Presets externes : vision, compactage, bench et badge pour une API distante

La reprise faite en parallèle sur l'autre branche (b667fd4, jamais poussée)
couvrait des trous de celle-ci. Ses ajouts, posés sur la version en place :

- chat_template_kwargs, propre à llama.cpp, ne part plus vers une API
  distante — ni au chat ni au résumé de compactage. Une API stricte
  (OpenAI) répond 400 à un argument inconnu : toute compaction échouait.
- Vision : case « le modèle accepte les images » (EXTERNAL_VISION) dans la
  fenêtre API externe. Elle remplace, en externe, MMPROJ et la sonde
  /props : un modèle distant multimodal ne pouvait jamais recevoir d'image.
- Le benchmark refuse de tourner sur un preset externe : healthCheck le dit
  prêt sans moteur, et la mesure tapait un port arrêté ou un moteur resté
  en vie, attribuée à tort à ce preset.
- Le badge de modèle des réponses porte le nom du modèle distant.
- Éditer le preset en service l'applique aussitôt (SavePresetApplying).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

internal/loki/llm_client.go

@@ -994,7 +994,9 @@ func runChat(ctx context.Context, messages []Message, temperature float64, caps
 		if reasoningEffort != "" {
 			payload["reasoning_effort"] = reasoningEffort
 		}
-		if reasoningKwargs != nil {
+		// chat_template_kwargs est propre à llama.cpp (--jinja) : une API
+		// distante stricte (OpenAI) refuse un argument inconnu (400).
+		if reasoningKwargs != nil && !ep.External {
 			payload["chat_template_kwargs"] = reasoningKwargs
 		}
 		if len(tools) > 0 && !disableTools {