원 레포랑 완전 분리

workspace/routers/dummy_router.py

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+from typing import Optional
+
+from fastapi import APIRouter, Depends, Form, Request
+from services.inference_service import InferenceHandler
+from utils.checking_keys import get_api_key
+
+router = APIRouter(prefix="/dummy", tags=["Dummy"])
+
+
+# ✅ POST:DUMMY
+@router.post(
+    "/extract/outer",
+    summary="더미 응답 생성",
+    description="""### **요약**
+실제 모델 추론이나 파일 업로드 없이, 지정된 모델의 응답 형식을 테스트하기 위한 더미(dummy) 결과를 생성합니다.
+
+### **작동 방식**
+-   요청 시, 시스템에 미리 저장된 더미 응답(`dummy_response.json`)을 즉시 반환합니다.
+-   실제 OCR, LLM 추론 등 어떠한 백그라운드 작업도 수행하지 않습니다.
+-   네트워크나 모델 성능에 관계없이 API 응답 구조를 빠르게 확인하는 용도로 사용됩니다.
+
+### **입력 (multipart/form-data)**
+-   `model` (선택): 응답 형식의 기준이 될 모델 이름. (기본값: `dummy`)
+    -   이 값은 실제 추론에 사용되지 않으며, 형식 테스트용으로만 기능합니다.
+
+### **출력 (application/json)**
+-   **즉시 반환**:
+    ```json
+    {
+        "filename": "dummy_input.pdf",
+        "dummy_model": {
+            "ocr_model": "dummy",
+            "llm_model": "dummy",
+            "api_url": "dummy"
+        },
+        "time": {
+            "duration_sec": "0.00",
+            "started_at": "...",
+            "ended_at": "..."
+        },
+        "fields": {},
+        "parsed": "dummy",
+        "generated": "dummy",
+        "processed": {
+            "dummy response"
+        }
+    }
+    ```
+""",
+)
+async def extract_outer(
+    request_info: Request,
+    model: Optional[str] = Form(
+        default="dummy", description="실제 추론 없이 포맷 테스트용으로 사용됩니다."
+    ),
+    api_key: str = Depends(get_api_key),
+):
+    return await InferenceHandler.handle_extract_background(
+        request_id=None,
+        result_id=None,
+        input_file=None,
+        schema_file=None,
+        prompt_file=None,
+        mode="dummy",
+        model_list=[model],
+        request_info=request_info,
+        api_key=api_key,
+    )