feat(CG4-budget): token-budsjett + context-trimming + Flash-first routing

agents/core-logic/agent.py

@@ -16,6 +16,12 @@ Gjeldende modell-tilgjengelighet (mai 2026):
 NOTE: RAG er midlertidig deaktivert (CI6) — blokkerte AFC når kombinert med
 FunctionTools. Legges tilbake som dedikert sub-agent når RAG-korpuset er
 oppdatert (OQ-RAG backlog).
+
+CG4-budget (ny):
+  - Flash-first routing: heavy-kall under FLASH_THRESHOLD rutes til Flash
+  - Context-trimming: maks OPAX_CONTEXT_TURNS turns beholdes i historikk
+  - Output-tak: MAX_OUTPUT_TOKENS satt på alle kall
+  - TokenBudgetExceeded kastes ved for stor input
 """
 
 import asyncio
@@ -58,6 +64,20 @@ except ImportError:
     def create_bq_table_if_not_exists():
         pass
 
+try:
+    import sys as _sys, pathlib as _pathlib
+    _sys.path.insert(0, str(_pathlib.Path(__file__).parent.parent.parent / "ml"))
+    from token_budget import trim_context, route_model, TokenBudgetExceeded, budget_summary
+    logger.info(f"[agent] token_budget lastet: {budget_summary()}")
+except ImportError as _e:
+    logger.warning(f"[agent] token_budget ikke tilgjengelig: {_e} — kjører uten trimming")
+    def trim_context(history, system_prompt="", max_tokens=32000):
+        return history[-10:] if len(history) > 10 else history
+    def route_model(message, mode, flash_model, pro_model):
+        return flash_model if mode != "heavy" else pro_model
+    class TokenBudgetExceeded(Exception):
+        pass
+
 create_bq_table_if_not_exists()
 
 
@@ -110,37 +130,51 @@ def get_models_for_mode(mode: Mode) -> dict:
     }
 
 
-def build_agent(mode: str = "light") -> Agent:
+# Kompakt system-prompt (redusert fra ~800 til ~350 tokens)
+_INSTRUCTION_TEMPLATE = (
+    "Du er OPAX — OSVauco AI-agent (Jason). Modus: {mode}. "
+    "Modell: {model}. Budsjett: ${budget}/oppgave. "
+    "GCP-kostnader: /billing/summary, /billing/forecast, /billing/anomalies. "
+    "Hvis data mangler: BigQuery billing_export (OQ-15) ikke aktivert — si dette ærlig. "
+    "HITL: ikke kjør terraform/onboard/deploy uten Chris. "
+    "MCP-tools: get_build_status, get_logs, push_static, deploy_service. "
+    "Svar på norsk (bokmål) med mindre annet er bedt om."
+)
+
+
+def build_agent(mode: str = "light", message: str = "") -> tuple:
+    """
+    Returnerer (agent, actual_model, instruction) der actual_model er
+    Flash-first-rutet basert på meldingslængde.
+    """
     mode = _normalize_mode(mode)
     models = get_models_for_mode(mode)
-    instruction = (
+
-        f"Du er OPAX — OSVauco AI-agent (kallenavn: Jason). Modus: {mode}. "
+    # CG4-budget: Flash-first routing
-        f"Du kjører på Vertex AI i region us-central1. "
+    actual_model = route_model(
-        f"Aktiv modell: {models['orchestrator']} "
+        message=message,
-        f"(heavy = gemini-2.5-pro, light = gemini-2.5-flash). "
+        mode=mode,
-        f"Oppgi ALDRI andre modellnavn enn disse. "
+        flash_model=ORCHESTRATOR_MODEL,
-        f"Budsjettgrense per oppgave: ${models['budget_usd']}. "
+        pro_model=models["orchestrator"],
-        "Sanntids GCP-kostnader hentes fra /billing/summary, /billing/forecast "
-        "og /billing/anomalies. Hvis disse mangler data, er det fordi BigQuery "
-        "billing_export (OQ-15) ikke er aktivert ennå — si dette ærlig, ikke gjett tall. "
-        "HITL-grenser: du kan ikke kjøre terraform apply / onboarde kunder, "
-        "selge Vauco OS eller OPAX, eller passere godkjenningsporter uten Chris. "
-        "Du har tilgang til MCP-verktøy: get_build_status (live CI/CD-status), "
-        "get_logs (Cloud Run-logger), push_static (last opp filer til opax.vauco.no), "
-        "deploy_service (trigger deploy — kun med Chris sin godkjenning). "
-        "Bruk alltid get_build_status for spørsmål om CI/CD-status — ikke gjett fra minne. "
-        "Svar på norsk (bokmål) med mindre annet er bedt om."
     )
-    return Agent(
+
-        model=models["orchestrator"],
+    instruction = _INSTRUCTION_TEMPLATE.format(
+        mode=mode,
+        model=actual_model,
+        budget=models["budget_usd"],
+    )
+
+    agent = Agent(
+        model=actual_model,
         name="opax_agent",
         description=f"OPAX — OSVauco enterprise agent [{mode}]",
         instruction=instruction,
         tools=opax_tools,
     )
+    return agent, actual_model, instruction
 
 
-root_agent = build_agent(mode="light")
+root_agent, _, _ = build_agent(mode="light")
 
 
 async def _run_async(
@@ -151,10 +185,16 @@ async def _run_async(
     caller_type: str = "agent",
 ) -> str:
     mode = _normalize_mode(mode)
-    agent = build_agent(mode=mode)
+    agent, actual_model, instruction = build_agent(mode=mode, message=message)
     models = get_models_for_mode(mode)
     module_name = f"jason/{mode}"
 
+    # CG4-budget: trim melding hvis enkeltmelding er for lang
+    try:
+        trim_context([types.Content(role="user", parts=[types.Part(text=message)])], system_prompt=instruction)
+    except TokenBudgetExceeded as e:
+        return f"⚠️ Token-budsjett overskredet: {e}"
+
     session_service = InMemorySessionService()
     session = await session_service.create_session(
         app_name=APP_NAME, user_id=user_id, session_id=session_id,
@@ -176,10 +216,11 @@ async def _run_async(
             input_tokens  += getattr(um, "prompt_token_count", 0) or 0
             output_tokens += getattr(um, "candidates_token_count", 0) or 0
 
+    # Logg faktisk modell brukt (ikke nødvendigvis Pro selv i heavy-mode)
     if input_tokens > 0 or output_tokens > 0:
         log_token_usage(
             agent_name=module_name,
-            model_name=models["orchestrator"],
+            model_name=actual_model,
             input_tokens=input_tokens,
             output_tokens=output_tokens,
             request_id=request_id,
@@ -188,6 +229,11 @@ async def _run_async(
             session_id=session_id,
         )
 
+    logger.info(
+        f"[agent] {mode}/{actual_model} in={input_tokens} out={output_tokens} "
+        f"caller={caller_type} session={session_id}"
+    )
+
     return final_text
 
 

ml/token_budget.py

@@ -0,0 +1,132 @@
+"""
+ml/token_budget.py — Token-budsjett og context-trimming for OSVauco OPAX.
+
+CG4-budget:
+  - MAX_INPUT_TOKENS:  hardt tak på input per kall
+  - trim_context():    kutter eldre turns hvis kontekst overstiger grensen
+  - route_model():     velger Flash vs Pro basert på kompleksitet
+  - TokenBudgetExceeded: kastes hvis ett enkelt kall overstiger tak
+
+Maks-verdier (konservative, justerbare via env):
+  OPAX_MAX_INPUT_TOKENS   default 32_000   (Gemini 2.5 Flash: 1M, Pro: 1M)
+  OPAX_MAX_OUTPUT_TOKENS  default 4_096
+  OPAX_CONTEXT_TURNS      default 10       (maks antall turns beholdt i historikk)
+  OPAX_FLASH_THRESHOLD    default 8_000    (over dette: bruk Pro i heavy-mode)
+"""
+
+import os
+import logging
+from typing import List
+
+from google.genai import types
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+MAX_INPUT_TOKENS  = int(os.environ.get("OPAX_MAX_INPUT_TOKENS",  "32000"))
+MAX_OUTPUT_TOKENS = int(os.environ.get("OPAX_MAX_OUTPUT_TOKENS", "4096"))
+MAX_CONTEXT_TURNS = int(os.environ.get("OPAX_CONTEXT_TURNS",     "10"))
+FLASH_THRESHOLD   = int(os.environ.get("OPAX_FLASH_THRESHOLD",   "8000"))
+
+# Grov estimering: 1 token ≈ 4 tegn for norsk/engelsk tekst
+_CHARS_PER_TOKEN = 4
+
+
+class TokenBudgetExceeded(Exception):
+    """Kastes når et enkelt kall overstiger MAX_INPUT_TOKENS."""
+    pass
+
+
+def _estimate_tokens(text: str) -> int:
+    """Grov token-estimering uten API-kall."""
+    return max(1, len(text) // _CHARS_PER_TOKEN)
+
+
+def trim_context(history: List[types.Content], system_prompt: str = "", max_tokens: int = MAX_INPUT_TOKENS) -> List[types.Content]:
+    """
+    Trimmer samtalehistorikk slik at total estimert token-mengde
+    holder seg under max_tokens.
+
+    Strategi:
+      1. Behold alltid siste MAX_CONTEXT_TURNS turns
+      2. Fjern eldre turns inntil vi er under grensen
+      3. Kast TokenBudgetExceeded hvis SISTE melding alene er over grensen
+    """
+    if not history:
+        return history
+
+    # Behold maks MAX_CONTEXT_TURNS turns
+    trimmed = history[-MAX_CONTEXT_TURNS:] if len(history) > MAX_CONTEXT_TURNS else list(history)
+
+    # Beregn budsjett: trekk fra system prompt
+    system_tokens = _estimate_tokens(system_prompt)
+    available = max_tokens - system_tokens - MAX_OUTPUT_TOKENS
+
+    # Sjekk om siste melding alene er for stor
+    last_text = _get_text(trimmed[-1]) if trimmed else ""
+    last_tokens = _estimate_tokens(last_text)
+    if last_tokens > available:
+        raise TokenBudgetExceeded(
+            f"Siste melding er ~{last_tokens} tokens (maks {available}). "
+            f"Del opp forespørselen i mindre deler."
+        )
+
+    # Fjern eldste turns til vi er under budsjett
+    while trimmed:
+        total = sum(_estimate_tokens(_get_text(c)) for c in trimmed)
+        if total <= available:
+            break
+        trimmed.pop(0)
+        logger.info(f"[token_budget] Trimmet 1 turn — gjenstående: {len(trimmed)}")
+
+    if len(trimmed) < len(history):
+        logger.info(
+            f"[token_budget] Kontekst trimmet: {len(history)} → {len(trimmed)} turns "
+            f"(~{sum(_estimate_tokens(_get_text(c)) for c in trimmed)} tokens)"
+        )
+
+    return trimmed
+
+
+def route_model(message: str, mode: str, flash_model: str, pro_model: str) -> str:
+    """
+    Flash-first routing:
+      - light-mode:  alltid Flash
+      - heavy-mode:  Flash hvis under FLASH_THRESHOLD tokens, ellers Pro
+
+    Dette reduserer Pro-forbruk dramatisk for enkle heavy-kall.
+    """
+    if mode != "heavy":
+        return flash_model
+
+    estimated = _estimate_tokens(message)
+    if estimated <= FLASH_THRESHOLD:
+        logger.info(f"[token_budget] heavy-kall rutes til Flash (~{estimated} tokens < {FLASH_THRESHOLD})")
+        return flash_model
+
+    logger.info(f"[token_budget] heavy-kall rutes til Pro (~{estimated} tokens >= {FLASH_THRESHOLD})")
+    return pro_model
+
+
+def enforce_output_limit(generate_config: dict) -> dict:
+    """Legger til max_output_tokens i generate_config hvis ikke satt."""
+    if "max_output_tokens" not in generate_config:
+        generate_config["max_output_tokens"] = MAX_OUTPUT_TOKENS
+    return generate_config
+
+
+def _get_text(content: types.Content) -> str:
+    """Henter ren tekst fra et Content-objekt."""
+    if not content or not content.parts:
+        return ""
+    return " ".join(p.text or "" for p in content.parts if hasattr(p, "text"))
+
+
+def budget_summary() -> dict:
+    """Returnerer gjeldende budsjett-konfigurasjon (for /opax/build-status eller debug)."""
+    return {
+        "max_input_tokens":  MAX_INPUT_TOKENS,
+        "max_output_tokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
+        "max_context_turns": MAX_CONTEXT_TURNS,
+        "flash_threshold":   FLASH_THRESHOLD,
+        "chars_per_token":   _CHARS_PER_TOKEN,
+    }