fix: antwortendes Modell erfassen; 0.040, LaTeX-Dezimalkomma und Teilfragen-Überschriften

- CallRecord.responded_model / LLMUsage.responded_models: tatsächlich antwortendes
  Modell (beim Alias ~deepseek/deepseek-flash-latest) in Log, Report und Benchmark
- normalize_number: führende Null ist nie Tausender (0.040 wurde als 40 gelesen)
- numbers_in: LaTeX-Dezimalkomma 0{,}08 als eine Zahl
- question_ids_in: '### Teil N' als Teilfrage; ausdrückliche Marker haben Vorrang
  vor nummerierten Listen

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

TextToModel.py

@@ -229,6 +229,8 @@ def _log_usage(session, result: PipelineResult) -> None:
     result.usage = session.usage
     cost = f", Kosten ${session.usage.cost_usd:.4f}" if session.usage.cost_usd is not None else ""
     providers = f", Anbieter: {session.usage.providers}" if session.usage.providers else ""
+    if session.usage.responded_models:
+        providers += f", Modell laut Antwort: {session.usage.responded_models}"
     usage = session.usage
     cache = (f" (davon {usage.cached_tokens} aus dem Cache, {100 * usage.cached_tokens / usage.prompt_tokens:.0f} %)"
              if usage.prompt_tokens else "")