KI: Modellauswahl als Dropdown + Abgleich mit Produktionsstand

Einstellungen -> KI: statt freiem Modellnamen ein Dropdown mit den
Chat-Modellen, die der hinterlegte OpenAI-Schluessel nutzen darf.

- Backend: listAiModels() fragt OpenAI GET /v1/models, filtert auf
  Chat-Modelle (gpt-*, o*, chatgpt-*; ohne Embedding/Audio/Bild/Instruct
  usw.), neueste zuerst, 10 min im Speicher (Schluesselwechsel laedt neu)
- Neuer Endpunkt GET /api/ai/models (admin)
- Frontend: aktives Modell bleibt waehlbar, auch wenn nicht mehr gelistet;
  Rueckfall auf Textfeld, wenn die Liste nicht abrufbar ist
- Doku: 05-ki (Modellauswahl mit Ablaufdiagramm), 10-api, 08-anleitung

Zieht ausserdem den bereits live laufenden, bisher nicht eingecheckten
Stand nach (perinco-Kontaktabgleich/MergeDialog, Projektmargen,
Whisper-Anpassungen u. a.). Repo entspricht damit icrm.icon-experts.de.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

server/src/ai.js

@@ -111,6 +111,49 @@ export async function saveAiModel(model) {
   config.model = value || process.env.OPENAI_MODEL || DEFAULT_MODEL;
 }
 
+/*
+ * Die Modelle, die der hinterlegte Schluessel nutzen darf.
+ *
+ * /v1/models liefert alles - auch Bild-, Audio-, Embedding- und Moderations-
+ * modelle. Fuer das CRM zaehlen nur Chat-Modelle, also werden die anderen
+ * ausgefiltert. Kurz im Speicher gehalten, damit das Aufklappen der Liste nicht
+ * jedes Mal OpenAI fragt; ein Schluesselwechsel leert den Speicher.
+ */
+const MODELS_ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/models';
+const MODELS_TTL_MS = 10 * 60_000;
+const NON_CHAT = /(embedding|whisper|tts|dall-e|image|audio|realtime|transcribe|moderation|search|instruct|davinci|babbage|computer-use|codex|sora)/i;
+let modelCache = { key: '', at: 0, list: [] };
+
+export async function listAiModels() {
+  if (!aiConfigured()) throw new AiError('Es ist kein Schlüssel hinterlegt.', 503);
+  if (modelCache.key === config.key && Date.now() - modelCache.at < MODELS_TTL_MS) {
+    return modelCache.list;
+  }
+
+  let response;
+  try {
+    response = await fetch(MODELS_ENDPOINT, {
+      headers: { Authorization: `Bearer ${config.key}` },
+      signal: AbortSignal.timeout(15_000),
+    });
+  } catch {
+    throw new AiError('OpenAI ist gerade nicht erreichbar.', 502);
+  }
+  const payload = await response.json().catch(() => null);
+  if (!response.ok) {
+    throw new AiError(payload?.error?.message || `OpenAI antwortete mit HTTP ${response.status}.`, 502);
+  }
+
+  const list = (payload?.data ?? [])
+    .map((m) => ({ id: String(m.id), created: Number(m.created) || 0 }))
+    .filter((m) => /^(gpt-|o\d|chatgpt-)/i.test(m.id) && !NON_CHAT.test(m.id))
+    // Neueste zuerst - die will man meistens.
+    .sort((a, b) => b.created - a.created || a.id.localeCompare(b.id));
+
+  modelCache = { key: config.key, at: Date.now(), list };
+  return list;
+}
+
 class AiError extends Error {
   constructor(message, status = 502) {
     super(message);