建議 model：opus／effort：medium — 改的是容器對 AI 的呼叫方式，且要動套件＋容器＋宿主注入邏輯，牽涉 D12 決策細節。

本卡屬 FR-107（母卡 CM-1843）第 .5 棒（子需求卡 CM-1848），子任務 T-5.3b：從 T-5.3 拆出來的「多供應商」半部——原 T-5.3（CM-1866）只留 prompt 三段組裝，改名 T-5.3a；本卡負責讓分類容器能用 Anthropic 或 OpenAI，由系統設定裡填了哪家的金鑰決定可選哪家、哪個模型（決策者 2026-09-16 D12）。

這張卡做什麼（白話）

現在分類容器寫死呼叫 Anthropic（Claude）。這張卡讓它能改叫 OpenAI，而且不是寫死二選一——系統設定裡填了哪幾家的 API 金鑰，畫面上跳出來的模型選單就有哪幾家。沒填金鑰的供應商，選單裡不會出現。

具體做法：金鑰存進系統設定（system_configs 新一組 AI_PROVIDER_CONFIG，租戶各自可填，沒填就退回讀環境變數）；新增一支「型號碼表」列出各家有哪些模型；容器裡抽一個共同介面，Anthropic 和 OpenAI 各自實作一份，容器不再認定「一定是打 Claude」。

動哪些檔

套件（走 path dependency 開發）
~/Projects/Jedicogy/module/jedi-python-package/jedi-evidence-classification/
  .../app/service/evidence_classification_service.py
      :81 ALLOWED_MODELS 白名單 ← 退場，改讀 llm_models.py 碼表 × 可用供應商聯集
  .../app/service/llm_models.py  ← 新檔，型號碼表
      LlmModelSpec(provider, model_id, display_name, supports_vision, default)
  .../domain/ports.py（或就近模組）
      LlmClient(Protocol): classify(system_block, user_parts) -> dict
      AnthropicClient  ← 搬 container_entrypoint.py:635 起 classify_with_claude() 邏輯進來
      OpenAIClient     ← chat.completions 風格，endpoint 可配（相容 Azure／Ollama 走它）
  .../docker/container_entrypoint.py
      :635 classify_with_claude() 邏輯搬進 AnthropicClient，容器改用 LlmClient 介面呼叫
      圖片證據遇 supports_vision=False 的型號，明確標「此模型不支援圖片，未分類」，不靜默跳過

主專案（宿主）
  system_configs 新 group AI_PROVIDER_CONFIG（CRUD／租戶級，比照 STORAGE_CONFIG：
    ROOT 給預設、新租戶從 ROOT 複製、值加密不回顯明文）
  core/plugins/evidence_classification.py（或對應容器啟動邏輯）
    ← 起容器時只塞「這批選定供應商」的金鑰環境變數（ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY 擇一注入，不兩者都塞）
  新端點 GET /classification/available-models
    ← 回傳「該租戶目前可用」的模型：已配置金鑰（或 env 有值）的供應商 × 碼表

LlmClient 介面簽名

class LlmClient(Protocol):
    def classify(self, system_block: str, user_parts: list[dict]) -> dict: ...
    # 回傳格式與現有 classify_with_claude() 對齊：分類結果 + usage/成本估算

class AnthropicClient:
    def __init__(self, api_key: str, model_id: str): ...

class OpenAIClient:
    def __init__(self, api_key: str, model_id: str, base_url: str | None = None): ...
    # base_url 供 Azure OpenAI／Ollama 等相容 API 覆寫端點

怎麼做（逐步）

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