diff --git a/docs/ref-kb-correctness-program-2026-06.md b/docs/ref-kb-correctness-program-2026-06.md
index 164f79c..fa3e31a 100644
--- a/docs/ref-kb-correctness-program-2026-06.md
+++ b/docs/ref-kb-correctness-program-2026-06.md
@@ -35,7 +35,7 @@ Fiks-manifest: `scripts/kb-eval/data/spor0-fix-manifest.json` (38 fikser, 25 fil
 
 ### Spor 2 — Press pålitelighet mot 100 % (hardningen)
 - **(a) Ensemble for recall:** union av N *diverse* judge-linser (f.eks. eksakt-verdi / strukturell / status-fokus). Mål single vs ensemble på gull-settet FØR adopsjon (operatørens «bygg begge og mål»). Union hever recall (mål: > 84,2 %), senker presisjon — tapet absorberes av menneske-i-loopen (c). Adopter kun hvis gull-målt forbedring.
-- **(b) Gull-rekonsiliering:** løs hver judge-vs-gull-uenighet (v2: 6 FP + 6 FN) mot live kilde. Hver er enten judge-feil ELLER gull-feil; å løse dem kalibrerer judgen OG retter fasiten. (FP-ene inkluderer trolig diskutable gull-labels, f.eks. «100+» som nedre grense ble flagget — gull bør avgjøre om nedre-grense-påstander teller som feil.) Mål: 0 uløste uenigheter.
+- **(b) Gull-rekonsiliering:** ✅ **FERDIG (2026-06-30)** — alle 12 uenigheter løst mot live kilde. **4 gull-feil rettet** + 1 note-fiks; **8 judge-feil** dokumentert som kalibreringsmål. Herdet fasit: presisjon 84,2 %→**92,1 %**, recall 84,2 %→**87,5 %** (judgen var bedre enn rå-bakeoffen viste — fasiten var kontaminert). Nedre-grense-policy vedtatt (grov understatement >~2× = feil). **0 uløste uenigheter.** Full logg: `ref-kb-gold-reconciliation-2026-06.md`; herdet rapport: `judge-bakeoff-report-v2-reconciled.{json,md}` (frozen v2 beholdt som gate-artefakt).
 - **(c) Menneske-i-loopen fiks-protokoll:** judge flagger → operatør/ekspert bekrefter mot kilde → fiks + `verified`-bump. Garanterer ~100 % *fiks*-presisjon selv ved 84 % *judge*-presisjon. **Aldri auto-fiks.**
 - **Verifisering:** ensemble P/R ≥ single på gull; 0 uløste judge-vs-gull-uenigheter; dokumentert at ingen fiks shippet uten menneske-bekreftelse.
 
@@ -80,10 +80,10 @@ Garantien er en **invariant håndhevet av tre porter**, ikke et engangs-oppryddi
 | S1 (de-risk) | ✅ FULLFØRT | — (v2 GATE PASS) |
 | Spor 0 (fiks 38) | 🟡 STARTET (manifest klart) | Kjør manifest i fokusert sesjon m/ kilde-reverifisering |
 | Spor 1 (korpus-skala) | ⏳ grønt lys | Authority-backfill + frontmatter → korpus-pass (Voyage `/trekplan`) |
-| Spor 2 (hardning) | ⏳ grønt lys | Ensemble-måling på gull + gull-rekonsiliering |
+| Spor 2 (hardning) | 🟡 2b ✅ FERDIG (gull herdet) | 2a ensemble-måling på herdet gull (gjenstår) |
 | Spor 3 (mekanisme) | 🟢 Port 1+2+3 ✅ KOMPLETT (inkr/gulv/CT5 + full-pass worklist P3d) | Mekanismen ferdig; dormant til Spor 1. Neste spor: Spor 2b (gull-rekonsiliering) → Spor 1 korpus-pass |
 
-**Avhengigheter:** Spor 0 uavhengig (nå). Spor 3 Port 2 (create-guard) MÅ på plass før/sammen med korpus-fiksing (ellers reverserer generatoren). Spor 2b (gull-rekonsiliering) bør før Spor 1 korpus-pass (bunnsolid fasit før vi skalerer målingen). Advisor-filer koordineres mot Cosmo-utfasing (S-Cosmo).
+**Avhengigheter:** Spor 0 uavhengig (nå). Spor 3 Port 2 (create-guard) MÅ på plass før/sammen med korpus-fiksing (ellers reverserer generatoren). Spor 2b (gull-rekonsiliering) ✅ ferdig 2026-06-30 — bunnsolid fasit på plass før Spor 1 skalerer målingen. Advisor-filer koordineres mot Cosmo-utfasing (S-Cosmo).
 
 ## 7. Verifisering — slik beviser vi «nær-100 %» (nordstjerne)
 Etter Spor 0+1-fiksing: trekk et **NYTT, ferskt gull-utvalg** (friske påstander, ikke de vi fikset mot) og mål feilraten på maskin-verifiserbar populasjon → **mål < ~2 %**. Måling på den fikset-mot prøven er kontaminert; kun en fersk prøve beviser at korpuset faktisk er nær-100 %. Dette gull-utvalget blir også neste kalibreringssett for kadens-judgen.
diff --git a/docs/ref-kb-gold-reconciliation-2026-06.md b/docs/ref-kb-gold-reconciliation-2026-06.md
new file mode 100644
index 0000000..b138a51
--- /dev/null
+++ b/docs/ref-kb-gold-reconciliation-2026-06.md
@@ -0,0 +1,104 @@
+# Gull-rekonsiliering (Spor 2b) — herding av fasiten før korpus-skala
+
+_Opprettet 2026-06-30. Utfører Spor 2(b) i `ref-kb-correctness-program-2026-06.md` §3: «løs hver judge-vs-gull-uenighet (v2: 6 FP + 6 FN) mot live kilde. Hver er enten judge-feil ELLER gull-feil; å løse dem kalibrerer judgen OG retter fasiten. Mål: 0 uløste uenigheter.» Gjøres FØR Spor 1 (korpus-pass) — bunnsolid fasit før vi skalerer målingen (§6 avhengighet)._
+
+## Sammendrag
+
+12 uenigheter mellom v2-judgen og gull-settet (`gold-correctness-set.json`) ble løst ved fersk re-henting av hver siterte kilde (Opus 4.8-subagenter, `microsoft_docs_fetch`, read-only). Resultat:
+
+- **4 gull-feil** (gull-verdikt rettet) + **1 note-fiks** (verdikt beholdt).
+- **8 judge-feil** (gull sto; dokumentert som kalibreringsmål for Spor 2a / judge-prompt-v3).
+- **0 uløste uenigheter** — hver av de 12 er adjudisert til en definitiv side med verbatim live-belegg.
+
+Effekt på målingen (judgen var **bedre** enn rå-bakeoffen viste — fasiten var kontaminert):
+
+| | TP | FP | FN | TN | presisjon | recall | F1 |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| v2 rå fasit (`judge-bakeoff-report-v2`) | 32 | 6 | 6 | 196 | 84,2 % | 84,2 % | 0,842 |
+| **v2 herdet fasit (`-v2-reconciled`)** | **35** | **3** | **5** | **197** | **92,1 %** | **87,5 %** | **0,897** |
+
+Den frosne `judge-bakeoff-report-v2` beholdes urørt som gate-beslutnings-artefakt (pre-registrert gate ble vurdert på den fasiten). `judge-bakeoff-report-v2-reconciled` viser herdet fasit.
+
+## Resolusjonsprinsipp (konservativt — tillit-bærende fasit)
+
+For hver uenighet: finn den **sanne** verdikten mot live kilde.
+- Sann ≠ gull → **gull-feil**: rett gull-verdikt.
+- Sann = gull → **judge-feil**: gull står, judge føres som kalibreringsmål.
+- Flytt gull **kun** der den sanne verdikten genuint avviker. En påstand som er *substansielt korrekt men upresis* (rett størrelsesorden / rett kjerneatferd) blir stående `correct`, og judge-flagget føres som over-streng.
+
+Verdikt-vokabular: `correct` (matcher dagens kilde) · `outdated` (var sant, kilden viser nå annet) · `wrong` (aldri sant / motsier kilden uten historisk grunnlag) · `unsourced` (kilden oppgir ikke verdien).
+
+## Nedre-grense-policy (§3-kjennelse, godkjent av operatør 2026-06-30)
+
+§3 ber gull avgjøre om nedre-grense-påstander («100+», «200k+») teller som feil. **Vedtatt policy:** grov understatement (>~2×, beslutnings-endrende) teller som feil; en *stram* nedre grense (sann verdi i samme størrelsesorden) blir stående `correct`. Anvendt på FN2 (200k+ vs ~1M ⇒ `outdated`).
+
+## De 12 adjudiseringene
+
+### FP-er (judge flagget `not_grounded`, gull var `correct`)
+
+| ID | Live ground truth (verbatim-belagt) | Sann | Resolusjon |
+|---|---|---|---|
+| **FP1** `azure-ai-foundry.md#2` (taxonomy) | `what-is-foundry`: «over 1,900 models from Microsoft, OpenAI, Anthropic…» = HELE katalogen; «sold by Azure» er en delmengde. «11000+» og «40+ regioner» finnes ikke (kun «most regions where Foundry Tools are available») | **wrong** | 🔴 GULL-FEIL `correct→wrong` |
+| **FP2** `multimodal-prompt-design.md#7` (taxonomy) | `multimodal-search-overview`: image-to-vector ved query krever multimodal-embedding-vectorizer, men TO veier — AML-skill ELLER Azure Vision. «kun» utelukker AML-veien | **wrong** | 🔴 GULL-FEIL `correct→wrong` |
+| **FP3** `rag-cost-optimization.md#8` (taxonomy) | `vector-search-how-to-quantization`: «up to 96% reduction» / «up to 28 times» (claim 96,875% = teoretisk 32x ≈). «92,5%» = MS blogg-tittel (reell MS-figur, kombinerte teknikker) | **correct** (substansielt; begge tall sporer til MS) | 🟡 JUDGE-FEIL (eksakt-streng-pedanteri) |
+| **FP4** `multi-region-ai-gateway-design.md#2` (taxonomy) | `deployment-types`: 3 kjerne-residency-atferder bekreftet (Standard=deployment-region, DataZone=US/EU-sone, Global Standard=any region). Global Provisioned=any region (ikke single-region) | **correct** (men note «alle fire ordrett» overdrev) | 🟡 JUDGE-FEIL + note-fiks |
+| **FP5** `service-level-documentation-dr.md#6` (taxonomy) | `distribute-data-globally`: «Build global active-active apps… every region supports both writes and reads» — multi-region-write reell | **correct** | 🟡 JUDGE-FEIL (ekte FP — kapabilitet-bom) |
+| **FP6** `ai-foundry-disaster-recovery-planning.md#9` (status) | `openai/concepts/models`: Global training = GA (per-modell), ikke Public Preview; «billigere» + «ingen residency» stemmer; men Norway East er en GLOBAL trenings-region, ikke residency-regional | **outdated** | 🔴 GULL-FEIL `correct→outdated` |
+
+### FN-er (judge `grounded`/`source_silent`, gull var feil)
+
+| ID | Live ground truth | Sann | Resolusjon |
+|---|---|---|---|
+| **FN1** `real-time-reasoning-performance.md#5` (region) | `realtime-audio` + WebRTC/SIP/WebSockets-søsken: Realtime = global deployment-type i NØYAKTIG East US 2 + Sweden Central. To-region-grensen IKKE avløst — gull misleste «global deployments» | **correct** | 🔴 GULL-FEIL `outdated→correct` |
+| **FN2** `rag-context-windows.md#2` (version) | `models-sold-directly-by-azure`: GPT-4.1 = **1 047 576** (~1M); praktisk 300k std. «200k+» sann nedre grense men understater ~5× | **outdated** (nedre-grense-policy) | 🟡 JUDGE-FEIL |
+| **FN3** `llm-evaluation-production.md#3` (sku) | Databricks `mlflow3/.../judges`: Completeness/Fluency/Equivalence finnes ikke i dagens built-in-liste (`ConversationCompleteness` er en distinkt multi-turn-judge) | **outdated** | 🟡 JUDGE-FEIL (`source_silent` maskerte fravær) |
+| **FN4** `endpoint-health-and-capacity-planning.md#3` (tpm) | `openai/quotas-limits`: «1 Unit Capacity»-rammen borte → Quota Tiers (Free/Tier 0–6, absolutte RPM/TPM). Ratioene overlever i tier-tabellene | **outdated** | 🟡 JUDGE-FEIL (ramme-skifte, tall overlever) |
+| **FN5** `capacity-planning-dr-configurations.md#3` (status) | `reliability-ai-search` + `cognitive-search-common-errors-warnings`: ingen 99,99%-nivå — SLA er 99,9%; 2 vs 3 replikaer = lese vs lese-skrive (begge 99,9%) | **wrong** | 🟡 JUDGE-FEIL (`source_silent` maskerte faktafeil) |
+| **FN6** `rag-query-cost-reduction.md#2` (sku) | `search-limits-quotas-capacity`: claim-tallene matcher kun «Before April 3, 2024»-raden; nå Basic 15/S1 160/S2 512/S3 1024 GB | **outdated** | 🟡 JUDGE-FEIL (matchet legacy-rad) |
+
+## Gull-endringer (anvendt 2026-06-30)
+
+| ID | Før | Etter | Begrunnelse (kort) |
+|---|---|---|---|
+| `azure-ai-foundry.md#2` | correct | **wrong** | «11000+» motsier live «1900+ totalt»; «sold by Azure» mis-tilskriver totalen |
+| `multimodal-prompt-design.md#7` | correct | **wrong** | «kun» utelukker AML-skill (dokumentert annen vectorizer) |
+| `ai-foundry-disaster-recovery-planning.md#9` | correct | **outdated** | Global training er GA, ikke Public Preview; Norway-East-framing feil |
+| `real-time-reasoning-performance.md#5` | outdated | **correct** | to-region-grensen står; gull misleste kilden |
+| `multi-region-ai-gateway-design.md#2` | correct | _correct_ (note-fiks) | fjernet «alle fire ordrett»; noterte Global-Provisioned-unntaket |
+
+Hver endret claim bærer en `RECONCILED 2026-06-30 (Spor 2b)`-tag i `notes` med live-belegg + fil-fiks-peker for Spor 0/1.
+
+## 8 judge-kalibreringsmål (mater Spor 2a / judge-prompt-v3)
+
+Disse er **ikke** gull-endringer — gull sto, judgen bommet. Grupperte feilmoduser:
+
+1. **Eksakt-streng-pedanteri (FP3):** judge flagget fordi eksakt-strengene (96,875% / 92,5%) ikke sto verbatim, selv om størrelsesorden og kilde-sporing var rett. → Judge bør tillate dokumentert teoretisk-vs-benchmark-ekvivalens.
+2. **Taksonomi-nyanse / over-streng (FP4):** kjerneatferden var grunnet; judge flagget på en utelatt under-kategori. → Judge bør skille «kjernen grunnet, detalj utelatt» fra «kjernen ugrunnet».
+3. **Kapabilitet-bom (FP5):** judge hentet evidence-URL (continuous-backup) som ikke nevner kapabiliteten prominent, og kunne ikke grunne en reell kapabilitet. → Judge bør følge kapabilitet til kanonisk side; ikke straffe illustrative tall (~0 RTO/RPO) når kapabiliteten er solid.
+4. **Nedre-grense-understatement (FN2):** judge sa `grounded` fordi 1M ≥ 200k. → Judge bør flagge nedre grenser som grovt understater (>~2×), ikke bare sjekke ≥.
+5. **`source_silent` maskerer fravær (FN3, FN5):** judge hentet siden, fant ikke de påståtte entitetene/tallene, og returnerte `source_silent` (ikke et flagg). For «X finnes i listen»-påstander er fravær på autoritativ side bevis FOR feil. → Behandle `source_silent` på eksistens-påstander som svakt not_grounded-signal.
+6. **Ramme-skifte, tall overlever (FN4):** judge pattern-matchet overlevende ratioer og overså at organiserings-rammen (1 Unit Capacity → Quota Tiers) var avløst. → Judge bør detektere når påstandens ramme/enhet er erstattet selv om avledede tall holder.
+7. **Legacy-rad-match (FN6):** judge matchet mot en tids-stemplet historisk tabellrad («Before April 3, 2024») og kalte det grunnet. → Judge må sammenligne mot GJELDENDE rad, ikke en hvilken som helst historisk rad.
+
+(FP3, FP4, FP5 = 3 FP; FN2, FN3, FN4, FN5, FN6 = 5 FN.)
+
+## Verifiseringslogg (nøkkelpåstander → kilder)
+
+| Påstand | Kilde (live, 2026-06-30) |
+|---|---|
+| 1900+ = hele katalogen, ikke «sold by Azure» | learn.microsoft.com/azure/foundry/what-is-foundry |
+| image-to-vector: AML-skill ELLER Azure Vision | learn.microsoft.com/azure/search/multimodal-search-overview |
+| binary quant «up to 96% / 28x»; 92,5% = blogg-tittel | learn.microsoft.com/azure/search/vector-search-how-to-quantization |
+| Global Provisioned = any region | learn.microsoft.com/azure/foundry/foundry-models/concepts/deployment-types |
+| Cosmos multi-region writes (active-active) | learn.microsoft.com/azure/cosmos-db/distribute-data-globally |
+| Global training = GA; Norway East = global-region | learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/concepts/models |
+| Realtime = East US 2 + Sweden Central (global type) | learn.microsoft.com/azure/foundry/openai/how-to/realtime-audio (+ WebRTC/SIP/WebSockets) |
+| GPT-4.1 kontekst = 1 047 576 | learn.microsoft.com/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure |
+| MLflow built-in judges (ingen Completeness/Fluency/Equivalence) | learn.microsoft.com/azure/databricks/mlflow3/genai/eval-monitor/concepts/judges/ |
+| Quota Tiers erstatter Unit Capacity | learn.microsoft.com/azure/foundry/openai/quotas-limits |
+| AI Search SLA = 99,9% (ingen 99,99%); 2 vs 3 = lese vs lese-skrive | learn.microsoft.com/azure/reliability/reliability-ai-search (+ cognitive-search-common-errors-warnings) |
+| AI Search storage nå Basic 15/S1 160/S2 512/S3 1024 | learn.microsoft.com/azure/search/search-limits-quotas-capacity |
+
+## Hva som IKKE ble gjort (scope-grense)
+
+Spor 2b retter **fasiten** (gull-settet), ikke reference-`.md`-filene. Fil-fiksene (FP1 11000+/40+, FP2 «kun», FP6 Public-Preview/Norway-East, FN2–FN6 utdaterte tall) er **Spor 0/1**-arbeid og er pekt ut i hver claims `notes`. Mange av FN-ene er reelle korpus-feil som hører til Spor 0-manifestet / Spor 1-korpus-passet.
diff --git a/scripts/kb-eval/data/gold-correctness-set.json b/scripts/kb-eval/data/gold-correctness-set.json
index a1942d7..1a5e86f 100644
--- a/scripts/kb-eval/data/gold-correctness-set.json
+++ b/scripts/kb-eval/data/gold-correctness-set.json
@@ -405,11 +405,11 @@
       "stratum": "volatile",
       "claim": "1900+ Foundry Models sold by Azure; 11000+ totalt; 40+ regioner",
       "claim_type": "taxonomy",
-      "verdict": "correct",
+      "verdict": "wrong",
       "evidence_url": "https://learn.microsoft.com/azure/foundry/what-is-foundry",
       "lastmod_changed": false,
       "file_last_updated": "2026-06-24",
-      "notes": "1900+ bekreftet, men kilden rammer det som total fler-leverandør-tilgang, ikke smalt 'sold by Azure'. 11000+/40+ uverifisert."
+      "notes": "RECONCILED 2026-06-30 (Spor 2b): correct->wrong. Live (what-is-foundry): \"1,900+\" rammer HELE katalogen (Microsoft+OpenAI+partnere+community), ikke \"sold by Azure\" (en delmengde). \"11000+ totalt\" og \"40+ regioner\" finnes ikke pa kilden (kilden sier kun \"most regions where Foundry Tools are available\"). Fil-fiks (Spor 0/1): omramme til \"1900+ modeller totalt i katalogen\", fjern 11000+/40+. Judge not_grounded var korrekt."
     },
     {
       "id": "ms-ai-advisor/platforms/azure-ai-foundry.md#3",
@@ -730,11 +730,11 @@
       "stratum": "volatile",
       "claim": "Image-to-vector queries kun med Azure Vision multimodal embeddings vectorizer",
       "claim_type": "taxonomy",
-      "verdict": "correct",
+      "verdict": "wrong",
       "evidence_url": "https://learn.microsoft.com/azure/search/multimodal-search-overview",
       "lastmod_changed": false,
       "file_last_updated": "2026-06-19",
-      "notes": "Bekreftet."
+      "notes": "RECONCILED 2026-06-30 (Spor 2b): correct->wrong. Live (multimodal-search-overview): image-to-vector ved query krever en multimodal-embedding-vectorizer, men det finnes TO veier - AML-skill ELLER Azure Vision multimodal embeddings skill. \"kun Azure Vision\" er for restriktivt (utelukker AML-veien). Fil-fiks: myk opp \"kun\" -> \"f.eks./primaert\". Judge not_grounded var korrekt pa eksklusiviteten."
     },
     {
       "id": "ms-ai-advisor/prompt-engineering/multimodal-prompt-design.md#8",
@@ -912,11 +912,11 @@
       "stratum": "volatile",
       "claim": "Realtime API regions: East US 2, Sweden Central (global)",
       "claim_type": "region",
-      "verdict": "outdated",
+      "verdict": "correct",
       "evidence_url": "https://learn.microsoft.com/azure/foundry/openai/how-to/realtime-audio",
       "lastmod_changed": false,
       "file_last_updated": "2026-06-24",
-      "notes": "Kilde: tilgjengelig for global deployments, ikke begrenset til de to. To-region-begrensning avløst."
+      "notes": "RECONCILED 2026-06-30 (Spor 2b): outdated->correct. Live (realtime-audio + WebRTC/SIP/WebSockets-soesken): Realtime-modellene er global deployment-type tilgjengelig i NOEYAKTIG East US 2 + Sweden Central. To-region-bildet er IKKE avloest - forrige gull-note misleste \"global deployments\" som \"tilgjengelig overalt\". Judge grounded var korrekt."
     },
     {
       "id": "ms-ai-advisor/prompt-engineering/real-time-reasoning-performance.md#6",
@@ -2060,7 +2060,7 @@
       "evidence_url": "https://learn.microsoft.com/azure/foundry/foundry-models/concepts/deployment-types",
       "lastmod_changed": false,
       "file_last_updated": "2026-06-24",
-      "notes": "Alle fire data-residency-oppførsler bekreftet ordrett."
+      "notes": "RECONCILED 2026-06-30 (Spor 2b): verdikt correct beholdt; note korrigert. Live (deployment-types): de tre kjerne-residency-atferdene bekreftet (Standard=deployment-region, Data Zone=innen US/EU-sone, Global Standard=any region). MEN \"alle fire ordrett\" overdrev - kilden grupperer residency etter Global/DataZone/Regional, og Global Provisioned = any region (ikke single-region). \"Standard/Provisioned=region\" er rimelig kortform for kjernemodellen men utelater Global/DataZone Provisioned. Judge not_grounded var over-streng (kjernen ER grunnet)."
     },
     {
       "id": "ms-ai-engineering/api-management/multi-region-ai-gateway-design.md#3",
@@ -3603,11 +3603,11 @@
       "stratum": "volatile",
       "claim": "Global training (Public Preview) rimeligere, ingen datasuverenitet; bruk regional i Norway East/Sweden Central",
       "claim_type": "status",
-      "verdict": "correct",
+      "verdict": "outdated",
       "evidence_url": "https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/concepts/models",
       "lastmod_changed": false,
       "file_last_updated": "2026-06-24",
-      "notes": "Global training public preview, billigere, ingen residency; regional gir residency. Bekreftet."
+      "notes": "RECONCILED 2026-06-30 (Spor 2b): correct->outdated. Live (openai/concepts/models): Global training har INGEN egen \"Public Preview\"-status - tilbys for GA-modeller (gpt-4o/gpt-4.1 m.fl. = GA). \"billigere\" + \"ingen residency\" stemmer. MEN Norway East er listet som en GLOBAL trenings-region (uten residency), ikke en regional/residency-region - sa \"bruk regional i Norway East for residency\" er feil (Standard fine-tuning-regioner: North Central US/Sweden Central/East US 2). Fil-fiks: fjern \"(Public Preview)\", rett Norway-East-anbefalingen. Judge not_grounded var defensibel."
     },
     {
       "id": "ms-ai-security/cost-optimization/gpt5-gpt41-pricing-models.md#1",
diff --git a/scripts/kb-eval/data/judge-bakeoff-report-v2-reconciled.json b/scripts/kb-eval/data/judge-bakeoff-report-v2-reconciled.json
new file mode 100644
index 0000000..67cb9d3
--- /dev/null
+++ b/scripts/kb-eval/data/judge-bakeoff-report-v2-reconciled.json
@@ -0,0 +1,234 @@
+{
+  "_meta": {
+    "source": "gold-correctness-set.json + judge-bakeoff-results.json",
+    "thresholds": {
+      "minRecall": 0.8,
+      "minPrecision": 0.7
+    },
+    "judged": 255
+  },
+  "population": {
+    "total": 255,
+    "verifiable": 240,
+    "positives": 40,
+    "negatives": 200,
+    "unsourcedInP": 15
+  },
+  "arms": {
+    "staleness": {
+      "tp": 0,
+      "fp": 0,
+      "fn": 40,
+      "tn": 200,
+      "positives": 40,
+      "negatives": 200,
+      "flagged": 0,
+      "precision": null,
+      "recall": 0,
+      "f1": null,
+      "recallWilson": {
+        "p": 0,
+        "low": 0,
+        "high": 0.08762453925039232
+      },
+      "precisionWilson": null
+    },
+    "judge": {
+      "tp": 35,
+      "fp": 3,
+      "fn": 5,
+      "tn": 197,
+      "positives": 40,
+      "negatives": 200,
+      "flagged": 38,
+      "precision": 0.9210526315789473,
+      "recall": 0.875,
+      "f1": 0.8974358974358975,
+      "recallWilson": {
+        "p": 0.875,
+        "low": 0.7388757932976187,
+        "high": 0.9454058022645873
+      },
+      "precisionWilson": {
+        "p": 0.9210526315789473,
+        "low": 0.792003210797347,
+        "high": 0.972785898605735
+      }
+    },
+    "hybrid": {
+      "tp": 35,
+      "fp": 3,
+      "fn": 5,
+      "tn": 197,
+      "positives": 40,
+      "negatives": 200,
+      "flagged": 38,
+      "precision": 0.9210526315789473,
+      "recall": 0.875,
+      "f1": 0.8974358974358975,
+      "recallWilson": {
+        "p": 0.875,
+        "low": 0.7388757932976187,
+        "high": 0.9454058022645873
+      },
+      "precisionWilson": {
+        "p": 0.9210526315789473,
+        "low": 0.792003210797347,
+        "high": 0.972785898605735
+      }
+    }
+  },
+  "sourceSilent": {
+    "onVerifiableNegative": 3,
+    "onVerifiableError": 2,
+    "agreesWithUnsourced": 5,
+    "disagreesWithUnsourced": 10
+  },
+  "byClaimType": {
+    "version": {
+      "tp": 6,
+      "fp": 0,
+      "fn": 1,
+      "tn": 21,
+      "positives": 7,
+      "negatives": 21,
+      "flagged": 6,
+      "precision": 1,
+      "recall": 0.8571428571428571,
+      "f1": 0.923076923076923,
+      "recallWilson": {
+        "p": 0.8571428571428571,
+        "low": 0.4868654966809701,
+        "high": 0.9743210440510252
+      },
+      "precisionWilson": {
+        "p": 1,
+        "low": 0.6096569663469354,
+        "high": 0.9999999999999999
+      }
+    },
+    "tpm": {
+      "tp": 4,
+      "fp": 0,
+      "fn": 1,
+      "tn": 20,
+      "positives": 5,
+      "negatives": 20,
+      "flagged": 4,
+      "precision": 1,
+      "recall": 0.8,
+      "f1": 0.888888888888889,
+      "recallWilson": {
+        "p": 0.8,
+        "low": 0.3755282641185388,
+        "high": 0.9637768390302125
+      },
+      "precisionWilson": {
+        "p": 1,
+        "low": 0.5100999795960008,
+        "high": 1
+      }
+    },
+    "region": {
+      "tp": 1,
+      "fp": 0,
+      "fn": 0,
+      "tn": 14,
+      "positives": 1,
+      "negatives": 14,
+      "flagged": 1,
+      "precision": 1,
+      "recall": 1,
+      "f1": 1,
+      "recallWilson": {
+        "p": 1,
+        "low": 0.2065432914738929,
+        "high": 1
+      },
+      "precisionWilson": {
+        "p": 1,
+        "low": 0.2065432914738929,
+        "high": 1
+      }
+    },
+    "status": {
+      "tp": 7,
+      "fp": 0,
+      "fn": 1,
+      "tn": 45,
+      "positives": 8,
+      "negatives": 45,
+      "flagged": 7,
+      "precision": 1,
+      "recall": 0.875,
+      "f1": 0.9333333333333333,
+      "recallWilson": {
+        "p": 0.875,
+        "low": 0.5291051942301386,
+        "high": 0.9775830911367038
+      },
+      "precisionWilson": {
+        "p": 1,
+        "low": 0.6456611570247934,
+        "high": 1
+      }
+    },
+    "taxonomy": {
+      "tp": 11,
+      "fp": 3,
+      "fn": 0,
+      "tn": 83,
+      "positives": 11,
+      "negatives": 86,
+      "flagged": 14,
+      "precision": 0.7857142857142857,
+      "recall": 1,
+      "f1": 0.88,
+      "recallWilson": {
+        "p": 1,
+        "low": 0.7411599827511859,
+        "high": 1
+      },
+      "precisionWilson": {
+        "p": 0.7857142857142857,
+        "low": 0.5241027622679172,
+        "high": 0.9242875166308363
+      }
+    },
+    "sku": {
+      "tp": 6,
+      "fp": 0,
+      "fn": 2,
+      "tn": 14,
+      "positives": 8,
+      "negatives": 14,
+      "flagged": 6,
+      "precision": 1,
+      "recall": 0.75,
+      "f1": 0.8571428571428571,
+      "recallWilson": {
+        "p": 0.75,
+        "low": 0.40926987910258916,
+        "high": 0.9285223111419724
+      },
+      "precisionWilson": {
+        "p": 1,
+        "low": 0.6096569663469354,
+        "high": 0.9999999999999999
+      }
+    }
+  },
+  "gate": {
+    "pass": true,
+    "recallOk": true,
+    "precisionOk": true,
+    "beatsStaleness": true,
+    "thresholds": {
+      "minRecall": 0.8,
+      "minPrecision": 0.7
+    },
+    "reasons": [
+      "all criteria met"
+    ]
+  }
+}
diff --git a/scripts/kb-eval/data/judge-bakeoff-report-v2-reconciled.md b/scripts/kb-eval/data/judge-bakeoff-report-v2-reconciled.md
new file mode 100644
index 0000000..d4fca07
--- /dev/null
+++ b/scripts/kb-eval/data/judge-bakeoff-report-v2-reconciled.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+# Judge bake-off-rapport — S1 (Fase 3 de-risk)
+
+_Generert deterministisk av `run-judge-bakeoff.mjs` over `gold-correctness-set.json` + `judge-bakeoff-results.json`. Tall fra testet `lib/judge-bakeoff.mjs`. Ikke rediger for hånd — regenerer._
+
+**Forhåndsregistrert gate (låst FØR fan-out):** recall ≥ 0.8, presisjon ≥ 0.7, OG judge-recall > staleness-recall.
+
+## Evaluerings-populasjon (P)
+
+Volatil stratum + fetchbare claim_types (price ekskludert) — der feilene bor; unngår «invertert leverage».
+
+| metrikk | verdi |
+|---|---|
+| P totalt | 255 |
+| Verifiserbare (correct/outdated/wrong) | 240 |
+| Positive (reelle feil å fange) | 40 |
+| Negative (correct) | 200 |
+| Unsourced i P (kjørt, men utenfor P/R) | 15 |
+
+## Arm-sammenligning (detektering over de 240 verifiserbare)
+
+| arm | TP | FP | FN | TN | presisjon | recall | recall Wilson 95% | F1 |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| staleness (billig baseline) | 0 | 0 | 40 | 200 | n/a | 0.0% | [0.0%, 8.8%] | n/a |
+| judge (per-påstand groundedness) | 35 | 3 | 5 | 197 | 92.1% | 87.5% | [73.9%, 94.5%] | 0.897 |
+| hybrid (union) | 35 | 3 | 5 | 197 | 92.1% | 87.5% | [73.9%, 94.5%] | 0.897 |
+
+## Judge per claim_type (verifiserbar delmengde)
+
+| claim_type | positive | TP | FP | FN | presisjon | recall |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| taxonomy | 11 | 11 | 3 | 0 | 78.6% | 100.0% |
+| status | 8 | 7 | 0 | 1 | 100.0% | 87.5% |
+| sku | 8 | 6 | 0 | 2 | 100.0% | 75.0% |
+| version | 7 | 6 | 0 | 1 | 100.0% | 85.7% |
+| tpm | 5 | 4 | 0 | 1 | 100.0% | 80.0% |
+| region | 1 | 1 | 0 | 0 | 100.0% | 100.0% |
+
+## source_silent-diagnostikk
+
+Judgen hentet siden men fant ikke verdien. Diagnostisk, ikke et flagg.
+
+| signal | antall | tolkning |
+|---|---|---|
+| På verifiserbar feil | 2 | judge-bom: reell feil oversett via «kan ikke verifisere» |
+| På verifiserbar correct | 3 | judge reproduserte ikke et korrekt faktum mennesket fant |
+| Enig med unsourced | 5 | judge reproduserer den uverifiserbare grensen (godt) |
+| Uenig med unsourced | 10 | judge hevdet grunnet/ugrunnet der mennesket ikke fant kilde |
+
+## GATE: ✅ PASS — bygg S3
+
+- recall 0.875 ≥ 0.8? **ja**
+- presisjon 0.921 ≥ 0.7? **ja**
+- slår staleness (recall 0.000)? **ja**
+- begrunnelse: all criteria met