Feat: "Auto"-Button beim Kontext setzen - setzt den setup-bewussten Optimalwert

Beim manuellen ctx-Eintrag (Modellkarte »Ctx«) gab es nur ein leeres Eingabefeld.
Jetzt:
- Backend: GET /api/models/{id}/ctx/auto liefert den setup-bewussten Optimal-ctx fuer
  ein bestehendes Modell (Rolle/Params/Quant + aktuelles Setup) inkl. Budget-Herleitung.
  budget.py: params_of_model() + setup_aware_ctx_for_model() (DRY mit footprint_gb).
- Dialog (CustomDialog/useDialog): optionaler Auto-Button im Prompt, der den Wert eintraegt.
- Cockpit: »Ctx« holt den Optimalwert, zeigt ihn + Budget (GTT/reserviert/frei) in der
  Meldung und bietet »Auto (Nk)« zum direkten Uebernehmen.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

backend/routers/models.py

@@ -162,6 +162,19 @@ class CtxReq(BaseModel):
     ctx: int
 
 
+@router.get("/models/{model_id}/ctx/auto")
+def auto_ctx(model_id: str) -> dict:
+    """Setup-bewusster Optimal-ctx für ein bestehendes Modell (Rolle/Params/Quant +
+    aktuelles Setup). Basis für den 'Auto'-Button an der Modellkarte."""
+    m = next((x for x in llamaswap.list_models() if x["name"] == model_id), None)
+    if not m:
+        raise HTTPException(404, "Modell nicht gefunden")
+    saw = budget.setup_aware_ctx_for_model(m)
+    return {"model_id": model_id, "current_ctx": m.get("ctx"),
+            "params_b": round(budget.params_of_model(m), 1), "quant": m.get("quant"),
+            "role": m.get("role"), **saw}
+
+
 @router.post("/models/{model_id}/ctx")
 def set_model_ctx(model_id: str, body: CtxReq) -> dict:
     if not llamaswap.set_ctx(model_id, body.ctx):

backend/services/budget.py

@@ -40,17 +40,26 @@ def gtt_budget_gb() -> float:
     return round(psutil.virtual_memory().total / (1024 ** 3) - 6.0, 1)
 
 
-def footprint_gb(model: dict) -> float:
-    """Loaded-Footprint eines Modells = Gewichte + kalibrierter KV-Anteil. Params robust
-    aus dem MAXIMUM von Namens-Schätzung und Dateigröße (deckt 'Coder-Next' ohne Größe im
-    Namen sowie Split-GGUFs ab, deren size_bytes nur den ersten Teil zählt)."""
+def params_of_model(model: dict) -> float:
+    """Robuste Params (Mrd.) eines INSTALLIERTEN Modells: MAXIMUM aus Caps-Schätzung und
+    Dateigröße. Deckt 'Coder-Next' ohne Größe im Namen (→ aus Datei) und Split-GGUFs
+    (size_bytes = nur erster Teil → ignoriert) ab."""
     caps = model.get("capabilities") or {}
     quant = model.get("quant") or "Q4_K_M"
+    bpp = QUANT_BYTES_PER_PARAM.get(quant.upper(), 0.55)
+    size_gb = (model.get("size_bytes") or 0) / (1024 ** 3)
+    pb_size = (size_gb / bpp) if size_gb > 1.0 else 0.0
+    return max(float(caps.get("params_b") or 0), pb_size, 7.0)
+
+
+def footprint_gb(model: dict) -> float:
+    """Loaded-Footprint eines Modells = Gewichte + kalibrierter KV-Anteil (bei seinem
+    aktuellen ctx)."""
+    quant = model.get("quant") or "Q4_K_M"
     ctx = int(model.get("ctx") or 32768)
     bpp = QUANT_BYTES_PER_PARAM.get(quant.upper(), 0.55)
     size_gb = (model.get("size_bytes") or 0) / (1024 ** 3)
-    pb_size = (size_gb / bpp) if size_gb > 1.0 else 0.0   # Split-Teil → ignoriert
-    pb = max(float(caps.get("params_b") or 0), pb_size, 7.0)
+    pb = params_of_model(model)
     weights = max(pb * bpp, size_gb)
     kv = estimate_memory_gb(pb, quant, ctx) - pb * bpp
     return weights + max(kv, 0.0)
@@ -122,3 +131,11 @@ def setup_aware_ctx(params_b: float, quant: str, role: str | None = None) -> dic
         "budget_gb": round(budget, 1),
         "mode": r["mode"],
     }
+
+
+def setup_aware_ctx_for_model(model: dict) -> dict:
+    """Setup-bewusster Optimal-ctx für ein INSTALLIERTES Modell (aus seiner Rolle,
+    Params & Quant). Für den 'Auto'-Button an der Modellkarte."""
+    return setup_aware_ctx(params_of_model(model),
+                           model.get("quant") or "Q4_K_M",
+                           role=model.get("role"))