    nutzung = roh.get("usage") or {}
+    meta = {"tokens": nutzung.get("total_tokens"), "kosten_usd": nutzung.get("cost")}
+    try:
+        return json.loads(inhalt), meta
+    except json.JSONDecodeError as fehler:
+        raise KategorisierungsFehler(f"Antwort war kein gültiges JSON: {inhalt[:200]}") from fehler
 
 
 def _bereinige(d: dict) -> dict:

pipe/config.py

@@ -66,9 +66,21 @@ WHISPER_PROMPT = os.environ.get(
 WHISPER_MODELL = os.environ.get("WHISPER_MODELL", "medium")
 WHISPER_COMPUTE = os.environ.get("WHISPER_COMPUTE", "int8")
 
-# --- Kategorisierung (Ollama, lokal) -----------------------------------------
+# --- Kategorisierung -----------------------------------------------------
+# Welches Modell aktiv ist, waehlt der Leitstand per Dropdown (pipe.modellwahl,
+# geteilte Zustandsdatei telefon/modell.json) - kein Neustart noetig. Hier nur
+# die Bausteine dafuer: Ollama-Zugang (lokal, Default-Auswahl) und der
+# OpenRouter-Zugang fuers Testen staerkerer Cloud-Modelle. Patientendaten
+# (Transkript) verlassen bei OpenRouter den Rechner - nur zu Testzwecken,
+# nicht im Praxisbetrieb.
 OLLAMA_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://127.0.0.1:11434")
 OLLAMA_MODELL = os.environ.get("OLLAMA_MODELL", "qwen3:8b")
+
+OPENROUTER_KEY = os.environ.get("OPENROUTER_KEY", "")
+# Optional: eigenes Testmodell zusaetzlich zu den zwei fest im Dropdown
+# hinterlegten (siehe pipe/modellwahl.py) - leer lassen wenn nicht gebraucht.
+OPENROUTER_MODELL = os.environ.get("OPENROUTER_MODELL", "")
+
 PROMPT_DATEI = WURZEL / "prompts" / os.environ.get(
     "PROMPT_DATEI", "categorize_de.txt"
 )

pipe/modellwahl.py

@@ -0,0 +1,63 @@
+"""Aktives Kategorisierungs-Modell - umschaltbar aus dem Leitstand (Dropdown
+oben rechts), ohne .env-Aenderung oder Neustart des Watchers.
+
+Der Watcher (pipe.watch, Langzeit-Prozess) und der Leitstand (pipe.server,
+eigener Prozess) laufen getrennt - die Auswahl wird deshalb in einer kleinen
+JSON-Datei geteilt, die categorize.py bei jedem Anruf frisch liest (kein
+Caching), damit eine Umschaltung sofort beim naechsten Anruf greift.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import json
+
+from . import config
+
+DATEI = config.TELEFON / "modell.json"
+
+# Feste, kuratierte Auswahl statt freier Eingabe - ein Tippfehler in einer
+# Modell-ID im Leitstand darf nicht den naechsten Anruf scheitern lassen.
+# "openrouter"-Eintraege sind zum Testen gedacht (Transkript verlaesst dabei
+# den Rechner) - nicht fuer den Praxisbetrieb.
+AUSWAHL = [
+    {"id": "ollama", "label": f"{config.OLLAMA_MODELL} (lokal)",
+     "backend": "ollama", "modell": config.OLLAMA_MODELL},
+    {"id": "or-ultra", "label": "Nemotron Ultra 550B (OpenRouter, Test)",
+     "backend": "openrouter", "modell": "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free"},
+    {"id": "or-lightning", "label": "Nemotron 3.5 Lightning (OpenRouter, Test)",
+     "backend": "openrouter", "modell": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free"},
+]
+# Optionaler vierter Eintrag zum schnellen Ausprobieren eines beliebigen
+# OpenRouter-Modells, ohne Code zu aendern - einfach OPENROUTER_MODELL in
+# .env setzen.
+if config.OPENROUTER_MODELL:
+    AUSWAHL.append({"id": "or-custom", "label": f"{config.OPENROUTER_MODELL} (OpenRouter, Test)",
+                     "backend": "openrouter", "modell": config.OPENROUTER_MODELL})
+_STANDARD = AUSWAHL[0]["id"]
+_NACH_ID = {e["id"]: e for e in AUSWAHL}
+
+
+def aktuelle_id() -> str:
+    """Liest die aktive Auswahl. Unbekanntes/Fehlendes gilt als Standard."""
+    try:
+        wert = json.loads(DATEI.read_text(encoding="utf-8")).get("id")
+    except Exception:
+        return _STANDARD
+    return wert if wert in _NACH_ID else _STANDARD
+
+
+def setze(kennung: str) -> bool:
+    """Schreibt die Auswahl. False, wenn die ID nicht vorgesehen ist."""
+    if kennung not in _NACH_ID:
+        return False
+    try:
+        DATEI.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        DATEI.write_text(json.dumps({"id": kennung}), encoding="utf-8")
+        return True
+    except Exception:
+        return False
+
+
+def backend_und_modell() -> tuple[str, str]:
+    """Backend + Modell-ID der aktiven Auswahl, fuer categorize.py."""
+    eintrag = _NACH_ID[aktuelle_id()]
+    return eintrag["backend"], eintrag["modell"]

pipe/process_call.py

@@ -29,7 +29,7 @@ def verarbeite(audio: str, anrufer_nummer: str | None = None,
 
     print("▸ Kategorisiere …")
     if t.text.strip():
-        auswertung = categorize.kategorisiere(t.text)
+        auswertung, meta = categorize.kategorisiere(t.text)
     else:
         # Kein Text erkannt: Anrufer hat nach dem Signalton nicht gesprochen
         # oder sofort aufgelegt (oder eine bekannte Whisper-Halluzination
@@ -46,13 +46,26 @@ def verarbeite(audio: str, anrufer_nummer: str | None = None,
                              "aufgelegt.",
             "stichworte": [],
         }
-    print(f"  Kategorie: {auswertung['kategorie']} · Dringlichkeit: {auswertung['dringlichkeit']}")
+        meta = {"backend": "-", "modell": "-", "dauer_s": 0.0, "tokens": None, "kosten_usd": None}
+    print(f"  Kategorie: {auswertung['kategorie']} · Dringlichkeit: {auswertung['dringlichkeit']}"
+          f" ({meta['modell']}, {meta['dauer_s']}s)")
+
+    # Dauer/Tokens/Kosten mit ins Live-Log (Leitstand-Verlauf), nicht nur in
+    # den JSON-Feldern versteckt - fuer den Modell-Vergleich (Dropdown oben
+    # rechts) muss man das sofort sehen, ohne meta.json aufzuklappen.
+    zusatz = f"{meta['dauer_s']}s"
+    if meta.get("tokens"):
+        zusatz += f" · {meta['tokens']} Tok"
+    if meta.get("kosten_usd"):
+        zusatz += f" · ${meta['kosten_usd']:.4f}"
     protokoll.schreibe(
         "notfall" if auswertung["dringlichkeit"] == "notfall" else "anruf",
         f"{auswertung['kategorie']} · {auswertung['dringlichkeit']}"
-        + (f" · {auswertung['anrufer_name']}" if auswertung.get("anrufer_name") else ""),
+        + (f" · {auswertung['anrufer_name']}" if auswertung.get("anrufer_name") else "")
+        + f" ({meta['modell']}, {zusatz})",
         nummer=anrufer_nummer, kategorie=auswertung["kategorie"],
-        dringlichkeit=auswertung["dringlichkeit"])
+        dringlichkeit=auswertung["dringlichkeit"], modell=meta["modell"],
+        dauer_s=meta["dauer_s"], tokens=meta.get("tokens"), kosten_usd=meta.get("kosten_usd"))
 
     bekannter_kontakt = kontakte.nachschlagen(anrufer_nummer)
     if bekannter_kontakt:

pipe/server.py

@@ -23,7 +23,7 @@ from http.server import BaseHTTPRequestHandler, ThreadingHTTPServer
 from pathlib import Path
 from urllib.parse import unquote, urlparse
 
-from . import config, dashboard, protokoll, stapel, store
+from . import config, dashboard, modellwahl, protokoll, stapel, store
 
 # Statusabfragen sind teuer (Netz, Unterprozesse) - kurz zwischenspeichern,
 # damit haeufiges Nachfragen den Rechner nicht belastet.
@@ -277,6 +277,8 @@ class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
             self._json({"stapel": stapel.erlaubt(), "anrufe": anrufe()})
         elif pfad == "/api/verlauf":
             self._json(verlauf(150))
+        elif pfad == "/api/modell":
+            self._json({"aktuell": modellwahl.aktuelle_id(), "optionen": modellwahl.AUSWAHL})
         elif pfad.startswith("/audio/"):
             self._audio(pfad[len("/audio/"):])
         else:
@@ -292,6 +294,19 @@ class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
             protokoll.schreibe("archiv", f"{anzahl} Anruf(e) archiviert (simuliert)", anzahl=anzahl)
             self._json({"ok": True, "anzahl": anzahl, "simuliert": True})
             return
+        if pfad == "/api/modell":
+            try:
+                laenge = int(self.headers.get("Content-Length") or 0)
+                kennung = json.loads(self.rfile.read(min(laenge, 10_000)).decode("utf-8"))["id"]
+            except Exception:
+                self._json({"ok": False, "fehler": "ungültige Anfrage"})
+                return
+            if not modellwahl.setze(kennung):
+                self._json({"ok": False, "fehler": f"unbekanntes Modell: {kennung}"})
+                return
+            protokoll.schreibe("system", f"Kategorisierungs-Modell → {kennung}")
+            self._json({"ok": True})
+            return
         if pfad != "/api/stapel":
             self._sende(b"nicht gefunden", "text/plain; charset=utf-8", 404)
             return
@@ -386,6 +401,8 @@ font:15px/1.5 -apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif}
 header{display:flex;align-items:baseline;gap:12px;flex-wrap:wrap;margin-bottom:12px}
 h1{font-size:19px;margin:0}
 .stand{color:var(--muted);font-size:13px;font-variant-numeric:tabular-nums;margin-left:auto}
+.modell-select{background:var(--karte);border:1px solid var(--rand);color:var(--fg);border-radius:8px;
+padding:6px 10px;font-size:13px;font-family:inherit;cursor:pointer;max-width:280px}
 .dienste{display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(180px,1fr));gap:9px}
 .dienst{background:var(--karte);border:1px solid var(--rand);border-radius:9px;padding:9px 11px;
 display:flex;align-items:center;gap:9px}
@@ -471,7 +488,9 @@ color:var(--gut);border-radius:999px;padding:1px 8px;font-size:11px;font-weight:
 <header><h1>Anruf-Leitstand</h1>
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-<span class="stand" id="stand">…</span></header>
+<span class="stand" id="stand">…</span>
+<select class="modell-select" id="modellSelect" title="Kategorisierungs-Modell fuer neue Anrufe - Aenderung greift sofort, kein Neustart noetig"></select>
+</header>
 <div id="verlauf"></div>
 <div id="hinweise"></div>
 <div class="notfall-banner" id="notfallBanner">🚨 <span id="notfallText"></span></div>
@@ -665,6 +684,24 @@ function sicherSetzen(an){
 try{sicherSetzen(localStorage.getItem('sicherModus')==='1')}catch(e){}
 sicherBtn.onclick=()=>sicherSetzen(!document.body.classList.contains('sicher'));
 
+// Kategorisierungs-Modell (Dropdown oben rechts) - Wechsel greift sofort
+// beim naechsten Anruf, kein Neustart des Watchers noetig (siehe
+// pipe/modellwahl.py, geteilte Zustandsdatei).
+async function modellLaden(){
+  const d=await hole('/api/modell'); if(!d)return;
+  const sel=document.getElementById('modellSelect');
+  sel.innerHTML=d.optionen.map(o=>
+    `<option value="${esc(o.id)}"${o.id===d.aktuell?' selected':''}>${esc(o.label)}</option>`).join('');
+}
+document.getElementById('modellSelect').onchange=async e=>{
+  const label=e.target.selectedOptions[0].textContent;
+  const r=await fetch('/api/modell',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},
+    body:JSON.stringify({id:e.target.value})});
+  const d=await r.json().catch(()=>null);
+  toast(d&&d.ok?`Modell gewechselt: ${label}`:'Umschalten fehlgeschlagen');
+};
+modellLaden();
+
 document.getElementById('archivBtn').onclick=async()=>{
   const btn=document.getElementById('archivBtn');
   const letzter=STAPEL[STAPEL.length-1];