dschlueter/my_voice_assistant_v3_jamulix
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feat(costs): Stufe 2 — geschätzte Quellen (lokaler Strom, Cartesia, Notruf)

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Lokales LLM: Call-Dauer gemessen -> Stromkosten je Job ((max-idle)*load*n/
3.6e6*Preis(EUR/kWh)*usd_per_eur), Kategorie llm_local. Cartesia-TTS: Zeichen x
cartesia_usd_per_char (tts). Notruf: pro Webhook-Alarm 0,20€*usd_per_eur
(alert), nur Doku, nie Sperre. Helfer in costs.py; neue Settings (GPU-Watt/Last/
Strompreis/usd_per_eur/cartesia/alert). Statistik: "exakt vs. geschätzt"
(Tooltip + Summenzeile, Kategorien tts/alert/llm_local). Tests: 318.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Dieter Schlüter 2026-06-30 13:27:50 +02:00
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app/config.py
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@ -191,6 +191,15 @@ class Settings(BaseSettings):
web_search_enabled: bool = True # Web-Suche via Tool-Calling (Weg 2); global an, pro Nutzer abschaltbar
web_search_daily_limit: int = 0 # max. Web-Suchen pro Nutzer/Tag (0 = unbegrenzt); pro Nutzer überschreibbar
cost_daily_limit_usd: float = 0 # max. Kosten pro Nutzer/Tag in USD (0 = unbegrenzt); pro Nutzer überschreibbar
# Kostenerfassung Stufe 2 (geschätzte Quellen). Siehe Docs/kosten-erfassung.md.
usd_per_eur: float = 1.08 # Umrechnung EUR-naher Schätzungen in die USD-Anzeige
cartesia_usd_per_char: float = 0.00005 # Cartesia: 100k Credits ≈ 100.000 Zeichen → $5
emergency_alert_eur: float = 0.20 # SMS+Voice pro Alarm (Schätzung)
# Lokales LLM: Stromkosten pro Anfrage (marginal über Leerlauf), 2× RTX 3090.
gpu_idle_watts: float = 40.0 # Leerlauf je GPU = Infrastruktur (nicht pro Anfrage)
gpu_max_watts: float = 390.0 # Volllast je GPU
gpu_avg_load: float = 0.85 # mittlere Auslastung während einer Anfrage
electricity_price_eur_per_kwh: float = 0.33
# TTS-Text-Normalisierung: auto|full|light|off. "auto" = piper -> full, Cloud -> light.
tts_normalize_level: str = "auto"
stt_fallback: str = "" # kommaseparierte Provider-Namen (Fallback-Kette)