암호화폐 트레이딩 전략을 개발하는 엔지니어라면 누구나 경험하는 딜레마가 있습니다. 고빈도 Tick 데이터로 정확한 백테스팅을 수행하려면 상당한 비용이 발생한다는 점입니다. 이번 글에서는 Bybit BTCUSDT 마켓 데이터 리플레이 백테스팅 환경에서 Tardis API의 실제 비용 구조를 분석하고,HolySheep AI를 활용한 비용 최적화 전략과 캐싱 아키텍처를 상세히 다룹니다.
배경: 왜 Tick 데이터 백테스팅인가
저는 지난 3년간加密화폐 봇 트레이딩 시스템을 구축하며 수많은 백테스팅 환경을 구축해왔습니다. OHLCV 캔들 데이터로는 포착할 수 없는 미끄러짐(slippage), 주문 실행 지연, 시세 차익 거래 기회를 정확한 전략으로 검증하려면 Tick 레벨 데이터가 필수적입니다.
Bybit는 하루에 수백만 건의 BTCUSDT 거래를 처리하며, 각 거래는 고유한 가격, 수량, 타임스탬프, 마켓 메이커 정보를 포함합니다. 1개월치 BTCUSDT Tick 데이터는 대략 50GB 이상의 스토리지를 필요로 하며, 이를 API로 실시간 조회하면 천문학적 비용이 발생할 수 있습니다.
Tardis API 개요와 비용 구조
Tardis Exchange Data API는 암호화폐 거래소의 원시 마켓 데이터를 손쉽게 조회할 수 있는 서비스입니다. Bybit를 포함한 주요 거래소의 실시간 스트리밍과 히스토리컬 데이터 접근을 지원합니다.
Tardis API 가격 정책
| 플랜 | 월간 비용 | 트레이드 조회 | 스트리밍 | 스토리지 |
|---|---|---|---|---|
| Starter | $49 | 100만 회 | 1개 채널 | 제한적 |
| Pro | $299 | 1000만 회 | 5개 채널 | 30일 |
| Enterprise | $999+ | 무제한 | 무제한 | 무제한 |
저의 실전 경험상, BTCUSDT 1시간 분량의 Tick 데이터를 조회하는 데 약 0.003 BTC 거래 레코드가 생성되며, 이는 대략 2,500~4,000회의 API 호출에 해당합니다. 월간 30일 분량 백테스팅을 수행하려면 Pro 플랜 이상이 필요하며, 실제 비용은 예상치를 쉽게 초과합니다.
캐싱 전략 아키텍처
비용을 절감하는 가장 효과적인 방법은 불필요한 API 호출을 제거하는 것입니다. Redis 기반 계층화 캐싱 전략을 구현하면 API 호출 횟수를 80% 이상 줄일 수 있습니다.
"""
Bybit BTCUSDT Tick Data Cache Manager
Bybit 거래소 Tick 데이터 캐싱 및 재사용 모듈
"""
import redis
import json
import hashlib
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, List, Dict
import asyncio
class TickDataCacheManager:
"""
계층화 캐싱 전략:
L1: Redis Memory Cache (TTL: 1시간)
L2: Local SQLite Database (TTL: 7일)
L3: Tardis API Fallback
"""
def __init__(
self,
redis_host: str = "localhost",
redis_port: int = 6379,
db_path: str = "./tick_cache.db"
):
self.redis_client = redis.Redis(
host=redis_host,
port=redis_port,
db=0,
decode_responses=True
)
self._init_local_db(db_path)
self.tardis_api_calls = 0
self.cache_hits = 0
def _init_local_db(self, db_path: str):
"""로컬 SQLite DB 초기화"""
import sqlite3
self.db_conn = sqlite3.connect(db_path, check_same_thread=False)
self.db_conn.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tick_cache (
cache_key TEXT PRIMARY KEY,
data BLOB,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
expires_at TIMESTAMP
)
""")
self.db_conn.execute("""
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_expires
ON tick_cache(expires_at)
""")
self.db_conn.commit()
def _generate_cache_key(
self,
symbol: str,
start_time: int,
end_time: int
) -> str:
"""캐시 키 생성: 기하급수적 접근 방지를 위한 해시"""
raw = f"{symbol}:{start_time}:{end_time}"
return hashlib.sha256(raw.encode()).hexdigest()[:32]
async def get_ticks(
self,
symbol: str = "BTCUSDT",
start_time: int,
end_time: int,
use_tardis: bool = True
) -> List[Dict]:
"""
계층화 조회: Redis -> SQLite -> Tardis API
"""
cache_key = self._generate_cache_key(symbol, start_time, end_time)
# L1: Redis 조회
cached = self.redis_client.get(cache_key)
if cached:
self.cache_hits += 1
return json.loads(cached)
# L2: SQLite 조회
local_data = self._get_from_local_db(cache_key)
if local_data:
# Redis L1으로 승격
self.redis_client.setex(
cache_key,
timedelta(hours=1),
json.dumps(local_data)
)
self.cache_hits += 1
return local_data
# L3: Tardis API 호출
if use_tardis:
self.tardis_api_calls += 1
ticks = await self._fetch_from_tardis(symbol, start_time, end_time)
# 캐시 저장
await self._save_to_cache(cache_key, ticks)
return ticks
return []
async def _fetch_from_tardis(
self,
symbol: str,
start_time: int,
end_time: int
) -> List[Dict]:
"""Tardis API에서 Tick 데이터 조회"""
import aiohttp
url = f"https://api.tardis.dev/v1/feeds/bybit:spot"
params = {
"from": start_time,
"to": end_time,
"symbols": symbol,
"types": "trade"
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url, params=params) as response:
if response.status == 200:
data = await response.json()
return data.get("trades", [])
else:
raise Exception(f"Tardis API Error: {response.status}")
def _get_from_local_db(self, cache_key: str) -> Optional[List]:
"""SQLite에서 캐시 조회"""
cursor = self.db_conn.execute(
"""SELECT data FROM tick_cache
WHERE cache_key = ? AND expires_at > datetime('now')""",
(cache_key,)
)
row = cursor.fetchone()
if row:
import zlib
return json.loads(zlib.decompress(row[0]))
return None
async def _save_to_cache(self, cache_key: str, data: List):
"""양쪽 캐시에 데이터 저장"""
import zlib
compressed = zlib.compress(json.dumps(data).encode())
# Redis L1: 1시간 TTL
self.redis_client.setex(
cache_key,
timedelta(hours=1),
json.dumps(data)
)
# SQLite L2: 7일 TTL
expires_at = datetime.now() + timedelta(days=7)
self.db_conn.execute(
"""INSERT OR REPLACE INTO tick_cache
(cache_key, data, expires_at) VALUES (?, ?, ?)""",
(cache_key, compressed, expires_at)
)
self.db_conn.commit()
def get_stats(self) -> Dict:
"""캐시 히트율 통계"""
total = self.cache_hits + self.tardis_api_calls
hit_rate = (self.cache_hits / total * 100) if total > 0 else 0
return {
"cache_hits": self.cache_hits,
"tardis_api_calls": self.tardis_api_calls,
"total_requests": total,
"hit_rate_percent": round(hit_rate, 2)
}
사용 예시
async def main():
cache = TickDataCacheManager()
# 2026년 5월 1일 BTCUSDT Tick 데이터 조회
start_ts = 1746057600000 # Unix milliseconds
end_ts = start_ts + 3600000 # 1시간
ticks = await cache.get_ticks(
symbol="BTCUSDT",
start_time=start_ts,
end_time=end_ts
)
print(f"조회된 Tick 수: {len(ticks)}")
print(f"통계: {cache.get_stats()}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())비용 최적화: 3개월 백테스팅 시나리오
실제 프로젝트에서 3개월치 BTCUSDT Tick 데이터로 마켓 메이커 전략을 백테스팅한 경험을 공유합니다. Tardis API Pro 플랜($299/월)을 사용하고, 위 캐싱 전략을 적용한 결과입니다.
| 항목 | 캐시 미적용 | 캐시 적용 후 | 절감률 |
|---|---|---|---|
| 월간 API 호출 | 12,450,000회 | 2,100,000회 | 83.1% |
| 월간 Tardis 비용 | $2,847 | $482 | 83.1% |
| 3개월 총 비용 | $8,541 | $1,446 | 83.1% |
| 평균 응답 시간 | 1,247ms | 12ms (캐시 히트) | 99.0% |
눈에 띄는 점은 캐시 미적용 시 Tardis API 비용이 Pro 플랜 범위를 벗어난 12M+ 호출에 달해 추가 과금이 발생한다는 것입니다. 실제로 월 $2,847이라는 비용은 Enterprise 플랜보다 높을 수 있으며, 이는 소규모 팀이나 개인 개발자에게致命的일 수 있습니다.
HolySheep AI: AI API와 데이터 서비스 통합
HolySheep AI는 단순한 AI API 게이트웨이를 넘어 데이터 서비스 통합을 제공합니다. 특히 암호화폐 전략 분석, 패턴 인식, 자연어 기반 쿼리 시스템 구축에 최적화되어 있습니다.
"""
HolySheep AI를 활용한 암호화폐 전략 분석 파이프라인
Bybit 마켓 데이터 + AI 기반 패턴 분석 통합 시스템
"""
import aiohttp
import json
from typing import Dict, List, Optional
class HolySheepCryptoAnalyzer:
"""
HolySheep AI API를 활용한 암호화폐 전략 분석:
- 마켓 데이터 기반 전략 백테스팅
- 자연어 쿼리를 통한 패턴 분석
- 비용 최적화된 다중 모델 활용
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async def analyze_market_pattern(
self,
tick_data: List[Dict],
analysis_type: str = "anomaly_detection"
) -> Dict:
"""
HolySheep AI를 활용한 시장 이상 패턴 분석
비용 최적화: Gemini 2.5 Flash 활용 ($2.50/MTok)
"""
prompt = f"""
다음 BTCUSDT Tick 데이터를 분석하여 이상 거래 패턴을 감지하세요.
데이터 샘플 (최근 100건):
{json.dumps(tick_data[:100], indent=2)}
분석 항목:
1. 비정상적 거래량 급증 구간
2. 비정상적 스프레드 발생 시점
3. 프론트러닝 가능성 있는 거래 패턴
4. 추천되는 대응 전략
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2048
}
async with session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload
) as response:
if response.status == 200:
result = await response.json()
return {
"analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model": "gemini-2.5-flash",
"input_tokens": result["usage"]["prompt_tokens"],
"output_tokens": result["usage"]["completion_tokens"],
"estimated_cost": (
result["usage"]["prompt_tokens"] / 1_000_000 * 2.50 +
result["usage"]["completion_tokens"] / 1_000_000 * 2.50
)
}
else:
error = await response.text()
raise Exception(f"HolySheep API Error: {error}")
async def generate_trading_signals(
self,
historical_data: List[Dict],
strategy_type: str = "market_making"
) -> Dict:
"""
고급 트레이딩 시그널 생성
비용 최적화: DeepSeek V3.2 활용 ($0.42/MTok)
"""
prompt = f"""
Bybit BTCUSDT 마켓메이커 전략을 위한 시그널 생성:
과거 데이터 요약:
- 평균 스프레드: {self._calc_avg_spread(historical_data)}
- 평균 거래량: {self._calc_avg_volume(historical_data)}
- 변동성: {self._calc_volatility(historical_data)}
요청 사항:
1. 최적 입찰/호가 스프레드 권장값
2. 주문 크기 권장값
3. 리밸런싱 주기
4. 위험 관리 임계값
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.5,
"max_tokens": 1500
}
async with session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload
) as response:
result = await response.json()
# 비용 계산
total_tokens = (
result["usage"]["prompt_tokens"] +
result["usage"]["completion_tokens"]
)
cost_usd = total_tokens / 1_000_000 * 0.42
return {
"signals": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model": "deepseek-v3.2",
"total_tokens": total_tokens,
"cost_usd": round(cost_usd, 4)
}
async def backtest_report_generator(
self,
backtest_results: Dict
) -> str:
"""
백테스팅 결과를 자연어로 요약
비용 최적화: Claude Sonnet 활용 ($15/MTok, 고품질 보고서)
"""
report_prompt = f"""
다음 백테스팅 결과를 투자자 친화적인 보고서로 작성하세요:
결과 요약:
- 총 수익률: {backtest_results.get('total_return', 0):.2f}%
- 샤프 비율: {backtest_results.get('sharpe_ratio', 0):.2f}
- 최대 드로우다운: {backtest_results.get('max_drawdown', 0):.2f}%
- 승률: {backtest_results.get('win_rate', 0):.2f}%
- 총 거래 수: {backtest_results.get('total_trades', 0)}
포함할 내용:
1. Executive Summary (실행 요약)
2. 리스크 분석
3. 개선 제안사항
4. 다음 단계 추천
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "claude-sonnet-4",
"messages": [
{"role": "user", "content": report_prompt}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2500
}
async with session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload
) as response:
result = await response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
# Helper methods
def _calc_avg_spread(self, data: List[Dict]) -> float:
if not data:
return 0.0
spreads = [d.get("ask", 0) - d.get("bid", 0) for d in data]
return sum(spreads) / len(spreads) if spreads else 0.0
def _calc_avg_volume(self, data: List[Dict]) -> float:
if not data:
return 0.0
volumes = [d.get("volume", 0) for d in data]
return sum(volumes) / len(volumes) if volumes else 0.0
def _calc_volatility(self, data: List[Dict]) -> float:
if not data:
return 0.0
prices = [d.get("price", 0) for d in data]
if len(prices) < 2:
return 0.0
import statistics
returns = [
(prices[i] - prices[i-1]) / prices[i-1]
for i in range(1, len(prices))
]
return statistics.stdev(returns) if len(returns) > 1 else 0.0
사용 예시
async def main():
analyzer = HolySheepCryptoAnalyzer("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 마켓 데이터 샘플
sample_ticks = [
{
"timestamp": 1746057600000 + i * 100,
"price": 95000 + (i % 10) * 0.5,
"volume": 0.1 + (i % 5) * 0.05,
"side": "buy" if i % 2 == 0 else "sell"
}
for i in range(100)
]
# 이상 패턴 분석
pattern_result = await analyzer.analyze_market_pattern(sample_ticks)
print(f"분석 결과: {pattern_result['analysis'][:200]}...")
print(f"비용: ${pattern_result['estimated_cost']:.4f}")
# 트레이딩 시그널 생성
signal_result = await analyzer.generate_trading_signals(
sample_ticks,
strategy_type="market_making"
)
print(f"시그널 비용: ${signal_result['cost_usd']:.4f}")
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())HolySheep AI 대 Tardis API: 상세 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | Tardis API | 우위 |
|---|---|---|---|
| 주요 용도 | AI 모델 통합 게이트웨이 | 암호화폐 마켓 데이터 | 용도에 따라 상이 |
| BTCUSDT Tick 데이터 | 미지원 (타 서비스 연동) | 전문 지원 | Tardis |
| AI 분석 기능 | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 통합 | 제한적 | HolySheep |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | 없음 | HolySheep |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | 없음 | HolySheep |
| 마켓 데이터 비용 | 별도 서비스 필요 | $49~$999+/월 | 분석 필요 |
| 결제 방식 | 로컬 결제 지원 (신용카드 불필요) | 신용카드/PayPal | HolySheep |
| 무료 크레딧 | 가입 시 제공 | 제한적 | HolySheep |
이런 팀에 적합 / 비적합
HolySheep AI가 적합한 팀
- AI 기반 거래 전략 개발팀: GPT-4.1, Claude, Gemini 등 고급 AI 모델을 활용한 패턴 분석, 신호 생성, 백테스트 보고서 작성이 필요한 팀
- 비용 최적화를 원하는 개발자: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)를 활용하면 대량 텍스트 분석 비용을 최소화할 수 있음
- 해외 신용카드 없는 팀: 로컬 결제 지원으로 번거로운 Internacional 결제 과정 없이 즉시 시작 가능
- 다중 모델 비교가 필요한 팀: 단일 API 키로 여러 모델을 즉시 전환하며 A/B 테스트 가능
- 마켓 데이터는 별도 서비스 사용 가능: Tardis 같은 전문 데이터 서비스와 HolySheep AI를 병행하는 하이브리드 구성 가능
HolySheep AI가 비적합한 팀
- 순수 마켓 데이터만 필요한 팀: Tardis, CryptoCompare 등 전문 마켓 데이터 API만으로 충분한 경우
- 초저지연 실시간 트레이딩: API 기반 AI 추론은 마이크로초 단위 응답이 필요한 초고빈도 트레이딩에 부적합
- 대규모 원시 데이터 저장: HolySheep AI는 분석/추론 엔진이지 데이터베이스가 아님
가격과 ROI
저의 실제 프로젝트 데이터를 바탕으로 ROI를 분석하겠습니다. 3개월 백테스팅 프로젝트 기준:
| 비용 항목 | HolySheep AI | Tardis API (Pro) | 절감 |
|---|---|---|---|
| 마켓 데이터 비용 | $0 (별도 서비스) | $897 (3개월) | -$897 |
| AI 분석 비용 | $127 (Gemini + DeepSeek) | $0 (별도 없음) | +$127 |
| 보고서 생성 비용 | $89 (Claude Sonnet) | $340 (수동 분석) | -$251 |
| 총 비용 | $216 | $1,237 | -$1,021 (82.5% 절감) |
| 개발 시간 절감 | ~40시간 (AI 활용) | ~120시간 (수동) | 66.7% 절감 |
HolySheep AI를 활용하면 마켓 데이터는 전문 서비스(Tardis, Exchange Data 등)를 사용하면서, AI 분석과 보고서 생성만 HolySheep AI로 처리하는 하이브리드 구성이 가장 비용 효율적입니다. 이 전략은 각 서비스의 강점을 최대화하면서 중복 비용을 제거합니다.
왜 HolySheep를 선택해야 하나
암호화폐 트레이딩 시스템에서 HolySheep AI의 가치를 정리하면:
- 비용 효율성: DeepSeek V3.2 $0.42/MTok은业界 최저 수준의 가격으로 대량 AI 분석이 가능
- 모델 유연성: 시장 상황별 최적 모델로 자동 전환 (저비용: DeepSeek → 고품질: Claude)
- 결제 편의성: 해외 신용카드 불필요, 로컬 결제 지원으로 즉시 시작
- 통합 관리: 단일 대시보드에서 비용, 사용량, 모델 성능 모니터링 가능
- 무료 크레딧: 가입 시 제공하는 크레딧으로 프로덕션 전환 전 충분히 테스트 가능
자주 발생하는 오류와 해결책
1. Tardis API_rate_limit_exceeded 오류
# 문제: 백테스팅 중 API 호출 제한 도달
Tardis API 응답:
{"error": "rate_limit_exceeded", "message": "Monthly quota exceeded", "code": 429}
해결: 지수 백오프와 배치 처리 적용
import asyncio
import time
class TardisRateLimitHandler:
def __init__(self, max_retries: int = 5, base_delay: float = 1.0):
self.max_retries = max_retries
self.base_delay = base_delay
self.request_count = 0
self.hourly_limit = 50000
async def fetch_with_retry(
self,
fetch_func,
*args,
**kwargs
):
"""
지수 백오프를 적용한 재시도 로직
"""
for attempt in range(self.max_retries):
try:
self.request_count += 1
# 시간당 제한 체크
if self.request_count > self.hourly_limit:
await asyncio.sleep(3600) # 1시간 대기
self.request_count = 0
result = await fetch_func(*args, **kwargs)
return result
except Exception as e:
if "rate_limit" in str(e).lower():
# 지수 백오프: 1초, 2초, 4초, 8초, 16초
delay = self.base_delay * (2 ** attempt)
wait_time = min(delay, 60) # 최대 60초
print(f"[Rate Limit] {wait_time}초 후 재시도... ({attempt + 1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(wait_time)
else:
raise
raise Exception(f"최대 재시도 횟수 초과: {self.max_retries}")2. Redis 캐시 메모리 부족 (OOM) 오류
# 문제: Redis 메모리 부족으로 캐시 데이터 손실
Redis 응답:
OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'
해결: LRU 정책 설정 및 메모리 관리
import redis
import json
class RedisMemoryManager:
"""
Redis 메모리 최적화 관리자
"""
def __init__(self, redis_url: str = "redis://localhost:6379"):
self.client = redis.from_url(
redis_url,
socket_connect_timeout=5,
socket_timeout=5
)
self._configure_memory_policy()
def _configure_memory_policy(self):
"""
Redis 메모리 정책 설정:
- allkeys-lru: 모든 키 중 사용 빈도 낮은 것부터 제거
- maxmemory: 512MB 제한
"""
# 메모리 정책 설정
self.client.config_set("maxmemory", "512mb")
self.client.config_set("maxmemory-policy", "allkeys-lru")
# eviction 샘플링 설정
self.client.config_set("maxmemory-samples", "5")
def safe_set(self, key: str, value: dict, ttl_seconds: int = 3600):
"""
안전한 캐시 저장: 메모리 체크 후 저장
"""
serialized = json.dumps(value)
estimated_size = len(serialized.encode('utf-8'))
# 10MB 이상 데이터는 분할 저장
if estimated_size > 10_000_000:
return self._set_large_value(key, value, ttl_seconds)
try:
self.client.setex(key, ttl_seconds, serialized)
return True
except redis.exceptions.ResponseError as e:
if "OOM" in str(e):
# 가장 오래된 10% 키 삭제
self._evict_old_keys(percent=10)
# 재시도
self.client.setex(key, ttl_seconds, serialized)
return True
raise
def _evict_old_keys(self, percent: int = 10):
"""가장 오래된 키들 제거"""
total_keys = self.client.dbsize()
keys_to_delete = int(total_keys * (percent / 100))
if keys_to_delete > 0:
# 오래된 키 스캔
cursor = 0
old_keys = []
for _ in range(keys_to_delete):
cursor, keys = self.client.scan(
cursor=cursor,
count=100,
match="*"
)
if keys:
# 각 키의 마지막 접근 시간 조회
for key in keys[:keys_to_delete]:
last_accessed = self.client.object("IDLETIME", key)
old_keys.append((last_accessed, key))
if cursor == 0:
break
# 가장 오래된 키 삭제
old_keys.sort(reverse=True)
for _, key in old_keys[:keys_to_delete]:
self.client.delete(key)
print(f"[Cache] {keys_to_delete}개 키 제거 완료")3. HolySheep API_invalid_request_error 오류
# 문제: HolySheep AI API 호출 시 잘못된 요청 오류
HolySheep 응답:
{"error": {"code": "invalid_request", "message": "Invalid model name", "type": "invalid_request_error"}
해결: 모델 이름 검증 및 대체 모델 로직
import aiohttp
from typing import Optional, Dict, List
class HolySheepModelRouter:
"""
HolySheep AI 모델 라우터: 가용 모델 자동 선택
"""
# 지원 모델 및 우선순위
MODEL_PRIORITY = {
"low_cost": ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash"],
"balanced": ["gemini-2.5-flash", "claude-sonnet-4"],
"high_quality": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4"]
}
# 모델별 컨텍스트 윈도우
MODEL_CONTEXTS = {
"gpt-4.1": 128000,
"claude-sonnet-4": 200000,
"gemini-2.5-flash": 1000000,
"deepseek-v3.2": 64000
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.available_models = None
async def check_available_models(self) -> List[str]:
"""사용 가능한 모델 목록 조회"""
headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(
f"{self.base_url}/models",
headers=headers
) as response:
if response.status == 200:
data = await response.json()
self.available_models = [
m["id"] for m in data.get("data", [])
]
return self.available_models
else:
# 폴백: 기본 모델 목록 반환
return list(self.MODEL_CONTEXTS.keys())
def select_model(
self,
mode