fix(llm): 增强并发执行和异常处理的健壮性

- 为 `execute_concurrently` 添加协程函数检查，防止传入非异步函数导致运行时错误。
- 统一将日志中的异常对象显式转换为字符串，以获得更清晰的错误输出。
- 移除了针对特定模型供应商的 403 错误降级处理逻辑，该逻辑已过时。

src/llm_models/utils_model.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import re
+import inspect
 import asyncio
 import time
 import random
@@ -95,9 +96,13 @@ async def execute_concurrently(
     Raises:
         RuntimeError: 如果所有并发请求都失败。
     """
+    if not inspect.iscoroutinefunction(coro_callable):
+        err_msg = f"并发执行的函数 '{coro_callable.__name__}' 必须是协程函数 (async def)"
+        logger.error(err_msg)
+        raise TypeError(err_msg)
+        
     logger.info(f"启用并发请求模式，并发数: {concurrency_count}")
     tasks = [coro_callable(*args, **kwargs) for _ in range(concurrency_count)]
-
     results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
     successful_results = [res for res in results if not isinstance(res, Exception)]
 
@@ -663,7 +668,7 @@ class LLMRequest:
                 cannot_retry_msg=f"任务-'{task_name}' 模型-'{model_name}': 连接异常，超过最大重试次数，请检查网络连接状态或URL是否正确",
             )
         elif isinstance(e, ReqAbortException):
-            logger.warning(f"任务-'{task_name}' 模型-'{model_name}': 请求被中断，详细信息-{e}")
+            logger.warning(f"任务-'{task_name}' 模型-'{model_name}': 请求被中断，详细信息-{str(e)}")
             return -1, None  # 不再重试请求该模型
         elif isinstance(e, RespNotOkException):
             return self._handle_resp_not_ok(
@@ -677,7 +682,7 @@ class LLMRequest:
             )
         elif isinstance(e, RespParseException):
             # 响应解析错误
-            logger.error(f"任务-'{task_name}' 模型-'{model_name}': 响应解析错误，错误信息-{e}")
+            logger.error(f"任务-'{task_name}' 模型-'{model_name}': 响应解析错误，错误信息-{str(e)}")
             logger.debug(f"附加内容: {str(e.ext_info)}")
             return -1, None  # 不再重试请求该模型
         else:
@@ -744,27 +749,10 @@ class LLMRequest:
         # 响应错误
         if e.status_code in [400, 401, 402, 403, 404]:
             model_name = model_info.name
-            if (
-                e.status_code == 403
-                and model_name.startswith("Pro/deepseek-ai")
-                and api_provider.base_url == "https://api.siliconflow.cn/v1/"
-            ):
-                old_model_name = model_name
-                new_model_name = model_name[4:]
-                model_info.name = new_model_name
-                logger.warning(f"检测到403错误，模型从 {old_model_name} 降级为 {new_model_name}")
-                # 更新任务配置中的模型列表
-                for i, m_name in enumerate(self.model_for_task.model_list):
-                    if m_name == old_model_name:
-                        self.model_for_task.model_list[i] = new_model_name
-                        logger.warning(
-                            f"将任务 {self.task_name} 的模型列表中的 {old_model_name} 临时降级至 {new_model_name}"
-                        )
-                        break
             return 0, None  # 立即重试
             # 客户端错误
             logger.warning(
-                f"任务-'{task_name}' 模型-'{model_name}': 请求失败，错误代码-{e.status_code}，错误信息-{e.message}"
+                f"任务-'{task_name}' 模型-'{model_name}': 请求失败，错误代码-{e.status_code}，错误信息-{str(e)}"
             )
             return -1, None  # 不再重试请求该模型
         elif e.status_code == 413:
@@ -800,7 +788,7 @@ class LLMRequest:
         else:
             # 未知错误
             logger.warning(
-                f"任务-'{task_name}' 模型-'{model_name}': 未知错误，错误代码-{e.status_code}，错误信息-{e.message}"
+                f"任务-'{task_name}' 模型-'{model_name}': 未知错误，错误代码-{e.status_code}，错误信息-{str(e)}"
             )
             return -1, None