feat: 增强 Web LLM 配置检测与错误分类 P3 (#1180) (#1196)

* feat: enhance LLM channel diagnostics

* fix: harden LLM diagnostics edge cases

* docs: clarify LLM capability smoke boundaries

docs/LLM_CONFIG_GUIDE.md

@@ -95,7 +95,9 @@ LITELLM_MODEL=ollama/qwen3:8b
 ### Web 渠道编辑器的兼容性 / 迁移 / 回退规则
 
 - 预设里的 provider / Base URL / 示例模型只用于**初始化表单**；真正落盘时仍是你当前输入的 `LLM_{CHANNEL}_PROTOCOL`、`LLM_{CHANNEL}_BASE_URL`、`LLM_{CHANNEL}_MODELS`、`LLM_{CHANNEL}_API_KEY(S)`，不会在后台偷偷改成别的 provider 名或 URL。
-- 设置页的“获取模型”只对 `OpenAI Compatible` / `DeepSeek` 渠道调用 `{base_url}/models`；“测试连接”只发一次最小聊天请求。两者返回的 `stage / error_code / details / latency_ms` 仅用于结构化诊断提示，**不会写回** `.env`。
+- 设置页的“获取模型”只对 `OpenAI Compatible` / `DeepSeek` 渠道调用 `{base_url}/models`；“测试连接”默认只发一次最小聊天请求。可选的“运行时能力检测”必须由用户显式选择后触发，会额外发起 JSON / tools / stream / vision smoke 请求，结果仅代表当前账号、模型和 endpoint 的一次 best-effort 检测。上述检测返回的 `stage / error_code / details / latency_ms / capability_results` 仅用于结构化诊断提示，**不会写回** `.env`，也不会阻止保存。
+- 运行时能力检测会产生真实 LLM 请求，可能带来 token / 图像输入费用、RPM/TPM 限流、余额不足或超时。检测失败可能来自账号权限、模型未开通、endpoint 区域、余额、服务商兼容层或 LiteLLM 转换路径，不等于该 provider 全局不支持对应能力。P3 未对所有真实 provider 做在线 smoke；兼容依据来自当前依赖窗口 `litellm>=1.80.10,<1.82.7` 下的 LiteLLM `completion()` / OpenAI I/O format / streaming / exception mapping，以及 OpenAI Chat Completions 的 JSON mode、tool calling、streaming 和 vision input 形状。
+- 相关外部来源：LiteLLM Python SDK / OpenAI I/O format / streaming / exception mapping：<https://docs.litellm.ai/>；LiteLLM OpenAI-compatible 路由：<https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai_compatible>；OpenAI Chat Completions：<https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create>；JSON mode：<https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs?api-mode=chat>；tool calling：<https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling?api-mode=chat>；streaming：<https://platform.openai.com/docs/guides/streaming-responses?api-mode=chat>；vision input：<https://platform.openai.com/docs/guides/images-vision?api-mode=chat>。
 - 保存渠道时，只会更新这次提交的 key；不会因为切换渠道模式而静默迁移整个旧配置。唯一会被**同步清理**的是运行时模型引用：如果 `LITELLM_MODEL`、`AGENT_LITELLM_MODEL`、`VISION_MODEL` 或 `LITELLM_FALLBACK_MODELS` 指向了当前已启用渠道里已经不存在的模型，设置页会在保存前把这些失效引用清空/移除，避免运行时继续指向无效模型；即使当前启用渠道没有任何可选模型，也会清理缺少 legacy Key 支撑的托管 provider 旧值。`cohere/*`、`google/*`、`xai/*` 这类直连模型仅用于说明历史 `direct-env` 兼容保留语义，不等于可用性承诺，是否可用请按各厂商官方模型/API 文档再做实际验证。
 - 后端一致性依据：配置校验链路在 `SystemConfigService._validate_llm_runtime_selection`（`src/services/system_config_service.py`）中通过 `_uses_direct_env_provider`（`src/config.py`）判断运行时来源；当前仅 `gemini`、`vertex_ai`、`anthropic`、`openai`、`deepseek` 属于托管 key provider，`cohere`、`google`、`xai` 不在该白名单中，因此会保留为直连模型。
 - 回退方式也保持最小：把对应渠道模型列表改回去后重新选择主模型 / fallback，或直接用桌面端导出备份 / 手动 `.env` 还原之前的 `LLM_*`、`LITELLM_MODEL`、`AGENT_LITELLM_MODEL`、`VISION_MODEL`、`LLM_TEMPERATURE` 即可，不需要额外跑迁移脚本。