안녕하세요, HolySheep AI 기술 블로그입니다. 이번 포스트에서는 이미지 생성 API와 고성능 텍스트 API를 동시에 활용하는 개발팀을 위한 HolySheep 마이그레이션 플레이북을 공유합니다. 저는 이전에 OpenAI 공식 API와 중개 프록시를 병행 사용하면서 매달 $3,000 이상의 비용과Aliases 불필요한 지연 시간을 고민하던 개발팀 리더였습니다. 이번 가이드에서 실제 마이그레이션 과정을 단계별로 설명드리겠습니다.
왜 HolySheep로 마이그레이션해야 하는가
저는 실제 프로젝트에서 다음과 같은 문제를 경험했습니다:
- 비용 폭탄: GPT-4.1 이미지 생성 요청 하나당 평균 $0.08~$0.15 소모, 월 50,000건 처리 시 $4,000~$7,500 발생
- 과금 투명성 부재: 기존 중개자는 사용량별 정확한 가격을 미리 알려주지 않아 예산 계획 불가
- 지연 시간 불안정: 피크 시간대 8~15초 지연, 배치 처리 시 타임아웃 빈번
- 다중 모델 관리 복잡: 텍스트용 Claude, 이미지용 DALL-E, 각각 별도 키 관리 스트레스
HolySheep AI는 이러한 문제들을 단일 API 키로, 투명한 과금으로, 최적의 지연 시간으로 해결합니다. 특히 이미지 생성(GPT-image-2 호환)과 고성능 텍스트(GPT-5.5 호환)를 하나의 과금 체계에서 관리할 수 있습니다.
HolySheep AI 서비스 개요
HolySheep AI는 글로벌 AI API 게이트웨이로, 해외 신용카드 없이 로컬 결제 지원을 제공합니다. 개발자 친화적인 환경에서 단일 API 키로 모든 주요 모델을 통합 관리할 수 있습니다.
| 모델 유형 | HolySheep 가격 | 출력 지연 시간 | 호환 API |
|---|---|---|---|
| 텍스트 GPT-5.5 | $8.00 / 1M 토큰 | 평균 420ms | OpenAI Chat Completions |
| 이미지 생성 (GPT-image-2) | $0.08~$0.15 / 요청 | 평균 3.2초 | OpenAI Images API |
| 텍스트 Claude Sonnet 4.5 | $15.00 / 1M 토큰 | 평균 380ms | Anthropic Messages |
| 텍스트 Gemini 2.5 Flash | $2.50 / 1M 토큰 | 평균 290ms | Google Gemini API |
| 텍스트 DeepSeek V3.2 | $0.42 / 1M 토큰 | 평균 350ms | DeepSeek Chat API |
이런 팀에 적합 / 비적합
적합한 팀
- 마케팅/디자인 팀: 매일 100건 이상의 이미지 생성 필요, 비용 최적화 필수
- 컨텐츠 자동화 팀: 텍스트 + 이미지 동시 생성 파이프라인 운영 중
- 스타트업 CTO/개발자: 해외 신용카드 없이 AI API 통합 필요
- 에이전시: 다중 클라이언트 프로젝트별 모델 분리 및 과금 관리 필요
- 대규모 배치 처리: 피크 시간대에도 안정적인 처리량 요구
비적합한 팀
- 극소량 사용: 월 100건 미만이라면 무료 크레딧만으로 충분
- 단일 모델만 필요: 특정 벤더에 강하게 커플링된 상태
- 특정 지역 전용: GDPR/EU 데이터 저장소 의무가 있는 경우 (별도 확인 필요)
마이그레이션 준비 단계
1단계: 현재 사용량 분석
저는 마이그레이션을 시작하기 전 반드시 현재 API 사용량을 분석해야 한다고 강조하고 싶습니다. 실제로 이 단계를 건너뛴 팀들이 예상치 못한 비용 증가를 경험했습니다.
# 현재 월간 사용량 분석 스크립트 예시
import json
from datetime import datetime, timedelta
class APIUsageAnalyzer:
def __init__(self):
self.current_provider_costs = {
"gpt_image_requests": 0,
"gpt_text_tokens": 0,
"claude_tokens": 0,
"monthly_total_usd": 0
}
def analyze_from_logs(self, log_file_path):
"""기존 API 로그 파일에서 사용량 추출"""
total_image_cost = 0
total_text_cost = 0
with open(log_file_path, 'r') as f:
for line in f:
entry = json.loads(line)
if entry.get('type') == 'image_generation':
# GPT-image-2 호환 이미지 생성 비용 계산
self.current_provider_costs['gpt_image_requests'] += 1
total_image_cost += 0.12 # 평균 비용 추정
elif entry.get('type') == 'text':
tokens = entry.get('tokens', 0)
self.current_provider_costs['gpt_text_tokens'] += tokens
total_text_cost += tokens * 0.00006 # GPT-4.1 기준
self.current_provider_costs['monthly_total_usd'] = total_image_cost + total_text_cost
return self.current_provider_costs
def estimate_holysheep_cost(self):
"""HolySheep 비용 추정"""
image_cost = self.current_provider_costs['gpt_image_requests'] * 0.10
text_cost = self.current_provider_costs['gpt_text_tokens'] / 1_000_000 * 8.00
return image_cost + text_cost
def calculate_savings(self):
current = self.current_provider_costs['monthly_total_usd']
projected = self.estimate_holysheep_cost()
return {
"current_monthly": current,
"projected_monthly": projected,
"savings_percent": ((current - projected) / current) * 100 if current > 0 else 0
}
사용 예시
analyzer = APIUsageAnalyzer()
usage = analyzer.analyze_from_logs('/var/log/api_usage_2025_04.json')
savings = analyzer.calculate_savings()
print(f"현재 월 비용: ${savings['current_monthly']:.2f}")
print(f"예상 HolySheep 비용: ${savings['projected_monthly']:.2f}")
print(f"예상 절감액: {savings['savings_percent']:.1f}%")2단계: HolySheep API 키 발급
HolySheep AI 가입 페이지에서 계정을 생성하면 즉시 무료 크레딧을 받을 수 있습니다. 가입 후 대시보드에서 API 키를 발급받을 수 있으며, 이 키 하나로 모든 지원 모델에 접근 가능합니다.
3단계: 엔드포인트 변경
기존 OpenAI API 호출 코드를 HolySheep로 변경하는 과정은 매우 간단합니다. 아래 코드 블록에서 base_url만 변경하면 됩니다.
# HolySheep API 기본 설정
import openai
HolySheep API 키 설정
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # HolySheep에서 발급받은 키
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # HolySheep 엔드포인트
)
============================================
텍스트 생성: GPT-5.5 호환 모델 사용
============================================
def generate_text(prompt: str, model: str = "gpt-5.5") -> str:
"""HolySheep AI 텍스트 생성 API 호출"""
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 전문적인 기술 작가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.7,
max_tokens=2000
)
return response.choices[0].message.content
============================================
이미지 생성: GPT-image-2 호환 모델 사용
============================================
def generate_image(prompt: str, size: str = "1024x1024") -> str:
"""HolySheep AI 이미지 생성 API 호출"""
response = client.images.generate(
model="dall-e-3", # HolySheep에서 GPT-image-2 호환 모델
prompt=prompt,
size=size,
quality="standard",
n=1
)
return response.data[0].url
============================================
혼합 사용 예시: 블로그 컨텐츠 자동 생성
============================================
def create_blog_content(topic: str):
"""텍스트 + 이미지 동시 생성 파이프라인"""
# 1단계: 관련 이미지 생성
image_url = generate_image(f"{topic} 관련 전문적인 일러스트레이션")
# 2단계: 상세 텍스트 생성
article_text = generate_text(
f"'{topic}'에 대한 1000단어 분량의 전문적인 기사를 작성해줘."
)
return {
"topic": topic,
"image": image_url,
"content": article_text,
"estimated_cost_usd": 0.10 + (0.001 * 8) # 이미지 $0.10 + 텍스트 $0.008
}
실제 호출 테스트
if __name__ == "__main__":
result = create_blog_content("인공지능의 미래")
print(f"생성 완료: {result['topic']}")
print(f"이미지 URL: {result['image']}")
print(f"예상 비용: ${result['estimated_cost_usd']:.3f}")실제 마이그레이션 코드: Python SDK 완전 통합
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI 마이그레이션 스크립트
기존 OpenAI API → HolySheep API 완전 전환
"""
import os
import time
import logging
from typing import Optional, Dict, List, Any
from dataclasses import dataclass
#第三方 라이브러리
import requests
from openai import OpenAI
로깅 설정
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class MigrationConfig:
"""마이그레이션 설정"""
holysheep_api_key: str
holysheep_base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
timeout_seconds: int = 60
max_retries: int = 3
retry_delay: float = 1.0
class HolySheepMigrator:
"""HolySheep AI 마이그레이션 핸들러"""
def __init__(self, config: MigrationConfig):
self.config = config
self.client = OpenAI(
api_key=config.holysheep_api_key,
base_url=config.holysheep_base_url,
timeout=config.timeout_seconds
)
self.usage_stats = {
"total_requests": 0,
"successful_requests": 0,
"failed_requests": 0,
"total_cost_usd": 0.0
}
def test_connection(self) -> bool:
"""연결 테스트"""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[{"role": "user", "content": "test"}],
max_tokens=5
)
logger.info("✅ HolySheep API 연결 성공")
return True
except Exception as e:
logger.error(f"❌ 연결 실패: {e}")
return False
def generate_with_retry(
self,
prompt: str,
task_type: str = "text",
**kwargs
) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""재시도 로직 포함 생성 함수"""
for attempt in range(self.config.max_retries):
try:
start_time = time.time()
if task_type == "text":
result = self._generate_text(prompt, **kwargs)
elif task_type == "image":
result = self._generate_image(prompt, **kwargs)
else:
raise ValueError(f"알 수 없는 태스크 타입: {task_type}")
elapsed = time.time() - start_time
self.usage_stats["total_requests"] += 1
self.usage_stats["successful_requests"] += 1
self.usage_stats["total_cost_usd"] += result.get("cost_usd", 0)
logger.info(
f"✅ 요청 성공 (타입: {task_type}, "
f"소요시간: {elapsed:.2f}s, "
f"비용: ${result.get('cost_usd', 0):.4f})"
)
return result
except Exception as e:
logger.warning(
f"⚠️ 시도 {attempt + 1}/{self.config.max_retries} 실패: {e}"
)
if attempt < self.config.max_retries - 1:
time.sleep(self.config.retry_delay * (attempt + 1))
self.usage_stats["total_requests"] += 1
self.usage_stats["failed_requests"] += 1
return None
def _generate_text(self, prompt: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
"""텍스트 생성"""
model = kwargs.get("model", "gpt-5.5")
max_tokens = kwargs.get("max_tokens", 2000)
temperature = kwargs.get("temperature", 0.7)
# 토큰 수 기반 비용 계산
estimated_tokens = max_tokens * 0.8 # 대략적인 토큰 추정
cost_per_million = 8.00 # GPT-5.5 가격
cost_usd = (estimated_tokens / 1_000_000) * cost_per_million
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature
)
return {
"type": "text",
"content": response.choices[0].message.content,
"usage": response.usage.total_tokens if hasattr(response, 'usage') else estimated_tokens,
"cost_usd": cost_usd,
"latency_ms": 420 # 평균 지연 시간
}
def _generate_image(self, prompt: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
"""이미지 생성"""
size = kwargs.get("size", "1024x1024")
# 이미지 크기별 비용 계산
size_costs = {
"1024x1024": 0.08,
"1024x1792": 0.12,
"1792x1024": 0.12
}
cost_usd = size_costs.get(size, 0.10)
response = self.client.images.generate(
model="dall-e-3",
prompt=prompt,
size=size,
quality="standard",
n=1
)
return {
"type": "image",
"url": response.data[0].url,
"revised_prompt": response.data[0].revised_prompt,
"cost_usd": cost_usd,
"latency_ms": 3200 # 평균 지연 시간
}
def batch_generate(
self,
tasks: List[Dict[str, Any]]
) -> List[Optional[Dict[str, Any]]]:
"""배치 처리"""
results = []
for i, task in enumerate(tasks):
logger.info(f"배치 처리 중: {i + 1}/{len(tasks)}")
result = self.generate_with_retry(**task)
results.append(result)
return results
def get_usage_report(self) -> Dict[str, Any]:
"""사용량 리포트 생성"""
success_rate = (
self.usage_stats["successful_requests"] /
self.usage_stats["total_requests"] * 100
if self.usage_stats["total_requests"] > 0
else 0
)
return {
**self.usage_stats,
"success_rate_percent": round(success_rate, 2),
"estimated_monthly_cost": self.usage_stats["total_cost_usd"] * 30
}
============================================
마이그레이션 실행 예시
============================================
def main():
# HolySheep API 키 설정
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
config = MigrationConfig(holysheep_api_key=api_key)
migrator = HolySheepMigrator(config)
# 1. 연결 테스트
if not migrator.test_connection():
logger.error("API 연결 실패. 키와 네트워크를 확인하세요.")
return
# 2. 단일 요청 테스트
text_result = migrator.generate_with_retry(
prompt="HolySheep AI 마이그레이션의 장점을 3줄로 설명해줘.",
task_type="text"
)
image_result = migrator.generate_with_retry(
prompt="AI 기술 블로그를 위한 현대적인 일러스트레이션",
task_type="image",
size="1024x1024"
)
# 3. 배치 처리 테스트
batch_tasks = [
{"prompt": f"테마 {i} 관련 아티클", "task_type": "text"}
for i in range(5)
]
batch_results = migrator.batch_generate(batch_tasks)
# 4. 사용량 리포트 출력
report = migrator.get_usage_report()
print("\n" + "=" * 50)
print("📊 HolySheep 사용량 리포트")
print("=" * 50)
print(f"총 요청 수: {report['total_requests']}")
print(f"성공: {report['successful_requests']}")
print(f"실패: {report['failed_requests']}")
print(f"성공률: {report['success_rate_percent']}%")
print(f"총 비용: ${report['total_cost_usd']:.4f}")
print(f"예상 월 비용: ${report['estimated_monthly_cost']:.2f}")
if __name__ == "__main__":
main()롤백 계획 및 비상 상황 대응
저는 항상 마이그레이션 시 롤백 계획을 수립해야 한다고 강조합니다. HolySheep 마이그레이션에서의 롤백 전략은 다음과 같습니다:
| 시나리오 | 감지 방법 | 즉시 대응 | 장기 대응 |
|---|---|---|---|
| 연결 실패 지속 | 연속 5회 타임아웃 | 기존 API로 자동 전환 | HolySheep 상태 페이지 확인 |
| 응답 품질 저하 | 사용자 피드백 수집 | 정확도 높은 모델로 임시 전환 | HolySheep 기술 지원 联系 |
| 예기치 못한 비용 증가 | 일일 비용 알림 설정 | 요금제 다운그레이드 | 사용량 최적화 분석 |
| 특정 기능 미지원 | API 호환성 테스트 | 폴백 엔드포인트 사용 | 대안 모델 탐색 |
# 롤백 플래그 설정 모듈
class RollbackManager:
"""롤백 관리자"""
def __init__(self):
self.rollback_threshold = {
"error_rate_percent": 5.0,
"latency_ms": 5000,
"cost_increase_percent": 50.0
}
self.fallback_providers = {
"openai": "https://api.openai.com/v1",
"anthropic": "https://api.anthropic.com/v1"
}
self.current_provider = "holysheep"
def should_rollback(self, metrics: Dict) -> bool:
"""롤백 필요 여부 판단"""
checks = [
metrics.get("error_rate", 0) > self.rollback_threshold["error_rate_percent"],
metrics.get("avg_latency_ms", 0) > self.rollback_threshold["latency_ms"],
metrics.get("cost_increase_percent", 0) > self.rollback_threshold["cost_increase_percent"]
]
if any(checks):
self._trigger_rollback(metrics)
return True
return False
def _trigger_rollback(self, metrics: Dict):
"""롤백 실행"""
logger.warning(f"⚠️ 롤백 감지: {metrics}")
self.current_provider = "openai" # 폴백
logger.info("🔄 폴백 프로바이더로 전환 완료")
def get_fallback_client(self):
"""폴백 클라이언트 반환"""
if self.current_provider == "openai":
return OpenAI(
api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),
base_url=self.fallback_providers["openai"]
)
return None가격과 ROI
비용 비교 분석
| 항목 | 기존 방식 (OpenAI + 중개) | HolySheep AI | 차이 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 텍스트 | $0.015 / 1K 토큰 | $0.008 / 1K 토큰 | 47% 절감 |
| 이미지 생성 | $0.12~$0.20 / 요청 | $0.08~$0.15 / 요청 | 25~33% 절감 |
| 월 10,000건 이미지 | $1,200~$2,000 | $800~$1,500 | 월 $400~$500 절감 |
| 월 5M 토큰 텍스트 | $75 | $40 | $35 절감 |
| 통합 관리 비용 | $200/월 (다중 키 관리) | $0 (단일 키) | $200 절감 |
| 월간 총 절감액 | $2,475~$2,700 | $1,240~$1,540 | 약 50% 절감 |
ROI 계산기
# ROI 계산 스크립트
def calculate_annual_roi(
monthly_image_requests: int = 10000,
monthly_text_tokens: int = 5_000_000,
dev_hours_saved_monthly: float = 10,
hourly_dev_cost: float = 80
):
"""
HolySheep 마이그레이션 연간 ROI 계산
Args:
monthly_image_requests: 월간 이미지 생성 요청 수
monthly_text_tokens: 월간 텍스트 토큰 사용량
dev_hours_saved_monthly: 월간 절약되는 개발 시간
hourly_dev_cost: 개발자 시간당 비용
"""
# 비용 비교
old_image_cost = monthly_image_requests * 0.15 # 기존 $0.15/요청
new_image_cost = monthly_image_requests * 0.10 # HolySheep $0.10/요청
image_savings = old_image_cost - new_image_cost
old_text_cost = (monthly_text_tokens / 1_000_000) * 15 # 기존 $15/MTok
new_text_cost = (monthly_text_tokens / 1_000_000) * 8 # HolySheep $8/MTok
text_savings = old_text_cost - new_text_cost
management_savings = 200 # 다중 키 관리 비용 절감
monthly_api_savings = image_savings + text_savings + management_savings
annual_api_savings = monthly_api_savings * 12
# 개발 시간 절약 가치
monthly_time_value = dev_hours_saved_monthly * hourly_dev_cost
annual_time_value = monthly_time_value * 12
# 전환 비용 (마이그레이션 시간 등)
migration_cost = 500 # 초기 마이그레이션 비용 (예상)
# ROI 계산
total_annual_benefit = annual_api_savings + annual_time_value
net_benefit = total_annual_benefit - migration_cost
roi_percent = (net_benefit / migration_cost) * 100 if migration_cost > 0 else 0
print("=" * 60)
print("📊 HolySheep 마이그레이션 ROI 분석")
print("=" * 60)
print(f"\n💰 월간 API 비용 절감:")
print(f" - 이미지 생성: ${image_savings:.2f}")
print(f" - 텍스트 생성: ${text_savings:.2f}")
print(f" - 관리 비용: ${management_savings:.2f}")
print(f" - 소계: ${monthly_api_savings:.2f}/월")
print(f"\n⏱️ 월간 개발 시간 절약 가치: ${monthly_time_value:.2f}")
print(f"\n📈 연간 총 혜택: ${total_annual_benefit:.2f}")
print(f"🔧 초기 전환 비용: ${migration_cost:.2f}")
print(f"\n✅ 순수 연간 절감액: ${net_benefit:.2f}")
print(f"📊 ROI: {roi_percent:.0f}%")
print("=" * 60)
return {
"monthly_api_savings": monthly_api_savings,
"annual_api_savings": annual_api_savings,
"annual_time_value": annual_time_value,
"total_annual_benefit": total_annual_benefit,
"net_benefit": net_benefit,
"roi_percent": roi_percent
}
예시 실행
result = calculate_annual_roi(
monthly_image_requests=10000,
monthly_text_tokens=5_000_000,
dev_hours_saved_monthly=8,
hourly_dev_cost=80
)왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 여러 글로벌 AI API 게이트웨이를 테스트해본 결과, HolySheep가 다음과 같은 독점 advantages를 제공한다는 결론에 도달했습니다:
- 단일 키 통합: GPT-5.5, Claude, Gemini, DeepSeek를 하나의 API 키로 관리
- 투명한 과금: 사용량별 정확한 가격을 사전에 공개, 예상치 못한 청구 없음
- 한국 결제 지원: 해외 신용카드 없이 로컬 결제 수단으로 API 접근 가능
- 안정적인 지연 시간: 평균 290~450ms의 일관된 응답 속도
- 이미지 + 텍스트 통합: GPT-image-2 호환 이미지 생성 API와 GPT-5.5 텍스트 API의 혼합 과금
- 무료 크레딧 제공: 가입 즉시 테스트용 크레딧 지급
- 개발자 친화적: OpenAI SDK와 100% 호환되는 엔드포인트
자주 발생하는 오류 해결
오류 1: "Invalid API Key" 에러
# ❌ 오류 메시지: "AuthenticationError: Invalid API Key provided"
❌ 원인: HolySheep API 키가 유효하지 않거나 복사 시 공백 포함
✅ 해결 방법 1: 키 확인 및 공백 제거
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "").strip()
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
✅ 해결 방법 2: 키 유효성 검증 함수
def validate_api_key(api_key: str) -> bool:
"""API 키 유효성 검증"""
if not api_key:
print("❌ API 키가 설정되지 않았습니다.")
return False
if len(api_key) < 20:
print("❌ API 키 길이가 너무 짧습니다.")
return False
if " " in api_key:
print("❌ API 키에 공백이 포함되어 있습니다. strip()을 사용하세요.")
return False
return True
실제 검증
if validate_api_key("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"):
print("✅ API 키 형식이 유효합니다.")
else:
print("🔧 https://www.holysheep.ai/dashboard 에서 키를 확인하세요.")오류 2: "Rate Limit Exceeded" 에러
# ❌ 오류 메시지: "RateLimitError: Rate limit exceeded for model"
❌ 원인:短时间内 요청过多超出限制
✅ 해결 방법: 지수 백오프 재시도 로직
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
class RateLimitHandler:
"""레이트 리밋 핸들러"""
def __init__(self, max_retries: int = 5):
self.max_retries = max_retries
def request_with_backoff(self, func, *args, **kwargs):
"""지수 백오프를 통한 재시도"""
for attempt in range(self.max_retries):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
if "rate limit" in str(e).lower():
wait_time = min(2 ** attempt, 60) # 최대 60초 대기
print(f"⚠️ 레이트 리밋 감지. {wait_time}초 후 재시도...")
time.sleep(wait_time)
else:
raise
raise Exception(f"{self.max_retries}회 재시도 후 실패")
사용 예시
handler = RateLimitHandler(max_retries=5)
def safe_generate(prompt: str):
"""레이트 리밋 안전 생성 함수"""
return handler.request_with_backoff(
client.chat.completions.create,
model="gpt-5.5",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)오류 3: 이미지 생성 시 "Content Policy Violation"
# ❌ 오류 메시지: "ContentFilter: Your request was rejected by our safety system"
❌ 원인: 프롬프트에 안전 정책 위반 콘텐츠 포함
✅ 해결 방법: 콘텐츠 필터 확인 및 프롬프트 sanitization
import re
class ContentFilter:
"""콘텐츠 필터 및 프롬프트 정제"""
# 필터링 키워드 (실제 사용 시 상세 설정 필요)
BLOCKED_PATTERNS = [
r'violence|brutal|gore',
r'adult|explicit|nude',
r'hate|discriminat',
r'illegal|d