fix(llm): curl --http2 вместо httpx

httpx требует h2, который не ставится в облаке.
curl есть везде и гарантированно держит HTTP/2.
subprocess.run(['curl','-s','--http2',...])

requirements.txt

@@ -5,5 +5,3 @@ requests
 psycopg2-binary
 python-dotenv
 pdfplumber
-httpx[http2]
-h2

site/llm_client.py

@@ -4,7 +4,8 @@ llm_client.py — Тонкий HTTP-клиент к LLM API.
 Только отправить промпт → получить ответ. Никакой бизнес-логики.
 Бизнес-логика (промпты, парсинг ответа) → extractor.py.
 
-Использует httpx (HTTP/2) — api.aillm.ru за ddos-guard, требует HTTP/2.
+Использует curl (HTTP/2) — api.aillm.ru за ddos-guard, требует HTTP/2.
+curl есть в любом контейнере и гарантированно работает с HTTP/2.
 
 Переменные окружения:
   LLM_API_URL  — URL API (по умолчанию https://api.aillm.ru/v1/chat/completions)
@@ -12,7 +13,8 @@ llm_client.py — Тонкий HTTP-клиент к LLM API.
 """
 
 import os
-import httpx
+import json
+import subprocess
 
 # ── Конфигурация ────────────────────────────────────────────────
 
@@ -22,7 +24,7 @@ DEFAULT_MODEL = "gpt-oss-120b"  # 120B модель через LiteLLM-прок
 
 def ask(prompt: str, model: str = None, max_tokens: int = 8000) -> dict:
     """
-    Отправить промпт к LLM API.
+    Отправить промпт к LLM API через curl (HTTP/2).
 
     Args:
       prompt:     текст промпта
@@ -42,28 +44,34 @@ def ask(prompt: str, model: str = None, max_tokens: int = 8000) -> dict:
 
     model = model or DEFAULT_MODEL
 
-    payload = {
+    payload = json.dumps({
         "model": model,
-        "messages": [
-            {"role": "user", "content": prompt},
-        ],
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
         "max_tokens": max_tokens,
-        "temperature": 0.1,  # низкая температура = стабильный формат ответа
-    }
-
-    headers = {
-        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
-        "Content-Type": "application/json",
-    }
+        "temperature": 0.1,
+    })
 
     try:
-        # httpx с HTTP/2 — обязательно для ddos-guard
-        with httpx.Client(http2=True, timeout=120) as client:
-            resp = client.post(api_url, json=payload, headers=headers)
-            resp.raise_for_status()
-            data = resp.json()
+        # curl --http2 гарантирует HTTP/2
+        proc = subprocess.run(
+            [
+                "curl", "-s", "--http2",
+                "-H", f"Authorization: Bearer {api_key}",
+                "-H", "Content-Type: application/json",
+                "-H", "Accept: application/json",
+                "--max-time", "120",
+                "-d", payload,
+                api_url,
+            ],
+            capture_output=True, text=True, timeout=130,
+        )
 
-        # OpenAI-совместимый формат ответа
+        if proc.returncode != 0:
+            return {"error": f"curl exited with {proc.returncode}: {proc.stderr[:300]}"}
+
+        data = json.loads(proc.stdout)
+
+        # OpenAI-совместимый формат
         choice = data.get("choices", [{}])[0]
         message = choice.get("message", {})
         text = message.get("content", "")
@@ -74,11 +82,9 @@ def ask(prompt: str, model: str = None, max_tokens: int = 8000) -> dict:
             "usage": data.get("usage", {}),
         }
 
-    except httpx.TimeoutException:
-        return {"error": "LLM timeout (120s)"}
-    except httpx.HTTPStatusError as e:
-        return {"error": f"LLM HTTP {e.response.status_code}: {e.response.text[:500]}"}
-    except httpx.RequestError as e:
-        return {"error": f"LLM request failed: {e}"}
+    except subprocess.TimeoutExpired:
+        return {"error": "LLM timeout (130s)"}
+    except json.JSONDecodeError as e:
+        return {"error": f"LLM bad JSON: {e}"}
     except Exception as e:
         return {"error": f"LLM unexpected: {e}"}