feat: Modell pro Chat waehlen — und sehen, welches gerade laeuft

Nach einem Sicherheitsfilter-Treffer fuhr ein Projekt still auf dem
Ausweich-Modell weiter, und nirgends war zu sehen, auf welchem. Zurueck ging
nur ueber "Liste leeren" im Filter-Panel, und das gleich fuer alle Chats.

Jetzt drei Ebenen (aria-brain/context_model.py):
  Einstellung (brainModel) < pro Chat < Ausweich (Sicherheitsfilter)

- Pro Chat: Hauptchat und jedes Projekt koennen ein eigenes Modell haben, in
  /shared/config/context_models.json. Bewusst kein Feld im Projekt-Manifest —
  der Hauptchat ist kein Projekt und waere sonst aussen vor.
- "↩ zurueck" pro Chat: loescht nur die Filter-Vermerke DIESES Chats. Blockt
  der Filter erneut, weicht das Brain eben wieder aus.
- Angezeigt wird, was wirklich laeuft: chat() gibt das Modell aus modelUsage
  der CLI zurueck (aufgeloeste Version statt Alias) samt Grund; Brain → Bridge
  → chat_backup + Live-Payload → App und Diagnostic. Als Grundeinstellung
  zaehlt das Modell, mit dem das Brain laeuft, nicht der Dateiwert — so faellt
  ein ausstehender Neustart nach brainModel-Aenderung auf.

Diagnostic: 🧠-Auswahl neben "+ Projekt" fuer den fokussierten Chat, Modell im
Untertitel jeder Kontext-Karte, Modell statt "Claude" am Bubble-Badge (orange
mit ↪ bei Ausweich).

App: hinter der Quell-Anzeige (Einstellungen, Default aus — Kopfzeile bleibt
fuer Mama unveraendert) ein Modell-Chip in der Kopfzeile; Tippen oeffnet die
Auswahl fuer diesen Chat inkl. "Zurueck". Laeuft ueber den vorhandenen
brain_request-Kanal, also keine neuen RVS-Typen.

Tests: 47/47 (12 neue fuer die Aufloesungsreihenfolge gegen agent.chat()),
tsc ohne Fehler.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

aria-brain/main.py

@@ -39,6 +39,7 @@ import background as background_mod
 import oauth as oauth_mod
 import seed_rules as seed_rules_mod
 import safeguard as safeguard_mod
+import context_model as context_model_mod
 import projects as projects_mod
 import project_vms as project_vms_mod
 
@@ -680,6 +681,11 @@ class ChatOut(BaseModel):
     # Welcher Backend die Antwort erzeugt hat: "local" (Qwen), "claude",
     # "fast-path" (Skill/Regex). Fuer den Quell-Badge in Diagnostic.
     answered_by: str = "claude"
+    # Welches Claude-Modell geantwortet hat (aus modelUsage der CLI, also die
+    # aufgeloeste Version) und WARUM dieses: "einstellung" | "pro-chat" |
+    # "ausweich" (Sicherheitsfilter). Leer, wenn kein Claude-Modell lief.
+    model: str = ""
+    model_reason: str = ""
     # Soll die Antwort vorgelesen werden? Fast-Path (reiner Steuerbefehl) = False;
     # ARIA-Antworten (local/claude) = True. System-Flag statt <voice>-Tag.
     speak: bool = True
@@ -778,7 +784,7 @@ async def chat(body: ChatIn, background: BackgroundTasks):
                 # Sync-Aufruf im Executor damit wir den Event-Loop nicht blocken —
                 # chat() macht HTTP-Calls (Proxy) die 30-60s dauern koennen.
                 loop = asyncio.get_running_loop()
-                reply, answered_by, speak, converse, awaiting_reply = await loop.run_in_executor(
+                reply, answered_by, speak, converse, awaiting_reply, model_info = await loop.run_in_executor(
                     None,
                     lambda: a.chat(
                         body.message, source=body.source, project_id=pid,
@@ -801,6 +807,8 @@ async def chat(body: ChatIn, background: BackgroundTasks):
                 events=a.pop_events(),
                 project_id=pid,
                 answered_by=answered_by,
+                model=(model_info or {}).get("model", ""),
+                model_reason=(model_info or {}).get("reason", ""),
                 speak=speak,
                 converse=converse,
                 awaiting_reply=awaiting_reply,
@@ -1265,6 +1273,112 @@ def safeguard_clear(body: SafeguardClearBody):
     return {"ok": True, "removed": removed}
 
 
+# ─── Modell pro Chat ────────────────────────────────────────────────
+# Einstellung (brainModel) < pro Chat < Ausweich (Sicherheitsfilter). Siehe
+# context_model.py. Diese Endpunkte liefern fuer jede Oberflaeche dieselbe
+# Sicht: was ist eingestellt, was laeuft WIRKLICH, und warum.
+
+_MODEL_CHOICES_CACHE: dict = {"at": 0.0, "data": []}
+
+
+def _model_choices() -> list:
+    """Modell-Auswahl fuer die Pickers — dieselbe Liste wie in der Diagnostic
+    (Proxy /v1/models, aus Anthropics Katalog). 10 Minuten im Speicher, denn
+    die App fragt bei jedem Oeffnen des Pickers. Fail-soft: ohne Proxy eine
+    leere Liste, die Anzeige des aktiven Modells funktioniert trotzdem."""
+    import time as _t
+    import httpx as _httpx
+    now = _t.time()
+    if _MODEL_CHOICES_CACHE["data"] and now - _MODEL_CHOICES_CACHE["at"] < 600:
+        return _MODEL_CHOICES_CACHE["data"]
+    try:
+        base = os.environ.get("PROXY_URL", "http://proxy:3456").rstrip("/")
+        r = _httpx.get(f"{base}/v1/models", timeout=8)
+        data = [{
+            "id": m.get("id", ""),
+            "name": m.get("display_name") or m.get("id", ""),
+            "section": m.get("section") or "tier",
+        } for m in (r.json().get("data") or []) if m.get("id")]
+        if data:
+            _MODEL_CHOICES_CACHE.update(at=now, data=data)
+        return data
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("[context-model] Modell-Liste vom Proxy nicht ladbar: %s", exc)
+        return _MODEL_CHOICES_CACHE["data"]
+
+
+def _context_model_rows() -> dict:
+    a = agent()
+    conv = conversation()
+    # Das Modell, mit dem das Brain gerade wirklich laeuft — NICHT neu aus
+    # runtime.json gelesen. brainModel greift erst nach Neustart; zeigten wir
+    # hier den Dateiwert, saehe ein ausstehender Neustart aus wie erledigt.
+    default = a.proxy.model
+    contexts = [("", "Hauptchat")] + [
+        (p["id"], p.get("name") or p["id"])
+        for p in projects_mod.list_projects()
+    ]
+    rows = []
+    for cid, name in contexts:
+        override = context_model_mod.get(cid)
+        model, reason = context_model_mod.resolve(cid, default)
+        window = safeguard_mod.filter_window(conv.window(project_id=cid))
+        blocked = safeguard_mod.blocked_models(cid, [t.ts for t in window])
+        fallback = ""
+        if safeguard_mod.norm_model(model) in blocked:
+            fallback = safeguard_mod.fallback_for(model)
+            reason = context_model_mod.REASON_FALLBACK
+        rows.append({
+            "context_id": cid,
+            "name": name,
+            "override": override,          # "" = folgt der Einstellung
+            "selected": model,             # was gewaehlt ist (Einstellung/pro Chat)
+            "effective": fallback or model,  # was der naechste Turn nutzt
+            "reason": reason,
+            "blocked": sorted(blocked),
+        })
+    choices = _model_choices()
+    names = {c["id"]: c["name"] for c in choices}
+    return {"default": default, "rows": rows, "choices": choices, "names": names}
+
+
+@app.get("/context-model/list")
+def context_model_list():
+    return _context_model_rows()
+
+
+class ContextModelBody(BaseModel):
+    context_id: str = ""
+    model: str = ""          # leer = Override loeschen, Einstellung gilt wieder
+
+
+@app.post("/context-model/set")
+def context_model_set(body: ContextModelBody):
+    cid = (body.context_id or "").strip()
+    if cid and not projects_mod.get_project(cid):
+        raise HTTPException(404, f"Projekt {cid} nicht gefunden")
+    context_model_mod.set(cid, body.model)
+    return _context_model_rows()
+
+
+class ContextModelResetBody(BaseModel):
+    context_id: str = ""
+
+
+@app.post("/context-model/back-to-selected")
+def context_model_back(body: ContextModelResetBody):
+    """Ausweich beenden: Sicherheitsfilter-Vermerke dieses Chats loeschen.
+
+    Danach laeuft der naechste Turn wieder auf dem gewaehlten Modell. Steht
+    der ausloesende Text noch im Verlauf, kann der Filter erneut greifen —
+    dann weicht das Brain eben wieder aus. Das ist gewollt: zurueck soll
+    jederzeit gehen, ohne dass man vorher irgendwas aufraeumen muss."""
+    removed = safeguard_mod.clear((body.context_id or "").strip())
+    out = _context_model_rows()
+    out["removed"] = removed
+    return out
+
+
 # ─── Call-Metrics (Token / Quota-Monitoring) ────────────────────────
 
 @app.get("/metrics/calls")