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改用甲骨文机上已有的 ai-gateway (129.146.203.203:5100)：它本身就 OpenAI 兼容，内部串联 nvidia/gemini/ollama 并轮换 4 个 Gemini key， 比在客户端自己串联更能吸收单厂商的配额和超时。回包里的 provider 字段透传为 meta.upstream，网关侧发生降级时前端也看得见。 fix(ai): 目录里两个 NVIDIA 模型 id 根本不存在 - qwen/qwen2.5-72b-instruct 和 deepseek-ai/deepseek-r1 是我凭印象写的， 实际 GET /v1/models 里没有，调用一律 404 - 改为该账号清单里确实存在的 nemotron-49b / mistral-large， 并在注释里写明 id 必须取自实时清单、不能猜 fix(ai): 请求被本机代理劫持导致网关不可达 - requests 默认读 HTTP_PROXY/ALL_PROXY，把发往甲骨文公网 IP 的请求 也塞进了 127.0.0.1:7897，120s 后超时 - 按 provider 区分：境外厂商(Gemini/NVIDIA)仍走代理，自建网关直连 (session.trust_env=False) fix(ai): 承诺的按模型裁剪从未实现 - 模块注释写着 payload 按 (模型窗口, 天数预算) 取小者裁剪，但实际是 用全局预算构建一次 prompt 发给链上所有模型；365 天数据对 Gemini 的 1M 窗口无碍，却会撑爆 128k 的模型 - 新增 max_days_for()，在循环内按各模型窗口分别构建 prompt fix(ai): 推理模型的思考过程吃光输出预算 - 网关首选 nemotron-3-ultra-550b 是推理模型，回答前先输出一段 chain-of-thought；默认 1024 tokens 全被思考占用，JSON 还没开始 就被截断 - max_tokens 改为可按 provider 声明，网关条目给 3000 fix(ai): 配置在 import 时被冻结 - DEFAULT_CHAIN/TIMEOUT/DAY_BUDGET 是模块级常量，改环境变量不生效， 且让开发机 .env 泄漏进测试进程（测试会读到真实 key 和链配置） - 改为 default_chain()/default_timeout()/default_day_budget() 按调用读取 - conftest 增加 autouse fixture 清空全部 AI_* 变量，测试不再继承 .env 测试 (184 passed, 1 skipped): - 新增 TestGatewayProvider: 透传 upstream、目标 URL/鉴权头、 token 失效时继续降级 - 新增 TestProxyPolicy: 境外厂商与自建端点的代理策略相反 - 新增 TestPerModelSizing: 128k 模型收到的 prompt 必须小于 1M 模型 - 新增 TestMaxTokens: 推理端点预算大于默认，且真正写进两种 payload - 新增 TestLazyConfig: 改环境变量立即生效 - mock 目标从 requests.post 改为 requests.Session.post 实测: 网关链路可返回合法 JSON，但 nemotron-550B 排队较久（约 160s）， 故 AI_TIMEOUT_SECONDS 默认调到 180。 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
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2.1 KiB
Python
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Central configuration for the Garmin Health Lab Flask backend.
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Reads settings from a `.env` file (backend/.env) and the process environment.
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The same code runs against SQLite (local dev) or MariaDB (NAS production)
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by switching DB_TYPE — business code never branches on the backend.
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import os
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from dotenv import load_dotenv
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# Load .env from the backend directory (falls back to cwd / parent search).
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_BACKEND_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
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_ENV_PATH = os.path.join(_BACKEND_DIR, ".env")
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if os.path.exists(_ENV_PATH):
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load_dotenv(_ENV_PATH)
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else:
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load_dotenv() # walk up from cwd
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# --- Database selection -----------------------------------------------------
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DB_TYPE = (os.environ.get("DB_TYPE") or "sqlite").lower()
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# SQLite (default, zero-config local development)
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SQLITE_PATH = os.environ.get("DATABASE_PATH") or os.path.join(
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_BACKEND_DIR, "data", "health.db"
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)
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# MariaDB (production, runs on the NAS)
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MARIADB_SOCKET = os.environ.get("MARIADB_SOCKET") or ""
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MARIADB_HOST = os.environ.get("MARIADB_HOST") or "127.0.0.1"
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MARIADB_PORT = int(os.environ.get("MARIADB_PORT") or 3306)
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MARIADB_USER = os.environ.get("MARIADB_USER") or "root"
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MARIADB_PASSWORD = os.environ.get("MARIADB_PASSWORD") or ""
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MARIADB_DATABASE = os.environ.get("MARIADB_DATABASE") or "garmin_health_lab"
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# --- Auth -------------------------------------------------------------------
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JWT_SECRET = os.environ.get("JWT_SECRET") or "dev_secret_change_me"
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JWT_EXPIRY_DAYS = int(os.environ.get("JWT_EXPIRY_DAYS") or 7)
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# --- Server -----------------------------------------------------------------
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# BACKEND_PORT wins over PORT: `PORT` is set by many dev tools and PaaS
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# runtimes for the *frontend*, and letting it through made Flask seize the
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# React dev server's port during `npm run dev`.
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PORT = int(os.environ.get("BACKEND_PORT") or os.environ.get("PORT") or 5000)
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# Comma-separated list of allowed front-end origins (CORS).
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_CORS_RAW = os.environ.get("CORS_ORIGIN") or "http://localhost:3000,http://localhost:5173"
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CORS_ORIGINS = [o.strip() for o in _CORS_RAW.split(",") if o.strip()]
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