feat: Hybrid 부하 판단 — health latency baseline + 조건부 inference

- model_adapter: measure_inference_latency() (max_tokens=1, 최소 부하)
- backend_registry:
  - health latency baseline 학습 (초기 5회 max, 이후 EMA)
  - get_load_status(): inference 우선, health/queue 보조
  - cache 30s + cooldown 10s + asyncio.Lock으로 자기증폭 루프 방지
  - 조건: health > baseline*3 또는 사용자 명시 요청 시에만 ping
- worker:
  - "system_status" 액션 — 사용자 상태 조회 시 force_measure
  - _build_system_status() 응답 빌더 (health/baseline/ping/queue)
  - route busy 안내를 get_load_status 기반으로 변경

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

nanoclaude/services/model_adapter.py

@@ -115,3 +115,19 @@ class ModelAdapter:
                 return resp.status_code < 500
         except Exception:
             return False
+
+    async def measure_inference_latency(self) -> float:
+        """ping 메시지로 실제 inference latency 측정. max_tokens=1로 최소 부하.
+        반환: 밀리초. 실패 시 -1.0"""
+        import time as _time
+        original_max = self.max_tokens
+        self.max_tokens = 1
+        try:
+            start = _time.monotonic()
+            await self.complete_chat("ping")
+            return (_time.monotonic() - start) * 1000
+        except Exception:
+            logger.warning("inference latency measurement failed for %s", self.name)
+            return -1.0
+        finally:
+            self.max_tokens = original_max