feat: Formeln im Fließtext (pdf2md --formulas), etwa dreimal schneller

- pdf2md-Formelliste lesen: jede Formel mit Seite/Rechteck/PDF-Text, 300-dpi-Bild
- eingebettete Formeln: Satzzeichen am Ende abgetrennt, als Text dahinter (final_suffix)
- Normalform: \underset-Grenzwerte, Gleichungsnummer als \tag, \textbf, \cfrac, wörtliches \n
- Tempo: Verweis- und Ausschnitt-Cache, pix2text gebündelt nach Pixelbudget, Lesen und
  Prüfen überlappend (forkserver), Qwen 8 Plätze, Render-Vorfilter, kein neuer Scan,
  je Paket nur dessen Datensätze, Zeiten je Stufe
- Bildprüfung: max. 1600 px Breite, 2,5 MP, Proportionen-Abbruch
- gemessen und abgeschaltet: PDF-Textebene als Bestätigung (pdftext=0)
- Corral 10 %: 79 % automatisch, Pilot 869 Formeln 70 → ~24 min

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

tools/vergleich.py

@@ -28,7 +28,7 @@ from PIL import Image
 
 sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
 
-from formula_img2latex.pipeline import _ref_for, _wanted, open_all, readings_of, run_consensus  # noqa: E402
+from formula_img2latex.pipeline import _wanted, open_all, original_bytes, readings_of, run_consensus  # noqa: E402
 from formula_img2latex.render import render_many  # noqa: E402
 from formula_img2latex.tex import strip_delimiters  # noqa: E402
 
@@ -88,7 +88,7 @@ def main() -> int:
     summary = []
     for n, f in enumerate(formulas, 1):
         counts[f.status] = counts.get(f.status, 0) + 1
-        orig = original(source.original_bytes(_ref_for(source, f)))
+        orig = original(original_bytes(source, ws, f))
         lines = [f"<tr><th>Original</th><td><img src='{uri(orig)}'></td><td></td></tr>"]
         reads = []
         for r in readings_of(f):