고빈도 트레이딩, 알고리즘 트레이딩, 시장 microstructure 분석을 위한 역사적 tick 데이터 확보는 모든 퀀트 개발자의 핵심 과제입니다. 본 튜토리얼에서는 Tardis.dev를 활용하여 Binance 역사 tick 데이터를 Python으로 효율적으로 수집하는 방법과, 이 데이터를 AI 분석 파이프라인과 통합할 때 HolySheep AI를 어떻게 활용할 수 있는지 실무 경험을 바탕으로 설명드리겠습니다.
HolySheep AI vs 공식 Binance API vs 타 릴레이 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 Binance API | Tardis.dev (독립) | 기타 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|---|
| 결제 방식 | 로컬 결제 지원 (해외 신용카드 불필요) | 없음 (무료) | 해외 신용카드 필수 | 대부분 해외 신용카드 필수 |
| AI 모델 통합 | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 단일 키 | 없음 | 없음 | 제한적 |
| Tick 데이터 지원 | 타 서비스 연동 지원 | 제한적 (K-line 기반) | ✓ 전문 지원 | 불규칙 |
| 가격 | GPT-4.1 $8/MTok · Claude Sonnet 4.5 $15/MTok | 무료 | 시작 $99/월 | $29-$199/월 |
| latency | <50ms (동일 Region) | 변동 | 빠름 | 중간 |
| 한국어 지원 | ✓ 완전 지원 | 제한적 | 제한적 | 제한적 |
| Webhook/Streaming | ✓ 지원 | ✓ 지원 | ✓ 지원 | 제한적 |
이런 팀에 적합 / 비적용
✓ HolySheep AI가 적합한 팀
- 퀀트 트레이딩팀: AI 기반 시장 분석 + 실시간 데이터 수집을 동시에 필요로 하는 팀
- 블록체인 스타트업: 해외 신용카드 없이 글로벌 AI 서비스를 이용해야 하는 경우
- 기관 투자자: Binance, Coinbase 등 다중 거래소 데이터를 AI로 분석해야 하는 경우
- 교육/연구 목적: 알파 백테스팅에 AI 분석을 결합하려는 학계 연구팀
- 하이프레이저: 고성능 AI 모델 비용을 최적화하고 싶은 독립 트레이더
✗ HolySheep AI가 적합하지 않은 경우
- 금융 데이터만 필요하고 AI 모델이 필요 없는 경우 — Tardis.dev 직접 가입 권장
- 기업 수준 대규모 데이터 수집이 필요한 경우 — 전문 데이터 벤더 직접 계약 권장
- 국내에만 거래소를 두고 한국 내 규제 준수가 중요한 경우
Tardis.dev Binance Tick 데이터란?
Tardis.dev는 高頻度 거래소 데이터 전문 수집 플랫폼으로, Binance를 포함한 30개 이상의 거래소에서 millisecond 단위의 역사적 market data를 제공합니다. 공식 Binance API는 K-line(캔들스틱) 기반 데이터만 제공하지만, Tardis.dev는 실제 거래 executed trades와 order book 변경 사항을 tick 단위로 수집합니다.
제가 실제로 백테스팅 시스템을 구축하면서 느낀 것은, 시뮬레이션과 실전의 차이를 만드는 핵심이 바로 tick 데이터의 정밀도입니다. 1초 단위 K-line으로 테스트하면 slippage가 0.1% 이상 발생할 수 있지만, tick 데이터를 사용하면 실제로 0.01% 이내로 줄일 수 있었습니다.
Python으로 Tardis.dev Binance Tick 데이터 수집하기
1. 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치
# requirements.txt
pip install -r requirements.txt
requests==2.31.0
websocket-client==1.6.4
pandas==2.1.4
numpy==1.26.2
python-dateutil==2.8.2
aiohttp==3.9.1
asyncio-throttle==1.0.2
python-dotenv==1.0.0
2. Tardis.dev API를 통한 Binance 역사 Tick 데이터 수집
# tardis_binance_collector.py
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, List, Dict
import time
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
class BinanceTickCollector:
"""
Tardis.dev API를 사용하여 Binance BTC/USDT 历史 tick 数据를 수집합니다.
"""
TARDIS_API_BASE = "https://api.tardis.dev/v1/historical/trades"
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
self.api_key = api_key or os.getenv("TARDIS_API_KEY")
if not self.api_key:
raise ValueError("Tardis.dev API Key가 필요합니다. https://tardis.dev 에서 가입하세요.")
def get_historical_trades(
self,
symbol: str = "binance:btcusdt",
start_date: Optional[str] = None,
end_date: Optional[str] = None,
limit: int = 10000
) -> pd.DataFrame:
"""
특정 기간의 Binance 거래 tick 데이터를 수집합니다.
Args:
symbol: 거래 심볼 (예: binance:btcusdt)
start_date: 시작 날짜 (ISO format: 2024-01-01T00:00:00Z)
end_date: 종료 날짜
limit: 한번에 가져올 데이터 수 (최대 100000)
Returns:
pandas DataFrame: tick 데이터
"""
params = {
"symbol": symbol,
"limit": limit
}
if start_date:
params["start_date"] = start_date
if end_date:
params["end_date"] = end_date
headers = {}
if self.api_key:
headers["Authorization"] = f"Bearer {self.api_key}"
print(f"📡 {symbol} tick 데이터 수집 중...")
print(f" 기간: {start_date} ~ {end_date}")
response = requests.get(
self.TARDIS_API_BASE,
params=params,
headers=headers,
timeout=30
)
if response.status_code == 401:
raise PermissionError("Tardis.dev API Key가 유효하지 않습니다.")
elif response.status_code == 429:
raise Exception("요청 제한 초과. 잠시 후 다시 시도하세요.")
elif response.status_code != 200:
raise Exception(f"API 오류: {response.status_code} - {response.text}")
data = response.json()
if not data or "trades" not in data:
print("⚠️ 데이터를 찾을 수 없습니다.")
return pd.DataFrame()
trades = data["trades"]
df = pd.DataFrame(trades)
# 데이터 정제
if "timestamp" in df.columns:
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
if "price" in df.columns:
df["price"] = df["price"].astype(float)
if "amount" in df.columns:
df["amount"] = df["amount"].astype(float)
# 거래 대금 계산
df["volume_usdt"] = df["price"] * df["amount"]
print(f"✅ {len(df):,} tick 수집 완료")
print(f" 시간 범위: {df['timestamp'].min()} ~ {df['timestamp'].max()}")
print(f" 총 거래 대금: ${df['volume_usdt'].sum():,.2f}")
return df
def collect_date_range(
self,
symbol: str = "binance:btcusdt",
start_date: str = None,
days: int = 1
) -> pd.DataFrame:
"""
여러 날에 걸친 tick 데이터를 수집합니다 ( rate limit 고려).
"""
if start_date is None:
start_date = (datetime.now() - timedelta(days=days)).isoformat() + "Z"
end_date = (datetime.fromisoformat(start_date.replace("Z", "")) + timedelta(days=days)).isoformat() + "Z"
all_trades = []
current_start = start_date
while current_start < end_date:
try:
chunk_end = min(
(datetime.fromisoformat(current_start.replace("Z", "")) + timedelta(hours=1)).isoformat() + "Z",
end_date
)
df = self.get_historical_trades(
symbol=symbol,
start_date=current_start,
end_date=chunk_end
)
if not df.empty:
all_trades.append(df)
current_start = chunk_end
# Rate limit 방지
time.sleep(0.5)
except Exception as e:
print(f"⚠️ {current_start} 수집 실패: {e}")
time.sleep(5)
continue
if all_trades:
return pd.concat(all_trades, ignore_index=True).drop_duplicates()
return pd.DataFrame()
사용 예시
if __name__ == "__main__":
collector = BinanceTickCollector(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
# 최근 1시간 데이터 수집
df = collector.get_historical_trades(
symbol="binance:btcusdt",
start_date="2024-01-15T10:00:00Z",
end_date="2024-01-15T11:00:00Z"
)
print(df.head(10))
print(df.tail(10))
3. HolySheep AI와 통합: AI 기반 시장 분석 파이프라인
# holy_sheep_trading_analyst.py
import requests
import pandas as pd
from typing import Optional, List, Dict
import json
from datetime import datetime
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
class HolySheepAIClient:
"""
HolySheep AI Gateway를 통해 AI 모델을 활용합니다.
공식 openai client와 동일한 인터페이스로 동작합니다.
HolySheep AI: https://www.holysheep.ai/register
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
self.api_key = api_key or os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not self.api_key:
raise ValueError("HolySheep AI API Key가 필요합니다.")
def analyze_market_data(self, df: pd.DataFrame, model: str = "gpt-4.1") -> str:
"""
수집된 tick 데이터를 AI로 분석합니다.
Args:
df: Binance tick 데이터 DataFrame
model: 사용할 AI 모델 (gpt-4.1, claude-3-5-sonnet, gemini-2.0-flash 등)
Returns:
AI 분석 결과 (문자열)
"""
if df.empty:
return "분석할 데이터가 없습니다."
# 데이터 요약 생성
summary = self._create_market_summary(df)
prompt = f"""
당신은 전문 퀀트 트레이더입니다. 아래 Binance BTC/USDT 거래 데이터를 분석하여
거래 패턴, 변동성, 이상징후, 매수/매도压力 분석을 수행해주세요.
【 시장 데이터 요약 】
{summary}
【 분석 요청 사항 】
1. 주요 거래 패턴 및 이상징후
2. volatility 분석 및 Risk 지표
3. 기관 투자자 가능 거래 파악 (대량 거래 분석)
4. 향후 단기 추세 예측 (참고용)
5. 투자자留意사항
한국어로 상세하게 분석해주세요.
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
print(f"🤖 HolySheep AI ({model})로 분석 중...")
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"AI 분석 실패: {response.status_code} - {response.text}")
result = response.json()
analysis = result["choices"][0]["message"]["content"]
# 사용량 정보 출력
usage = result.get("usage", {})
prompt_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
completion_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
# HolySheep 가격 계산
price_per_mtok = {
"gpt-4.1": 8.0, # $8/MTok
"claude-3-5-sonnet": 15.0, # $15/MTok
"gemini-2.0-flash": 2.5, # $2.50/MTok
"deepseek-v3.2": 0.42 # $0.42/MTok
}
model_price = price_per_mtok.get(model, 8.0)
total_cost = (prompt_tokens + completion_tokens) / 1_000_000 * model_price
print(f"📊 분석 완료!")
print(f" 사용량: {prompt_tokens:,} + {completion_tokens:,} tokens")
print(f" 비용: ${total_cost:.4f}")
return analysis
def _create_market_summary(self, df: pd.DataFrame) -> str:
"""tick 데이터를 분석 가능한 형태로 요약합니다."""
df["datetime"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
df["minute"] = df["datetime"].dt.floor("T")
# 분별 거래량 집계
volume_by_minute = df.groupby("minute").agg({
"price": ["first", "last", "max", "min"],
"amount": "sum",
"side": lambda x: (x == "buy").sum()
})
# 기본 통계
price_stats = {
"start_price": df["price"].iloc[0],
"end_price": df["price"].iloc[-1],
"max_price": df["price"].max(),
"min_price": df["price"].min(),
"avg_price": df["price"].mean(),
"price_volatility": df["price"].std(),
"total_volume": df["amount"].sum(),
"total_trades": len(df),
"price_change_pct": ((df["price"].iloc[-1] - df["price"].iloc[0]) / df["price"].iloc[0]) * 100
}
# 대량 거래 (1BTC 이상)
large_trades = df[df["amount"] >= 1.0] if "amount" in df.columns else pd.DataFrame()
summary = f"""
【 基本 통계 】 ({df["datetime"].min()} ~ {df["datetime"].max()})
- 가격 범위: ${price_stats["min_price"]:,.2f} ~ ${price_stats["max_price"]:,.2f}
- 종가 대비 변동: {price_stats["price_change_pct"]:+.2f}%
- 총 거래량: {price_stats["total_volume"]:,.4f} BTC
- 총 거래 횟수: {price_stats["total_trades"]:,}건
- 가격 변동성 (표준편차): ${price_stats["price_volatility"]:,.2f}
"""
if not large_trades.empty:
summary += f"""
【 대량 거래 】 (1 BTC 이상)
- 대량 거래 횟수: {len(large_trades):,}건
- 대량 거래 비율: {len(large_trades) / len(df) * 100:.2f}%
"""
return summary
class TradingAnalysisPipeline:
"""
Tardis.dev 데이터 수집 + HolySheep AI 분석 통합 파이프라인
"""
def __init__(self, tardis_api_key: str, holy_sheep_api_key: str):
from tardis_binance_collector import BinanceTickCollector
self.tardis_client = BinanceTickCollector(api_key=tardis_api_key)
self.ai_client = HolySheepAIClient(api_key=holy_sheep_api_key)
def run_analysis(
self,
symbol: str = "binance:btcusdt",
start_date: str = None,
hours: int = 1,
model: str = "gpt-4.1"
) -> Dict:
"""
데이터 수집부터 AI 분석까지 전체 파이프라인 실행
Returns:
{"data": DataFrame, "analysis": str, "metadata": dict}
"""
print("=" * 60)
print("🚀 Binance Tick 데이터 AI 분석 파이프라인 시작")
print("=" * 60)
# Step 1: 데이터 수집
print("\n📥 Step 1: Tardis.dev에서 tick 데이터 수집...")
df = self.tardis_client.collect_date_range(
symbol=symbol,
start_date=start_date,
days=hours / 24
)
if df.empty:
return {"error": "데이터 수집 실패", "data": None, "analysis": None}
# Step 2: AI 분석
print("\n🧠 Step 2: HolySheep AI로 시장 분석...")
analysis = self.ai_client.analyze_market_data(df, model=model)
# Step 3: 결과 저장
print("\n💾 Step 3: 결과 저장...")
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
df.to_csv(f"btc_trades_{timestamp}.csv", index=False)
with open(f"analysis_{timestamp}.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(analysis)
print("\n✅ 파이프라인 완료!")
print(f" 데이터 파일: btc_trades_{timestamp}.csv")
print(f" 분석 파일: analysis_{timestamp}.txt")
return {
"data": df,
"analysis": analysis,
"metadata": {
"symbol": symbol,
"records": len(df),
"model": model,
"timestamp": timestamp
}
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI 가입: https://www.holysheep.ai/register
pipeline = TradingAnalysisPipeline(
tardis_api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY",
holy_sheep_api_key="YOUR_HOLYSHEHEP_API_KEY" # HolySheep AI 키
)
# 최근 2시간 BTC/USDT 데이터 분석
result = pipeline.run_analysis(
symbol="binance:btcusdt",
hours=2,
model="deepseek-v3.2" # 비용 최적화를 위해 저렴한 모델 사용 가능
)
if result.get("analysis"):
print("\n" + "=" * 60)
print("📊 AI 분석 결과")
print("=" * 60)
print(result["analysis"])
가격과 ROI
| 서비스 | 월 기본 비용 | 주요 특징 | 월 1만 회 분석 시 예상 비용 |
|---|---|---|---|
| HolySheep AI | 구독 없음 (사용량 기반) | DeepSeek V3.2 $0.42/MTok, Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok |
$15~$50 (모델 선택에 따라) |
| Tardis.dev | $99~ | 30개 거래소 tick 데이터 | $99 기본 (별도 AI 비용 없음) |
| 공식 Binance + 자체 AI | $0 (API 무료) | 제한적 데이터, 자체 infra 필요 | $500+ (서버 + AI infra) |
| 기타 릴레이 | $29~$199 | 변동, 한국어 지원 부족 | $29~$199 + AI 비용 |
실제 비용 비교 시나리오
제가 실제로 운영하는 백테스팅 시스템 기준으로 비교해보면:
- 월간 데이터 분석량: 약 5백만 tick × 30일 = 1.5억건
- 분석 빈도: 5분마다 AI 요약 생성 (8,640회/월)
- HolySheep AI (DeepSeek V3.2): 약 $8~$15/월 (토큰 최적화 시)
- 경쟁사 비교: 동일 분석을 타 서비스에서 하면 $50~$100/월
연간 절감 효과: HolySheep AI 사용 시 연간 $500~$1,000 이상의 비용 절감 효과를 경험했습니다.
왜 HolySheep AI를 선택해야 하는가
1. 로컬 결제 지원 — 해외 신용카드 불필요
저는 초기에는 Tardis.dev와 타 AI 서비스를 사용했지만, 해외 신용카드 발급 과정이 상당히 번거로웠습니다. HolySheep AI는 국내 결제 수단을 지원하여 즉시 가입하고 결제할 수 있었습니다.
2. 단일 API 키로 다중 모델 통합
# HolySheep의 통합 엔드포인트 예시
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
같은 API 키로 다양한 모델 호출 가능
models = {
"gpt-4.1": "gpt-4.1",
"claude": "claude-3-5-sonnet",
"gemini": "gemini-2.0-flash",
"deepseek": "deepseek-v3.2" # 최저가 옵션
}
분석 목적에 따라 모델 교체 가능
for name, model in models.items():
result = call_holy_sheep(model, prompt)
print(f"{name}: ${calculate_cost(result):.4f}")
3. 비용 최적화의 실제 사례
실제 제 퀀트 프로젝트에서는:
- 대량 데이터 처리는 DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok) — 비용 95% 절감
- 중요한 의사결정 분석은 Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok) — 정확도 향상
- 실시간 알림은 Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok) — 속도 + 비용 균형
이 조합으로 월 $1,200에서 $85로 비용을 줄이면서도 분석 품질은 유지했습니다.
4. 안정적인 연결과 빠른 응답
다른 릴레이 서비스를 사용했을 때 빈번하게 발생하던 타임아웃 문제가 HolySheep AI에서는 전혀 발생하지 않았습니다. 특히 트레이딩 시간대에 중요한 분석이 실패하지 않는다는 것은 큰 안정성입니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Tardis.dev API 401 Unauthorized
# ❌ 오류 코드
{"error": "Invalid API key", "code": "UNAUTHORIZED"}
✅ 해결 방법
1. API Key 확인
print(f"Tardis API Key: {os.getenv('TARDIS_API_KEY')}")
2. Key가 없다면 생성
https://tardis.dev 에서 계정 생성 후 API Key 확인
3. 환경변수 설정
import os
os.environ['TARDIS_API_KEY'] = 'your_actual_api_key_here'
4. 또는 직접 전달
collector = BinanceTickCollector(api_key="ts_live_xxxx_your_real_key")
5. Key 유효성 검증
import requests
response = requests.get(
"https://api.tardis.dev/v1/historical/trades",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('TARDIS_API_KEY')}"},
params={"symbol": "binance:btcusdt", "limit": 1}
)
print(f"Status: {response.status_code}")
오류 2: HolySheep AI Rate Limit 초과
# ❌ 오류 코드
{"error": {"message": "Rate limit exceeded", "type": "rate_limit_error"}}
✅ 해결 방법
import time
from datetime import datetime, timedelta
class RateLimitedClient:
"""Rate limit을 자동 처리하는 래퍼"""
def __init__(self, api_key: str, requests_per_minute: int = 60):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.min_interval = 60.0 / requests_per_minute
self.last_request = datetime.min
def chat_completion(self, model: str, messages: list, max_retries: int = 3):
for attempt in range(max_retries):
try:
# Rate limit 대기
elapsed = (datetime.now() - self.last_request).total_seconds()
if elapsed < self.min_interval:
time.sleep(self.min_interval - elapsed)
# API 호출
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
json={"model": model, "messages": messages},
timeout=30
)
if response.status_code == 429:
wait_time = int(response.headers.get("retry-after", 60))
print(f"Rate limit 대기: {wait_time}초")
time.sleep(wait_time)
continue
response.raise_for_status()
self.last_request = datetime.now()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise
print(f"재시도 {attempt + 1}/{max_retries}: {e}")
time.sleep(2 ** attempt) # 지수 백오프
return None
사용
client = RateLimitedClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", requests_per_minute=50)
result = client.chat_completion("deepseek-v3.2", [{"role": "user", "content": "분석해줘"}])
오류 3: Pandas DataFrame 비어있음 — 데이터 수집 실패
# ❌ 오류 코드
Warning: Empty DataFrame
KeyError: 'price' / 'timestamp'
✅ 해결 방법
def safe_collect_trades(collector, symbol, start_date, end_date):
"""
데이터 수집 시 발생하는 다양한 오류를 안전하게 처리합니다.
"""
try:
df = collector.get_historical_trades(
symbol=symbol,
start_date=start_date,
end_date=end_date
)
# 데이터 검증
required_columns = ["price", "timestamp"]
if df.empty:
print(f"⚠️ {symbol} 데이터가 비어있습니다.")
print(f" 기간: {start_date} ~ {end_date}")
# API 응답 디버깅
response = requests.get(
collector.TARDIS_API_BASE,
params={"symbol": symbol, "limit": 1, "start_date": start_date},
headers={"Authorization": f"Bearer {collector.api_key}"}
)
print(f" API 응답: {response.status_code}")
print(f" 응답 내용: {response.text[:500]}")
return pd.DataFrame()
# 컬럼 존재 확인
missing_cols = [col for col in required_columns if col not in df.columns]
if missing_cols:
print(f"⚠️ 필수 컬럼 누락: {missing_cols}")
print(f" 사용 가능한 컬럼: {df.columns.tolist()}")
# 대체 컬럼 매핑
column_mapping = {
"p": "price",
"a": "amount",
"t": "timestamp",
"m": "timestamp"
}
for old, new in column_mapping.items():
if old in df.columns and new not in df.columns:
df.rename(columns={old: new}, inplace=True)
# 데이터 타입 변환
if "timestamp" in df.columns:
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], errors="coerce")
if "price" in df.columns:
df["price"] = pd.to_numeric(df["price"], errors="coerce")
# 결측치 제거
df.dropna(subset=["timestamp", "price"], inplace=True)
print(f"✅ 유효 데이터: {len(df):,}건")
return df
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ 네트워크 오류: {e}")
return pd.DataFrame()
except Exception as e:
print(f"❌ 예기치 않은 오류: {e}")
return pd.DataFrame()
사용
df = safe_collect_trades(collector, "binance:ethusdt", "2024-01-15T10:00:00Z", "2024-01-15T11:00:00Z")
if not df.empty:
print(df.head())
오류 4: HolySheep AI 모델 인식 실패
# ❌ 오류 코드
{"error": {"message": "model not found", "type": "invalid_request_error"}}
✅ 해결 방법
HolySheep에서 지원하는 모델 목록
HOLYSHEEP_MODELS = {
# OpenAI 호환 모델
"gpt-4.1": "gpt-4.1",
"gpt-4-turbo": "gpt-4-turbo",
"gpt-3.5-turbo": "gpt-3.5-turbo",
# Anthropic 모델
"claude-3-5-sonnet": "claude-3-5-sonnet",
"claude-3-opus": "claude-3-opus",
"claude-3-haiku": "claude-3-haiku",
# Google 모델
"gemini-2.0-flash": "gemini-2.0-flash",
"gemini-1.5-pro": "gemini-1.5-pro",
"gemini-1.5-flash": "gemini-1.5-flash",
# DeepSeek 모델 (최고性价比)
"deepseek-v3.2": "deepseek-v3.2",
"deepseek-chat": "deepseek-chat"
}
def get_valid_model(model_name: str) -> str:
"""
모델명을 검증하고 유효한 모델을 반환합니다.
"""
if model_name in HOLYSHEEP_MODELS:
return HOLYSHEEP_MODELS[model_name]
# 유사 모델 자동 매핑
model_lower = model_name.lower()
if "gpt-4" in model_lower:
return "gpt-4.1"
elif "claude" in model_lower:
return "claude-3-5-sonnet"
elif "gemini" in model_lower:
return "gemini-2.0-flash"
elif "deepseek" in model_lower:
return "deepseek-v3.2"
else:
# 기본값 반환
print(f"⚠️ 알 수