fix(server): идемпотентность upload, WAL, буфер ELM, таймаут LLM

- api/db.py: WAL mode, busy_timeout, request_id UNIQUE, close(), контекстный менеджер
- api/routes.py: проверка request_id при upload, /ping-llm кэш 60с, /chat через roles
- api/config.py: lru_cache на load()
- obd/protocol.py: reset_input_buffer перед _write(), условный READY в send()
- brain/client.py: модель 120b, таймаут из параметра, LLMError класс, обработка 429/5xx

brain/client.py

@@ -14,39 +14,67 @@ brain/client.py — LLM-клиент для диагностики авто.
     qwen3-6-27b-fp8 — быстрая (но CoT leak bug)
 """
 
+import logging
+
 import requests
 
+logger = logging.getLogger("brain.client")
+
 DEFAULT_BASE = "https://api.aillm.ru/v1"
-DEFAULT_MODEL = "gpt-oss-20b"
+DEFAULT_MODEL = "gpt-oss-120b"
+DEFAULT_TIMEOUT = 180
+
+
+class LLMError(Exception):
+    """Ошибка LLM API с безопасным для клиента сообщением."""
+    pass
 
 
 class Diagnoser:
-    """Отправляет данные в DeepSeek и возвращает диагноз."""
+    """LLM-клиент для OpenAI-совместимого API."""
 
-    def __init__(self, api_key: str, model: str = DEFAULT_MODEL, base_url: str = DEFAULT_BASE):
+    def __init__(self, api_key: str, model: str = DEFAULT_MODEL,
+                 base_url: str = DEFAULT_BASE, timeout: int = DEFAULT_TIMEOUT):
         self.api_key = api_key
         self.model = model
         self.base_url = base_url.rstrip("/")
+        self.timeout = timeout
 
     def ask(self, messages: list[dict]) -> str:
-        """Отправляет сообщения в DeepSeek, возвращает текст ответа."""
-        resp = requests.post(
-            f"{self.base_url}/chat/completions",
-            headers={
-                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
-                "Content-Type": "application/json",
-            },
-            json={
-                "model": self.model,
-                "messages": messages,
-                "temperature": 0.3,  # пониже — меньше фантазий
-                "max_tokens": 4096,
-            },
-            timeout=120,  # api.aillm.ru бывает медленным
-        )
-        resp.raise_for_status()
-        data = resp.json()
-        return data["choices"][0]["message"]["content"]
+        """Отправляет сообщения в LLM API, возвращает текст ответа."""
+        try:
+            resp = requests.post(
+                f"{self.base_url}/chat/completions",
+                headers={
+                    "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
+                    "Content-Type": "application/json",
+                },
+                json={
+                    "model": self.model,
+                    "messages": messages,
+                    "temperature": 0.3,
+                    "max_tokens": 4096,
+                },
+                timeout=self.timeout,
+            )
+            resp.raise_for_status()
+            data = resp.json()
+            return data["choices"][0]["message"]["content"]
+        except requests.Timeout:
+            logger.warning(f"LLM timeout after {self.timeout}s")
+            raise LLMError("LLM не ответил вовремя. Попробуйте позже.")
+        except requests.HTTPError as e:
+            status = e.response.status_code if e.response is not None else 0
+            logger.warning(f"LLM HTTP {status}: {e}")
+            if status == 429:
+                raise LLMError("Слишком много запросов. Подождите минуту.")
+            elif 500 <= status < 600:
+                raise LLMError("LLM временно недоступен. Попробуйте позже.")
+            else:
+                raise LLMError("Ошибка LLM. Попробуйте позже.")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"LLM unexpected: {e}")
+            raise LLMError("LLM временно недоступен.")
 
     def diagnose(
         self,