Jules NenyandClaude Opus 5.5
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RAPIDE groq/llama-3.1-8b-instant → groq/openai/gpt-oss-20b ; APPROFONDI groq/llama-3.3-70b-versatile → groq/openai/gpt-oss-120b ; replis inchangés. Les chatbots vivaient sur le repli Gemini depuis le retrait. gpt-oss raisonne : ses tokens de raisonnement sont décomptés de max_tokens. REASONING_MARGIN_TOKENS (800) ajouté au budget des trois routes, et bifrostContent() signale au journal une réponse tronquée (finish_reason length). Le champ message.reasoning est ignoré. Défaut WORKER_MODEL aligné sur la prod. En-têtes « Mistral Small » corrigés, PIPE-IA-DOC §11.3. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01AzGo8bxhHp6M9RxuAFbyLU
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4.3 KiB
TypeScript
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TypeScript
/**
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* Bifrost — gateway LLM (remplace les appels directs Mistral)
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* Endpoint OpenAI-compatible : POST {bifrostUrl}/v1/chat/completions
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* Auth : header x-bf-vk
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*
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* 2 tiers (Mission M3 du build Bifrost ; modèles primaires changés le 28/09, session AEP front 4) :
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* RAPIDE — défaut, pas de toggle UI mode rapide/approfondi sur le site actuellement
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* APPROFONDI — activable via body.mode === 'approfondi' (prêt pour un futur toggle front)
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*
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* ⚠ 28/09 : Groq a retiré groq/llama-3.1-8b-instant (RAPIDE) et groq/llama-3.3-70b-versatile
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* (APPROFONDI) — 404 model_not_found via Bifrost. Depuis le 23/09 environ, chaque appel
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* chatbot tombait sur le premier repli Gemini (stats_usage). Primaires passés sur
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* groq/openai/gpt-oss-20b et groq/openai/gpt-oss-120b ; replis inchangés. Le worker
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* /opt/aep-worker tourne sur gpt-oss-20b en prod depuis le 28/09 (WORKER_MODEL, json_object) :
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* Bifrost accepte ce nom de modèle à slash côté Groq.
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* ⚠ gpt-oss est un modèle à raisonnement :
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* - la réponse porte un champ message.reasoning à côté de message.content. Les routes
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* chatbot ne lisent que content (JSON), usage et extra_fields : le champ est ignoré ;
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* - les tokens de raisonnement sont décomptés de max_tokens. Sans marge, le JSON de la
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* réponse peut être tronqué ; rendu en HTTP 200, Bifrost ne bascule pas, JSON.parse
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* échoue → « Je n'ai pas pu analyser ta demande ». Déjà vu le 15/07 : gpt-oss-120b (via Cerebras), 3 appels
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* corrects sur 4, « tronque parfois à max_tokens 700 ». D'où REASONING_MARGIN_TOKENS, ajouté par
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* chaque route à son budget de contenu.
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* ⚠ openrouter-oai exclu (bug Bifrost confirmé — 404 HTML sur modèles avec slash)
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* ⚠ gemini-oai exige le préfixe "models/" (sinon 403 silencieux)
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* ⚠ cerebras/gemma-4-31b RETIRÉ du tier RAPIDE (M4, 15/07) : en JSON mode avec un contexte
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* réel (prompt + ~20 fiches), le modèle part en boucle de répétition dégénérée ("1 1 1...")
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* dans ~75% des cas où il sert de fallback, produit un JSON invalide, et Bifrost ne bascule
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* PAS plus loin dans la chaîne (HTTP 200 côté provider = pas une erreur pour Bifrost). Bug
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* constaté en prod sur chatbot-reseaux (1 échec/3), reproduit 3/4 sur appel direct Bifrost.
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* Cerebras reste configuré dans Bifrost (dispo pour tier CODE ou reconfiguration future),
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* juste plus dans cette chaîne tant que ce n'est pas fiabilisé.
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*/
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export const BIFROST_TIER_RAPIDE = {
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model: 'groq/openai/gpt-oss-20b',
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fallbacks: [
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'gemini-oai/models/gemini-2.5-flash-lite',
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'cohere/command-r-08-2024',
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],
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}
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export const BIFROST_TIER_APPROFONDI = {
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model: 'groq/openai/gpt-oss-120b',
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fallbacks: [
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'gemini-oai/models/gemini-2.5-flash',
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'mistral/mistral-large-latest',
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'cohere/command-r-plus-08-2024',
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],
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}
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/**
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* Tokens ajoutés au budget de contenu de chaque route (max_tokens = contenu + marge) pour
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* absorber le raisonnement de gpt-oss. Plafond seulement : les replis sans raisonnement
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* n'écrivent pas plus long, les prompts bornent la réponse (200-250 mots). Rester modeste :
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* la limite de tokens par minute d'une clé Groq peut compter max_tokens avec le prompt.
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*/
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export const REASONING_MARGIN_TOKENS = 800
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/** Sélectionne le tier selon le param optionnel body.mode. */
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export function pickBifrostTier(mode?: string) {
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return mode === 'approfondi' ? BIFROST_TIER_APPROFONDI : BIFROST_TIER_RAPIDE
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}
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export interface BifrostChatResponse {
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/** reasoning : présent avec gpt-oss, jamais lu (la réponse utile est dans content). */
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choices: { message: { content: string; reasoning?: string }; finish_reason?: string }[]
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usage?: { prompt_tokens: number; completion_tokens: number }
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extra_fields?: { provider?: string; resolved_model_used?: string }
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}
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/**
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* Contenu JSON de la réponse. Une troncature (finish_reason 'length') ne lève aucune erreur
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* et finit en message générique côté usager : on la signale au journal pour la voir.
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*/
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export function bifrostContent(res: BifrostChatResponse, route: string): string {
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const choice = res.choices?.[0]
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if (choice?.finish_reason === 'length') {
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console.warn(`[${route}] réponse tronquée (finish_reason=length) : relever REASONING_MARGIN_TOKENS`)
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}
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return choice?.message?.content ?? '{}'
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}
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