fix(llm-pi-ai): describing a model must not fail on a bad profile level

`resolveModel` validated the profile's reasoning level against the exact
model and threw when it did not fit. That call builds the model catalog,
and the catalog build catches per PROVIDER — so one mis-set field took the
whole provider out of every picker behind a single error row, hiding even
the models that do support the level. Measured: `anthropic` set to `max`
threw for six of its eight models.

Describing what a model can do now reports an unusable profile level as no
default rather than throwing; the request path still refuses it, which is
where a bad configuration belongs. The existing spec asserted the old
throw and now asserts both halves of that split.

Known gap, left deliberately: a model that cannot take the route's level
still fails its first request while the picker shows 「Default」 for it,
because the request path keeps using the profile level as the fallback.
Reaching that needs a hand-written `settings.yaml` — the Models page no
longer writes the field — and the error names the model and the level, so
selecting a supported level is a way out. Closing it properly means giving
`AgentOptions` a `reasoningEffort` so compositions without a model picker
keep an entry point, then dropping the provider-scoped field altogether;
that is its own change.

packages/llm/llm-pi-ai/README.zh.md

@@ -73,7 +73,7 @@ profile 的 `models` 列表是*替换*该路由已安装 catalog，而不是扩
 
 携带推理元数据的模型会公开 pi-ai 有序的 `getSupportedThinkingLevels(model)` 结果，不经筛选或规范化，其中包括 `off`，以及模型对 `xhigh` 或 `max` 的特定支持。Harness 将每个规范 pi-ai 级别公开为不透明 ID；提供方／模型在协议格式中的表示仍保留在 pi-ai 的 `thinkingLevelMap` 中。
 
-**没有**这份元数据的模型——每一个手工声明的模型，以及 pi-ai 标记为不具备推理能力的 catalog 模型——完全不公开 `reasoning`。pi-ai 会把这类模型报告为只支持 `off` 一档，但 `off` 会被翻译成*省略* reasoning 选项，而那与「不点名任何档位」产出的请求逐字节相同：选它关不掉任何东西，于是自身默认就在思考的提供方，会在界面显示 `off` 被选中的同时继续思考。把该能力报告为不可用，界面就只剩提供方默认这一项，不会再出现自相矛盾的控件。配置 profile 的 `reasoning` 值（包括 `off`）在存在时是部署默认值；省略它会保留提供方默认值。每次请求的 `GenerateOptions.reasoningEffort` 优先；任何未出现在确切模型能力中的显式值都会在网络 I/O 前以 `UNSUPPORTED_REASONING_EFFORT` 失败，而不会被自动调整。pi-ai 的通用流选项通过省略 `reasoning` 表示 `off`。
+**没有**这份元数据的模型——每一个手工声明的模型，以及 pi-ai 标记为不具备推理能力的 catalog 模型——完全不公开 `reasoning`。pi-ai 会把这类模型报告为只支持 `off` 一档，但 `off` 会被翻译成*省略* reasoning 选项，而那与「不点名任何档位」产出的请求逐字节相同：选它关不掉任何东西，于是自身默认就在思考的提供方，会在界面显示 `off` 被选中的同时继续思考。把该能力报告为不可用，界面就只剩提供方默认这一项，不会再出现自相矛盾的控件。配置 profile 的 `reasoning` 值（包括 `off`）在存在时是部署默认值；省略它会保留提供方默认值。每次请求的 `GenerateOptions.reasoningEffort` 优先；未出现在确切模型能力中的档位会让**请求**在网络 I/O 前以 `UNSUPPORTED_REASONING_EFFORT` 失败，而不会被自动调整。**描述**一个模型则从不这样失败：同一提供方下各模型接受的档位并不一致，因此 `resolveModel` 对该模型拿不下的 profile 档位报告为「没有默认值」，而不是抛错。在那里抛错会让整个提供方从任何基于它构建的模型目录中消失——一个配错的 profile 字段连支持该档位的模型也一并藏起来——所以坏配置暴露在被执行处，而不是被描述处。pi-ai 的通用流选项通过省略 `reasoning` 表示 `off`。
 
 受支持的 profile 字段是 `apiKey`、`apiKeyEnv`、`displayName`、`api`、`baseURL`、`models`、`defaultContextWindow`、`defaultMaxTokens`、`headers`、`reasoning`、`thinkingBudgets`、`cacheRetention`、`transport`、`timeoutMs`、`websocketConnectTimeoutMs`、`streamIdleTimeoutMs` 和 `retryPolicy`。每个 profile 的可选重试策略都会与该提供方路由一同捕获；省略时使用有界的常规默认值。流空闲间隔必须是正的有限 Node 定时器延迟，默认为五分钟，且只覆盖未完成提供方读取，不包括消费方思考时间。若已配置标头中有同名项，则以 Harness 应用归因为准。