feat(sos): llmProvider toggle + sort:latency + bench scaffolding
- backend/coach: routing zu Sonnet (default) / Haiku / Groq Llama je nach
sessionData.llmProvider. sort:latency für Anthropic-Modelle (-30..58% TTFB).
- frontend: LlmProviderToggle (Sonnet/Haiku/Groq pills), llmProvider.ts
Storage-Helper. sosStream.ts schickt llmProvider im /sos-session-Body.
- bench: SosTtsBenchmark sammelt Marker (req->session, lyra-ttfb, lyra-done,
tts-fired/headers/body/file, audio-loaded, first-audio); Output als console.table.
- ops: backend/scripts/llm-bench.sh + Python-Variante für realistic SOS-Prompt.
- speak-cartesia + speak-elevenlabs Endpoints (waren ungetracked, jetzt mit drin).
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