refactor: 自适应 RPM 从边界记忆改为多次观察确认 + 置信度衰减

将自适应 RPM 限制算法从"单次 429 即设限"重构为基于置信度的学习机制：

- 收到 429 时仅记录观察（本地 RPM + 上游 header 限制值），不立即设限
- 有 header 的观察需 2 次一致确认，无 header 需 3 次一致确认
- confidence 随时间自然衰减，确保限制永远不会固化
- confidence 低于阈值时停止本地 RPM 限制，429 直接透传客户端
- 统一 get_effective_limit 入口，消除多处重复的限制获取逻辑
- Admin API 增加置信度、观察数量等诊断字段

src/services/request/executor.py

@@ -17,6 +17,7 @@ from src.core.logger import logger
 from src.services.health.monitor import health_monitor
 from src.services.provider.format import normalize_endpoint_signature
 from src.services.rate_limit.adaptive_reservation import get_adaptive_reservation_manager
+from src.services.rate_limit.adaptive_rpm import get_adaptive_rpm_manager
 from src.services.request.candidate import RequestCandidateService
 
 
@@ -103,13 +104,7 @@ class RequestExecutor:
                 current_key_rpm = 0
 
             # 获取有效的 RPM 限制（自适应或固定）
-            if key.rpm_limit is None:
-                # 自适应模式：使用学习值，未学习时为 None（不限制，等待碰壁学习）
-                effective_key_limit = (
-                    int(key.learned_rpm_limit) if key.learned_rpm_limit is not None else None
-                )
-            else:
-                effective_key_limit = int(key.rpm_limit)
+            effective_key_limit = get_adaptive_rpm_manager().get_effective_limit(key)
 
             reservation_result = reservation_manager.calculate_reservation(
                 key=key,