perf(startup): lokale Modelle beim Start vorladen (Warm-up)

Lifespan-Hintergrundtask laedt profilabhaengig piper-Stimme + faster-whisper-Modell
vor (nur was die aktive Konfiguration nutzt; Cloud-Profile = No-op). Server ist
sofort verfuegbar; der erste Nutzer zahlt nicht mehr den Kaltstart.

Messung: erster Turn direkt nach Start first_audio 1,62 s (statt ~4,5 s mit Kaltstart).

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

tests/test_warmup.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+import asyncio
+
+from app.core.warmup import warmup_local_models
+
+
+def test_warmup_is_noop_for_cloud_defaults():
+    # Mit den Test-Defaults (openrouter-Provider) lädt warmup nichts und wirft nicht.
+    asyncio.run(warmup_local_models())
+
+
+def test_warmup_loads_piper(monkeypatch):
+    calls = {}
+
+    class FakePiperTTSProvider:  # Name muss zur Typpruefung im warmup passen
+        async def synthesize(self, text, voice=None, audio_format="pcm"):
+            calls["tts"] = text
+            return b"AUDIO"
+
+    import app.dependencies as deps
+    monkeypatch.setattr(deps, "get_tts_provider", lambda *a, **k: FakePiperTTSProvider())
+    # Klassennamen auf den vom warmup geprueften Namen setzen.
+    FakePiperTTSProvider.__name__ = "PiperTTSProvider"
+
+    asyncio.run(warmup_local_models())
+    assert calls.get("tts")  # synthesize wurde aufgerufen