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llmrouter/test/auswahl.test.ts
T
elton 7c6e747145
llmrouter CI / bun test + build (push) Successful in 4s
llmrouter CI / Build and publish image (push) Successful in 21s
minOutput je Profil senkbar, neue Rolle coder
Das 64K-Output-Gate war global und trieb auto/mass:fast auf solar-pro4
(0,42 statt 0,27 $/1M), weil ling-3.0-flash mit 32768 Output-Token
durchfiel. Gemessen 09.09.: 1.415 Masse-Requests, 1.146 davon unter 100
Completion-Token — das Gate verfehlte dort seinen Zweck. Jetzt kann je
Schwelle-Profil minOutput gesetzt werden (Default 65536);
auto/mass:fast laeuft mit 32768, max_output unbekannt bleibt abgelehnt.

Dazu role/coder -> auto/coding:junior (ACL fuer persona-spark), damit
Code-Arbeit nicht ueber role/worker in die Masse faellt; der
engineer-Agent der Mac-opencode.json wechselt auf role/coder.

Refs #1283
2026-09-09 17:03:51 +02:00

154 lines
5.3 KiB
TypeScript

process.env.OPENROUTER_API_URL = "http://127.0.0.1:1";
import { describe, it, expect } from "bun:test";
import {
MIN_OUTPUT,
kandidatenBauen,
billigsterUeberSchwelle,
type Model,
} from "../src/openrouter-auswahl.ts";
const modelle: Model[] = [
{
id: "anthropic/claude-haiku-4.5",
context_length: 131072,
pricing: { prompt: "0.01", completion: "0.01" },
supported_parameters: ["tools"],
benchmarks: {
artificial_analysis: { intelligence_index: 90 },
},
top_provider: { max_completion_tokens: 131072 },
},
{
id: "inclusionai/ling-3.0-flash",
context_length: 32768,
pricing: { prompt: "0.001", completion: "0.001" },
supported_parameters: ["tools"],
benchmarks: {
artificial_analysis: { intelligence_index: 50 },
},
top_provider: { max_completion_tokens: 32768 },
},
{
id: "z-ai/glm-5.3-flash",
context_length: 131072,
pricing: { prompt: "0.002", completion: "0.002" },
supported_parameters: ["tools"],
benchmarks: {
artificial_analysis: { intelligence_index: 55 },
},
top_provider: { max_completion_tokens: 131072 },
},
{
id: "foo/ohne-angabe",
context_length: 131072,
pricing: { prompt: "0.0015", completion: "0.0015" },
supported_parameters: ["tools"],
benchmarks: {
artificial_analysis: { intelligence_index: 60 },
},
},
];
describe("MIN_OUTPUT", () => {
it("ist genau 65536", () => {
expect(MIN_OUTPUT).toBe(65536);
});
});
describe("kandidatenBauen", () => {
it("fuellt maxOutput", () => {
const { alle } = kandidatenBauen({ voll: modelle, konto: null });
expect(alle.get("inclusionai/ling-3.0-flash")?.maxOutput).toBe(32768);
expect(alle.get("anthropic/claude-haiku-4.5")?.maxOutput).toBe(131072);
expect(alle.get("foo/ohne-angabe")?.maxOutput).toBe(0);
});
});
describe("billigsterUeberSchwelle", () => {
it("wahlt glm-5.3-flash und lehnt ling sowie foo ab", async () => {
const { alle } = kandidatenBauen({ voll: modelle, konto: null });
const abgelehnt: Array<{ id: string; grund: string }> = [];
const ablehnen = (id: string, grund: string) => {
abgelehnt.push({ id, grund });
};
const result = await billigsterUeberSchwelle(
40,
0,
alle,
undefined,
ablehnen,
new Map(),
{ varianten: [] },
);
expect(result.auswahl?.candidate.id).toBe("z-ai/glm-5.3-flash");
const ling = abgelehnt.find((e) => e.id === "inclusionai/ling-3.0-flash");
expect(ling).toBeDefined();
expect(ling!.grund).toContain("max_output");
expect(ling!.grund).toContain("32768");
const foo = abgelehnt.find((e) => e.id === "foo/ohne-angabe");
expect(foo).toBeDefined();
expect(foo!.grund).toBe("max_output unbekannt");
});
});
describe("Grenze maxOutput", () => {
it("ein Kandidat mit maxOutput genau 65536 bleibt infrage", async () => {
const grenzwert: Model[] = [
{
id: "bar/grenzwertig",
context_length: 131072,
pricing: { prompt: "0.001", completion: "0.001" },
supported_parameters: ["tools"],
benchmarks: {
artificial_analysis: { intelligence_index: 70 },
},
top_provider: { max_completion_tokens: 65536 },
},
];
const { alle } = kandidatenBauen({ voll: grenzwert, konto: null });
const abgelehnt: Array<{ id: string; grund: string }> = [];
const ablehnen = (id: string, grund: string) => {
abgelehnt.push({ id, grund });
};
const result = await billigsterUeberSchwelle(
0,
0,
alle,
undefined,
ablehnen,
new Map(),
{ varianten: [] },
);
expect(result.auswahl?.candidate.id).toBe("bar/grenzwertig");
expect(abgelehnt).toHaveLength(0);
});
});
describe("minOutput je Profil", () => {
it("32768 laesst ling als billigsten Kandidaten zu, Default tut es nicht", async () => {
const { alle } = kandidatenBauen({ voll: modelle, konto: null });
const mitGate = await billigsterUeberSchwelle(40, 0, alle, undefined, undefined, new Map(), { varianten: [] });
expect(mitGate.auswahl?.candidate.id).toBe("z-ai/glm-5.3-flash");
const ohneGate = await billigsterUeberSchwelle(40, 0, alle, undefined, undefined, new Map(), { varianten: [], minOutput: 32768 });
expect(ohneGate.auswahl?.candidate.id).toBe("inclusionai/ling-3.0-flash");
});
it("bekannte Ablehnung traegt den wirksamen Grenzwert", async () => {
const { alle } = kandidatenBauen({ voll: modelle, konto: null });
const abgelehnt: Array<{ id: string; grund: string }> = [];
await billigsterUeberSchwelle(40, 0, alle, undefined, (id, grund) => abgelehnt.push({ id, grund }), new Map(), { varianten: [], minOutput: 65536 });
const ling = abgelehnt.find((e) => e.id === "inclusionai/ling-3.0-flash");
expect(ling?.grund).toContain("65536");
});
it("max_output unbekannt bleibt abgelehnt, auch mit herabgesetztem minOutput", async () => {
const { alle } = kandidatenBauen({ voll: modelle, konto: null });
const abgelehnt: Array<{ id: string; grund: string }> = [];
await billigsterUeberSchwelle(40, 0, alle, undefined, (id, grund) => abgelehnt.push({ id, grund }), new Map(), { varianten: [], minOutput: 1 });
const foo = abgelehnt.find((e) => e.id === "foo/ohne-angabe");
expect(foo).toBeDefined();
expect(foo!.grund).toBe("max_output unbekannt");
});
});