Voix : Qwen gardé, nombres en lettres reconnus, Gemini plus court

Vu en production avec Qwen sur GPU : la plupart des phrases basculaient sur
Gemini puis Edge (voix différente d'un sous-titre à l'autre).
- Vérification de lecture : les nombres en lettres (« trente », « vingt-cinq
  pour cent ») et leur signe (« plus », « moins ») sont comparés comme les
  chiffres écrits par Whisper, au lieu de passer pour des mots sautés.
- Prises emballées (14 s pour 34 caractères) écartées d'office ; côté
  qwen-tts, max_new_tokens borne la durée à « caractères / 6 + 3 » s.
- Le moteur choisi est gardé tant qu'il lit au moins 70 % du texte
  (avec avertissement), au lieu de 85 % ; 3 tentatives Qwen.
- Gemini : délai d'attente 45 s au lieu de 120 s, erreurs journalisées en repr.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Upu97wMmsRkBoj6iVM4rH6

ffmpeg-service/app/tts/gemini.py

@@ -44,7 +44,8 @@ async def _request(model: str, prompt: str, voice: str, api_key: str, seed: int)
         generation["temperature"] = config.GEMINI_TTS_TEMPERATURE
         generation["seed"] = seed
     payload = {"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}], "generationConfig": generation}
-    async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client:
+    # 45 s : une génération normale prend 2 à 5 s ; au-delà, Gemini ne répondra plus
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=45) as client:
         # Clé en en-tête : dans l'URL, elle finissait dans les journaux
         response = await client.post(
             f"{API_ROOT}/{model}:generateContent",