39b8a98bc2
Der Schnitt aus CLAUDE.md ist durchgehalten: - Fetch (deterministisch, kein LLM): marktguru-Adapter mit geprüftem Ortsbezug (zipCode), Wochen-Cache, robots.txt-Respekt, ehrlicher Regel-4- Abbruch bei fehlendem Beleg statt Krücke. - Kategorisierung (einziger LLM-Ort): geschlossene Liste + Daten-Integrität als Code erzwungen; austauschbar via Protokoll (OpenRouter/Anthropic), mit Drosselung/Retry und ehrlichem Abbruch. - FastAPI-Web-UI als dünne Schicht: Modellauswahl (Liste/Suche/Refresh), Live-Fortschritt, gruppierte Ergebnisse mit Filtern, Ergebnis-Cache. - 36 Tests gegen die Architektur-Regeln (kein Auffüllen, Abbruch, Integrität, geschlossene Liste, Unsicherheit, Schnitt) und die Web-Schicht. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
136 lines
3.8 KiB
Python
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3.8 KiB
Python
"""Modell-Discovery + interaktive Auswahl -- offline, ohne Netz/Key."""
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from angebote.modelle import lade_modelle, parse_modelle, suche, top_free
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from angebote.modellauswahl import waehle_modell_interaktiv
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FAKE = [
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{
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"id": "moonshotai/kimi-k2.6:free",
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"name": "Kimi K2",
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"context_length": 262144,
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"pricing": {"prompt": "0", "completion": "0"},
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"supported_parameters": ["tools", "response_format"],
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},
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{
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"id": "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free",
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"name": "Llama 3.3 70B",
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"context_length": 131072,
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"pricing": {"prompt": "0", "completion": "0"},
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"supported_parameters": ["tools"],
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},
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{
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"id": "some/free-no-tools:free",
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"name": "Free ohne Tools",
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"context_length": 100000,
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"pricing": {"prompt": "0", "completion": "0"},
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"supported_parameters": [],
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},
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{
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"id": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
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"name": "Claude Sonnet 4.6",
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"context_length": 200000,
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"pricing": {"prompt": "3", "completion": "15"},
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"supported_parameters": ["tools"],
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},
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]
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class _Resp:
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def __init__(self, payload):
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self._p = payload
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def raise_for_status(self):
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pass
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def json(self):
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return self._p
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class _Session:
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def __init__(self, data):
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self._data = data
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def get(self, url, timeout=None):
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return _Resp({"data": self._data})
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def _scripted(antworten):
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it = iter(antworten)
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return lambda prompt="": next(it)
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# --- reine Daten-Logik -------------------------------------------------------
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def test_parse_erkennt_frei_und_tools():
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modelle = parse_modelle(FAKE)
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nach_id = {m.id: m for m in modelle}
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assert nach_id["moonshotai/kimi-k2.6:free"].frei is True
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assert nach_id["moonshotai/kimi-k2.6:free"].tools is True
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assert nach_id["anthropic/claude-sonnet-4.6"].frei is False
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assert nach_id["some/free-no-tools:free"].tools is False
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def test_top_free_nur_tools_und_rangfolge():
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modelle = parse_modelle(FAKE)
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top = top_free(modelle, 5, nur_tools=True)
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ids = [m.id for m in top]
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# paid (Sonnet) und das tool-lose Free-Modell sind raus:
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assert "anthropic/claude-sonnet-4.6" not in ids
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assert "some/free-no-tools:free" not in ids
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# Präferenz: kimi-k2 vor llama-3.3-70b
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assert ids == [
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"moonshotai/kimi-k2.6:free",
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"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free",
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]
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def test_suche_findet_teilstring():
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modelle = parse_modelle(FAKE)
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treffer = suche(modelle, "llama")
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assert [m.id for m in treffer] == ["meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free"]
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def test_lade_modelle_ueber_session():
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modelle = lade_modelle(session=_Session(FAKE))
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assert len(modelle) == 4
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# --- interaktiver Picker -----------------------------------------------------
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def test_picker_waehlt_per_nummer():
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gewaehlt = waehle_modell_interaktiv(
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session=_Session(FAKE),
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eingabe=_scripted(["1"]),
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ausgabe=lambda s: None,
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)
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assert gewaehlt == "moonshotai/kimi-k2.6:free"
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def test_picker_suche_dann_wahl():
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gewaehlt = waehle_modell_interaktiv(
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session=_Session(FAKE),
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eingabe=_scripted(["s llama", "1"]),
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ausgabe=lambda s: None,
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)
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assert gewaehlt == "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free"
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def test_picker_warnt_bei_modell_ohne_tools_und_bricht_ab():
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# Suche bringt das tool-lose Modell in die Liste; Wahl -> Warnung -> 'n' -> q.
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gewaehlt = waehle_modell_interaktiv(
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session=_Session(FAKE),
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eingabe=_scripted(["s no-tools", "1", "n", "q"]),
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ausgabe=lambda s: None,
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)
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assert gewaehlt is None
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def test_picker_quit_gibt_none():
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gewaehlt = waehle_modell_interaktiv(
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session=_Session(FAKE),
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eingabe=_scripted(["q"]),
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ausgabe=lambda s: None,
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)
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assert gewaehlt is None
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