模型切换

规范化的对话历史与厂商无关，但并不是每个模型都能原样接受其中的每一种 block。 TransformMessages 会在适配器转换线缆格式之前，把已存储的历史投影成目标模型可安全接收 的请求形式。

关键点是：转换发生在每次请求前，不会修改已存储的历史。因此，切到纯文本模型不会永久丢掉 图像；从 reasoning 模型切走，也不会抹掉原历史里的签名。

转换顺序

TransformMessages 做三轮处理：

1. downgradeUnsupportedImages：当目标模型的 Model.Input 不包含 Image 时，把图像 block 替换成占位文本。
2. reconcileAssistantHistory：按目标模型重写历史 assistant turn，包括 reasoning block 和工具调用 ID。
3. synthesizeOrphanedToolResults：修复存在 assistant 工具调用但缺少对应工具结果的转录。

推理与签名

reasoning 是模型相关的。推理签名或 redacted payload 只有在 provider、protocol 和 model ID 都匹配目标模型时才适合重放。同一模型下，带签名的推理会被保留；跨模型时，可读 thinking 会降级成普通文本，空 thinking 会被丢弃，redacted thinking 会被移除，因为只有原模型能理解 它。

文本签名和工具调用签名遵循同样原则：不透明的 provider 元数据只保留给产出它的模型。

工具调用 ID

不同协议接受的工具调用 ID 形状不同。当 assistant turn 跨模型重放时，适配器会传入 normalizeToolCallID 函数。如果 ID 被改写，同一轮遍历中后续匹配的 ToolResultMessage.ToolCallID 也会同步重映射，让转录保持一致。

最后一轮会维护工具协议的不变量：一个 assistant 工具调用批次在进入下一条 user 或 assistant 消息前，必须每个调用都有一个结果。缺失的结果会被合成为错误 tool result，内容为 "No result provided"。

上下文溢出检测

IsContextOverflow 独立于转换逻辑。它检查一次完成或失败的 AssistantMessage，识别不同 provider 的上下文溢出信号：已知错误文本模式、成功响应但 usage 超过 context window、以及 输入几乎填满窗口且没有输出的 length stop。

源码：llm/transform.go、 llm/overflow.go。