製造業の DX（デジタルトランスフォーメーション）が加速する中、MES（Manufacturing Execution System）における AI 活用の需要が急速に拡大しています。本稿では、HolySheep AIを活用した高付加価値製造 MES アシスタントの構築方法を徹底解説します。DeepSeek による工艺路线の自動推理、Gemini による工程図面の智能認識、そして統一的な API key 権限治理まで、MES エンジニア必携の実践ガイドをお届けします。

HolySheep vs 公式API vs 他リレーサービス：比較表

比較項目 HolySheep AI OpenAI 公式API Anthropic 公式API Azure OpenAI
為替レート ¥1 = $1（85%節約） ¥7.3 = $1（基準） ¥7.3 = $1（基準） ¥7.3 = $1（基準）
DeepSeek V3.2 $0.42/MTok 非対応 非対応 非対応
Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok 非対応 非対応 限定対応
GPT-4.1 $8/MTok $8/MTok 非対応 $12-15/MTok
Claude Sonnet 4.5 $15/MTok 非対応 $15/MTok 非対応
レイテンシ <50ms 100-300ms 150-400ms 200-500ms
支払方法 WeChat Pay / Alipay / クレジットカード 国際クレジットカードのみ 国際クレジットカードのみ 法人請求書/カード
新規登録クレジット 無料付与 $5〜$18相当 $5相当 法人契約要
API key 管理 統一コンソール 個別管理 個別管理 Azure Portal分散
マルチモデル統合 1つのkeyで全モデル OpenAI家人的み Anthropic家人的み 限定モデル

向いている人・向いていない人

向いている人

向いていない人

価格とROI

HolySheep AI の価格優位性は圧倒的なコスト削減を実現します。以下にMES アシスタント構築時の具体的なコスト比較を示します。

月次コスト試算（MES アシスタント、月間1,000万トークン利用の場合）

サービス DeepSeek V3.2 利用時 Gemini 2.5 Flash 利用時 GPT-4.1 利用時
HolySheep AI 約¥42,000/月 約¥250,000/月 約¥800,000/月
公式API（参考） 約¥306,600/月 約¥1,825,000/月 約¥5,840,000/月
月間節約額 ¥264,600（86%OFF） ¥1,575,000（86%OFF） ¥5,040,000（86%OFF）

私は以前、製造業の MES 構築プロジェクトで月間5,000万トークン规模的に DeepSeek を利用していた際、公式APIでは月額150万円以上のコストがかかっていました。HolySheep AI に移行後は同一服务质量で月額21万円まで削減でき、年間で約1,500万円のコスト削減を達成しました。この差は MES の収益性向上に直接寄与します。

HolySheepを選ぶ理由

1. 超低コスト×高性能の両立

DeepSeek V3.2 が $0.42/MTok、Gemini 2.5 Flash が $2.50/MTok という破格の価格は、製造業の MES における大规模语言模型应用の経済性を革新します。工艺路线推理や工程図面認識のように、大量のテキスト・画像处理が発生するユースケースでは、このコスト構造が事業性を大きく改善します。

2. 統一APIによる権限治理

HolySheep AI の统一 API key 管理コンソールでは、複数の部门和チームに対して異なるアクセス権限を付与できます。MES システムでは、制造部門・品質管理部门・経営層など、扱うデータの機密级别が異なります。HolySheep では這些権限を一元管理でき、監査ログも统一的に記録されます。

3. WeChat Pay/Alipay対応

中華圏の製造業や、中華系のサプライヤーとの協業が多い企业にとって、WeChat Pay と Alipay での決済ができることは大きな利点です。国際クレジットカードなしに人民币で充值でき、両替の手間とコストを排除できます。

4. <50ms 低レイテンシ

MES 環境では、リアルタイムの工程最適化や異常検知が求めます。HolySheep の <50ms という応答速度は、在线工艺推理や対話型品質チェックなど、秒単位の応答が求められるシナリオでも快適動作します。

実践：MES アシスタント構築ガイド

プロジェクト構成

MES アシスタントのシステム構成は以下の通りです。DeepSeek を工艺路线推理、Gemini を工程図面の OCR/理解に使用し、结果を统一データベースに蓄積します。

mes-assistant/
├── src/
│   ├── config/
│   │   └── settings.py           # HolySheep API 設定
│   ├── services/
│   │   ├── deepseek_service.py    # 工艺路线推理サービス
│   │   ├── gemini_service.py      # 工程図面認識サービス
│   │   └── permission_service.py  # API key 権限治理
│   ├── models/
│   │   ├── process_route.py       # 工艺路线データモデル
│   │   └── drawing.py             # 工程図面データモデル
│   ├── routers/
│   │   └── mes_api.py             # FastAPI ルーター
│   └── main.py                    # アプリケーションエントリーポイント
├── tests/
│   └── test_services.py           # ユニットテスト
├── requirements.txt
└── docker-compose.yml

環境構築と設定ファイル

# requirements.txt
fastapi==0.109.0
uvicorn[standard]==0.27.0
pydantic==2.5.3
httpx==0.26.0
python-multipart==0.0.6
pillow==10.2.0
sqlalchemy==2.0.25
psycopg2-binary==2.9.9
python-jose[cryptography]==3.3.0
passlib[bcrypt]==1.7.4


.env 設定ファイル

HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1


MES データベース設定

DATABASE_URL=postgresql://mes_user:mes_password@localhost:5432/mes_db


API サービス設定

MAX_TOKENS=4096
TEMPERATURE=0.3
REQUEST_TIMEOUT=30

# src/config/settings.py
import os
from pydantic_settings import BaseSettings
from functools import lru_cache

class Settings(BaseSettings):
    """HolySheep AI MES Assistant 設定クラス"""
    
    # HolySheep API 設定
    holysheep_api_key: str = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    holysheep_base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    # モデル設定
    deepseek_model: str = "deepseek-chat"
    deepseek_price_per_mtok: float = 0.42  # $0.42/MTok
    
    gemini_model: str = "gemini-2.0-flash-exp"
    gemini_price_per_mtok: float = 2.50  # $2.50/MTok
    
    # 生成パラメータ
    max_tokens: int = 4096
    temperature: float = 0.3
    request_timeout: int = 30
    
    # データベース
    database_url: str = "postgresql://mes_user:mes_password@localhost:5432/mes_db"
    
    class Config:
        env_file = ".env"
        case_sensitive = False

@lru_cache()
def get_settings() -> Settings:
    return Settings()

settings = get_settings()

DeepSeek による工艺路线推理サービス

# src/services/deepseek_service.py
import httpx
import json
from typing import Optional, Dict, List, Any
from datetime import datetime
from src.config.settings import settings

class DeepSeekService:
    """DeepSeek V3.2 による工艺路线推理サービス
    
    HolySheep API を使用して、製造業の工艺路线（プロセスルート）を
    自動推理・最適化するサービスクラスです。
    """
    
    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
        self.api_key = api_key or settings.holysheep_api_key
        self.base_url = settings.holysheep_base_url
        self.model = settings.deepseek_model
        
    def _make_request(self, messages: List[Dict[str, str]], 
                     max_tokens: Optional[int] = None) -> Dict[str, Any]:
        """HolySheep API へのリクエスト実行"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "messages": messages,
            "temperature": settings.temperature,
            "max_tokens": max_tokens or settings.max_tokens
        }
        
        with httpx.Client(timeout=settings.request_timeout) as client:
            response = client.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
    
    def infer_process_route(self, product_name: str, 
                           specifications: Dict[str, Any],
                           constraints: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
        """产品规格から工艺路线を推理
        
        Args:
            product_name: 製品名称
            specifications: 製品仕様（材質、精度、表面処理等）
            constraints: 製造制約条件（设备能力、納期等）
            
        Returns:
            推理された工艺路线データ
        """
        system_prompt = """あなたは製造業の工艺路线設計专家です。
以下の情報を基に、最適な工艺路线を推理してください：
1. 各工程の順序と内容
2. 使用する设备・工具
3. 各工程的标准时间
4. 品質管理ポイント
5. 注意事项

結果はJSON形式で返してください："""
        
        user_content = f"""製品情報：
- 製品名称：{product_name}
- 仕様：{json.dumps(specifications, ensure_ascii=False, indent=2)}
- 制約条件：{json.dumps(constraints or {}, ensure_ascii=False, indent=2)}

工艺路线を推理してください。"""
        
        messages = [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_content}
        ]
        
        result = self._make_request(messages)
        assistant_message = result["choices"][0]["message"]["content"]
        usage = result.get("usage", {})
        
        # コスト計算
        input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
        output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
        cost_usd = (input_tokens + output_tokens) / 1_000_000 * settings.deepseek_price_per_mtok
        cost_jpy = cost_usd * 7.3  # 為替レート適用
        
        return {
            "product_name": product_name,
            "process_route": json.loads(assistant_message),
            "usage": {
                "input_tokens": input_tokens,
                "output_tokens": output_tokens,
                "cost_usd": round(cost_usd, 4),
                "cost_jpy": round(cost_jpy, 2)
            },
            "model": self.model,
            "inferred_at": datetime.utcnow().isoformat()
        }
    
    def optimize_route(self, current_route: List[Dict[str, Any]],
                       objective: str = "cost") -> Dict[str, Any]:
        """现有工艺路線を最適化
        
        Args:
            current_route: 現在の工艺路线リスト
            objective: 最適化目標（cost/time/quality）
            
        Returns:
            最適化された工艺路线
        """
        system_prompt = f"""あなたは工艺路线最適化专家です。
以下の工艺路线を{objective}面で最適化してください。
可能な場合は：
- 工程の統合・削除
- 並列処理の導入
- 工程顺序の最適化
- 替代材料・工艺の提案

JSON形式で最適化結果を返してください。"""
        
        user_content = f"""現在の工艺路线：
{json.dumps(current_route, ensure_ascii=False, indent=2)}

{objective}最优化的観点で最適化してください。"""
        
        messages = [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_content}
        ]
        
        result = self._make_request(messages)
        return {
            "optimized_route": json.loads(result["choices"][0]["message"]["content"]),
            "objective": objective,
            "original_route": current_route,
            "model": self.model
        }


使用例

if __name__ == "__main__":
    service = DeepSeekService()
    
    result = service.infer_process_route(
        product_name="精密ギア ASSY",
        specifications={
            "材質": "SCM415",
            "精度等級": "JIS N5",
            "表面処理": "ガス軟窒化",
            "歯数": 24,
            "モジュール": 2.0
        },
        constraints={
            "使用设备": ["CNC旋盤", "マシニングセンタ", "歯切り盤"],
            "納期": "14日以内"
        }
    )
    
    print(f"推理完了 - コスト: ¥{result['usage']['cost_jpy']}")
    print(json.dumps(result["process_route"], ensure_ascii=False, indent=2))

Gemini による工程図面認識サービス

# src/services/gemini_service.py
import httpx
import base64
import json
from typing import Optional, Dict, List, Any
from datetime import datetime
from PIL import Image
import io
from src.config.settings import settings

class GeminiService:
    """Gemini による工程図面OCR・理解サービス
    
    HolySheep API を使用して、工程図面を自動認識し、
    構造化された工艺情報を抽出します。
    """
    
    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
        self.api_key = api_key or settings.holysheep_api_key
        self.base_url = settings.holysheep_base_url
        self.model = settings.gemini_model
    
    def _encode_image(self, image_path: str, max_size: int = 4096) -> str:
        """画像をbase64エンコード（サイズ最適化付き）"""
        with Image.open(image_path) as img:
            # アスペクト比を保持してリサイズ
            if max(img.size) > max_size:
                ratio = max_size / max(img.size)
                new_size = tuple(int(dim * ratio) for dim in img.size)
                img = img.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS)
            
            buffer = io.BytesIO()
            img.save(buffer, format=img.format or "PNG")
            return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode("utf-8")
    
    def _make_multimodal_request(self, content: str,
                                 images: Optional[List[str]] = None) -> Dict[str, Any]:
        """Gemini マルチモーダルリクエスト"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        # Gemini 形式のページコンテンツを構築
        parts = []
        if images:
            for img_path in images:
                img_data = self._encode_image(img_path)
                parts.append({
                    "type": "image_url",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "image/png",
                        "data": img_data
                    }
                })
        
        parts.append({
            "type": "text",
            "text": content
        })
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "contents": [{
                "role": "user",
                "parts": parts
            }],
            "generationConfig": {
                "temperature": settings.temperature,
                "maxOutputTokens": settings.max_tokens
            }
        }
        
        with httpx.Client(timeout=settings.request_timeout * 2) as client:
            response = client.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
    
    def recognize_drawing(self, drawing_path: str, 
                         drawing_type: str = "process_sheet") -> Dict[str, Any]:
        """工程図面を認識・解析
        
        Args:
            drawing_path: 図面画像のパス
            drawing_type: 図面種別（process_sheet/bom/quality_spec）
            
        Returns:
            認識された構造化データ
        """
        type_prompts = {
            "process_sheet": """この工程作業指示書を解析し、
以下の情報を抽出してください：
- 製品名・品番
- 各工程の顺序・内容
- 使用材料・治具
- 标准时间・歩留まり
- 品質管理項目

結果をJSON形式で返してください。""",
            
            "bom": """この部品表（BOM）を解析し、
以下の情報を抽出してください：
- 親品番・子品番階層
- 必要数量
- 材質・規格
- サプライヤー情報

結果をJSON形式で返してください。""",
            
            "quality_spec": """この品質仕様書を解析し、
以下の情報を抽出してください：
- 検査項目・検査方法
- 公差・許容値
- 検査治具・設備
- 抜取基準（AQL）

結果をJSON形式で返してください。"""
        }
        
        result = self._make_multimodal_request(
            content=type_prompts.get(drawing_type, type_prompts["process_sheet"]),
            images=[drawing_path]
        )
        
        assistant_message = result["choices"][0]["message"]["content"]
        usage = result.get("usage", {})
        
        # コスト計算
        total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
        cost_usd = total_tokens / 1_000_000 * settings.gemini_price_per_mtok
        cost_jpy = cost_usd * 7.3
        
        return {
            "drawing_path": drawing_path,
            "drawing_type": drawing_type,
            "extracted_data": json.loads(assistant_message),
            "usage": {
                "total_tokens": total_tokens,
                "cost_usd": round(cost_usd, 4),
                "cost_jpy": round(cost_jpy, 2)
            },
            "model": self.model,
            "recognized_at": datetime.utcnow().isoformat()
        }
    
    def compare_drawings(self, drawing1_path: str, 
                        drawing2_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """2つの図面を比較し、差分を検出"""
        prompt = """これら2つの製造図面を比較し、
以下の項目を检出してください：
- 寸法公差の変更点
- 材料仕様の変更点
- 工程内容の変更点
- 新規追加・削除された要件

比較結果をJSON形式で返してください。"""
        
        result = self._make_multimodal_request(
            content=prompt,
            images=[drawing1_path, drawing2_path]
        )
        
        return {
            "comparison_result": json.loads(result["choices"][0]["message"]["content"]),
            "drawing1": drawing1_path,
            "drawing2": drawing2_path,
            "model": self.model
        }


使用例

if __name__ == "__main__":
    service = GeminiService()
    
    # 工程作業指示書の認識
    result = service.recognize_drawing(
        drawing_path="/path/to/process_sheet.png",
        drawing_type="process_sheet"
    )
    
    print(f"認識完了 - コスト: ¥{result['usage']['cost_jpy']}")
    print(json.dumps(result["extracted_data"], ensure_ascii=False, indent=2))

統一API Key 権限治理サービス

# src/services/permission_service.py
import httpx
from typing import Optional, Dict, List, Any
from datetime import datetime, timedelta
from enum import Enum

class PermissionLevel(Enum):
    """API Key 権限レベル定義"""
    ADMIN = "admin"           # 全権限
    ENGINEER = "engineer"     # 工艺路线读写 + 図面参照
    OPERATOR = "operator"     # 工艺路线参照のみ
    VIEWER = "viewer"         # 参照のみ

class PermissionService:
    """HolySheep API Key 権限治理サービス
    
    MES システム内の複数チーム・部门に対して、
    異なる API アクセス権限を一元管理します。
    """
    
    # 権限マトリクス
    PERMISSION_MATRIX = {
        PermissionLevel.ADMIN: {
            "deepseek": ["chat/completions", "models/list"],
            "gemini": ["chat/completions"],
            "rate_limit_per_minute": 1000,
            "monthly_token_limit": 100_000_000
        },
        PermissionLevel.ENGINEER: {
            "deepseek": ["chat/completions"],
            "gemini": ["chat/completions"],
            "rate_limit_per_minute": 200,
            "monthly_token_limit": 10_000_000
        },
        PermissionLevel.OPERATOR: {
            "deepseek": ["chat/completions"],
            "gemini": [],
            "rate_limit_per_minute": 50,
            "monthly_token_limit": 1_000_000
        },
        PermissionLevel.VIEWER: {
            "deepseek": [],
            "gemini": [],
            "rate_limit_per_minute": 10,
            "monthly_token_limit": 100_000
        }
    }
    
    def __init__(self, admin_api_key: Optional[str] = None):
        self.admin_api_key = admin_api_key
        self.base_url = settings.holysheep_base_url
    
    def check_permission(self, user_api_key: str, 
                        model: str, 
                        endpoint: str) -> Dict[str, Any]:
        """API Key の権限を検証
        
        Args:
            user_api_key: ユーザーAPIキー
            model: 使用モデル（deepseek-chat, gemini-2.0-flash-exp等）
            endpoint: エンドポイントパス
            
        Returns:
            権限検証結果
        """
        # 権限マトリクスからユーザー権限を判定（實際運用ではDB参照）
        user_level = self._get_user_permission_level(user_api_key)
        
        if user_level is None:
            return {
                "allowed": False,
                "reason": "Invalid API Key",
                "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
            }
        
        matrix = self.PERMISSION_MATRIX.get(user_level, {})
        
        # モデル对应的権限チェック
        model_type = "deepseek" if "deepseek" in model else "gemini"
        allowed_endpoints = matrix.get(model_type, [])
        
        if endpoint not in allowed_endpoints:
            return {
                "allowed": False,
                "reason": f"Endpoint '{endpoint}' not permitted for {user_level.value}",
                "user_level": user_level.value,
                "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
            }
        
        # レートリミットチェック
        current_usage = self._get_current_usage(user_api_key)
        rate_limit = matrix.get("rate_limit_per_minute", 0)
        
        if current_usage["requests_this_minute"] >= rate_limit:
            return {
                "allowed": False,
                "reason": "Rate limit exceeded",
                "limit": rate_limit,
                "current": current_usage["requests_this_minute"],
                "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
            }
        
        # 月次トークンリミットチェック
        monthly_limit = matrix.get("monthly_token_limit", 0)
        if current_usage["monthly_tokens"] >= monthly_limit:
            return {
                "allowed": False,
                "reason": "Monthly token limit exceeded",
                "limit": monthly_limit,
                "current": current_usage["monthly_tokens"],
                "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
            }
        
        return {
            "allowed": True,
            "user_level": user_level.value,
            "rate_limit_remaining": rate_limit - current_usage["requests_this_minute"],
            "monthly_tokens_remaining": monthly_limit - current_usage["monthly_tokens"],
            "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
        }
    
    def create_audit_log(self, user_api_key: str, 
                        action: str,
                        model: str,
                        success: bool,
                        details: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
        """監査ログの記録"""
        log_entry = {
            "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
            "api_key_hash": hash(user_api_key) % 10**10,  # キーのハッシュ化（秘匿）
            "action": action,
            "model": model,
            "success": success,
            "details": details or {},
            "ip_address": "system",  # 實際にはリクエストから取得
            "user_agent": "MES-Assistant/1.0"
        }
        
        # 實際にはDBに保存
        print(f"[AUDIT] {log_entry}")
        return log_entry
    
    def generate_team_report(self, team_id: str,
                            start_date: datetime,
                            end_date: datetime) -> Dict[str, Any]:
        """チーム単位の使用量レポート生成"""
        # 監査ログからの集計（實際にはDBクエリ）
        return {
            "team_id": team_id,
            "period": {
                "start": start_date.isoformat(),
                "end": end_date.isoformat()
            },
            "summary": {
                "total_requests": 0,
                "total_tokens": 0,
                "cost_usd": 0.0,
                "cost_jpy": 0.0,
                "by_model": {
                    "deepseek-chat": {"tokens": 0, "cost": 0.0},
                    "gemini-2.0-flash-exp": {"tokens": 0, "cost": 0.0}
                }
            },
            "active_users": 0,
            "generated_at": datetime.utcnow().isoformat()
        }
    
    def _get_user_permission_level(self, api_key: str) -> Optional[PermissionLevel]:
        """API Key から権限レベルを取得（實際にはDB参照）"""
        # デモ用の簡易実装
        if "admin" in api_key.lower():
            return PermissionLevel.ADMIN
        elif "engineer" in api_key.lower():
            return PermissionLevel.ENGINEER
        elif "operator" in api_key.lower():
            return PermissionLevel.OPERATOR
        elif "viewer" in api_key.lower():
            return PermissionLevel.VIEWER
        return PermissionLevel.VIEWER  # デフォルト
    
    def _get_current_usage(self, api_key: str) -> Dict[str, Any]:
        """現在の使用量を取得（實際にはRedis/DB参照）"""
        # デモ用の返り値
        return {
            "requests_this_minute": 5,
            "monthly_tokens": 500_000
        }


FastAPI ミドルウェア例

from fastapi import Request, HTTPException
from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials

security = HTTPBearer()

async def verify_api_permission(
    credentials: HTTPAuthorizationCredentials,
    request: Request
):
    """APIリクエストの権限検証ミドルウェア"""
    permission_service = PermissionService()
    
    # リクエスト詳細からモデル・エンドポイントを抽出
    model = request.state.model if hasattr(request.state, "model") else "unknown"
    endpoint = request.url.path
    
    result = permission_service.check_permission(
        user_api_key=credentials.credentials,
        model=model,
        endpoint=endpoint
    )
    
    if not result["allowed"]:
        raise HTTPException(
            status_code=403,
            detail=result["reason"]
        )
    
    return result

FastAPI ROUTER：MES API エンドポイント

# src/routers/mes_api.py
from fastapi import APIRouter, UploadFile, File, Depends, HTTPException, Header
from typing import Optional, List
from pydantic import BaseModel
from src.services.deepseek_service import DeepSeekService
from src.services.gemini_service import GeminiService
from src.services.permission_service import PermissionService, PermissionLevel

router = APIRouter(prefix="/api/v1/mes", tags=["MES Assistant"])


リクエスト/レスポンスモデル

class ProcessRouteRequest(BaseModel):
    product_name: str
    specifications: dict
    constraints: Optional[dict] = None

class ProcessRouteResponse(BaseModel):
    product_name: str
    process_route: dict
    usage: dict
    model: str
    inferred_at: str

class DrawingRecognitionResponse(BaseModel):
    drawing_path: str
    drawing_type: str
    extracted_data: dict
    usage: dict
    model: str
    recognized_at: str


依存性注入

def get_api_key(x_api_key: str = Header(..., alias="X-API-Key")) -> str:
    return x_api_key

@router.post("/process-route/infer", response_model=ProcessRouteResponse)
async def infer_process_route(
    request: ProcessRouteRequest,
    api_key: str = Depends(get_api_key)
):
    """工艺路线の自動推理
    
    製品仕様からDeepSeekが最適な工艺路线を自動生成します。
    """
    permission_service = PermissionService()
    permission = permission_service.check_permission(
        api_key, "deepseek-chat", "chat/completions"
    )
    
    if not permission["allowed"]:
        raise HTTPException(403,

関連リソース
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