refactor(vendor-channels): 收敛跨供应商兼容处理至源→目标通道并引入内容感知源推断

[ThreeFish-AI]

变更摘要

本次重构彻底贯彻「源→目标绑定」通道模型，移除所有残留的通用（非绑定）跨供应商兼容性处理，并以内容感知源推断解决首次请求无会话状态场景下无法定位源供应商的兜底问题。

主要改动

1. 删除 server/request_normalizer.py 入口通用规范化层 — 彻底移除「通用 Phase 1 清洗」概念，消除跨供应商语义与协议层耦合。
2. zhipu 专属清洗迁入源→目标绑定通道：
   • srvtoolu_* ID 重写 → prepare_zhipu_to_anthropic / prepare_zhipu_to_copilot
   • server_tool_use_delta 私有块剥离 → 同上
3. 新增 infer_source_vendor_from_body 内容感知源推断（位于 convert/vendor_channels.py）：扫描请求体中 srvtoolu_* ID、server_tool_use_delta 块类型、assistant 消息内的 tool_result 块，只读识别源供应商。
4. _RouteExecutor._determine_source_vendor 扩充为三级优先级：
   • Priority 1: failed_tier_name（请求内故障转移）
   • Priority 2: session_record.provider_state（跨请求会话历史）
   • Priority 3（新增）: 从 body 内容推断（兜底首次请求）
5. /v1/messages 入口 body 原样透传至 router，由 executor 通过通道按需清洗。
6. /v1/messages/count_tokens 端点移除无条件 strip_thinking_blocks 过度防御，改为基于推断源触发通道清洗，语义与 /v1/messages 对齐。

设计权衡

• 为何引入内容感知推断而非直接删除 Phase 1：删除 request_normalizer.py 后，首次请求无法通过会话状态定位源供应商；内容感知推断是无副作用的只读扫描，开销可忽略，且精准对应实际生产者（zhipu）。
• 为何保留 streaming/anthropic_compat.py 的 _TOOL_USE_BLOCK_TYPES：该过滤器属于 OpenAI→Anthropic 流式协议适配器的协议层白名单，与「供应商 A→供应商 B」应用层语义映射属不同抽象层，保留符合正交分解原则。
• count_tokens 不再无条件剥离 thinking：合规的 Anthropic 客户端请求不携带跨供应商 signature，无需剥离；携带 zhipu 产物时推断源为 zhipu → 走通道（含 thinking 剥离）。消除特殊逻辑。

测试说明

测试迁移与扩充

• 删除 tests/test_request_normalizer.py（811 行）
• tests/test_vendor_channels.py 新增 6 个测试类：
  • TestRemoveVendorBlocks（4 用例）
  • TestRewriteSrvtooluIds（6 用例）
  • TestInferSourceVendorFromBody（8 用例，含只读/非变更验证）
  • TestEnforceAnthropicToolPairing（12 用例，从原规范化测试迁入）
  • TestZhipuToAnthropicChannelFullCleanup（2 用例，zhipu 产物组合场景）
  • TestZhipuToCopilotChannelFullCleanup（1 用例）
• tests/test_router_executor.py 新增 8 个 Priority 3 body 推断用例，覆盖优先级组合、可选 body 参数、无注册通道短路等
• tests/test_app_routes.py 将入口规范化相关断言调整为「body 原样透传」，新增日志静默验证

回归验证

$ uv run pytest tests/
============================ 1268 passed in 14.32s =============================

全量 1268 条测试用例通过，无回归。

核心链路验证

• 首次请求携带 zhipu 产物（srvtoolu_*）→ 目标 anthropic → Priority 3 推断触发通道清洗
• 首次请求纯净 body → 目标 zhipu → 推断返回 None → 无通道调用
• count_tokens 纯净 body → 直通上游（不再无条件剥离 thinking）
• count_tokens 含 zhipu 产物 → 触发 zhipu→target 通道清洗
• 故障转移场景优先级 1 > 3（failed_tier 覆盖 body 推断）
• 会话历史场景优先级 2 > 3（session_state 覆盖 body 推断）

影响范围

• 向后兼容：/v1/messages 与 /v1/messages/count_tokens 的外部契约未变，客户端无感知
• 行为变化：count_tokens 对纯净 Anthropic 请求不再剥离 thinking（此前为过度防御，合规客户端无影响）
• 删除文件：src/coding/proxy/server/request_normalizer.py、tests/test_request_normalizer.py（引用已全部迁移或移除）