Neuere llama-swap-Versionen liefern /running als Liste von Objekten
({model,state,...}) statt Strings. get_running_models() normalisiert nun auf
Namens-Strings → running.includes(name) im Frontend matcht wieder (ActiveModels-
Card + RolesCard 'warm'-Badges). Logger in llamaswap.py ergänzt.
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- Neuer services/pricing.py: PRICING-Dict + compute_savings() aus dem
system-Router extrahiert; Router ist jetzt dünn (nur role_map + Aufruf).
- /system/token-stats liefert zusätzlich das pricing-Dict → Frontend zeigt
die Tarife daraus an statt sie im Text zu hartkodieren.
- SPEC_DRAFT_MODEL_PATH in config.py (MC_SPEC_DRAFT_MODEL); llamaswap.py und
migrate_config.py referenzieren die Konstante statt des doppelten Literals.
- Ersparnis-Berechnung verhaltensneutral verifiziert (35,09 $ / 32,28 €).
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W2: install akzeptiert HF-URL ODER org/repo (normalize_repo); GET /api/hf/
search + /api/hf/quants; Frontend AddModel-Panel (URL+Quant-Dropdown+freie
Suche) im Discover-Tab. W3: POST /api/models/{id}/role + /ctx; Installiert-
Tab mit Rollen-Select (fast/heavy/coder/...), ctx-Edit, Loeschen → LLM
tauschen per Klick.
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model_id_from_path steigt bei Quant-Ordner (Q4_K_M/, UD-Q4_K_M/) eine
Ebene hoch zum Repo-Ordner. Sonst hiess das Heavy-Modell Q4_K_M.
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Hitonabi