P0 contexto: ventana por modelo + recuperación ante overflow + self-heal del catálogo

Que las conversaciones largas no se rompan ni gasten de más:

Ventana de contexto por modelo (antes: budget estático 120k/200k para todos):
- cost.resolve_context_window: lee context_length del catálogo OpenRouter/DeepSeek
  en Redis, con fallback a litellm. config.budget_for_window deriva el budget de
  la ventana real (window - max_output - reserve). build_context lo aplica por
  turno (param model_id) en vez del fijo de settings.
- Self-heal del catálogo OpenRouter: el admin panel lo cachea con TTL 1h y solo lo
  repuebla al abrir su ventana de IA → en runtime caducaba y se perdían ventana y
  precio. Ahora cost._get_catalog lo refresca solo (fetch público, mismo shape,
  cooldown 5min, TTL 24h). Arregla también el coste (caía al fijo).

Recuperación ante overflow:
- adapters.base.ContextOverflowError; openai_adapter traduce el error de
  context-length del proveedor (init e iteración del stream).
- base.py: retry proactivo que recompacta hasta caber en la ventana ANTES de
  llamar al LLM; si ni así cabe → error accionable (no rompe la sesión).
- engine.py: mensaje user-facing claro (modelo + ventana).

Tests: ventana/budget, self-heal (mockeado), overflow, y sesión REAL de Redis. 106 verdes.

evals/: harness para evaluar al agente acai-code (driver + README + resultados).
Comparativa kimi vs deepseek vs glm (deepseek-v4-pro high = mejor calidad/precio).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

tests/test_overflow_recovery.py

@@ -0,0 +1,93 @@
+"""Tests de recuperación ante overflow de ventana de contexto.
+
+Cubre: detección del error de context-length del proveedor, y el envoltorio del
+adapter que lo traduce a `ContextOverflowError` (dominio) tanto si salta al
+iniciar el stream como durante la iteración.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+import enum
+import sys
+import types
+
+import pytest
+
+if not hasattr(enum, "StrEnum"):
+    class _CompatStrEnum(str, enum.Enum):
+        pass
+
+    enum.StrEnum = _CompatStrEnum
+
+if "anthropic" not in sys.modules:
+    anthropic_stub = types.ModuleType("anthropic")
+    anthropic_stub.AsyncAnthropic = type("_AsyncAnthropic", (), {})
+    sys.modules["anthropic"] = anthropic_stub
+
+if "openai" not in sys.modules:
+    openai_stub = types.ModuleType("openai")
+    openai_stub.AsyncOpenAI = type("_AsyncOpenAI", (), {})
+    sys.modules["openai"] = openai_stub
+
+from src.adapters.base import ContextOverflowError
+from src.adapters.openai_adapter import OpenAIAdapter, _is_context_overflow
+
+
+class TestOverflowDetection:
+    def test_detects_by_message(self):
+        assert _is_context_overflow(
+            Exception("This model's maximum context length is 8192 tokens, however you requested 9000")
+        )
+        assert _is_context_overflow(Exception("context_length_exceeded"))
+        assert _is_context_overflow(Exception("Please reduce the length of the messages"))
+
+    def test_does_not_flag_unrelated_errors(self):
+        assert not _is_context_overflow(Exception("rate limit exceeded"))
+        assert not _is_context_overflow(Exception("invalid api key"))
+
+    def test_detects_by_type_name(self):
+        class ContextWindowExceededError(Exception):
+            pass
+
+        assert _is_context_overflow(ContextWindowExceededError("boom"))
+
+
+class TestStreamWrapperMapsOverflow:
+    def _make_adapter(self):
+        # Saltamos __init__ (no necesitamos el cliente AsyncOpenAI: parcheamos
+        # _stream_impl). Así el test no depende del stub de openai.
+        return OpenAIAdapter.__new__(OpenAIAdapter)
+
+    def test_overflow_at_stream_init_becomes_domain_error(self, monkeypatch):
+        adapter = self._make_adapter()
+
+        async def _impl(messages, tools=None, config=None):
+            raise RuntimeError("maximum context length is 32768 tokens")
+            yield  # noqa: hace de esto un async generator
+
+        monkeypatch.setattr(adapter, "_stream_impl", _impl)
+
+        async def _run():
+            async for _ in adapter.stream([{"role": "user", "content": "hola"}]):
+                pass
+
+        with pytest.raises(ContextOverflowError):
+            asyncio.run(_run())
+
+    def test_non_overflow_error_propagates_unchanged(self, monkeypatch):
+        adapter = self._make_adapter()
+
+        async def _impl(messages, tools=None, config=None):
+            raise RuntimeError("connection reset by peer")
+            yield
+
+        monkeypatch.setattr(adapter, "_stream_impl", _impl)
+
+        async def _run():
+            async for _ in adapter.stream([{"role": "user", "content": "hola"}]):
+                pass
+
+        with pytest.raises(RuntimeError) as exc:
+            asyncio.run(_run())
+        assert not isinstance(exc.value, ContextOverflowError)