Se introdujo un fastpath tool-aware para tool_use en el router y el gateway. El objetivo era cortar contexto pesado, mantener tool_calls estructurado y medir si la mejora era real.

• runtime/gateway/tool_request_classifier.py
• runtime/llm/router_api.py
• runtime/gateway/openai_gateway.py

Comparacion entre una instancia temporal de prueba y la produccion local activa.

| Ruta | Test | Produccion local | |---|---:|---:|---| | router tool_use | 2992.5 ms | 2986.0 ms | | gateway tool_use | 2983.0 ms | 2995.7 ms | | router normal | 16337.7 ms | 21993.1 ms | | gateway normal | 39463.4 ms | 37793.4 ms |

Antes del fastpath y del routing tool-aware, la misma peticion tool_use sobre el servicio desplegado seguia cerca de 29.5s de media.

• El fastpath del router si reduce la latencia de tool_use de forma fuerte.
• qwen/qwen3.6-27b en rx9070 ya queda priorizado para tool_use.
• Test y produccion local convergen en el mismo comportamiento.
• El gateway devuelve tool_calls estructurado sin romper el bridge OpenAI-native.
• Los saludos triviales van por ruta breve, sin HARD_FACTS.
• sudo reboot y variantes peligrosas quedan bloqueadas por policy.
• Los saludos triviales ganan incluso si el cliente manda tools por defecto.
• Los bloques <system-reminder> se eliminan de entrada y salida.

La fase queda alcanzada.

• router: exito.
• gateway: exito.
• tool_use estable con fastpath.