feat(llm): llm_client.py — HTTP-клиент к aillm.ru

ask(prompt, model, max_tokens) → {text, model, usage} | {error}
OpenAI-совместимый формат, temperature=0.1 для стабильности.
Переменные: LLM_API_URL, LLM_API_KEY.

.env.example

@@ -8,3 +8,7 @@ DB_NAME=contracts
 DB_USER=contracts
 DB_PASS=
 DB_SSLMODE=disable
+
+# ── LLM API ──
+LLM_API_URL=https://api.aillm.ru/v1/chat/completions
+LLM_API_KEY=sk-...

site/llm_client.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+"""
+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:
+  LLM_API_URL  — URL API (по умолчанию https://api.aillm.ru/v1/chat/completions)
+  LLM_API_KEY  — ключ авторизации
+"""
+
+import os
+import requests
+
+# ── Конфигурация ────────────────────────────────────────────────
+
+DEFAULT_URL = "https://api.aillm.ru/v1/chat/completions"
+DEFAULT_MODEL = "deepseek-chat"  # DeepSeek V3 на aillm.ru (120B эквивалент)
+
+
+def ask(prompt: str, model: str = None, max_tokens: int = 4000) -> dict:
+    """
+    Отправить промпт к LLM API.
+
+    Args:
+      prompt:     текст промпта
+      model:      модель (None = DEFAULT_MODEL)
+      max_tokens: максимум токенов в ответе
+
+    Returns:
+      {"text": "ответ модели", "model": "...", "usage": {...}}
+      или
+      {"error": "описание ошибки"}
+    """
+    api_url = os.getenv("LLM_API_URL", DEFAULT_URL)
+    api_key = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
+
+    if not api_key:
+        return {"error": "LLM_API_KEY not set"}
+
+    model = model or DEFAULT_MODEL
+
+    payload = {
+        "model": model,
+        "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",
+    }
+
+    try:
+        resp = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers, timeout=120)
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+
+        # OpenAI-совместимый формат ответа
+        choice = data.get("choices", [{}])[0]
+        message = choice.get("message", {})
+        text = message.get("content", "")
+
+        return {
+            "text": text,
+            "model": data.get("model", model),
+            "usage": data.get("usage", {}),
+        }
+
+    except requests.exceptions.Timeout:
+        return {"error": "LLM timeout (120s)"}
+    except requests.exceptions.HTTPError as e:
+        return {"error": f"LLM HTTP {e.response.status_code}: {e.response.text[:500]}"}
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        return {"error": f"LLM request failed: {e}"}
+    except Exception as e:
+        return {"error": f"LLM unexpected: {e}"}