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dschlueter	d87f0ce424	feat(costs): Pro-Nutzer-Kostenerfassung Stufe 1 (OpenRouter-Ist-Kosten) ... CostMeter via ContextVars (app/core/costs.py, multitool-ready). Alle OpenRouter-Calls (LLM, Sonar, Koreferenz, Fallback) senden usage:{include:true} und buchen die Ist-Kosten je Kategorie (llm/web_search) — inkl. finalem Streaming-usage-Chunk. cost_usage-Tabelle (user/day/category) + Store-Methoden; ws.py/chat.py start_meter pro Turn + persist_costs. Statistik: Spalten "Kosten (Monat)" + "Ø/Anfrage" + Gesamt. Live: 1 Such-Turn ~ $0,0052 (web_search dominiert, LLM ~ $0,00007). Tests: 318. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>	2026-06-30 11:08:45 +02:00
dschlueter	c36b884aab	feat(llm): Koreferenz-Vorstufe + Tool-/Sonar-Metriken (Weg 2, Schritt 5) ... Schliesst die im Tool-Calling-Eval isolierte Restkante (nl + Pronomen-aus- History, z. B. "Leeft hij nog?" -> "Leeft Rutger Hauer nog?") und macht die Web-Suche metrisch beobachtbar. - Decontextualizer (app/pipeline/decontextualizer.py): loest Pronomen der letzten Aeusserung anhand des Verlaufs auf. Bewusst gegated (kurze Folgefrage MIT Pronomen UND History) -> kein Extra-Call im Normalfall; best effort (bei Fehler Original behalten). - ToolCallingLLM nutzt die Vorstufe vor complete()/stream() und zaehlt tool_calls_total{tool=...}. - SonarTool zaehlt sonar_calls_total{status=ok|error}. - Verdrahtung: Registry openrouter-tools reicht den Decontextualizer durch. Damit ist v1 von Weg 2 vollstaendig. Tests: 290 gruen. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>	2026-06-29 21:43:24 +02:00