{
"event": "UserPromptSubmit",
"prompt": "alternativ können wir das auch so machen: Unter \/ressourcen \/llm eine dedizierte Seite. dort werden die modelle abgerufen, die werte werden in einer tabelle gespeichert (intern\/externe llms, es kann ja auch noch andere externe apis dazukommen). dort bekommen die llms dann auch \"sprechende\" namen und es können weitere parameter dazugefügt werden (max. kontextfenster o,ä.). denke darüber intensiv nach."
}
{
"assistant_response": "**Tiefere Analyse:**\n\n---\n\n## Variante A: Dynamische Abfrage bei Seitenaufruf\n\n```\nSeite lädt → API-Call → Dropdown gefüllt\n```\n\n**Pro:**\n- Immer aktuell\n- Kein Admin-Aufwand\n\n**Contra:**\n- Latenz bei jedem Seitenaufruf\n- Keine sprechenden Namen (nur API-IDs)\n- Keine Zusatzinfos (Context-Window, Preise)\n- Kein zentraler Überblick \"welche LLMs nutzen wir?\"\n- Schwer erweiterbar (neuer Provider = Code-Änderung)\n\n---\n\n## Variante B: Dedizierte LLM-Verwaltung (`\/ressourcen\/llm`)\n\n```\nAdmin-Seite → Sync-Button → DB-Tabelle → Dropdown liest aus DB\n```\n\n**Pro:**\n- **Single Source of Truth** für alle LLM-Konfigurationen\n- **Sprechende Namen:** \"Claude Opus 4.5\" statt `claude-opus-4-5-20251101`\n- **Zusätzliche Metadaten:**\n - Max. Kontextfenster (200k, 128k, etc.)\n - Preise (Input\/Output pro Token)\n - Capabilities (Vision, Function Calling)\n - Geschwindigkeit (schnell\/langsam)\n- **Admin-Kontrolle:** Modelle aktivieren\/deaktivieren ohne Code\n- **Erweiterbar:** Neuer Provider (OpenAI, Google) = nur DB-Eintrag\n- **Audit:** Wann wurde welches Modell hinzugefügt?\n- **Performance:** DB-Query statt API-Call bei Seitenaufruf\n\n**Contra:**\n- Initiale Komplexität höher\n- Manueller Sync nötig (oder Cronjob)\n\n---\n\n## Mögliche Tabellenstruktur\n\n```sql\nCREATE TABLE llm_models (\n id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,\n provider ENUM('anthropic', 'ollama', 'openai', 'google', 'mistral'),\n model_id VARCHAR(100) NOT NULL, -- \"claude-opus-4-5-20251101\"\n display_name VARCHAR(100) NOT NULL, -- \"Claude Opus 4.5\"\n context_window INT, -- 200000\n max_output_tokens INT, -- 8192\n input_price_per_mtok DECIMAL(10,4), -- $\/MTok\n output_price_per_mtok DECIMAL(10,4),\n capabilities JSON, -- {\"vision\": true}\n is_local BOOLEAN DEFAULT FALSE,\n is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,\n sort_order INT DEFAULT 0,\n last_synced_at DATETIME,\n created_at DATETIME,\n updated_at DATETIME\n);\n```\n\n---\n\n## Admin-Seite `\/ressourcen\/llm`\n\n| Aktion | Funktion |\n|--------|----------|\n| \"Anthropic synchronisieren\" | API-Call → neue Modelle einfügen |\n| \"Ollama synchronisieren\" | `ollama list` → lokale Modelle einfügen |\n| Display-Name bearbeiten | Sprechenden Namen setzen |\n| Aktivieren\/Deaktivieren | Modell aus Dropdowns entfernen |\n| Sortierung ändern | Reihenfolge in Dropdowns |\n\n---\n\n## Meine Empfehlung\n\n**Variante B** - weil:\n\n1. Du willst **sprechende Namen** → braucht DB\n2. Du willst **Kontextfenster** speichern → braucht DB\n3. Du willst **weitere APIs** → braucht erweiterbares Schema\n4. Einmaliger Mehraufwand, aber **langfristig wartbarer**\n\nSoll ich das so umsetzen?"
}