SAIVerseのLLMクライアント層を分解して組み直しました（2回目のコントリビュート）

前回、余暇で触っていた OSS の AI チャットツール **SAIVerse** について、
ランタイムや記憶まわりのリファクタを書きました👇

今回はその続きで、**LLMクライアント層（OpenAI / Anthropic 周り）** を少し整理したので簡単にメモしておきます。

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### やったこと

* Anthropic クライアントの中身を 「リクエスト組み立て」「レスポンス解析」「リトライ方針」に分解
* OpenAI クライアントの共通処理をヘルパーに寄せて、`generate` や streaming の経路を見通しよく整理
* 上記を壊さないように、ユニットテストとコントラクトテストを追加（Bad Request は無駄にリトライしない、などの挙動もテストで固定）

ざっくり言うと、**「マルチモデル対応の心臓部」をバラして、テスト付きで組み直した** 感じです。

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### 感想メモ
LLMクライアント層は、
「インフラ寄りだけど、ユーザー体験にも直結するところ」なので、行数が膨れ上がらない今のうちにスッと読めるようにしておくと、将来の機能追加の心理的ハードルがかなり下がるなぁという実感がありました。
なので、今のうちにPRが打ててよかったです。