해외 이커머스 플랫폼에서 AI 고객 상담을 운영하면서 가장怖いのは、突然のAPI障害です。OpenAIのAPIが不安定になると、ユーザー問い合わせがすべて停止し、サポートコストが急増します。本稿では、HolySheep AI如何在OpenAI故障时自动切到Claude和Geminiを实战的に解説します。実際のコード例、价格比較、失败事例应对まで涵盖します。
HolySheep AI vs 공식 API vs 其他中继服务 比較表
| 比較項目 | HolySheep AI | 공식 API 직접 연결 | 타 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| 다중 모델 failover | ✅ 자동切り替え (OpenAI → Claude → Gemini) | ❌ 수동 구현 필요 | ⚠️ 일부만 지원 |
| 해외 신용카드 | ❌ 불필요 (로컬 결제) | ✅ 필요 | ⚠️ 서비스별 상이 |
| 단일 API 키 | ✅ GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 통합 | ❌ 모델별 개별 키 | ⚠️ 제한적 통합 |
| GPT-4.1 가격 | $8/MTok | $8/MTok | $10~15/MTok |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $15/MTok | $18~22/MTok |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $2.50/MTok | $3~5/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.42/MTok | $0.60+/MTok |
| 무료 크레딧 | ✅ 가입 시 제공 | ❌ 없음 | ⚠️ 제한적 |
| 장애 대응 속도 | ⚡ <50ms 자동 전환 | 🔧 직접 구현 부담 | 🔧 서비스 의존 |
왜跨境电商客服에 다중 모델 failover가 필수인가
저는 작년부터东南亚向け 이커머스 플랫폼에 AI 챗봇을 구축하며 수많은 장애를 겪었습니다。블랙프라이데이 시즌에 OpenAI API가 3시간 동안 불안정했던 날, 모든 고객 상담이 마비되면서 2만 원 이상의 대응 비용이 발생했습니다。그날 이후로 저는 반드시 다중 모델 failover를 구현해야 한다고 결심했습니다。
跨境电商 AI客服는 다음과 같은 특성이 있습니다:
- 24시간 운영: 중국·동남아·유럽 소비자 대상 24시간 문의 대응 필요
- 다국어 처리: 한국어·영어·중국어·태국어·베트남어 동시 지원
- 거래 직접 영향: 장애 시 주문 취소·환불 요청 직접 증가
- 트래픽 급증: 세일·이벤트 시 평소의 10~50배 트래픽 발생
HolySheep 기반 다중 모델 failover 아키텍처
1단계: HolySheep AI SDK 초기화
# HolySheep AI 다중 모델 failover SDK 설치
pip install holysheep-ai --upgrade
또는 REST API 직접 호출용 HTTP 클라이언트
pip install requests httpx aiohttp
# holySheep_failover.py
HolySheep AI 게이트웨이 기반 다중 모델 자동 failover 상담 시스템
import httpx
import asyncio
import logging
from typing import Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class ModelType(Enum):
GPT4 = "gpt-4.1"
CLAUDE = "claude-sonnet-4-20250514"
GEMINI = "gemini-2.5-flash"
DEEPSEEK = "deepseek-v3.2"
@dataclass
class ModelConfig:
name: str
priority: int # 1 = 최우선
max_retries: int
timeout: float # seconds
HolySheep AI 모델 우선순위 설정
MODEL_POOL = [
ModelConfig(ModelType.GPT4.value, priority=1, max_retries=2, timeout=30.0),
ModelConfig(ModelType.CLAUDE.value, priority=2, max_retries=2, timeout=30.0),
ModelConfig(ModelType.GEMINI.value, priority=3, max_retries=2, timeout=20.0),
ModelConfig(ModelType.DEEPSEEK.value, priority=4, max_retries=3, timeout=15.0),
]
class HolySheepFailoverClient:
"""
HolySheep AI 게이트웨이 기반 자동 failover 고객 상담 클라이언트
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.current_model_index = 0
self.request_count = {"total": 0, "failed": 0, "success": 0}
def _get_headers(self) -> dict:
return {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
}
async def chat_completion(
self,
messages: list,
user_id: str,
language: str = "ko"
) -> Optional[dict]:
"""
HolySheep AI를 통해 자동 failover로 응답 생성
OpenAI 장애 시 다음 모델로 자동 전환
"""
last_error = None
for attempt in range(len(MODEL_POOL)):
model_config = MODEL_POOL[self.current_model_index]
try:
logger.info(
f"[{user_id}] 모델 시도: {model_config.name} "
f"(attempt {attempt + 1})"
)
response = await self._call_model(
model_config=model_config,
messages=messages,
language=language
)
self.request_count["success"] += 1
logger.info(
f"[{user_id}] 성공: {model_config.name} | "
f"latency: {response.get('latency_ms', 'N/A')}ms"
)
return {
"content": response["choices"][0]["message"]["content"],
"model": model_config.name,
"latency_ms": response.get("latency_ms"),
"failover_count": attempt,
}
except httpx.HTTPStatusError as e:
last_error = e
self.request_count["failed"] += 1
# HolySheep AI 에러 코드별 처리
if e.response.status_code == 429:
logger.warning(
f"[{user_id}] Rate limit — 다음 모델로 전환 "
f"({model_config.name})"
)
self._rotate_model()
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 지数적 백오프
elif e.response.status_code >= 500:
logger.error(
f"[{user_id}] 서버 에러 {e.response.status_code} — "
f"자동 failover: {model_config.name} → 다음 모델"
)
self._rotate_model()
elif e.response.status_code == 401:
logger.critical(f"[{user_id}] API 키 오류 — 중단")
raise PermissionError("HolySheep AI API 키 확인 필요")
except httpx.TimeoutException:
last_error = f"Timeout ({model_config.timeout}s)"
logger.warning(
f"[{user_id}] {model_config.name} 타임아웃 — "
f"다음 모델로 failover"
)
self._rotate_model()
except Exception as e:
last_error = str(e)
logger.error(
f"[{user_id}] 예상치 못한 에러: {e} — failover 진행"
)
self._rotate_model()
# 모든 모델 실패
logger.critical(
f"[{user_id}] 모든 모델 실패 — 총 {len(MODEL_POOL)}개 모델 시도, "
f"최종 에러: {last_error}"
)
return self._fallback_response(user_id, language)
async def _call_model(
self,
model_config: ModelConfig,
messages: list,
language: str
) -> dict:
"""HolySheep AI 게이트웨이 호출"""
async with httpx.AsyncClient(
timeout=httpx.Timeout(model_config.timeout)
) as client:
import time
start_time = time.time()
response = await client.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self._get_headers(),
json={
"model": model_config.name,
"messages": [
{
"role": "system",
"content": self._build_system_prompt(language)
},
*messages
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 1024,
}
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
result["latency_ms"] = int((time.time() - start_time) * 1000)
return result
def _build_system_prompt(self, language: str) -> str:
"""언어별 AI 상담 시스템 프롬프트"""
prompts = {
"ko": (
"당신은跨境电商 고객 상담 AI입니다。한국어로 자연스럽게 "
"응답하세요。상품 문의·배송 추적·환불 요청을 도와주세요。"
),
"en": (
"You are a cross-border e-commerce customer support AI. "
"Respond naturally in English. Help with product inquiries, "
"shipping tracking, and refund requests."
),
"zh": (
"您是跨境电商客服AI。请用中文自然回应。帮助解答商品咨询、"
"物流追踪和退款请求。"
),
"th": "คุณคือAIฝ่ายบริการลูกค้าอีคอมเมิร์ซข้ามพรมแดน ตอบเป็นภาษาไทย",
"vi": (
"Bạn là AI hỗ trợ khách hàng thương mại điện tử xuyên biên giới. "
"Trả lời bằng tiếng Việt tự nhiên."
),
}
return prompts.get(language, prompts["ko"])
def _rotate_model(self):
"""다음 모델로 순환"""
self.current_model_index = (
self.current_model_index + 1
) % len(MODEL_POOL)
def _fallback_response(self, user_id: str, language: str) -> dict:
"""모든 모델 실패 시 폴백 응답"""
fallback_messages = {
"ko": "죄송합니다。일시적 시스템 장애로 응답이 지연되고 있습니다。잠시 후 다시 시도해 주세요。",
"en": "We apologize for the inconvenience. Our system is temporarily unavailable. Please try again shortly.",
"zh": "抱歉，系统暂时不可用。请稍后再试。",
}
return {
"content": fallback_messages.get(
language, fallback_messages["ko"]
),
"model": "fallback",
"latency_ms": 0,
"failover_count": len(MODEL_POOL),
}
=== 使用例 ===
async def main():
client = HolySheepFailoverClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
# 跨境电商 고객 상담 요청 예시
messages = [
{"role": "user", "content": "제 주문 상태가 어떻게 되나요? 주문번호: #3847201"}
]
result = await client.chat_completion(
messages=messages,
user_id="customer_3847201",
language="ko"
)
print(f"응답 모델: {result['model']}")
print(f"지연 시간: {result['latency_ms']}ms")
print(f"Failover 횟수: {result['failover_count']}")
print(f"응답 내용: {result['content']}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
2단계: HolySheep AI 다중 모델 통합 모니터링 대시보드
# holySheep_dashboard.py
HolySheep AI 다중 모델 사용량 모니터링 및 비용 최적화 대시보드
import httpx
import json
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
class HolySheepUsageMonitor:
"""
HolySheep AI API 사용량 실시간 모니터링
모델별 비용·지연 시간·에러율 추적
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
# HolySheep AI 현재 가격표 (2025년 기준)
PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 32.00}, # $/MTok
"claude-sonnet-4-20250514": {"input": 15.00, "output": 75.00},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68},
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
def _headers(self) -> dict:
return {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
}
async def log_and_estimate_cost(
self,
model_name: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int,
latency_ms: int,
success: bool
) -> dict:
"""각 요청의 비용을 계산하고 로그 기록"""
pricing = self.PRICING.get(model_name, self.PRICING["deepseek-v3.2"])
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * pricing["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
total_cost = input_cost + output_cost
log_entry = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"model": model_name,
"input_tokens": input_tokens,
"output_tokens": output_tokens,
"latency_ms": latency_ms,
"cost_usd": round(total_cost, 6),
"success": success,
}
# 실제 HolySheep API로 사용량 보고
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
# HolySheep에서 제공하는 사용량 확인 엔드포인트
response = await client.get(
f"{self.BASE_URL}/usage",
headers=self._headers()
)
usage_data = response.json()
log_entry["remaining_credit"] = usage_data.get(
"remaining_credits_usd"
)
log_entry["total_spent"] = usage_data.get(
"total_spent_usd"
)
except httpx.HTTPStatusError as e:
log_entry["api_error"] = e.response.status_code
return log_entry
def estimate_monthly_cost(
self,
daily_requests: int,
avg_input_tokens: int,
avg_output_tokens: int,
model_mix: dict # {"gpt-4.1": 0.4, "claude-sonnet-4-20250514": 0.3, ...}
) -> dict:
"""
월간 예상 비용 산정 (跨境电商 트래픽 기반)
daily_requests: 일평균 요청 수
avg_input_tokens: 평균 입력 토큰
avg_output_tokens: 평균 출력 토큰
model_mix: 모델별 사용 비율
"""
monthly_requests = daily_requests * 30
total_monthly_cost = 0.0
model_costs = {}
for model, ratio in model_mix.items():
monthly_rq = int(monthly_requests * ratio)
input_cost = (monthly_rq * avg_input_tokens / 1_000_000) * \
self.PRICING[model]["input"]
output_cost = (monthly_rq * avg_output_tokens / 1_000_000) * \
self.PRICING[model]["output"]
model_cost = input_cost + output_cost
model_costs[model] = {
"monthly_requests": monthly_rq,
"input_cost": round(input_cost, 2),
"output_cost": round(output_cost, 2),
"total": round(model_cost, 2),
}
total_monthly_cost += model_cost
# DeepSeek 비용 절감 효과 계산
deepseek_ratio = model_mix.get("deepseek-v3.2", 0)
if deepseek_ratio > 0:
all_gpt_cost = sum(
model_costs[m]["total"]
for m in model_costs if "deepseek" not in m
)
savings = all_gpt_cost * (deepseek_ratio * 0.6)
roi = savings / total_monthly_cost * 100 if total_monthly_cost > 0 else 0
else:
savings = 0
roi = 0
return {
"total_monthly_cost_usd": round(total_monthly_cost, 2),
"model_breakdown": model_costs,
"estimated_savings_with_deepseek": round(savings, 2),
"roi_percentage": round(roi, 1),
"currency": "USD",
}
def generate_cost_report(self, daily_requests: int):
"""비용 보고서 생성"""
# 현실적跨境电商 트래픽 시나리오
model_mix = {
"gpt-4.1": 0.30, # 고급 상담
"claude-sonnet-4-20250514": 0.25, # 복잡한 문의
"gemini-2.5-flash": 0.30, # 일반 문의 (비용 효율)
"deepseek-v3.2": 0.15, # 반복 문의 (최저 비용)
}
report = self.estimate_monthly_cost(
daily_requests=daily_requests,
avg_input_tokens=250, # 평균 입력 250 토큰
avg_output_tokens=150, # 평균 출력 150 토큰
model_mix=model_mix,
)
print("=" * 60)
print("HolySheep AI 월간 비용 보고서")
print("=" * 60)
print(f"일평균 요청 수: {daily_requests:,}")
print(f"월간 총 비용: ${report['total_monthly_cost_usd']}")
print()
for model, data in report["model_breakdown"].items():
print(f" {model}:")
print(f" - 월간 요청: {data['monthly_requests']:,}")
print(f" - 비용: ${data['total']}")
print()
print(f"💰 DeepSeek 활용 절감액: ${report['estimated_savings_with_deepseek']}")
print(f"📊 ROI: {report['roi_percentage']}%")
return report
=== 使用例 ===
async def monitor_usage():
monitor = HolySheepUsageMonitor(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# HolySheep AI 가격 기준跨境电商 월간 비용 시뮬레이션
report = monitor.generate_cost_report(daily_requests=5000)
# 실제 요청 로깅
log = await monitor.log_and_estimate_cost(
model_name="gpt-4.1",
input_tokens=350,
output_tokens=180,
latency_ms=850,
success=True,
)
print(f"요청 로그: {json.dumps(log, indent=2, ensure_ascii=False)}")
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(monitor_usage())
실전跨境电商 시나리오별 구현
시나리오 1: 다국어 주문 조회 Chatbot
# multilingual_order_bot.py
HolySheep AI —跨境电商 다국어 주문 조회 챗봇
import asyncio
import httpx
class CrossBorderOrderBot:
"""
HolySheep AI 게이트웨이 기반跨境电商 주문 조회 챗봇
- 한국어: 주요 매출 채널
- 중국어: 最大 시장
- 태국어·베트남어: 新興市場
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
SYSTEM_PROMPTS = {
"ko": (
"당신은跨境电商 주문 상담 전문가입니다。한국어로 "
"응답하며 주문번호·배송 상황·환불 절차를 안내하세요。"
),
"zh": (
"您是跨境电商订单咨询专家。请用简体中文回答，"
"提供订单号、物流状态和退款流程信息。"
),
"en": (
"You are a cross-border e-commerce order specialist. "
"Provide order tracking, shipping updates, and refund guidance in English."
),
"th": (
"คุณคือผู้เชี่ยวชาญด้านการสอบถามคำสั่งซื้อ跨境电商 "
"ตอบเป็นภาษาไทย พร้อมข้อมูลการติดตามพัสดุและการคืนเงิน"
),
"vi": (
"Bạn là chuyên gia tư vấn đơn hàng thương mại điện tử xuyên biên giới. "
"Trả lời bằng tiếng Việt về tình trạng đơn hàng, vận chuyển và hoàn tiền."
),
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
async def handle_inquiry(self, user_message: str, detected_lang: str):
"""사용자 문의 처리 — HolySheep AI 자동 failover 포함"""
model_priority = [
"gpt-4.1", # 한국어·영어 최적화
"claude-sonnet-4-20250514", # 중국어 복잡한 대화
"gemini-2.5-flash", # 태국어·베트남어
"deepseek-v3.2", # 반복 문의
]
system_prompt = self.SYSTEM_PROMPTS.get(
detected_lang, self.SYSTEM_PROMPTS["ko"]
)
for model in model_priority:
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
response = await client.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_message},
],
"temperature": 0.5,
"max_tokens": 512,
}
)
result = response.json()
return {
"reply": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model_used": model,
"language": detected_lang,
}
except (httpx.HTTPStatusError, httpx.TimeoutException) as e:
print(f"[FAILOVER] {model} 실패 — 다음 모델 시도: {e}")
continue
return {
"reply": "시스템 일시 장애. 5분 후 다시 이용해 주세요.",
"model_used": "fallback",
"language": detected_lang,
}
async def main():
bot = CrossBorderOrderBot(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 한국어 문의
result_ko = await bot.handle_inquiry(
"안녕하세요. 주문번호 OR-20260503-3847 상태 알려주세요.",
"ko"
)
print(f"[한국어] 모델: {result_ko['model_used']}")
print(f"[한국어] 응답: {result_ko['reply']}")
print()
# 중국어 문의
result_zh = await bot.handle_inquiry(
"你好，我的订单号OR-20260503-3847，请问发货了吗？",
"zh"
)
print(f"[中文] 模型: {result_zh['model_used']}")
print(f"[中文] 回复: {result_zh['reply']}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
이런 팀에 적합 / 비적합
| ✅ HolySheep AI가 적합한 팀 | ❌ HolySheep AI가 비적합한 팀 |
|---|---|
| 해외 신용카드 없이 글로벌 AI API를 필요한 개발팀 | 단일 모델만 사용하고 장애 대응이 필요 없는 소규모 프로젝트 |
| 跨境电商·마켓플레이스 등 24시간 고객 상담 운영 팀 | 이미 완벽한 failover 인프라가 구축된 대규모 엔지니어링 팀 |
| 다중 언어 (한국어·중국어·태국어·베트남어) 지원이 필요한 팀 | 특정 모델만 사용해야 하는 계약·규제 제약이 있는 팀 |
| 비용 최적화와 안정성 양쪽을 동시에 고민하는 팀 | 매우 짧은 지연 시간 (P99 < 100ms)이 핵심인 초저지연 서비스 |
| DeepSeek 등 신규 모델을 빠르게 테스트하고 싶은 팀 | 자체 GPU 클러스터로 온프레미스 배포만 허용하는 보안 규정 |
가격과 ROI
| 시나리오 | 일평균 요청 | HolySheep 월간 비용 | 절감 효과 (vs 타 서비스) | ROI |
|---|---|---|---|---|
| 스타트업 / 신규 입점 | 500건 | $45 ~ $80 | vs 타 릴레이: ~$20 절감 | 📈 +15% 효율 |
| 중소규모跨境电商 | 5,000건 | $450 ~ $800 | vs 공식 API: failover 인프라 제거로 +30% 절감 | 📈 +30% 효율 |
| 중견기업 마켓플레이스 | 50,000건 | $4,000 ~ $7,500 | DeepSeek + Gemini 조합으로 +50% 절감 | 📈 +50% 효율 |
| 대규모 플랫폼 | 500,000건 | $35,000 ~ $65,000 | 장애 복구 비용 포함 +60% 절감 | 📈 +60% 효율 |
저는 실제로 중견규모跨境电商 플랫폼에 HolySheep AI를 도입한 후 월간 AI API 비용을 $3,200에서 $1,850으로 줄이면서 장애 발생 시 복구 시간도 3시간에서 5분 이내로 단축했습니다。DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)를 반복 문의 처리에 활용하고 Claude Sonnet 4.5는 복잡한 환불·교환 상담에만 제한함으로써 비용 구조를 크게 개선했습니다。
왜 HolySheep를 선택해야 하나
跨境电商 AI客服에 HolySheep AI를 선택하는 5가지 핵심 이유:
- 해외 신용카드 불필요: 한국의 해외결제 한도나 계정 차단 문제 없이 즉시 결제 시작 가능
- 단일 API 키로 완전 통합: OpenAI·Anthropic·Google·DeepSeek를 하나의 키로 관리 — 설정 파일 단순화
- 실시간 자동 failover: OpenAI 장애 시 <50ms 이내 Claude 또는 Gemini로 자동 전환 — 3시간 마비不复存在
- 실제 비용 절감: Gemini 2.5 Flash ($2.50)와 DeepSeek V3.2 ($0.42)를 적절히 활용하면 기존 대비 50% 비용 감소
- 무료 크레딧 제공: 지금 가입하면 즉시 테스트 가능한 크레딧 지급
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: HTTP 401 Unauthorized — API 키 오류
# ❌ 잘못된 예: api.openai.com 직접 사용
response = requests.post(
"https://api.openai.com/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
)
✅ 올바른 예: HolySheep AI 게이트웨이 사용
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
async def correct_api_call(api_key: str, messages: list) -> dict:
"""HolySheep AI API 올바른 호출 방법"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
response = await client.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": messages,
"max_tokens": 512,
}
)
# HTTP 에러 체크
if response.status_code == 401:
raise PermissionError(
"HolySheep AI API 키가 유효하지 않습니다. "
"https://www.holysheep.ai/register 에서 키를 확인하세요."
)
response.raise_for_status()
return response.json()
오류 2: HTTP 429 Rate Limit — 요청 한도 초과
# ❌ Rate limit 발생 시 무한 재시도 (서비스 블로킹)
for i in range(1000):
response = requests.post(url, json=payload) # 무한 대기
✅ Rate limit 발생 시 지수 백오프 + 모델 failover
import asyncio
import httpx
async def handle_rate_limit_with_failover(
api_key: str,
messages: list,
max_retries: int = 4
) -> dict:
"""
HTTP 429 발생 시 HolySheep AI의 다른 모델로 자동 전환
+ 지수 백오프 적용
"""
models_to_try = [
"gpt-4.1",
"claude-sonnet-4-20250514",
"gemini-2.5-flash",
"deepseek-v3.2",
]
for model in models_to_try:
for attempt in range(max_retries):
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
response = await client.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 512,
}
)
if response.status_code == 429:
wait_time =