lct-07 и lct-19: звонящий на LLM, офлайн-таблица, предгенерация

Что можно сказать, решает слот-автомат, а не модель: в промпт попадают
только раскрытые факты. Иначе LLM услужливо назовёт адрес, которого не
спрашивали. Промпты лежат файлами — их правит тот, кто ведёт занятия.

Отказ провайдера не роняет занятие: звонящий откатывается на заготовки.
Молчащий звонящий хуже шаблонной фразы.

Офлайн — таблица, а не локальная модель. Ветвление уже делает слот-автомат,
поэтому таблица индексируется парой «событие × настроение» и выходит
небольшой: для пожарного сценария 62 реплики, около 36 секунд генерации.
Формулировки в ней от облачной модели, а задержка на занятии нулевая —
локальная 3–4B дала бы формулировки хуже и за 2.5 секунды.

Найдено на бесплатной модели OpenRouter: рассуждающие модели тратят
сотни токенов на размышление и при малом бюджете возвращают пустой
content с finish_reason=length. Пустой ответ теперь честный отказ,
бюджет токенов поднят, рассуждение из ответа исключается.

Живые запросы к LLM вынесены из общего прогона: они требуют сети,
а рассуждающая модель отвечает десятками секунд.

backend/conftest.py

@@ -8,3 +8,8 @@ sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
 import os
 
 os.environ.setdefault("VOICE_ENABLED", "false")
+
+# И в сеть они не ходят: звонящий отвечает заготовками, иначе каждый тест
+# ждал бы ответа провайдера и зависел от его настроения.
+# Живые проверки LLM — в test_llm.py, он читает backend/.env.test.
+os.environ.setdefault("LLM_API_KEY", "")