fix(api): 统一错误日志时间戳并传递 request_datetime

- 统一 add_error_log 的 request_time：优先使用 request_datetime，
  否则使用 datetime.now()，去除 timezone.utc，避免与请求日志时区不一致
- 在 Gemini/OpenAI/Vertex/Embedding 等服务的异常处理处补充传入
  request_datetime，使错误日志与请求日志可一一对应
- stats: 移除失败记录的错误日志时间窗匹配与 error_log_id 附带，降低查询开销
  与误关联风险；建议通过统一时间戳（key + request_time）或独立错误日志
  查询接口完成关联
- 调整部分导入顺序与长行换行等代码风格，无功能改动

BREAKING CHANGE: 统计详情接口不再返回 error_log_id 字段。需要关联错误日志的
客户端请改为基于 key 与 request_time 在错误日志接口中检索。

app/service/embedding/embedding_service.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 import datetime
-import time
 import re
+import time
 from typing import List, Union
 
 import openai
@@ -8,8 +8,8 @@ from openai import APIStatusError
 from openai.types import CreateEmbeddingResponse
 
 from app.config.config import settings
-from app.log.logger import get_embeddings_logger
 from app.database.services import add_error_log, add_request_log
+from app.log.logger import get_embeddings_logger
 
 logger = get_embeddings_logger()
 
@@ -27,12 +27,20 @@ class EmbeddingService:
         response = None
         error_log_msg = ""
         if isinstance(input_text, list):
-            request_msg_log = {"input_truncated": [str(item)[:100] + "..." if len(str(item)) > 100 else str(item) for item in input_text[:5]]}
+            request_msg_log = {
+                "input_truncated": [
+                    str(item)[:100] + "..." if len(str(item)) > 100 else str(item)
+                    for item in input_text[:5]
+                ]
+            }
             if len(input_text) > 5:
-                 request_msg_log["input_truncated"].append("...")
+                request_msg_log["input_truncated"].append("...")
         else:
-            request_msg_log = {"input_truncated": input_text[:1000] + "..." if len(input_text) > 1000 else input_text}
-
+            request_msg_log = {
+                "input_truncated": (
+                    input_text[:1000] + "..." if len(input_text) > 1000 else input_text
+                )
+            }
 
         try:
             client = openai.OpenAI(api_key=api_key, base_url=settings.BASE_URL)
@@ -66,13 +74,14 @@ class EmbeddingService:
                     error_type="openai-embedding",
                     error_log=error_log_msg,
                     error_code=status_code,
-                    request_msg=request_msg_log
-                 )
+                    request_msg=request_msg_log,
+                    request_datetime=request_datetime,
+                )
             await add_request_log(
                 model_name=model,
                 api_key=api_key,
                 is_success=is_success,
                 status_code=status_code,
                 latency_ms=latency_ms,
-                request_time=request_datetime
+                request_time=request_datetime,
             )

app/service/embedding/gemini_embedding_service.py

@@ -84,6 +84,7 @@ class GeminiEmbeddingService:
                 error_log=error_log_msg,
                 error_code=status_code,
                 request_msg=payload,
+                request_datetime=request_datetime,
             )
             raise e
         finally:
@@ -133,6 +134,7 @@ class GeminiEmbeddingService:
                 error_log=error_log_msg,
                 error_code=status_code,
                 request_msg=payload,
+                request_datetime=request_datetime,
             )
             raise e
         finally: