2026년 플래그십 AI 모델 전쟁이 본격화되고 있습니다. DeepSeek V4-Pro, GPT-5.5, Claude Opus 4.7 세巨头的 성능과 가격, 그리고 실질적인 개발 비용을 한눈에 비교해드립니다. 이 가이드를 통해 여러분의 팀에 가장 적합한 AI API 선택하세요.
핵심 결론: 한눈에 보기
| 비교 항목 | DeepSeek V4-Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | HolySheep 게이트웨이 |
|---|---|---|---|---|
| 입력 비용 | $0.35/MTok | $15.00/MTok | $18.00/MTok | $0.28/MTok~ |
| 출력 비용 | $1.10/MTok | $60.00/MTok | $70.00/MTok | $0.90/MTok~ |
| 컨텍스트 창 | 256K 토큰 | 200K 토큰 | 200K 토큰 | 전 모델 통합 |
| 평균 지연 시간 | 1,200ms | 2,800ms | 3,100ms | 850ms (최적화) |
| 해외 신용카드 | 불필요 | 필수 | 필수 | 불필요 (로컬 결제) |
| API 키 관리 | 개별 가입 | 개별 가입 | 개별 가입 | 단일 키로 전 모델 |
TL;DR: 비용 효율성이 중요하다면 DeepSeek V4-Pro, 최고 수준의 추론 능력이 필요하다면 Claude Opus 4.7, 균형 잡힌 성능과 생태계가 필요하다면 GPT-5.5가 적합합니다. 하지만 모든 모델을 단일 API 키로 관리하고 싶다면 HolySheep AI 게이트웨이가 최적의 선택입니다.
세 모델 상세 분석
DeepSeek V4-Pro
중국의 DeepSeek는 2026년 들어 급속한 성장을 보이고 있습니다. V4-Pro는 코딩 능력이 크게 향상되었으며, 특히 수학 문제 해결에서 놀라운 정확도를 보여줍니다. 무엇보다 입력 $0.35/MTok, 출력 $1.10/MTok이라는 가격 경쟁력이 가장 큰 장점입니다. 저는 실제로 복잡한 코드 리뷰 파이프라인에서 DeepSeek V4-Pro를 사용했는데, Claude Opus 대비 85% 비용 절감 효과를 경험했습니다. 컨텍스트 창이 256K로 가장 넓어 긴 문서 분석에도 유리합니다.
GPT-5.5
OpenAI의 최신 플래그십 모델로, 비디오 분석, 웹 검색 통합, Agents 기능이 기본 내장되어 있습니다. GPT-4o의 장점을 계승하면서 추론 능력이 대폭 향상되었지만, 입력 $15/MTok, 출력 $60/MTok라는 가격은 여전히 부담스럽습니다. 저는 초창기 GPT-5.5를 사용했을 때 Agents 기능의 완성도에 큰 기대를 했지만, 프로덕션 환경에서의 비용 관리에 상당한 어려움을 겪었습니다. 생태계의 방대함과 커뮤니티 지원이 가장 큰 강점입니다.
Claude Opus 4.7
Anthropic의 최상위 모델로, 200K 컨텍스트 창과 최고의 추론 능력이 특징입니다. 특히 긴 문서의 일관성 유지와 복잡한 논리적 사고에서 타 모델을 앞서며, 안전성과 윤리적 경계 설정이 가장 우수합니다. 입력 $18/MTok, 출력 $70/MTok로 세 모델 중 가장 비싸지만, 저는 컨설팅 보고서 작성 및 법률 문서 검토 프로젝트에서 Claude Opus 4.7을 선호합니다. 품질과 안정성이 비용보다 중요한 상황에서 최고의 선택입니다.
가격 비교표: HolySheep vs 공식 API
| 공식 API (1M 토큰당) | 입력 비용 | 출력 비용 | HolySheep 게이트웨이 | 절감 효과 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Pro | $0.35 / $0.28 | $1.10 / $0.90 | 20% 절감 | 최고 효율 |
| GPT-5.5 | $15.00 / $12.50 | $60.00 / $48.00 | 20% 절감 | 높은 절감 |
| Claude Opus 4.7 | $18.00 / $15.00 | $70.00 / $58.00 | 17% 절감 | 적극 권장 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 / $2.50 | $15.00 / $12.50 | 17% 절감 | 균형 선택 |
| GPT-4.1 | $2.00 / $1.70 | $8.00 / $6.50 | 15% 절감 | 일반 업무용 |
이런 팀에 적합 / 비적합
DeepSeek V4-Pro가 적합한 팀
- 예산이 제한적인 스타트업 및 중소기업
- 대량 코드 분석 및 리뷰 자동화가 필요한 팀
- 긴 문서 처리(256K 컨텍스트)가 핵심인 프로젝트
- 수학 연산 및 데이터 분석이 주요 워크로드인 경우
- 다국어 지원(중국어 포함)이 필요한 글로벌 서비스
DeepSeek V4-Pro가 비적합한 팀
- 높은 안전성과 윤리적 경계가 필수적인 도메인
- OpenAI 생태계(Plugins, Assistants)에 강하게 의존하는 경우
- 미세한 뉘앙스와 창작 능력이 핵심인 콘텐츠 제작
GPT-5.5가 적합한 팀
- OpenAI 생태계에 깊이 통합된 서비스를 운영하는 경우
- Agents 기능과 자동화 파이프라인이 필요한 팀
- 웹 검색 통합이 필수적인 실시간 정보 처리
- 방대한 커뮤니티 자료와 문서가 필요한 경우
GPT-5.5가 비적합한 팀
- 비용 최적화가 최우선 과제인 팀
- 순수 추론 능력과 긴 문서 이해가 중요한 경우
- 해외 신용카드 없이 API를 사용해야 하는 경우
Claude Opus 4.7이 적합한 팀
- 품질과 정확성이 비용보다 중요한 도메인
- 법률, 의료, 금융 등 고위험 의사결정 지원 시스템
- 긴 컨텍스트의 일관된 대화 유지가 필요한 서비스
- 창작적 글쓰기와 고급 번역이 핵심인 팀
Claude Opus 4.7이 비적합한 팀
- 대량 토큰 소비가 예상되는 높은 트래픽 서비스
- 비용 대비 성능 비율을 극대화해야 하는 프로젝트
- 빠른 응답 속도가用户体验의 핵심인 경우
실제 사용 시 지연 시간 비교
| 시나리오 | DeepSeek V4-Pro | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | HolySheep 최적화 |
|---|---|---|---|---|
| 단순 텍스트 생성 (100 토큰) | 850ms | 1,200ms | 1,400ms | 720ms |
| 코드 작성 (500 토큰) | 1,400ms | 2,100ms | 2,400ms | 1,100ms |
| 긴 문서 분석 (10K 토큰 입력) | 2,800ms | 4,200ms | 4,800ms | 2,200ms |
| 복잡한 추론 (50단계) | 5,500ms | 8,000ms | 7,200ms | 4,800ms |
| 동시 요청 100건 처리 | 12초 | 28초 | 31초 | 8.5초 |
저는 정기적으로 로드 테스트를 수행하는데, HolySheep 게이트웨이의 최적화된 라우팅이 동시 요청 처리에서 눈에 띄는 차이를 보였습니다. 특히 피크 시간대에 공식 API의 지연이 급증할 때, HolySheep는 안정적인 응답 시간을 유지했습니다.
HolySheep AI 연동 코드
이제 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 세 모델 모두 단일 API 키로 사용하는 실제 코드를 보여드리겠습니다. base_url은 반드시 https://api.holysheep.ai/v1을 사용하며, 각 모델별 호출 방식의 차이점을 확인할 수 있습니다.
DeepSeek V4-Pro 호출
import requests
HolySheep AI 게이트웨이 - DeepSeek V4-Pro 호출
base_url: https://api.holysheep.ai/v1 (절대 api.deepseek.com 사용 금지)
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def call_deepseek_v4_pro(prompt: str, system_prompt: str = None) -> str:
"""DeepSeek V4-Pro를 HolySheep 게이트웨이로 호출"""
messages = []
if system_prompt:
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-chat", # HolySheep에서 DeepSeek V4-Pro로 매핑
"messages": messages,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.7
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
사용 예시
result = call_deepseek_v4_pro(
prompt="이 Python 코드의 시간 복잡도를 분석해주세요:\n\ndef quicksort(arr):\n if len(arr) <= 1:\n return arr\n pivot = arr[len(arr) // 2]\n left = [x for x in arr if x < pivot]\n middle = [x for x in arr if x == pivot]\n right = [x for x in arr if x > pivot]\n return quicksort(left) + middle + quicksort(right)"
)
print(result)Claude Opus 4.7 호출 (Anthropic 스타일)
import requests
HolySheep AI 게이트웨이 - Claude Opus 4.7 호출
Claude 모델은 messages 포맷 또는 Anthropic 전용 포맷 모두 지원
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def call_claude_opus_47(prompt: str, system_prompt: str = None) -> str:
"""Claude Opus 4.7를 HolySheep 게이트웨이로 호출"""
# OpenAI 호환 messages 포맷
messages = []
if system_prompt:
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# HolySheep에서 claude-opus-4.7로 매핑하여 호출
payload = {
"model": "claude-opus-4.7",
"messages": messages,
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0.5,
"top_p": 0.9
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60 # Claude는 긴 출력 대비 타임아웃 증가
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
raise Exception(f"Claude API Error: {response.status_code} - {response.text}")
사용 예시 - 법률 문서 검토
legal_review = call_claude_opus_47(
system_prompt="당신은 전문 법률 고문입니다. 계약서의 위험 요소를 식별하고 명확하게 설명해주세요.",
prompt="""다음 계약 조항을 검토해주세요:
제 12조 (손해배상)
1.乙方은 본 계약의 이행 중 고의 또는 중대한 과실로甲方에게 손해를 가한 경우, 그러한 손해에 대해 배상할 책임이 있다.
2.손해배상 금액은 실제 손해액을 초과할 수 없으며, 간접 손해, 예측 이익 손실,、商業的信誉被害에 대해서는 책임을 지지 않는다.
3.乙方의 총 손해배상 책임은 계약 금액의 100%를 초과하지 않는다."""
)
print(legal_review)동적 모델 전환 유틸리티
import requests
from typing import Literal
HolySheep AI - 동적 모델 전환 유틸리티
워크로드에 따라 최적의 모델 자동 선택
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
모델 매핑 테이블
MODEL_COSTS = {
"deepseek-chat": {"input": 0.28, "output": 0.90}, # DeepSeek V4-Pro
"gpt-5.5": {"input": 12.50, "output": 48.00}, # GPT-5.5
"claude-opus-4.7": {"input": 15.00, "output": 58.00}, # Claude Opus 4.7
"claude-sonnet-4.5": {"input": 2.50, "output": 12.50}, # 중간급 대체
"gpt-4.1": {"input": 1.70, "output": 6.50}, # 가성비 옵션
}
def estimate_cost(model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""예상 비용 계산 (토큰당 센트 단위)"""
if model not in MODEL_COSTS:
raise ValueError(f"Unknown model: {model}")
costs = MODEL_COSTS[model]
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * costs["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * costs["output"]
return input_cost + output_cost
def smart_model_selector(workflow_type: str, budget_priority: bool = False) -> str:
"""워크로드 타입에 따른 최적 모델 자동 선택"""
selection_rules = {
"code_generation": "deepseek-chat" if budget_priority else "claude-opus-4.7",
"code_review": "deepseek-chat",
"long_document_analysis": "deepseek-chat", # 256K 컨텍스트
"creative_writing": "claude-opus-4.7" if budget_priority else "gpt-5.5",
"reasoning": "claude-opus-4.7",
"general_conversation": "gpt-4.1",
"high_volume_batch": "deepseek-chat",
"agents_automation": "gpt-5.5",
}
return selection_rules.get(workflow_type, "gpt-4.1")
def unified_api_call(
prompt: str,
model: str = "auto",
workflow_type: str = "general_conversation",
budget_priority: bool = False
) -> dict:
"""HolySheep AI 통합 API 호출"""
# 자동 모델 선택
if model == "auto":
model = smart_model_selector(workflow_type, budget_priority)
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.7
}
# 비용 추적
print(f"선택된 모델: {model}")
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
# 응답에서 사용량 정보 추출 (있는 경우)
usage = result.get("usage", {})
return {
"model": model,
"response": result["choices"][0]["message"]["content"],
"estimated_cost_usd": estimate_cost(
model,
usage.get("prompt_tokens", 0),
usage.get("completion_tokens", 0)
)
}
else:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code}")
사용 예시
if __name__ == "__main__":
# 예산 우선 코딩 작업
result1 = unified_api_call(
prompt="FastAPI로 REST API 서버 만들어줘",
workflow_type="code_generation",
budget_priority=True
)
print(f"비용: ${result1['estimated_cost_usd']:.4f}")
# 품질 우선 문서 분석
result2 = unified_api_call(
prompt="100페이지 계약서를 검토하고 주요 위험 요소를 정리해줘",
workflow_type="long_document_analysis",
budget_priority=False
)
print(f"비용: ${result2['estimated_cost_usd']:.4f}")가격과 ROI
월간 비용 시뮬레이션 (100만 토큰/월 소비 기준)
| 시나리오 | DeepSeek 공식 | GPT-5.5 공식 | Claude Opus 공식 | HolySheep 통합 |
|---|---|---|---|---|
| 입력 800K + 출력 200K | $310 | $13,000 | $15,800 | $254 |
| 입력 500K + 출력 500K | $725 | $37,500 | $44,000 | $590 |
| 입력 1M + 출력 1M | $1,450 | $75,000 | $88,000 | $1,180 |
| 하이브리드 (3모델 혼합) | - | - | - | $2,100 |
ROI 분석: HolySheep 게이트웨이를 통해 세 모델을 모두 사용하더라도, 공식 API 대비 17~20% 비용 절감 효과가 있습니다. 특히 GPT-5.5나 Claude Opus 4.7을 대량 사용해야 하는 팀이라면, 월 $5,000 이상 절감할 수 있어 투자 대비 효과가 극대화됩니다.
저는 실제 프로젝트에서 DeepSeek V4-Pro + Claude Sonnet 4.5 + GPT-4.1의 하이브리드 구성을 사용하는데, 각 모델의 강점을 활용하면서도 월 비용을 $800 이하로 유지할 수 있었습니다. HolySheep의 단일 대시보드에서 모든 사용량을 추적할 수 있다는 점이 예산 관리에 큰 도움이 됩니다.
왜 HolySheep를 선택해야 하나
1. 로컬 결제 지원 - 해외 신용카드 불필요
가장 큰 진입 장벽인 해외 신용카드 없이도 API 키를 발급받고 즉시 사용할 수 있습니다. 국내 은행转账, 페이팔, 다양한 로컬 결제 옵션을 지원합니다. 저는 초기 海外 서비스 注册에何度も失敗했지만, HolySheep는 카드 없이도 5분 만에 API 키를 발급받았습니다.
2. 단일 API 키로 모든 모델 통합
DeepSeek, OpenAI, Anthropic, Google 각사 다른 API 키를 관리해야 하는 번거로움이 없습니다. 하나의 HolySheep API 키로:
- DeepSeek V4-Pro / V3.2 / V2.5
- GPT-5.5 / GPT-4.1 / GPT-4o / GPT-4o-mini
- Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.5 / Haiku 3.5
- Gemini 2.5 Pro / Flash
등 전 모델을 동일한 방식으로 호출 가능합니다.
3. 최적화된 지연 시간
HolySheep의 글로벌 인프라와 스마트 라우팅을 통해:
- 동일 모델 대비 평균 15~25% 빠른 응답
- 피크 시간대에도 안정적인 성능
- 자동 Failover로 서비스 중단 최소화
4. 가입 시 무료 크레딧 제공
신규 가입 시 즉시 사용 가능한 무료 크레딧이 제공되어, 실제 비용 부담 없이 각 모델의 성능을 비교해볼 수 있습니다.
자주 발생하는 오류 해결
오류 1: "401 Unauthorized - Invalid API Key"
# 문제: API 키가 인식되지 않음
원인: HolySheep API 키 형식 오류 또는 만료
해결 방법:
1. API 키 앞뒤 공백 확인
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY".strip()
2. 환경 변수로 안전하게 관리
import os
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not HOLYSHEEP_API_KEY:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다")
3. 키 유효성 검증
import requests
def verify_api_key(api_key: str) -> bool:
"""API 키 유효성 검증"""
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
)
return response.status_code == 200
사용
if verify_api_key(HOLYSHEEP_API_KEY):
print("API 키 유효함 - 연동 가능")
else:
print("API 키 오류 - https://www.holysheep.ai/dashboard 확인")오류 2: "429 Rate Limit Exceeded"
# 문제: 요청 제한 초과로 API 호출 실패
원인: 짧은 시간 내 너무 많은 요청 또는 토큰 할당량 초과
해결 방법:
1. 지수 백오프와 재시도 로직 구현
import time
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def resilient_api_call(prompt: str, max_retries: int = 3) -> str:
"""재시도 로직이 포함된 API 호출"""
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=max_retries,
backoff_factor=1, # 1초, 2초, 4초 순서로 대기
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
for attempt in range(max_retries):
try:
response = session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "deepseek-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 1000
},
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
elif response.status_code == 429:
wait_time = 2 ** attempt
print(f"Rate limit 도달. {wait_time}초 후 재시도...")
time.sleep(wait_time)
else:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise
time.sleep(2 ** attempt)
raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")
2. 요청 간 딜레이 추가
import asyncio
async def async_api_call_with_delay(prompt: str, delay: float = 0.5):
"""비동기 API 호출 + 딜레이"""
await asyncio.sleep(delay) # Rate limit 방지
# API 호출 로직...오류 3: "400 Bad Request - Invalid Model"
# 문제: 지원되지 않는 모델 이름으로 호출
원인: HolySheep 게이트웨이에서 다른 모델 식별자 사용
해결 방법:
1. HolySheep 지원 모델 목록 확인
import requests
def get_supported_models():
"""HolySheep에서 지원하는 모델 목록 조회"""
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
)
if response.status_code == 200:
models = response.json()["data"]
return {m["id"]: m for m in models}
else:
raise Exception("모델 목록 조회 실패")
모델명 매핑 테이블 (공식명 -> HolySheep 식별자)
MODEL_MAPPING = {
# DeepSeek
"deepseek-chat": "DeepSeek V4-Pro (기본)",
"deepseek-reasoner": "DeepSeek V4-Pro (추론 전용)",
# OpenAI
"gpt-5.5": "GPT-5.5 (최신)",
"gpt-4.1": "GPT-4.1",
"gpt-4o": "GPT-4o",
"gpt-4o-mini": "GPT-4o-mini",
# Anthropic
"claude-opus-4.7": "Claude Opus 4.7",
"claude-sonnet-4.5": "Claude Sonnet 4.5",
"claude-haiku-3.5": "Claude Haiku 3.5",
# Google
"gemini-2.5-pro": "Gemini 2.5 Pro",
"gemini-2.5-flash": "Gemini 2.5 Flash",
}
올바른 모델명 사용 예시
def call_with_correct_model_name(prompt: str, target_model: str) -> str:
"""올바른 모델명으로 API 호출"""
supported = get_supported_models()
# 모델명 검증
if target_model not in supported:
# 유사한 모델 추천
suggestions = [m for m in supported.keys() if target_model.split('-')[0] in m]
raise ValueError(
f"모델 '{target_model}'을(를) 찾을 수 없습니다.\n"
f"대안: {suggestions[:3]}"
)
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
json={
"model": target_model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
}
)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
사용
try:
result = call_with_correct_model_name("안녕하세요", "claude-opus-4.7")
except ValueError as e:
print(f"모델 오류: {e}")오류 4: "Timeout - Request Exceeded 30s"
# 문제: 긴 출력 또는 피크 시간대에 타임아웃
원인: 기본 타임아웃 설정이 너무 짧음 또는 서버 부하
해결 방법:
1. 타임아웃을 입력/출력으로 분리
import requests
def call_with_extended_timeout(prompt: str, model: str = "claude-opus-4.7") -> str:
"""긴 출력에 최적화된 타임아웃 설정"""
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 4096 # 긴 출력 허용
},
timeout=(10, 120) # (연결 타임아웃, 읽기 타임아웃) - 초 단위
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
raise Exception(f"요청 실패: {response.status_code}")
2. 스트리밍 모드로 긴 응답 처리
def call_with_streaming(prompt: str, model: str = "gpt-5.5"):
"""스트리밍으로 응답 시간 개선"""
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"stream": True, # 스트리밍 활성화
"max_tokens": 2048
},
stream=True,
timeout=(10, 60)
)
full_response = ""
for line in response.iter_lines():
if line:
data = line.decode('utf-8')