v4 Schritt 1: optimale Kontextfenster automatisch ermitteln

- hw_math: max_ctx_for() (Umkehrung der ctx-Heuristik) + extract_params_b + recommend_ctx.
- cookbook.py: optimal_ctx pro Datei in analyze + evaluate.
- models.py status: params_b + optimal_ctx pro Modell (psutil-RAM).
- models.js Konfig-Modal: Empfehlung + 'Optimal uebernehmen'.
- cookbook.js Modal: 'Empfohlener Kontext ... uebernehmen'.

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

hw_math.py

@@ -3,6 +3,8 @@ Extrahierte Mathematik aus dem Odysseus Projekt zur VRAM/RAM Berechnung.
 Abgestimmt auf APUs mit Unified Memory (Bosgame M5 / Strix Halo).
 """
 
+import re
+
 # Annahme: Bytes per Parameter für GGUF Quants
 QUANT_BYTES_PER_PARAM = {
     "Q2_K": 0.35,
@@ -69,3 +71,44 @@ def evaluate_fit(params_b: float, quant: str, ctx: int, sys_ram_gb: float) -> di
         "req_gb": round(req_gb, 1),
         "tps": round(tps, 0)
     }
+
+
+def extract_params_b(name: str) -> float:
+    """Parametergröße (Mrd.) aus Repo-/Dateiname. 8x7B (MoE) -> 56."""
+    moe = re.search(r"(\d+)x(\d+(?:\.\d+)?)[bB]", name)
+    if moe:
+        return float(moe.group(1)) * float(moe.group(2))
+    m = re.search(r"(\d+(?:\.\d+)?)[bB](?![a-zA-Z])", name)
+    if m:
+        return float(m.group(1))
+    return 7.0
+
+
+# "Schöne" Kontextstufen, die UIs/Modelle gern mögen.
+_NICE_CTX = [2048, 4096, 8192, 16384, 32768, 49152, 65536, 98304, 131072]
+
+
+def max_ctx_for(params_b: float, quant: str, sys_ram_gb: float) -> int:
+    """Größter 'schöner' Kontext, der komfortabel passt (80% des nutzbaren RAM, 4 GB OS-Puffer).
+    Umkehrung von estimate_memory_gb: löst die Kontext-Heuristik nach ctx auf."""
+    bpp = QUANT_BYTES_PER_PARAM.get(quant.upper(), 0.65)
+    weights = params_b * bpp
+    usable = max(sys_ram_gb - 4.0, 0) * 0.8           # gleicher Komfort wie evaluate_fit "perfect"
+    ctx_budget = usable - weights                      # GB, die für den KV-Cache übrig sind
+    if ctx_budget <= 0:
+        return 2048                                    # Modell selbst schon knapp -> Minimal-Kontext
+    per_8k = (max(params_b, 7) / 7) * 0.8              # GB pro 8k Kontext (aus der Heuristik)
+    raw_ctx = (ctx_budget / per_8k) * 8192
+    best = _NICE_CTX[0]
+    for c in _NICE_CTX:
+        if c <= raw_ctx:
+            best = c
+    return best
+
+
+def recommend_ctx(params_b: float, quant: str, sys_ram_gb: float) -> dict:
+    """Empfohlener Kontext + Klartext-Begründung (für die UI)."""
+    ctx = max_ctx_for(params_b, quant, sys_ram_gb)
+    k = ctx // 1024
+    return {"ctx": ctx, "k": k,
+            "note": f"Bis ~{k}k Kontext passt komfortabel auf deine Hardware ({round(sys_ram_gb)} GB)."}