feat(config): 将内容混淆设置移至模型级别

内容混淆功能的相关配置项（`enable_content_obfuscation` 和 `obfuscation_intensity`）已从 API Provider 级别迁移到单个模型级别。

这一调整提供了更精细的控制能力，允许用户为特定模型独立启用或配置内容混淆，而不是统一应用于同一API下的所有模型。这对于处理来自同一提供商但审查策略不同的模型非常有用。

BREAKING CHANGE: `enable_content_obfuscation` 和 `obfuscation_intensity` 配置项已从 `[[api_providers]]` 部分移除。请将这些配置项迁移到需要此功能的 `[[models]]` 部分下。

src/config/api_ada_configs.py

@@ -20,8 +20,6 @@ class APIProvider(ValidatedConfigBase):
         default=10, ge=1, description="API调用的超时时长（超过这个时长，本次请求将被视为'请求超时'，单位：秒）"
     )
     retry_interval: int = Field(default=10, ge=0, description="重试间隔（如果API调用失败，重试的间隔时间，单位：秒）")
-    enable_content_obfuscation: bool = Field(default=False, description="是否启用内容混淆（用于特定场景下的内容处理）")
-    obfuscation_intensity: int = Field(default=1, ge=1, le=3, description="混淆强度（1-3级，数值越高混淆程度越强）")
 
     @classmethod
     def validate_base_url(cls, v):
@@ -73,6 +71,8 @@ class ModelInfo(ValidatedConfigBase):
     force_stream_mode: bool = Field(default=False, description="是否强制使用流式输出模式")
     extra_params: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict, description="额外参数（用于API调用时的额外配置）")
     anti_truncation: bool = Field(default=False, description="是否启用反截断功能，防止模型输出被截断")
+    enable_content_obfuscation: bool = Field(default=False, description="是否启用内容混淆（用于特定场景下的内容处理）")
+    obfuscation_intensity: int = Field(default=1, ge=1, le=3, description="混淆强度（1-3级，数值越高混淆程度越强）")
 
     @classmethod
     def validate_prices(cls, v):

src/llm_models/utils_model.py

@@ -289,7 +289,7 @@ class _PromptProcessor:
 """
 
     async def prepare_prompt(
-        self, prompt: str, model_info: ModelInfo, api_provider: APIProvider, task_name: str
+        self, prompt: str, model_info: ModelInfo,  task_name: str
     ) -> str:
         """
         为请求准备最终的提示词。
@@ -307,7 +307,7 @@ class _PromptProcessor:
             str: 处理后的、可以直接发送给模型的完整提示词。
         """
         # 步骤1: 根据API提供商的配置应用内容混淆
-        processed_prompt = await self._apply_content_obfuscation(prompt, api_provider)
+        processed_prompt = await self._apply_content_obfuscation(prompt, model_info)
 
         # 步骤2: 检查模型是否需要注入反截断指令
         if getattr(model_info, "use_anti_truncation", False):
@@ -332,7 +332,7 @@ class _PromptProcessor:
                 is_truncated = True
         return content, reasoning, is_truncated
 
-    async def _apply_content_obfuscation(self, text: str, api_provider: APIProvider) -> str:
+    async def _apply_content_obfuscation(self, text: str, model_info: ModelInfo) -> str:
         """
         根据API提供商的配置对文本进行内容混淆。
 
@@ -347,12 +347,12 @@ class _PromptProcessor:
             str: 经过混淆处理的文本。
         """
         # 检查当前API提供商是否启用了内容混淆功能
-        if not getattr(api_provider, "enable_content_obfuscation", False):
+        if not model_info.enable_content_obfuscation or False:
             return text
 
         # 获取混淆强度，默认为1
-        intensity = getattr(api_provider, "obfuscation_intensity", 1)
+        intensity = model_info.obfuscation_intensity or 1
-        logger.info(f"为API提供商 '{api_provider.name}' 启用内容混淆，强度级别: {intensity}")
+        logger.info(f"为模型 '{model_info.name}' 启用内容混淆，强度级别: {intensity}")
 
         # 将抗审查指令和原始文本拼接
         processed_text = self.noise_instruction + "\n\n" + text
@@ -679,7 +679,7 @@ class _RequestStrategy:
                 if request_type == RequestType.RESPONSE and "prompt" in request_kwargs:
                     prompt = request_kwargs.pop("prompt")
                     processed_prompt = await self.prompt_processor.prepare_prompt(
-                        prompt, model_info, api_provider, self.task_name
+                        prompt, model_info, self.task_name
                     )
                     message = MessageBuilder().add_text_content(processed_prompt).build()
                     request_kwargs["message_list"] = [message]

template/model_config_template.toml

@@ -1,5 +1,5 @@
 [inner]
-version = "1.3.7"
+version = "1.3.8"
 
 # 配置文件版本号迭代规则同bot_config.toml
 
@@ -30,18 +30,6 @@ max_retry = 2
 timeout = 30
 retry_interval = 10
 
-# 内容混淆功能示例配置（可选）
-[[api_providers]]
-name = "ExampleProviderWithObfuscation"           # 启用混淆功能的API提供商示例
-base_url = "https://api.example.com/v1"
-api_key = "your-api-key-here"
-client_type = "openai"
-max_retry = 2
-timeout = 30
-retry_interval = 10
-enable_content_obfuscation = true                 # 启用内容混淆功能
-obfuscation_intensity = 2                         # 混淆强度（1-3级，1=低强度，2=中强度，3=高强度）
-
 
 [[models]] # 模型（可以配置多个）
 model_identifier = "deepseek-chat" # 模型标识符（API服务商提供的模型标识符）
@@ -51,6 +39,8 @@ price_in = 2.0                     # 输入价格（用于API调用统计，单
 price_out = 8.0                    # 输出价格（用于API调用统计，单位：元/ M token）（可选，若无该字段，默认值为0）
 #force_stream_mode = true          # 强制流式输出模式（若模型不支持非流式输出，请取消该注释，启用强制流式输出，若无该字段，默认值为false）
 #use_anti_truncation = true        # [可选] 启用反截断功能。当模型输出不完整时，系统会自动重试。建议只为有需要的模型（如Gemini）开启。
+#enable_content_obfuscation = true                 # [可选] 启用内容混淆功能,用于特定场景下的内容处理(例如某些内容审查比较严的模型和稀疏注意模型)
+#obfuscation_intensity = 2                         # 混淆强度（1-3级，1=低强度，2=中强度，3=高强度）
 
 [[models]]
 model_identifier = "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp"