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feat(api): 添加万川平台模型配置获取和同步功能

- 新增 getWanchuanModelConfig 函数，按模型编码获取平台模型配置
- 新增 syncWanchuanModelToSettings 函数，从万川平台拉取模型配置并写入后端 AI 设置
- 支持按用途分多个模型编码（generic/vision/voice）分别同步配置
- 配置失败时跳过对应字段，不影响其他模型同步

feat(settings): 重构AI模型配置界面支持多模块分组

- 将AI配置按话题分析、报告生成、视觉、语音四个模块分组展示
- 每个模块独立配置接口地址、密钥和模型名称
- 添加从万川平台获取配置的按钮和同步功能
- 优化配置状态指示和错误提示信息

refactor(config): 扩展AI配置支持独立的语音视觉报告网关

- 新增 voice_base_url/voice_api_key 配置项
- 新增 vision_base_url/vision_api_key 配置项
- 新增 summary_base_url/summary_api_key 配置项
- 留空时回退到 ai_base_url/ai_api_key 兼容单网关场景

refactor(http): 统一使用共享HTTP客户端减少连接开销

- 替换各处 httpx.AsyncClient 为 shared_client
- 在 lifespan 中正确关闭共享客户端资源
- 优化 get_current_wxid 和 health 检查中的HTTP请求

refactor(ai): 按用途缓存AI客户端支持不同网关配置

- 重构 get_openai_client 支持按(base_url, api_key)缓存
- 新增 get_client_for 函数按用途获取对应客户端
- 支持语音、视觉、报告等不同用途使用独立网关和密钥
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chatlog_fastAPI/routers/chatlog_proxy.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from fastapi import APIRouter, Request
 from fastapi.responses import Response, StreamingResponse
 
 from config import settings
+from services.http_client import shared_client
 
 router = APIRouter(tags=["chatlog-proxy"])
 
@@ -41,13 +42,14 @@ async def _proxy_chatlog(request: Request, upstream_path: str) -> Response:
         if key.lower() not in HOP_BY_HOP_HEADERS and key.lower() != "host"
     }
 
-    async with httpx.AsyncClient(timeout=None, trust_env=False, follow_redirects=True) as client:
-        upstream = await client.request(
-            request.method,
-            target,
-            content=body if body else None,
-            headers=headers,
-        )
+    client = shared_client()
+    upstream = await client.request(
+        request.method,
+        target,
+        content=body if body else None,
+        headers=headers,
+        timeout=None,
+    )
 
     response_headers = _copy_headers(upstream.headers)
     return StreamingResponse(