feat(model): wählbares LLM-Modell pro User & pro Job

Mac-Worker:
- /api/summarize, /api/protocol, /api/preload akzeptieren optionales
  model-Feld → überschreibt den .env-Default pro Call, kein Restart nötig
- /api/models listet die lokal verfügbaren Ollama-Modelle + Default

LXC:
- User.default_model + Job.model (Migration für SQLite)
- /api/auth/me liefert default_model, PATCH speichert ihn sofort
- /api/mac/models proxiet die Liste an die UI
- Pipeline reicht job.model an Mac-Worker durch; leer = Worker-Default
- create_job & reprocess akzeptieren model-Override
- Snapshot-Meta nutzt job.model (genauer als /health-Snapshot)

UI:
- Header-Dropdown "Modell:" neben "Profil:" — sofort-speichert User-Default
- Jeder Job zeigt sein Modell als Tag (lila); leer bedeutet Worker-Default
- Reprocess öffnet einen Modal-Picker (statt simplem confirm), Auswahl
  aller verfügbaren Modelle inkl. "Worker-Default"

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

lxc-frontend/app/api/auth.py

@@ -38,11 +38,16 @@ def _user_dict(u: User) -> dict:
         "username": u.username,
         "is_admin": u.is_admin,
         "default_profile": u.default_profile or "meeting",
+        # Leerer String = User hat keine Modell-Wahl getroffen → Mac-Worker
+        # nimmt seinen .env-Default. UI zeigt das als „Standard (Worker)".
+        "default_model": u.default_model or "",
     }
 
 
 class UpdateMeIn(BaseModel):
     default_profile: str | None = Field(default=None, max_length=64)
+    # Leerer String bedeutet bewusst „kein Override" — wird gespeichert.
+    default_model: str | None = Field(default=None, max_length=128)
 
 
 @router.get("/me")
@@ -52,8 +57,14 @@ def me(user: User = Depends(current_user)):
 
 @router.patch("/me")
 def update_me(payload: UpdateMeIn, user: User = Depends(current_user), session: Session = Depends(get_session)):
+    changed = False
     if payload.default_profile is not None:
         user.default_profile = payload.default_profile.strip() or "meeting"
+        changed = True
+    if payload.default_model is not None:
+        user.default_model = payload.default_model.strip()
+        changed = True
+    if changed:
         session.add(user)
         session.commit()
         session.refresh(user)

lxc-frontend/app/api/jobs.py

@@ -5,7 +5,7 @@ from datetime import datetime, timezone
 from pathlib import Path
 
 import aiofiles
-from fastapi import APIRouter, BackgroundTasks, Depends, File, Form, HTTPException, UploadFile
+from fastapi import APIRouter, BackgroundTasks, Body, Depends, File, Form, HTTPException, UploadFile
 from fastapi.responses import FileResponse
 from sqlmodel import Session, select
 
@@ -59,6 +59,7 @@ async def create_job(
     audio: UploadFile = File(...),
     title: str = Form(""),
     profile: str = Form(""),
+    model: str = Form(""),
     session: Session = Depends(get_session),
     user: User = Depends(current_user),
 ):
@@ -81,9 +82,13 @@ async def create_job(
                 raise HTTPException(413, f"Datei zu groß (max. {settings.max_upload_mb} MB)")
             await f.write(chunk)
 
+    # Priorität: Form-Eingabe → User-Default → leer (= Worker-Default)
+    chosen_model = model.strip() or (user.default_model or "").strip()
+
     job = Job(
         owner_id=user.id,
         profile=(profile.strip() or user.default_profile or "meeting"),
+        model=chosen_model,
         filename=safe,
         original_name=audio.filename,
         title=title.strip(),
@@ -162,23 +167,28 @@ async def retry_job(
 async def reprocess_job(
     job_id: int,
     background: BackgroundTasks,
+    payload: dict = Body(default_factory=dict),
     session: Session = Depends(get_session),
     user: User = Depends(current_user),
 ):
     """Erlaubt einen erneuten LLM-Lauf auf einem bereits abgeschlossenen Job.
 
-    Anders als /retry blockiert dieser Endpoint nicht bei status=done.
-    Sichert Summary/Protokoll/DOCX/PDF in runs/<ts>-<modell>/ als Snapshot
-    (Transkript bleibt im Hauptordner), startet die Pipeline neu — die
-    Mac-aktuell konfigurierte Ollama-Variante wird dabei verwendet.
+    Optionaler Body: `{"model": "qwen2.5:14b"}` — überschreibt das LLM nur
+    für diesen Lauf. Leer/fehlend → bisheriges job.model bleibt, leer → Mac-Default.
+
+    Der bisherige Lauf (Summary/Protokoll/DOCX/PDF) wandert in
+    runs/<ts>-<modell>/ als Snapshot. Transkript bleibt im Hauptordner.
     """
     job = _require_access(session.get(Job, job_id), user)
     if job.status in _ACTIVE_STATUSES:
         raise HTTPException(409, "Job läuft gerade — bitte warten oder Diagnose prüfen")
 
-    model = await _current_mac_model()
+    new_model_raw = (payload.get("model") or "").strip() if isinstance(payload, dict) else ""
+    # Für den Snapshot zählt das Modell, das den *bisherigen* Output produziert hat —
+    # also das vorherige job.model, oder fallback der aktuelle Worker-Default.
+    snapshot_model = (job.model or "").strip() or await _current_mac_model()
     ts = datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y%m%dT%H%M%SZ")
-    run_id = f"{ts}-{_slug(model)}"
+    run_id = f"{ts}-{_slug(snapshot_model)}"
 
     job_dir = settings.result_dir / str(job.id)
     runs_dir = job_dir / "runs" / run_id
@@ -201,7 +211,7 @@ async def reprocess_job(
         json.dumps(
             {
                 "run_id": run_id,
-                "model": model,
+                "model": snapshot_model,
                 "profile": job.profile,
                 "snapshot_at": ts,
                 "previous_status": job.status,
@@ -213,6 +223,9 @@ async def reprocess_job(
         encoding="utf-8",
     )
 
+    # Neues Modell für den kommenden Lauf — nur wenn explizit mitgegeben.
+    if new_model_raw:
+        job.model = new_model_raw
     job.status = JobStatus.QUEUED
     job.progress = 0
     job.error = ""
@@ -223,7 +236,12 @@ async def reprocess_job(
     session.refresh(job)
 
     background.add_task(run_pipeline, job.id)
-    return {"job": _job_dict(job, user), "snapshot": run_id, "model_for_new_run": model}
+    return {
+        "job": _job_dict(job, user),
+        "snapshot": run_id,
+        "snapshot_model": snapshot_model,
+        "next_model": job.model or "(worker default)",
+    }
 
 
 @router.get("/{job_id}/runs")
@@ -327,6 +345,8 @@ def _job_dict(j: Job, user: User, owner_username: str | None = None) -> dict:
         "progress": j.progress,
         "error": j.error,
         "profile": j.profile or "meeting",
+        # Leer = Worker-Default; UI zeigt das als „Standard".
+        "model": j.model or "",
         "created_at": j.created_at.isoformat(),
         "updated_at": j.updated_at.isoformat(),
         "step_started_at": j.step_started_at.isoformat() if j.step_started_at else None,