La clé fonctionne: /v1/models 200 + chat 200 (vérifié live). L'échec venait
du modèle: mistral-large-latest (défaut PROVIDERS + tête de liste) n'est pas
servi par les plans d'abonnement basiques → 403 code 1910 « tier_not_allowed »,
et le Test connection sélectionnait systématiquement ce premier candidat.
- PROVIDERS mistral default → mistral-small-latest (tous plans)
- PROVIDER_MODELS réordonnée: tous-plans d'abord (ordre du test de connexion)
- mistral ∈ _CHAT_VALIDATED_PROVIDERS: le fetch modèles ne garde que les
modèles réellement servis (46 listés → 25 utilisables avec la clé du compte)
- migration 36: default_model bloqué (large/pixtral-large) reset en base
Test live déployé: {ok:true, model:mistral-small-latest, reply:PONG,
verified:true} · tests/test_agent.py 53/53 · nouveau test d'ancrage
test_mistral_defaults_are_tier_safe
- `app/services/http_client.py` : `async with shared_client(timeout=15)
as client:` remplace les 49 créations `async with httpx.AsyncClient(`
de 14 fichiers (gitea ×21, providers oidc/oauth ×11, calendar ×4,
automations ×3…) — le pool de connexions est réutilisé au lieu d'être
recréé à chaque appel. __aexit__ no-op (le client partagé ne se ferme
pas à la sortie).
- Cache par (boucle d'event, kwargs) en WeakKeyDictionary : un
AsyncClient n'est JAMAIS partagé entre deux loops (piège des tests
« Event loop is closed ») — une boucle par test = client propre
collecté avec la boucle. Clé = kwargs triés, repr() pour les valeurs
non hashables (`headers=` dict → TypeError rattrapé par la suite).
- Laissés délibérément : github_adapter (transport MockTransport
injecté), webhook_outbound (client « own_client » fermé par la
fonction).
- Tests : `test_http_client_shared_and_loop_scoped` (réutilisation mêmes
kwargs / cloisonné kwargs / cloisonné loop) ; le stub des webhooks
patche aussi la fabrique `http_client.httpx` + purge du cache (avant :
webhook_outbound.httpx patché mais la fabrique partagée créait un vrai
client → réseau réel dans les tests).
suite **1091/1091** · ruff OK · docs à jour
Un 4xx (ex. 403 Mistral) affichait seulement 'Client error 403 Forbidden'. Le message d'erreur inclut desormais le corps renvoye par le fournisseur (modele non autorise, region bloquee, etc.) pour le test de connexion et la recuperation des modeles.
Un api_base stocke (ex. https://api.mistral.ai/v2) ecrasait l'URL par defaut corrigee et faisait echouer le test de connexion. Desormais: normalisation a l'ecriture (une base egale au defaut n'est pas stockee), possibilite de vider le champ (api_base='' vs None), et migration 14 qui efface les bases obsoletes/redondantes dans user_llm_keys et llm_config.
Tests de non-regression ajoutes.
Cohere -> /compatibility/v1, Google Gemini -> /v1beta/openai, Perplexity -> host racine, Chutes -> llm.chutes.ai/v1, SenseNova -> compatible-mode/v1. Mise a jour des modeles par defaut (xAI grok-4.6, Fireworks deepseek-v4-pro-0813, Cohere command-a-plus).
Retrait de LTX Studio (aucune API chat-completions) et MemTensor/MemOS (API memoire non OpenAI-compatible, auth Token + /chat). Google utilise desormais l'auth Bearer pour lister les modeles. Test de non-regression ajoute.
Enregistre OpenAI, Anthropic, Mistral, Cohere, Google Gemini, Groq, DeepSeek, OpenRouter, NVIDIA NIM, Together, Perplexity, xAI, DashScope, MiniMax, Morph, Fireworks, Cerebras, SambaNova, Chutes, Xiaomi, LTX, SEA-LION, SenseNova et MemTensor (URLs de base + presets de modeles + libelles).
Settings: panneau Agent & IA repense en maitre/detail (liste rechercheable + volet de configuration) pour tenir avec des dizaines de fournisseurs, en conservant tous les boutons/fonctions.
- Nouveau bouton « 🗑 Réinitialiser » dans Réglages → Agent & IA (réservé aux
admins) : bascule le fournisseur par défaut sur « hors-ligne » et efface la
clé API/base/état vérifié stockés (clear_keys dans set_llm_config).
- Confirmation avant suppression des clés API utilisateur (deleteUserKey).
- Correctif : chaîne JS de confirm("…") sur deux lignes provoquait une erreur
de syntaxe → le script alpine:init ne s'exécutait pas et la page paramètres
restait figée sur « Agent & AI » ; la chaîne est désormais sur une ligne.
Validation:
- _validate_chat_models utilise le payload de production (temperature 0.2,
sans max_tokens) : un 200 a la validation == 200 a l'usage reel.
- Race corrigee : payload reconstruit par modele (plus de noms croises entre
requetes concurrentes) — la v5.1.8 retombait par intermittence sur la liste
brute (68 modeles dont la plupart en 404/410).
- Retente une fois sur timeout/5xx (les modeles lents mais fonctionnels
survivent) ; rejette les 4xx (404 inconnu, 410 retire) ; garde les 429.
- Verifie en live contre l'API NVIDIA : 12 modeles valides au lieu de 68.
Repli runtime:
- LLMClient._http_complete : sur 404/410, retente une fois avec le modele par
defaut du provider et marque un notice dans LLMResponse.
- AgentEngine emet un evenement SSE "notice" (bandeau .fd-ap-notice dans le
panneau Agent, reset a chaque conversation) ; le modele reel est persistee.
UI:
- FAB (rond bas droite) et logo header du panneau : rond noir/blanc qui suit
le theme clair/sombre (--text-primary / --bg-primary), eclair monochrome
SVG a la place de l'emoji robot.
Tests:
- 2 nouveaux tests (429 garde / 410 retire ; repli runtime sur 410).
- 278 tests passent.
Editeur:
- sync() lisait el.textContent qui supprime les <br> : ajout de gt()
(innerText) utilise par sync(), tableaux (toggle/columns) et _resultText.
- Scission sur Entree + limites haut/bas de bloc via splitCaret() (marqueur
temporaire au curseur), plus de perte de fin de bloc multi-lignes.
Agent:
- fetch_provider_models() valide la liste nvidia : filtre des modeles
non-chat (nom) puis probe reelle /chat/completions (6 paralleles, 6s),
seuls les modeles 2xx restent. 429 conserve (route, donc utilisable).
- Repli sur la liste filtree si toutes les validations echouent.
- tests/test_llm_config.py : 5 cas (catalogue mock, 404 chat, autres
providers non valides, chute de securite, offline). 276 tests passent.
bruno
