AutoGen은 Microsoft에서 개발한 다중 에이전트 대화 프레임워크로, 엔터프라이즈 환경에서 복잡한 AI 워크플로우를 구현할 때 필수적인 도구입니다. 이번 튜토리얼에서는 Docker 컨테이너를 활용한 격리된 배포 환경에서 HolySheep AI의 OpenAI 호환 게이트웨이에 연결하여, 단일 API 키로 다양한 AI 모델을 라우팅하는 방법을 설명하겠습니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 API (OpenAI/Anthropic) | 기타 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| 결제 방식 | 로컬 결제 지원 (신용카드 불필요) | 해외 신용카드 필수 | 다양하나 제한적 |
| 모델 통합 | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 | 단일 공급사 모델만 | 제한된 모델 선택 |
| API 엔드포인트 | 단일 게이트웨이 (https://api.holysheep.ai/v1) | 다중 엔드포인트 | 혼합/불안정 |
| GPT-4.1 비용 | $8/MTok | $15/MTok | $10~$14/MTok |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $18/MTok | $15~$17/MTok |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $3.50/MTok | $2.80~$3.20/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | N/A (공식 미지원) | $0.50~$0.60/MTok |
| 평균 지연 시간 | ~120ms | ~150ms | ~200ms+ |
| 무료 크레딧 | 가입 시 제공 | $5~$18 제공 | 제한적/없음 |
| 엔터프라이즈 지원 | Dedicated endpoints, SLA | Enterprise 플랜 | 제한적 |
저는 실제 엔터프라이즈 프로젝트에서 여러 게이트웨이를 테스트해보았는데, HolySheep AI의 단일 엔드포인트 구조가 다중 모델 라우팅 시 connection pool 관리와 failover 로직을 크게 단순화시켜주는 것을 확인했습니다. 특히 Docker 환경에서 환경 변수 하나로 모델 공급자를 전환할 수 있다는 점이 CI/CD 파이프라인 통합 시 매우 유용합니다.
아키텍처 개요
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Docker Container (AutoGen) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ User Agent │───▶│ Assistant │───▶│ Tool Agent │ │
│ │ │ │ Agent │ │ │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ └───────────────────┼───────────────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Model Router │ │
│ │ (gpt-4.1/claude/│ │
│ │ gemini/deepseek) │
│ └────────┬─────────┘ │
└────────────────────────────┼────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────┐
│ HolySheep AI Gateway │
│ https://api.holysheep.ai/v1 │
└──────────────────────────────┘
│
┌────────────────────┼────────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ GPT-4.1│ │ Claude │ │ Gemini │
│ $8/MTok│ │ $15/MTok │ $2.50/MTok
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
사전 요구사항
- Docker 및 Docker Compose 설치
- HolySheep AI API 키 (지금 가입하여 무료 크레딧 받기)
- Python 3.10+ 환경
- AutoGen 0.4+
1. Docker 환경 설정
엔터프라이즈 환경에서는 각 서비스가 격리된 환경에서 실행되어야 합니다. AutoGen 에이전트들을 Docker 컨테이너로 패키징하고, HolySheep AI 게이트웨이와 안전하게 통신하도록 설정하겠습니다.
Dockerfile 작성
# syntax=docker/dockerfile:1
FROM python:3.11-slim-bookworm
시스템 의존성 설치
RUN apt-get update && apt-get install -y \
curl \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
작업 디렉토리 설정
WORKDIR /app
Python 의존성 파일 복사 및 설치
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
프로젝트 파일 복사
COPY . .
환경 변수 설정 (HolySheep AI)
ENV HOLYSHEEP_API_BASE="https://api.holysheep.ai/v1"
ENV HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
ENV AUTOGEN_MODEL_SELECTION="auto"
포트 노출
EXPOSE 8000
헬스체크
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=5s --retries=3 \
CMD curl -f http://localhost:8000/health || exit 1
실행 명령
CMD ["python", "-m", "uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
requirements.txt
autogen-agentchat==0.4.0
autogen-ext==0.4.0
openai==1.54.0
python-dotenv==1.0.1
uvicorn[standard]==0.32.0
fastapi==0.115.0
pydantic==2.9.0
httpx==0.27.0
tenacity==9.0.0
docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
autogen-app:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
container_name: autogen-holysheep
environment:
- HOLYSHEEP_API_BASE=https://api.holysheep.ai/v1
- HOLYSHEEP_API_KEY=${HOLYSHEEP_API_KEY}
- LOG_LEVEL=INFO
- MODEL_ROUTING_STRATEGY=cost_optimized
ports:
- "8000:8000"
volumes:
- ./logs:/app/logs
- ./config:/app/config:ro
restart: unless-stopped
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
networks:
- autogen-network
mem_limit: 2g
cpus: 2
# 모니터링 서비스 (선택사항)
prometheus:
image: prom/prometheus:latest
container_name: autogen-prometheus
ports:
- "9090:9090"
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml:ro
networks:
- autogen-network
profiles:
- monitoring
networks:
autogen-network:
driver: bridge
2. HolySheep AI 게이트웨이 연결 구현
AutoGen은 OpenAI 호환 API를 지원하므로, HolySheep AI의 게이트웨이 엔드포인트를 직접 사용할 수 있습니다. 단일 API 키로 다양한 모델에 접근하는 방법을 보여드리겠습니다.
핵심 연결 설정 모듈
"""
HolySheep AI 게이트웨이 연결 모듈
AutoGen 다중 에이전트 환경에서 다중 모델 라우팅 지원
"""
import os
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import httpx
from openai import OpenAI
class ModelType(Enum):
"""지원되는 모델 유형"""
GPT4 = "gpt-4.1"
CLAUDE = "claude-sonnet-4-20250514"
GEMINI = "gemini-2.5-flash-preview-05-20"
DEEPSEEK = "deepseek-chat"
@dataclass
class ModelConfig:
"""모델별 설정"""
model_id: str
provider: str
cost_per_1m_input: float
cost_per_1m_output: float
max_tokens: int
avg_latency_ms: int
strengths: list[str]
모델별 비용 및 설정 정보
MODEL_CONFIGS: Dict[ModelType, ModelConfig] = {
ModelType.GPT4: ModelConfig(
model_id="gpt-4.1",
provider="openai",
cost_per_1m_input=8.00, # HolySheep 가격
cost_per_1m_output=32.00,
max_tokens=128000,
avg_latency_ms=850,
strengths=["복잡한 추론", "코드 생성", "창의적 작문"]
),
ModelType.CLAUDE: ModelConfig(
model_id="claude-sonnet-4-20250514",
provider="anthropic",
cost_per_1m_input=15.00, # HolySheep 가격
cost_per_1m_output=75.00,
max_tokens=200000,
avg_latency_ms=920,
strengths=["긴 컨텍스트", "분석적 사고", "안전성"]
),
ModelType.GEMINI: ModelConfig(
model_id="gemini-2.5-flash-preview-05-20",
provider="google",
cost_per_1m_input=2.50, # HolySheep 가격
cost_per_1m_output=10.00,
max_tokens=1048576,
avg_latency_ms=580,
strengths=["대량 처리", "빠른 응답", "비용 효율"]
),
ModelType.DEEPSEEK: ModelConfig(
model_id="deepseek-chat",
provider="deepseek",
cost_per_1m_input=0.42, # HolySheep 가격
cost_per_1m_output=1.68,
max_tokens=64000,
avg_latency_ms=620,
strengths=["비용 최적화", "코딩 능력", "다국어"]
),
}
class HolySheepGateway:
"""
HolySheep AI 게이트웨이 연결 클래스
단일 API 키로 다중 모델 라우팅 지원
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
"""
HolySheep AI 게이트웨이 초기화
Args:
api_key: HolySheep AI API 키
환경변수 HOLYSHEEP_API_KEYからも取得
"""
self.api_key = api_key or os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not self.api_key:
raise ValueError(
"HolySheep API 키가 필요합니다. "
"https://www.holysheep.ai/register 에서 가입하세요."
)
self.client = OpenAI(
api_key=self.api_key,
base_url=self.BASE_URL,
timeout=httpx.Timeout(60.0, connect=10.0)
)
self._routing_stats: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
def get_client(self) -> OpenAI:
"""OpenAI 호환 클라이언트 반환"""
return self.client
def create_completion(
self,
model: ModelType,
messages: list[Dict[str, str]],
temperature: float = 0.7,
max_tokens: Optional[int] = None,
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""
HolySheep AI를 통해 Chat Completion 요청
Args:
model: 사용할 모델 유형
messages: 대화 메시지 목록
temperature: 응답 다양성 (0~2)
max_tokens: 최대 토큰 수
**kwargs: 추가 파라미터
Returns:
API 응답 딕셔너리
"""
config = MODEL_CONFIGS[model]
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=config.model_id,
messages=messages,
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens or config.max_tokens // 2,
**kwargs
)
# 라우팅 통계 업데이트
self._update_stats(model.value, response)
return response.model_dump()
except Exception as e:
print(f"[HolySheep] {model.value} 호출 실패: {e}")
raise
def _update_stats(self, model_id: str, response: Any) -> None:
"""통계 정보 업데이트"""
if model_id not in self._routing_stats:
self._routing_stats[model_id] = {
"requests": 0,
"total_input_tokens": 0,
"total_output_tokens": 0,
"total_cost": 0.0,
"errors": 0
}
stats = self._routing_stats[model_id]
stats["requests"] += 1
if hasattr(response, "usage") and response.usage:
stats["total_input_tokens"] += response.usage.prompt_tokens or 0
stats["total_output_tokens"] += response.usage.completion_tokens or 0
# 비용 계산
model_type = self._get_model_type(model_id)
if model_type:
config = MODEL_CONFIGS[model_type]
input_cost = (response.usage.prompt_tokens / 1_000_000) * config.cost_per_1m_input
output_cost = (response.usage.completion_tokens / 1_000_000) * config.cost_per_1m_output
stats["total_cost"] += input_cost + output_cost
def _get_model_type(self, model_id: str) -> Optional[ModelType]:
"""모델 ID로 ModelType 찾기"""
for mtype, config in MODEL_CONFIGS.items():
if config.model_id == model_id:
return mtype
return None
def get_routing_stats(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
"""라우팅 통계 반환"""
return self._routing_stats.copy()
def estimate_cost(
self,
input_tokens: int,
output_tokens: int,
model: ModelType
) -> float:
"""비용 추정 (USD)"""
config = MODEL_CONFIGS[model]
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * config.cost_per_1m_input
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * config.cost_per_1m_output
return round(input_cost + output_cost, 6)
전역 게이트웨이 인스턴스
_gateway: Optional[HolySheepGateway] = None
def get_gateway() -> HolySheepGateway:
"""게이트웨이 인스턴스 반환 (싱글톤)"""
global _gateway
if _gateway is None:
_gateway = HolySheepGateway()
return _gateway
3. AutoGen 다중 에이전트 설정
이제 HolySheep AI 게이트웨이를 AutoGen 에이전트에 연결하는 방법을 보여드리겠습니다. 각 에이전트에 다른 모델을 할당하여 비용 최적화와 성능 균형을 달성합니다.
"""
AutoGen 다중 에이전트 시스템
HolySheep AI 게이트웨이를 통한 다중 모델 라우팅
"""
import asyncio
from typing import Optional
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent, UserProxyAgent
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_agentchat.conditions import TextMentionTermination, MaxMessageTermination
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
from gateway import HolySheepGateway, ModelType, get_gateway, MODEL_CONFIGS
HolySheep AI 게이트웨이 초기화
gateway = get_gateway()
def create_model_client(model_type: ModelType):
"""
HolySheep AI를 사용하는 OpenAI 호환 모델 클라이언트 생성
Args:
model_type: 사용할 모델 유형
Returns:
OpenAIChatCompletionClient 인스턴스
"""
config = MODEL_CONFIGS[model_type]
return OpenAIChatCompletionClient(
model=config.model_id,
api_key=gateway.api_key,
base_url=gateway.BASE_URL,
model_info={
"name": config.model_id,
"provider": config.provider,
"max_tokens": config.max_tokens,
"supports_function_calling": True,
"supports_vision": False,
},
timeout=60,
)
class MultiModelAutoGenTeam:
"""
다중 모델을 사용하는 AutoGen 에이전트 팀
HolySheep AI의 다양한 모델을 역할별로 할당
"""
def __init__(self):
# 모델 클라이언트 생성
self.planner_client = create_model_client(ModelType.GPT4)
self.coder_client = create_model_client(ModelType.DEEPSEEK)
self.reviewer_client = create_model_client(ModelType.CLAUDE)
self.summarizer_client = create_model_client(ModelType.GEMINI)
# 에이전트 정의
self.planner = AssistantAgent(
name="planner",
model_client=self.planner_client,
system_message="""
당신은 프로젝트 플래너입니다.
사용자의 요청을 분석하여 실행 가능한 작업 목록으로 분해합니다.
각 작업의 예상 비용과 복잡도를 포함하세요.
HolySheep AI 사용 모델: GPT-4.1 ($8/MTok) - 복잡한 분석에 적합
""",
output_buffer=500,
)
self.coder = AssistantAgent(
name="coder",
model_client=self.coder_client,
system_message="""
당신은 소프트웨어 엔지니어입니다.
플래너가 작성한 작업 목록을 기반으로 코드를 작성합니다.
Clean Code 원칙을 따르며, 문서화와 테스트를 포함합니다.
HolySheep AI 사용 모델: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok) - 코딩에 강점, 비용 효율적
""",
output_buffer=1000,
)
self.reviewer = AssistantAgent(
name="reviewer",
model_client=self.reviewer_client,
system_message="""
당신은 코드 리뷰어입니다.
작성된 코드의 품질, 보안, 성능을 검토합니다.
구체적인 개선 사항과 위험 요소를 지적합니다.
HolySheep AI 사용 모델: Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok) - 분석적 검토에 적합
""",
output_buffer=500,
)
self.summarizer = AssistantAgent(
name="summarizer",
model_client=self.summarizer_client,
system_message="""
당신은 결과 요약 전문가입니다.
전체 작업 결과를 명확하고 간결하게 요약합니다.
비용 보고서와 함께 최종 결과를 정리합니다.
HolySheep AI 사용 모델: Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok) - 빠른 요약에 적합
""",
output_buffer=300,
)
self.user_proxy = UserProxyAgent(
name="user_proxy",
human_input_mode="NEVER",
)
async def run_task(self, task: str) -> str:
"""
태스크 실행
Args:
task: 사용자의 작업 요청
Returns:
최종 결과 문자열
"""
print(f"[MultiModelAutoGenTeam] 작업 시작: {task}")
# 종료 조건 설정
termination = TextMentionTermination("완료") | MaxMessageTermination(15)
# 팀 구성
team = RoundRobinGroupChat(
participants=[self.planner, self.coder, self.reviewer, self.summarizer],
termination_condition=termination,
)
# 작업 실행
result = await team.run(task=task)
# 최종 메시지 반환
final_message = result.messages[-1].content if result.messages else "결과 없음"
# 비용 보고서 생성
stats = gateway.get_routing_stats()
cost_report = self._generate_cost_report(stats)
return f"{final_message}\n\n{cost_report}"
def _generate_cost_report(self, stats: dict) -> str:
"""비용 보고서 생성"""
report = ["=" * 50, "📊 HolySheep AI 비용 보고서", "=" * 50]
total_cost = 0.0
total_requests = 0
total_input_tokens = 0
total_output_tokens = 0
for model_id, model_stats in stats.items():
cost = model_stats.get("total_cost", 0)
requests = model_stats.get("requests", 0)
input_tok = model_stats.get("total_input_tokens", 0)
output_tok = model_stats.get("total_output_tokens", 0)
report.append(f"\n{model_id}:")
report.append(f" - 요청 수: {requests}")
report.append(f" - 입력 토큰: {input_tok:,}")
report.append(f" - 출력 토큰: {output_tok:,}")
report.append(f" - 비용: ${cost:.6f}")
total_cost += cost
total_requests += requests
total_input_tokens += input_tok
total_output_tokens += output_tok
report.append("\n" + "-" * 50)
report.append(f"총 요청 수: {total_requests}")
report.append(f"총 입력 토큰: {total_input_tokens:,}")
report.append(f"총 출력 토큰: {total_output_tokens:,}")
report.append(f"총 비용: ${total_cost:.6f}")
report.append("=" * 50)
return "\n".join(report)
async def main():
"""메인 실행 함수"""
team = MultiModelAutoGenTeam()
# 예제 작업
task = """
Python으로 간단한 REST API 서버를 구축해주세요.
- FastAPI 사용
- CRUD operations for a todo list
- SQLite 데이터베이스
- API 문서화 포함
"""
result = await team.run_task(task)
print(result)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
4. 다중 모델 라우팅 전략
HolySheep AI의 다양한 모델을 효과적으로 활용하기 위한 라우팅 전략을 구현합니다. 비용 최적화와 성능 균형을 위한 자동 라우팅 로직을 제공합니다.
"""
다중 모델 라우팅 전략
입력 분석을 기반으로 최적의 모델 자동 선택
"""
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Callable
import re
from gateway import ModelType, MODEL_CONFIGS, HolySheepGateway
class TaskComplexity(Enum):
"""작업 복잡도 수준"""
LOW = "low" # 단순 질문, 번역 등
MEDIUM = "medium" # 일반 코딩, 요약 등
HIGH = "high" # 복잡한 분석, 긴 문서 처리 등
@dataclass
class RoutingCriteria:
"""라우팅 판단 기준"""
complexity: TaskComplexity
estimated_input_tokens: int
requires_reasoning: bool
requires_creativity: bool
is_coding_task: bool
language: str = "en"
class IntelligentRouter:
"""
지능형 모델 라우터
작업 특성에 따라 최적의 모델 자동 선택
"""
def __init__(self, gateway: HolySheepGateway):
self.gateway = gateway
# 복잡도 키워드 패턴
self.complexity_patterns = {
TaskComplexity.LOW: [
r"^무엇이|^누구|^어디|^언제|^Simple|simple|translate|번역|질문',
r'^(what|who|where|when|is|are|do|does|can)\b',
],
TaskComplexity.HIGH: [
r'분석|해석|비교|평가|설계|architecture|design|analyze|compare',
r'optimize|refactor|complex|sophisticated',
r'다양한.*요소|복합적인.*문제|종합적인.*보고서',
],
}
# 코딩 관련 패턴
self.coding_patterns = [
r'def\s+\w+\s*\(|function\s+\w+\s*\(',
r'class\s+\w+|import\s+\w+|from\s+\w+\s+import',
r'```\w+|#include|package\s+\w+',
r'코드|program|script|algorithm|API|function',
]
# 추론 필요 패턴
self.reasoning_patterns = [
r'이유|왜|어떻게|해결|추론|귀납|연역',
r'why|how|reason|explain|solve|infer',
r'논리|비교|대조|분석|평가',
]
def analyze_input(self, text: str) -> RoutingCriteria:
"""
입력 텍스트 분석하여 라우팅 기준 생성
Args:
text: 분석할 입력 텍스트
Returns:
RoutingCriteria 인스턴스
"""
text_lower = text.lower()
# 복잡도 판단
complexity = self._determine_complexity(text_lower)
# 토큰 추정 (대략적인 영어 기준)
estimated_tokens = len(text.split()) * 1.3
# 패턴 매칭
requires_reasoning = any(
re.search(p, text_lower) for p in self.reasoning_patterns
)
requires_creativity = any(
word in text_lower for word in [
'생성', '작성', '만들어', 'creative', 'write', 'create', 'compose'
]
)
is_coding_task = any(
re.search(p, text_lower) for p in self.coding_patterns
)
# 언어 감지
language = self._detect_language(text)
return RoutingCriteria(
complexity=complexity,
estimated_input_tokens=int(estimated_tokens),
requires_reasoning=requires_reasoning,
requires_creativity=requires_creativity,
is_coding_task=is_coding_task,
language=language,
)
def _determine_complexity(self, text: str) -> TaskComplexity:
"""복잡도 결정"""
for pattern in self.complexity_patterns[TaskComplexity.HIGH]:
if re.search(pattern, text):
return TaskComplexity.HIGH
for pattern in self.complexity_patterns[TaskComplexity.LOW]:
if re.search(pattern, text):
return TaskComplexity.LOW
return TaskComplexity.MEDIUM
def _detect_language(self, text: str) -> str:
"""언어 감지 (한국어/영어/기타)"""
korean_ratio = sum(1 for c in text if '\uAC00' <= c <= '\uD7A3') / len(text)
if korean_ratio > 0.3:
return "ko"
elif korean_ratio > 0.1:
return "mixed"
else:
return "en"
def select_model(self, criteria: RoutingCriteria) -> ModelType:
"""
분석 결과에 따라 최적 모델 선택
Args:
criteria: 라우팅 기준
Returns:
최적의 ModelType
"""
# 1순위: 복잡한 추론 작업
if criteria.complexity == TaskComplexity.HIGH or criteria.requires_reasoning:
if criteria.requires_creativity:
# 창의성 + 추론 = GPT-4.1
return ModelType.GPT4
else:
# 추론만 = Claude (긴 컨텍스트 + 분석력)
return ModelType.CLAUDE
# 2순위: 코딩 작업
if criteria.is_coding_task:
if criteria.complexity == TaskComplexity.LOW:
# 단순 코딩 = DeepSeek (비용 효율)
return ModelType.DEEPSEEK
else:
# 복잡 코딩 = GPT-4.1 (고품질)
return ModelType.GPT4
# 3순위: 대량 처리/요약
if criteria.estimated_input_tokens > 50000:
# 긴 컨텍스트 = Gemini 2.5 Flash (1M 토큰)
return ModelType.GEMINI
# 4순위: 일반 작업 (비용 최적화)
return ModelType.DEEPSEEK
def route_and_execute(
self,
text: str,
messages: list,
custom_selector: Optional[Callable[[RoutingCriteria], ModelType]] = None,
) -> dict:
"""
자동 라우팅 후 실행
Args:
text: 입력 텍스트
messages: 메시지 목록
custom_selector: 커스텀 모델 선택 함수
Returns:
API 응답
"""
criteria = self.analyze_input(text)
# 모델 선택
if custom_selector:
model_type = custom_selector(criteria)
else:
model_type = self.select_model(criteria)
config = MODEL_CONFIGS[model_type]
print(f"[IntelligentRouter] 선택된 모델: {config.model_id}")
print(f" - 복잡도: {criteria.complexity.value}")
print(f" - 예상 입력 토큰: {criteria.estimated_input_tokens}")
print(f" - 예상 비용: ${self.gateway.estimate_cost(criteria.estimated_input_tokens, 500, model_type):.6f}")
# 요청 실행
response = self.gateway.create_completion(
model=model_type,
messages=messages,
)
return {
"response": response,
"model_used": config.model_id,
"criteria": criteria,
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
gateway = HolySheepGateway()
router = IntelligentRouter(gateway)
# 다양한 입력 테스트
test_inputs = [
"안녕하세요, 날씨가 어떤가요?", # 단순 질문
"Python으로 FastAPI REST API 서버를 만들어주세요", # 코딩
"다음 문서를 분석하고 핵심 포인트를 요약해주세요: [긴 문서...]", # 분석
"새로운 마케팅 캠페인 아이디어를 창의적으로 제안해주세요", # 창의적
]
for text in test_inputs:
criteria = router.analyze_input(text)
model = router.select_model(criteria)
config = MODEL_CONFIGS[model]
print(f"\n입력: {text[:50]}...")
print(f"선택된 모델: {config.model_id} ({config.provider})")
print(f"복잡도: {criteria.complexity.value}")
print(f"예상 비용: ${gateway.estimate_cost(criteria.estimated_input_tokens, 500, model):.6f}")
5. Docker 환경에서 실행
# 빌드 및 실행
docker-compose build autogen-app
docker-compose up -d autogen-app
로그 확인
docker-compose logs -f autogen-app
API 키 설정 (실행 중)
docker exec autogen-holysheep \
env HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" \
python -c "from gateway import HolySheepGateway; g = HolySheepGateway(); print('✅ HolySheep AI 연결 성공')"
컨테이너 내부에서 테스트
docker exec -it autogen-holysheep python -m pytest tests/ -v
리소스 모니터링
docker stats autogen-holysheep --no-stream
중지 및 정리
docker-compose down -v
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: API 키 인증 실패 - "Invalid API key"
# 문제: HolySheep API 키가 유효하지 않을 때
에러 메시지: "Error code: 401 - Invalid API key"
해결 1: 환경 변수 확인
docker exec autogen-holysheep env | grep HOLYSHEEP
해결 2: .env 파일 생성 및 로드
cat > .env << 'EOF'
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_API_BASE=https://api.holysheep.ai/v1
EOF
해결 3: docker-compose에서 환경 변수 주입
docker-compose.yml 업데이트:
services:
autogen-app:
env_file:
- .env
해결 4: Python에서 직접 확인
import os
from gateway import HolySheepGateway
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY") or "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
gateway = HolySheepGateway(api_key=api_key)
연결 테스트
try:
client = gateway.get_client()
models =