fix: enforce registered auto reasoning capabilities

src/polygateway/providers.py

@@ -29,9 +29,8 @@ class ThinkingWire:
       ``=None``       ``thinking_budget`` 调深度,不是档位)
     ==============  ==========================================================
 
-    `on_base={}` 与 `on_base=None` 同样不可混: 前者是"已知无需注入任何参数即处于
-    开启档"(经网关的 OpenAI 兼容路径正是如此——档位由 `effort_key` 单独附加),
-    后者是"不知道怎么表达"。
+    `on_base={}` 与 `on_base=None` 不可混: 前者是协议无需额外开启字节，
+    是否满足 AUTO 由模型能力清单决定；后者是“不知道怎么表达”。
 
     **为什么不是 cherry-studio 那套 wire DSL**: 它要支持 openai-chat /
     openai-responses / anthropic-messages / google-generate-content 四种端点协议,
@@ -117,21 +116,12 @@ DEFAULT_PROFILES: Mapping[str, ProviderProfile] = MappingProxyType(
         # 2026-08-02 经 new-api 中转实测(findings §2),2026-08-25 复测结论不变。
         # enable_thinking / thinking 两种写法均被静默丢弃(prompt_tokens 恒等于基线
         # 194),reasoning_effort 才是真开关——本段形态据此成立。
-        # `on_base={"reasoning_effort": "medium"}` 是**权宜之计**(issue #21),不是本段
-        # 的理想形态: 它退回了"库替下游选一个档"这件本次工作原本要消灭的事。
-        # 之所以接受: 本次一度改成 `on_base={}`("开"不需要任何参数),该形态依赖
-        # "模型默认就推理"这个前提,而 T10 真实网关实测推翻了它——MiniMax-M3 不发任何
-        # 推理参数时 5/5 轮不推理(六个强度值 minimal..max 则全部生效且彼此等价)。
-        # 于是存量配 ENABLE_THINKING=true 的下游会从"真开推理"静默变成"不推理"。
-        # 取 medium 是为逐字恢复旧版的 thinking_on,与存量行为一致;M3 六档等价,
-        # 故选哪档对效果无差别。
-        # 正解是让 `auto` 受能力表约束(模型不支持"由模型自定"时报错并指路显式档位),
-        # 属公共行为变更,已记入 gitea issue #21 待下一版处理。
+        # 开启片段不代选强度；AUTO 可满足性由具体模型能力清单决定。
         "minimax": ProviderProfile(
             name="minimax",
             thinking=ThinkingWire(
                 off={"reasoning_effort": "none"},
-                on_base={"reasoning_effort": "medium"},
+                on_base={},
                 effort_key="reasoning_effort",
             ),
             strip_think_tags=False,

src/polygateway/thinking.py

@@ -471,11 +471,8 @@ def resolve_thinking(
     信息与可执行替代,下游随后就会去找 `extra_body` 那条绕过的路,而那正是
     issue #20 的成因。
 
-    **`auto` 不受档位清单约束**: 它表达的是"开启,但不指定强度",在请求体里就是
-    "不写 `effort_key`",而不是写进 `effort_key` 的某个取值,故 Phase 5 放行它。
-    反过来判会让存量的 `ENABLE_THINKING=true`(T5 起等价于 `auto`)在 deepseek-v4
-    与 glm-5.3 这类清单里没有 `auto` 的模型上当场报错,而设计 §12 明确承诺存量
-    配置继续可跑——那里唯一允许新报错的是"关闭一个官方不可关的模型"。
+    **已登记的 AUTO 同样受清单约束**: 开启形态不证明模型支持不指定强度。
+    AUTO 不在强弱轴上，不允许 nearest 静默代选付费档位；未知模型仍尽力并告警。
 
     `model` 只用于错误与告警文案: 报错能定位到具体模型才有可操作性,而
     `capability` 为 None(未登记)时无从从别处取得模型名。
@@ -517,7 +514,7 @@ def resolve_thinking(
     # 带一条能立刻照做的替代(见 docstring: 4 先于 5 的理由)
     if effort is Effort.NONE and not capability.can_disable:
         raise ThinkingUnsupportedError(_cannot_disable(model, capability))
-    # Phase 5: 档位打空 —— 报错或按 fallback 映射(auto 例外,见 docstring)
+    # Phase 5: 已登记选择必须可满足；AUTO 不允许按强度距离映射
     applied = _settle_tier(effort, capability, model=model, fallback=fallback)
     return ThinkingResolution(_inject(profile, applied, model=model), applied)
 
@@ -544,12 +541,15 @@ def _settle_tier(
 ) -> Effort:
     """Phase 5: 请求档在不在清单里;不在则按 `fallback` 映射或报错,返回**实际**档。
 
-    `auto` 直接放行: 它不是写进 `effort_key` 的取值,而是"不写 effort_key"
-    (理由见 `resolve_thinking` 的 docstring)。
+    AUTO 与强度档统一检查成员，但不参与最近强度映射。
     """
-    if effort is Effort.AUTO or effort in capability.supported_efforts:
+    if effort in capability.supported_efforts:
         return effort
-    mapped = _nearest_effort(effort, capability) if fallback == "nearest" else None
+    mapped = (
+        _nearest_effort(effort, capability)
+        if fallback == "nearest" and effort is not Effort.AUTO
+        else None
+    )
     if mapped is None:
         raise ThinkingUnsupportedError(
             _tier_unsupported(model, effort, capability, fallback=fallback)
@@ -634,7 +634,11 @@ def _tier_unsupported(
         else f"该模型只有开关、没有强度档位,可用: {listed}"
     )
     # 已经开着 nearest 还走到这里,说明映射本身无解,再劝一遍是废话
-    hint = "" if fallback == "nearest" else ";若希望自动落到最近的档,请配 EFFORT_FALLBACK=nearest"
+    hint = (
+        ""
+        if fallback == "nearest" or effort is Effort.AUTO
+        else ";若希望自动落到最近的档,请配 EFFORT_FALLBACK=nearest"
+    )
     return f"{head}{body}{hint}"
 
 
@@ -676,7 +680,7 @@ def _warn_unregistered(
 ) -> None:
     logger.warning(
         "模型 {} 的推理能力未登记,按 provider {} 的形态尽力注入 {}(请求档位 {});"
-        "若该模型实际不支持这一档,本次设置将静默失效。实测后请用 register_capability 登记",
+        "不保证开启、关闭或强度生效。实测后请用 register_capability 登记",
         model,
         profile.name,
         dict(payload),