"""AI 동일상품 판정의 **오케스트레이션** 테스트 (모델 호출은 대역).

모델 응답 품질이 아니라 계약을 지킨다:
  - 후보를 배치로 쪼개도 판정 개수·순서가 보존되는가(전체 index 매핑)
  - 배치가 누락 응답을 줘도 보수적으로 불일치 처리되는가
  - 토큰 사용량이 배치 전체로 합산되는가(원가 계측이 배치 수만큼 새면 안 됨)

배치로 쪼개는 이유는 속도가 아니라 정확도다 — 후보 37건을 일괄로 넣으면 gpt-4o-mini 가
전 항목에 같은 점수를 매기고 전부 불일치로 답한다(2026-08-05 실측, 3회 재현).
"""

import services.ai.similarity as sim
from services.ai.similarity import Judgment, SimilarityJudge
from services.search.contract import NormalizedProduct


def _cands(n):
    return [NormalizedProduct(source="naver", name=f"상품{i}", price=1000 + i) for i in range(n)]


class _Usage:
    def __init__(self, p, c):
        self.prompt_tokens, self.completion_tokens = p, c


def _judge_with(monkeypatch, batch_impl):
    judge = SimilarityJudge.__new__(SimilarityJudge)      # __init__ 은 OpenAI 클라이언트를 만든다
    judge._model = "test"
    judge.last_usage = None
    monkeypatch.setattr(judge, "_judge_batch", batch_impl, raising=False)
    return judge


async def test_batches_preserve_order_and_global_index(monkeypatch):
    seen = []

    async def fake(target, part):
        seen.append(len(part))
        # 배치 안에서는 항상 1..n 로 번호가 매겨진다 — 전체 번호로 되돌리는 건 judge 의 책임
        return {i + 1: Judgment(index=i + 1, is_match=(part[i].price % 2 == 0), score=50) for i in range(len(part))}, _Usage(10, 2)

    judge = _judge_with(monkeypatch, fake)
    cands = _cands(25)
    out = await judge.judge({}, cands)

    assert seen == [10, 10, 5], "10건씩 쪼개져야 한다"
    assert [j.index for j in out] == list(range(1, 26)), "전체 index 가 1..N 로 복원돼야 한다"
    assert [j.is_match for j in out] == [c.price % 2 == 0 for c in cands], "판정이 후보와 어긋나면 안 된다"


async def test_missing_judgment_is_treated_as_no_match(monkeypatch):
    async def fake(target, part):
        return {1: Judgment(index=1, is_match=True, score=90)}, _Usage(5, 1)   # 나머지 누락

    judge = _judge_with(monkeypatch, fake)
    out = await judge.judge({}, _cands(3))
    assert [j.is_match for j in out] == [True, False, False]
    assert out[2].score == 0


async def test_usage_is_summed_across_batches(monkeypatch):
    async def fake(target, part):
        return {}, _Usage(100, 20)

    judge = _judge_with(monkeypatch, fake)
    await judge.judge({}, _cands(25))                     # 3배치
    assert judge.last_usage.prompt_tokens == 300
    assert judge.last_usage.completion_tokens == 60


async def test_empty_candidates_short_circuits(monkeypatch):
    async def fake(target, part):
        raise AssertionError("후보가 없으면 모델을 부르면 안 된다")

    judge = _judge_with(monkeypatch, fake)
    assert await judge.judge({}, []) == []


def test_batch_size_is_small_enough_to_avoid_degenerate_output():
    """실측 근거: 37건 일괄 → 전멸(0건). 10건 → 12건 매칭. 이 상수가 커지면 그 실패가 돌아온다."""
    assert sim._BATCH <= 15


def test_prompt_rules_do_not_conflict_on_quantity():
    """예전 프롬프트는 '포장(개수/박스) 차이는 동일'과 '규격 다르면 불일치'가 충돌했다."""
    assert "수량이 다름" in sim._SYSTEM
    assert "포장(개수/박스)·사은품 차이는 동일" not in sim._SYSTEM