feat: Modell-Dropdown listet lokale Ollama-Modelle live statt fest im Code

Bisher stand nur config.OLLAMA_MODELL zur Auswahl - ein neu per "ollama pull"
installiertes Modell (z.B. ornith-1.5:9b) tauchte nicht im Leitstand auf, ohne
Code-Aenderung. modellwahl.auswahl() fragt jetzt GET /api/tags live ab und
baut die Ollama-Optionen daraus; reine Embedding-Modelle (capabilities ohne
"completion", z.B. nomic-embed-text) werden ausgefiltert, weil sie nicht
kategorisieren koennen. Die festen OpenRouter-Testeintraege bleiben bestehen.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01EbdWYnDtyMgxsq4eN1WnrQ

pipe/modellwahl.py

@@ -5,49 +5,104 @@ 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.
+
+Die lokalen Ollama-Modelle werden live von Ollama abgefragt (GET /api/tags)
+statt fest im Code zu stehen - jedes per "ollama pull" installierte Modell
+taucht automatisch im Dropdown auf, ohne Code-Aenderung. Eine feste
+OpenRouter-Testauswahl bleibt daneben bestehen: die Modell-IDs dort lassen
+sich nicht lokal verifizieren, ein Tippfehler wuerde sonst erst beim naechsten
+Anruf sichtbar - fuer freie Eingabe siehe OPENROUTER_MODELL in der .env.
 """
 from __future__ import annotations
 
 import json
+import time
+import urllib.error
+import urllib.request
 
 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}
+# Ollama-Abfrage ist ein Netzwerkaufruf - kurz zwischenspeichern, damit ein
+# offener Leitstand (Polling alle paar Sekunden) Ollama nicht dauerbelastet.
+_CACHE: dict[str, tuple[float, list[dict]]] = {}
+CACHE_S = 30.0
+
+
+def _ollama_modelle() -> list[str]:
+    """Namen der lokal installierten, textfähigen Ollama-Modelle (leer bei Fehler).
+
+    Reine Embedding-Modelle (z. B. nomic-embed-text) werden ausgefiltert - sie
+    können nicht kategorisieren, ein Aufruf würde nur mit einem Fehler enden.
+    Ältere Ollama-Versionen liefern kein "capabilities"-Feld - dann bleibt das
+    Modell sicherheitshalber drin, statt es zu Unrecht zu verstecken.
+    """
+    req = urllib.request.Request(f"{config.OLLAMA_URL}/api/tags",
+                                  headers={"User-Agent": "praxis-telefon-agent/1.0"})
+    try:
+        with urllib.request.urlopen(req, timeout=5) as antwort:
+            daten = json.loads(antwort.read().decode("utf-8"))
+    except Exception:
+        return []
+    namen = []
+    for m in daten.get("models", []):
+        name = m.get("name")
+        faehigkeiten = m.get("capabilities")
+        if name and (faehigkeiten is None or "completion" in faehigkeiten):
+            namen.append(name)
+    return sorted(namen)
+
+
+def auswahl() -> list[dict]:
+    """Aktuelle Dropdown-Optionen: lokale Ollama-Modelle live + feste OpenRouter-Testeintraege."""
+    jetzt = time.time()
+    gepuffert = _CACHE.get("auswahl")
+    if gepuffert and jetzt - gepuffert[0] < CACHE_S:
+        return gepuffert[1]
+
+    # Ist Ollama gerade nicht erreichbar, bleibt wenigstens die konfigurierte
+    # Standardauswahl im Dropdown - ein leeres Dropdown waere schlechter.
+    lokale = _ollama_modelle() or [config.OLLAMA_MODELL]
+    liste = [{"id": f"ollama:{name}", "label": f"{name} (lokal)",
+              "backend": "ollama", "modell": name} for name in lokale]
+    liste.append({"id": "or-ultra", "label": "Nemotron Ultra 550B (OpenRouter, Test)",
+                  "backend": "openrouter", "modell": "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free"})
+    liste.append({"id": "or-lightning", "label": "Nemotron 3.5 Lightning (OpenRouter, Test)",
+                  "backend": "openrouter", "modell": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free"})
+    # Optionaler Eintrag zum schnellen Ausprobieren eines beliebigen
+    # OpenRouter-Modells, ohne Code zu aendern - einfach OPENROUTER_MODELL in
+    # .env setzen.
+    if config.OPENROUTER_MODELL:
+        liste.append({"id": "or-custom", "label": f"{config.OPENROUTER_MODELL} (OpenRouter, Test)",
+                      "backend": "openrouter", "modell": config.OPENROUTER_MODELL})
+
+    _CACHE["auswahl"] = (jetzt, liste)
+    return liste
+
+
+def _standard_id(optionen: list[dict]) -> str:
+    """Bevorzugt das in der .env konfigurierte Modell, sonst die erste Option."""
+    for eintrag in optionen:
+        if eintrag["backend"] == "ollama" and eintrag["modell"] == config.OLLAMA_MODELL:
+            return eintrag["id"]
+    return optionen[0]["id"]
 
 
 def aktuelle_id() -> str:
     """Liest die aktive Auswahl. Unbekanntes/Fehlendes gilt als Standard."""
+    optionen = auswahl()
+    standard = _standard_id(optionen)
     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
+        return standard
+    return wert if wert in {e["id"] for e in optionen} else standard
 
 
 def setze(kennung: str) -> bool:
-    """Schreibt die Auswahl. False, wenn die ID nicht vorgesehen ist."""
-    if kennung not in _NACH_ID:
+    """Schreibt die Auswahl. False, wenn die ID nicht (mehr) vorgesehen ist."""
+    if kennung not in {e["id"] for e in auswahl()}:
         return False
     try:
         DATEI.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
@@ -59,5 +114,6 @@ def setze(kennung: str) -> bool:
 
 def backend_und_modell() -> tuple[str, str]:
     """Backend + Modell-ID der aktiven Auswahl, fuer categorize.py."""
-    eintrag = _NACH_ID[aktuelle_id()]
+    kennung = aktuelle_id()
+    eintrag = next(e for e in auswahl() if e["id"] == kennung)
     return eintrag["backend"], eintrag["modell"]

pipe/server.py

@@ -255,7 +255,7 @@ class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
                 eintraege = _maskiere_verlauf(eintraege)
             self._json(eintraege)
         elif pfad == "/api/modell":
-            self._json({"aktuell": modellwahl.aktuelle_id(), "optionen": modellwahl.AUSWAHL})
+            self._json({"aktuell": modellwahl.aktuelle_id(), "optionen": modellwahl.auswahl()})
         elif pfad.startswith("/audio/"):
             self._audio(pfad[len("/audio/"):])
         else: