feat(api): sync test API (serve) + opt-in LLM correction + cloudflared tunnel

- api/: FastAPI app, X-API-Key 인증(미설정 시 임시키), 엔진 load-once 풀
  (+transcribe lock), POST /v1/transcribe(multipart, 동기), /health, /v1/system,
  /v1/models. 업로드 임시파일 finally 삭제(프라이버시).
- postprocess/: llm.correct(scripts/llm_correct.py 승격; opt-in·allowlist·감사로그·재시도)
  + rules.normalize(EmbeddingGemma 등 정규화).
- results/formats.py: txt/srt/vtt. connectivity/tunnel.py: cloudflared quick tunnel(Colab).
- cli serve: uvicorn 단일워커 + --tunnel cloudflare; config llm_* 필드;
  pyproject api/queue extra 분리(+python-multipart, dev httpx).

검증: 22 단위테스트(API TestClient·formats·postprocess) + 실서버 e2e
(/health·auth 401·실제 전사(JFK)·SRT·임시파일 삭제). KO 품질은 turbo/large-v3 필요(tiny는 한국어 degenerate).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

scripts/llm_correct.py

@@ -0,0 +1,82 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""STT 후처리 PoC — 음차된 영문 기술용어를 사내 LLM(OpenAI 호환)으로 복원.
+
+게이트가 닿는 환경에서 실행:
+    export SCRIBE_LLM_BASE_URL=http://localhost:8080/v1
+    export SCRIBE_LLM_API_KEY=<사내 키>
+    export SCRIBE_LLM_MODEL=copilot-gpt-4o
+    python3 scripts/llm_correct.py              # 내장 샘플로 데모
+    python3 scripts/llm_correct.py < my.txt     # 임의 전사 교정
+
+외부 의존성 없음(urllib). 향후 postprocess/llm.py(confidence-gated, 청크/러닝글로서리)로 발전.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import os
+import sys
+import time
+import urllib.error
+import urllib.request
+
+SYSTEM = (
+    "너는 한국어 STT 전사 후처리기다. 한국어 음성에 섞여 나온 영어 기술용어·고유명사가 "
+    "발음대로 한글로 음차되어 잘못 적힌 부분을 문맥과 지식으로 원래 영어 표기로 복원하라. "
+    "일반 한국어는 그대로 두고, 확실하지 않으면 바꾸지 마라. 설명 없이 교정된 전사문만 출력하라."
+)
+
+# turbo가 망친 실제 전사(EmbeddingGemma 강연) — 내장 데모용
+SAMPLE = (
+    "그래서 오늘 준비한 내용은 기본적으로 인베딩 점마에 대해서 설명을 드릴 텐데요. "
+    "여러분들이 알고 계시는 랭기징 모델이 정말 사람이 생각하는 것처럼 하는데 "
+    "그 다음에 구글에 런칭한 오픈모델입니다. 인베딩 점마 라는 것을 소개를 해드릴 예정입니다. "
+    "그리고 어 재미나이 하고 이제 점마하고 두 가지가 있는데요. "
+    "구글 포 디벨로퍼스 사이트에 가시면 제가 올린 포스트도 보실 수 있는데."
+)
+
+
+def correct(text: str) -> str:
+    base = os.environ.get("SCRIBE_LLM_BASE_URL", "http://localhost:8080/v1").rstrip("/")
+    key = os.environ.get("SCRIBE_LLM_API_KEY", "")
+    model = os.environ.get("SCRIBE_LLM_MODEL", "copilot-gpt-4o")
+    payload = {
+        "model": model,
+        "temperature": 0,
+        "messages": [
+            {"role": "system", "content": SYSTEM},
+            {"role": "user", "content": text},
+        ],
+    }
+    req = urllib.request.Request(
+        base + "/chat/completions",
+        data=json.dumps(payload).encode(),
+        headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer " + key},
+    )
+    retries = 4
+    for attempt in range(1, retries + 1):
+        try:
+            with urllib.request.urlopen(req, timeout=90) as resp:
+                return json.loads(resp.read())["choices"][0]["message"]["content"]
+        except urllib.error.HTTPError:
+            raise  # 실제 HTTP 응답(401/400 등) — 재시도 무의미
+        except (urllib.error.URLError, OSError) as exc:  # 연결 reset/timeout 등 transient
+            if attempt == retries:
+                raise
+            print(f"  [retry {attempt}/{retries - 1}] {type(exc).__name__} → 재시도", file=sys.stderr)
+            time.sleep(1.5 * attempt)
+    raise RuntimeError("unreachable")
+
+
+def main() -> None:
+    src = (sys.stdin.read().strip() if not sys.stdin.isatty() else "") or SAMPLE
+    print("=== 원본 ===\n" + src + "\n\n=== 교정 ===")
+    try:
+        print(correct(src))
+    except urllib.error.HTTPError as exc:
+        sys.exit(f"HTTP {exc.code}: {exc.read().decode()[:300]}")
+    except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+        sys.exit(f"{type(exc).__name__}: {exc}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()