AI MODEL SCOUT — Evaluation Rules
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ZIEL:
Pro Kategorie wird genau 1 Modell in die Whitelist aufgenommen.
Kriterium: bestes Preis-Leistungs-Verhaeltnis.

KATEGORIEN:
  coding    — Code-Generierung, Debugging, Refactoring
  reasoning — Komplexes Denken, Mathematik, mehrstufige Analyse
  vision    — Bildverstaendnis, multimodale Eingabe
  writing   — Content-Erstellung, kreatives Schreiben
  fast      — Guenstige/schnelle Modelle fuer einfache Aufgaben
  chat      — Allgemeines Gespraech, Fallback

SCORE-FORMEL:
  score = (context_length / 100_000) / (preis_per_1M + 0.01) * provider_bonus * 1000
  - Mehr Kontext = besser
  - Weniger Preis = besser
  - Trusted Provider (anthropic, openai, google, meta-llama, deepseek, mistralai) = +20% Bonus
  - Kostenlose Modelle (Preis = 0) = Sonder-Score (gut fuer fast/chat)

KATEGORISIERUNG:
  Modelle werden per Keyword-Match auf ID und Name kategorisiert.
  Vision-Kategorie nur fuer Modelle mit multimodaler Architektur (image in modality).
  Modelle koennen mehreren Kategorien zugehoeren.

WHITELIST-UPDATE:
  Die Whitelist wird komplett ersetzt (nicht erweitert).
  Vor jedem Update wird ein Backup erstellt (/opt/data/whitelist_backup_TIMESTAMP.json).
  Nach dem Update erfolgt eine Validierung gegen die OpenRouter API.