feat: adaptiver Modell-Router (Circuit-Breaker) + parallele KI-Analyse

Der reale Erst-Scan dauerte ~10 min, weil pro Kandidat sequenziell erst die
rate-limited Free-Modelle (429) probiert wurden. Zwei Hebel beheben das:

1. ModelRouter: programmatische Telemetrie statt LLM-Orchestrator. Pro Modell
   Erfolg/Latenz; ausgefallene/rate-limited Modelle bekommen per Circuit-Breaker
   einen Cooldown und werden übersprungen, das schnellste gesunde Modell zuerst.
   Failsafe-Pruning toter Slugs über OpenRouter /models (24h-Cache). State
   persistent in data/ai_router_state.json.

2. Parallelisierung: ThreadPoolExecutor mit konfigurierbarer max_concurrency
   (Default 8, I/O-gebunden → an API-Rate-Limits gebunden, nicht an CPU-Kerne).
   Klassifikationen laufen nebenläufig, Merge im Hauptthread (keine Locks),
   findings deterministisch sortiert. Fingerprint-Gruppierung: identischer
   Inhalt wird nur einmal klassifiziert, Funde aber für alle URLs emittiert.

Realtest bredelar.info: Frisch-Scan von ~10 min auf 1:01 min; Breaker öffnete
14× (Free-Modelle übersprungen), alle Verdikte von gemini-2.5-flash-lite.

Config: max_concurrency, breaker_failure_threshold, breaker_cooldown_seconds,
refresh_models. Tests: 251 grün (+12: Router-Reihung/Breaker/Pruning-failsafe,
parallel==sequenziell, Dedup, deterministische Reihenfolge).

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

scanner/baseline.py

@@ -264,6 +264,34 @@ class BaselineManager:
             json.dumps(ledger, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
         )
 
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # AI model-router state (circuit-breaker telemetry + /models catalog)
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    @property
+    def _ai_router_state_path(self) -> Path:
+        return self.data_dir / "ai_router_state.json"
+
+    def load_ai_router_state(self) -> dict:
+        """Load the model-router state. Returns a safe default if none/corrupt."""
+        default = {"models": {}, "catalog": {"slugs": [], "fetched_at": None}}
+        if not self._ai_router_state_path.exists():
+            return default
+        try:
+            data = json.loads(self._ai_router_state_path.read_text(encoding="utf-8"))
+        except (json.JSONDecodeError, ValueError):
+            return default
+        data.setdefault("models", {})
+        data.setdefault("catalog", {"slugs": [], "fetched_at": None})
+        return data
+
+    def save_ai_router_state(self, state: dict) -> None:
+        """Persist the model-router state."""
+        self.data_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        self._ai_router_state_path.write_text(
+            json.dumps(state, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
+        )
+
     def dismiss_ai_entries(self, fingerprints: list[str] | None = None) -> int:
         """
         Mark ledger entries as dismissed (false-positive acknowledgement).