重构配置文件，新增API提供商和模型信息类，优化配置加载逻辑

src/config/api_ada_configs.py

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+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import List, Dict
+
+from packaging.version import Version
+
+NEWEST_VER = "0.1.0"  # 当前支持的最新版本
+
+@dataclass
+class APIProvider:
+    name: str = ""  # API提供商名称
+    base_url: str = ""  # API基础URL
+    api_key: str = field(repr=False, default="")  # API密钥
+    client_type: str = "openai"  # 客户端类型（如openai/google等，默认为openai）
+
+
+@dataclass
+class ModelInfo:
+    model_identifier: str = ""  # 模型标识符（用于URL调用）
+    name: str = ""  # 模型名称（用于模块调用）
+    api_provider: str = ""  # API提供商（如OpenAI、Azure等）
+
+    # 以下用于模型计费
+    price_in: float = 0.0  # 每M token输入价格
+    price_out: float = 0.0  # 每M token输出价格
+
+    force_stream_mode: bool = False  # 是否强制使用流式输出模式
+
+
+@dataclass
+class RequestConfig:
+    max_retry: int = 2  # 最大重试次数（单个模型API调用失败，最多重试的次数）
+    timeout: int = (
+        10  # 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 = 10  # 重试间隔（如果API调用失败，重试的间隔时间，单位：秒）
+    default_temperature: float = 0.7  # 默认的温度（如果bot_config.toml中没有设置temperature参数，默认使用这个值）
+    default_max_tokens: int = 1024  # 默认的最大输出token数（如果bot_config.toml中没有设置max_tokens参数，默认使用这个值）
+
+
+@dataclass
+class ModelUsageArgConfigItem:
+    """模型使用的配置类
+    该类用于加载和存储子任务模型使用的配置
+    """
+
+    name: str = ""  # 模型名称
+    temperature: float | None = None  # 温度
+    max_tokens: int | None = None  # 最大token数
+    max_retry: int | None = None  # 调用失败时的最大重试次数
+
+
+@dataclass
+class ModelUsageArgConfig:
+    """子任务使用模型的配置类
+    该类用于加载和存储子任务使用的模型配置
+    """
+
+    name: str = ""  # 任务名称
+    usage: List[ModelUsageArgConfigItem] = field(
+        default_factory=lambda: []
+    )  # 任务使用的模型列表
+
+
+
+@dataclass
+class ModuleConfig:
+    INNER_VERSION: Version | None = None  # 配置文件版本
+
+    req_conf: RequestConfig = field(default_factory=lambda: RequestConfig())  # 请求配置
+    api_providers: Dict[str, APIProvider] = field(
+        default_factory=lambda: {}
+    )  # API提供商列表
+    models: Dict[str, ModelInfo] = field(default_factory=lambda: {})  # 模型列表
+    task_model_arg_map: Dict[str, ModelUsageArgConfig] = field(
+        default_factory=lambda: {}
+    )