암호화폐 퀀트 트레이딩에서 성공적인 전략 개발의 핵심은 정확한 시장 데이터와 강력한 AI 분석 엔진의 조합입니다. 본 튜토리얼에서는 OKX Perpetual Futures의 Tick 데이터를 Tardis API로 수집하고, HolySheep AI를 활용하여 실시간 분석과 백테스팅 파이프라인을 구축하는 방법을 상세히 다룹니다.

핵심 결론

본 가이드의 핵심 포인트를 요약하면:

Tardis API란?

Tardis는 암호화폐 거래소별 원시 마켓 데이터를 제공하는 전문 API 서비스입니다. OKX, Binance, Bybit 등 주요 거래소의 Level 2 오더북, Tick 데이터, 선물-fundingrate 등을 실시간으로 제공합니다.

HolySheep AI와 경쟁 서비스 비교

서비스 주요 기능 가격 지연 시간 결제 방식 적합한 팀
HolySheep AI 다중 AI 모델 통합, GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek GPT-4.1 $8/MTok, Claude Sonnet 4.5 $15/MTok, Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok ~150ms (API 응답) 해외 신용카드 불필요, 로컬 결제 지원 AI 기반 분석이 필요한 퀀트 팀, 데이터 사이언스팀
Tardis API 암호화폐 원시 마켓 데이터, 오더북, Tick $99/월 ~ (데이터량별) ~50ms (실시간) 신용카드,crypto 하이프리퀀시 트레이딩, 마켓 데이터 전문팀
Quandl 금융 데이터Aggregated $50/월 ~ ~1초 신용카드 전통 금융 분석가, 학술 연구팀
CryptoCompare 암호화폐 Aggregated 데이터 무료 ~ $150/월 ~500ms 신용카드,PayPal 중소규모 암호화폐 앱 개발자
CoinMetrics 온체인 + 시장 데이터 $500/월 ~ ~200ms 신용카드,Wire 기관 투자자, 대형 헤지펀드

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ HolySheep AI가 적합한 팀

❌ HolySheep AI가 비적합한 팀

가격과 ROI

HolySheep AI의 가격 구조를 분석하면:

실전 ROI 계산: 10만 건의 백테스팅 시뮬레이션을 DeepSeek V3.2로 처리하면 약 $0.042로 완료됩니다. 이는 Claude Sonnet 4.5 대비 97% 비용 절감 효과를 제공합니다.

Tardis API + HolySheep AI 통합 아키텍처


"""
OKX Perpetual Futures Tick 데이터 수집 및 AI 분석 파이프라인
HolySheep AI Gateway 활용 버전
"""

import requests
import json
from datetime import datetime
import time


==========================================


1단계: Tardis API로 OKX Tick 데이터 수집


==========================================


class OKXTickCollector:
    def __init__(self, tardis_api_key: str):
        self.api_key = tardis_api_key
        self.base_url = "https://api.tardis.dev/v1"
        self.exchange = "okx"
        self.symbols = [
            "BTC-USDT-SWAP",
            "ETH-USDT-SWAP",
            "SOL-USDT-SWAP"
        ]
    
    def get_realtime_ticks(self, symbol: str, limit: int = 100):
        """
        OKX Perpetual Futures 실시간 Tick 데이터 조회
        Tardis API: https://tardis.dev/
        """
        endpoint = f"{self.base_url}/realtime"
        
        params = {
            "exchange": self.exchange,
            "symbols": symbol,
            "channels": ["trades"],
            "limit": limit
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
        }
        
        try:
            response = requests.get(
                endpoint,
                params=params,
                headers=headers,
                timeout=10
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"Tardis API 오류: {e}")
            return None
    
    def collect_historical_ticks(
        self, 
        symbol: str, 
        start_date: str, 
        end_date: str
    ):
        """
       .historical 데이터 수집 (백테스팅용)
        날짜 형식: YYYY-MM-DD
        """
        endpoint = f"{self.base_url}/historical"
        
        params = {
            "exchange": self.exchange,
            "symbol": symbol,
            "date": start_date,
            "channels": ["trades"]
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
        }
        
        print(f"[수집중] {symbol} | {start_date} ~ {end_date}")
        
        all_ticks = []
        current_date = start_date
        
        while current_date <= end_date:
            try:
                response = requests.get(
                    endpoint,
                    params={**params, "date": current_date},
                    headers=headers,
                    timeout=30
                )
                
                if response.status_code == 200:
                    data = response.json()
                    all_ticks.extend(data.get("trades", []))
                    print(f"  ✓ {current_date}: {len(data.get('trades', []))}건 수집")
                else:
                    print(f"  ✗ {current_date}: 데이터 없음 ({response.status_code})")
                
                # API Rate Limit 방지
                time.sleep(0.5)
                
                # 다음 날짜로 이동
                current_date = self._next_date(current_date)
                
            except Exception as e:
                print(f"  ✗ {current_date}: 오류 - {e}")
                time.sleep(5)
        
        return all_ticks
    
    def _next_date(self, date_str: str) -> str:
        """날짜 +1일"""
        from datetime import datetime, timedelta
        date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
        return (date + timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")


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2단계: HolySheep AI Gateway로 AI 분석


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class HolySheepAIClient:
    """
    HolySheep AI Gateway를 통한 AI 모델 호출
    Docs: https://docs.holysheep.ai
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        # ⚠️ 반드시 HolySheep AI Gateway 사용
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def analyze_market_pattern(
        self, 
        tick_data: list, 
        model: str = "deepseek/deepseek-chat-v3"
    ) -> dict:
        """
        수집된 Tick 데이터를 AI로 분석하여 패턴 감지
        
        Args:
            tick_data: Tardis에서 수집한 Tick 데이터 리스트
            model: 사용할 AI 모델 (deepseek, gpt-4.1, claude 등)
        
        Returns:
            dict: AI 분석 결과
        """
        # Tick 데이터 요약
        prices = [float(t.get("price", 0)) for t in tick_data]
        volumes = [float(t.get("size", 0)) for t in tick_data]
        
        summary = {
            "data_points": len(tick_data),
            "price_range": {
                "min": min(prices) if prices else 0,
                "max": max(prices) if prices else 0,
                "current": prices[-1] if prices else 0
            },
            "total_volume": sum(volumes),
            "avg_volume": sum(volumes) / len(volumes) if volumes else 0,
            "volatility": self._calculate_volatility(prices)
        }
        
        # HolySheep AI로 분석 프롬프트 구성
        prompt = self._build_analysis_prompt(summary)
        
        # 모델별 endpoint 설정
        if "deepseek" in model.lower():
            endpoint = "/chat/completions"
            payload = {
                "model": model,
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 퀀트 트레이더입니다."},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                "temperature": 0.3,
                "max_tokens": 500
            }
        elif "gpt" in model.lower():
            endpoint = "/chat/completions"
            payload = {
                "model": model,
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 퀀트 트레이더입니다."},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                "temperature": 0.3,
                "max_tokens": 500
            }
        else:
            raise ValueError(f"지원하지 않는 모델: {model}")
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        try:
            response = requests.post(
                f"{self.base_url}{endpoint}",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30
            )
            response.raise_for_status()
            result = response.json()
            
            return {
                "summary": summary,
                "ai_analysis": result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", ""),
                "model_used": model,
                "tokens_used": result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0),
                "cost_usd": self._calculate_cost(model, result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0))
            }
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"HolySheep AI API 오류: {e}")
            return {"error": str(e)}
    
    def _build_analysis_prompt(self, summary: dict) -> str:
        """AI 분석용 프롬프트 구성"""
        return f"""
다음은 OKX Perpetual Futures 마켓 데이터 요약입니다:

- 데이터 포인트: {summary['data_points']}건
- 현재가: ${summary['price_range']['current']:,.2f}
- 최고가: ${summary['price_range']['max']:,.2f}
- 최저가: ${summary['price_range']['min']:,.2f}
- 총 거래량: {summary['total_volume']:,.2f}
- 평균 거래량: {summary['avg_volume']:,.2f}
- 변동성 지수: {summary['volatility']:.4f}

위 데이터를 기반으로:
1. 현재 시장 상태 진단 (롱/숏 압력, 거래량 패턴)
2. 단기 추세 방향 예측
3. 리스크 수준 평가
4. 거래 시그널 제안 (Buy/Sell/Hold 및置信区间)

한국어로 분석해 주세요.
"""
    
    def _calculate_volatility(self, prices: list) -> float:
        """단순 변동성 계산 (표준편차 기반)"""
        if len(prices) < 2:
            return 0.0
        
        mean = sum(prices) / len(prices)
        variance = sum((p - mean) ** 2 for p in prices) / len(prices)
        return variance ** 0.5 / mean if mean > 0 else 0.0
    
    def _calculate_cost(self, model: str, tokens: int) -> float:
        """토큰 사용량 기반 비용 계산 (USD)"""
        # HolySheep AI 공식 가격표
        price_per_mtok = {
            "deepseek/deepseek-chat-v3": 0.42,
            "gpt-4.1": 8.0,
            "gpt-4.1-mini": 2.0,
            "claude-sonnet-4-20250514": 15.0,
            "gemini-2.5-flash": 2.50
        }
        
        rate = price_per_mtok.get(model, 1.0)
        return (tokens / 1_000_000) * rate


==========================================


3단계: 백테스팅 시그널 생성 파이프라인


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class BacktestPipeline:
    """
    Tardis 데이터 + HolySheep AI 기반 백테스팅 파이프라인
    """
    
    def __init__(self, tardis_key: str, holysheep_key: str):
        self.collector = OKXTickCollector(tardis_key)
        self.ai_client = HolySheepAIClient(holysheep_key)
    
    def run_backtest(
        self, 
        symbol: str, 
        start_date: str, 
        end_date: str,
        model: str = "deepseek/deepseek-chat-v3"
    ) -> dict:
        """
        백테스팅 전체 파이프라인 실행
        
        1. Tardis API에서 historical 데이터 수집
        2. HolySheep AI로 시장 패턴 분석
        3. 거래 시그널 생성
        """
        print(f"\n{'='*60}")
        print(f"  백테스팅 시작: {symbol}")
        print(f"  기간: {start_date} ~ {end_date}")
        print(f"  AI 모델: {model}")
        print(f"{'='*60}\n")
        
        # Step 1: 데이터 수집
        start_time = time.time()
        tick_data = self.collector.collect_historical_ticks(
            symbol, start_date, end_date
        )
        collection_time = time.time() - start_time
        
        if not tick_data:
            return {"error": "데이터 수집 실패"}
        
        print(f"\n✓ 총 {len(tick_data)}건 수집 ({collection_time:.1f}초)")
        
        # Step 2: AI 분석 (배치 처리)
        start_time = time.time()
        analysis_result = self.ai_client.analyze_market_pattern(
            tick_data, model=model
        )
        analysis_time = time.time() - start_time
        
        if "error" in analysis_result:
            return {"error": f"AI 분석 실패: {analysis_result['error']}"}
        
        print(f"\n✓ AI 분석 완료 ({analysis_time:.1f}초)")
        print(f"  사용 토큰: {analysis_result['tokens_used']:,}")
        print(f"  예상 비용: ${analysis_result['cost_usd']:.6f}")
        
        # 결과 취합
        return {
            "symbol": symbol,
            "period": f"{start_date} ~ {end_date}",
            "data_points": len(tick_data),
            "analysis": analysis_result,
            "metadata": {
                "collection_time_sec": collection_time,
                "analysis_time_sec": analysis_time,
                "model": model
            }
        }


==========================================


사용 예제


==========================================


if __name__ == "__main__":
    # API Keys 설정
    TARDIS_API_KEY = "your_tardis_api_key_here"
    HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # HolySheep AI 키
    
    # HolySheep AI 가입: https://www.holysheep.ai/register
    
    # 파이프라인 초기화
    pipeline = BacktestPipeline(TARDIS_API_KEY, HOLYSHEEP_API_KEY)
    
    # 백테스트 실행
    result = pipeline.run_backtest(
        symbol="BTC-USDT-SWAP",
        start_date="2025-01-01",
        end_date="2025-01-07",
        model="deepseek/deepseek-chat-v3"  # 비용 효율적인 모델
    )
    
    print("\n" + "="*60)
    print("  백테스팅 결과")
    print("="*60)
    print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))


"""
HolySheep AI 다중 모델 비교 분석기
OKX 마켓 데이터에 대한 각 모델의 분석 결과 비교
"""

import requests
import json
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

class MultiModelAnalyzer:
    """
    HolySheep AI Gateway를 활용하여 
    여러 AI 모델의 마켓 분석 결과를 비교
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.models = {
            "deepseek_v3": "deepseek/deepseek-chat-v3",
            "gpt_41": "gpt-4.1",
            "gpt_41_mini": "gpt-4.1-mini",
            "gemini_flash": "gemini-2.5-flash",
            "claude_sonnet": "claude-sonnet-4-20250514"
        }
        
        # HolySheep AI 가격표 (USD per million tokens)
        self.pricing = {
            "deepseek/deepseek-chat-v3": 0.42,
            "gpt-4.1": 8.00,
            "gpt-4.1-mini": 2.00,
            "gemini-2.5-flash": 2.50,
            "claude-sonnet-4-20250514": 15.00
        }
    
    def _call_model(self, model: str, prompt: str) -> dict:
        """개별 모델 API 호출"""
        endpoint = "/chat/completions"
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [
                {
                    "role": "system", 
                    "content": "너는 전문 암호화폐 퀀트 트레이딩 어시스턴트야. 마켓 데이터를 분석하고 한국어로 명확하게 답변해줘."
                },
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 300
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        try:
            response = requests.post(
                f"{self.base_url}{endpoint}",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30
            )
            response.raise_for_status()
            result = response.json()
            
            usage = result.get("usage", {})
            tokens = usage.get("total_tokens", 0)
            cost = (tokens / 1_000_000) * self.pricing.get(model, 1.0)
            
            return {
                "model": model,
                "response": result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", ""),
                "tokens": tokens,
                "cost_usd": cost,
                "latency_ms": result.get("latency_ms", 0),
                "success": True
            }
        except Exception as e:
            return {
                "model": model,
                "error": str(e),
                "success": False
            }
    
    def compare_models(self, market_data: dict, query: str) -> dict:
        """
        여러 모델로 동시에 분석 요청 및 결과 비교
        
        Args:
            market_data: 마켓 데이터 딕셔너리
            query: 분석 질문
        
        Returns:
            dict: 각 모델별 분석 결과 및 비교
        """
        # 분석 프롬프트 구성
        prompt = f"""
마켓 데이터:
{json.dumps(market_data, indent=2, ensure_ascii=False)}

질문: {query}

위 마켓 데이터를 기반으로 위 질문에 답변해주세요.
"""
        
        results = {}
        start_time = __import__('time').time()
        
        # 병렬 처리로 모든 모델 동시 호출
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
            futures = {
                executor.submit(self._call_model, model_id, prompt): model_id
                for model_id, model_name in self.models.items()
            }
            
            for future in as_completed(futures):
                model_id = futures[future]
                try:
                    results[model_id] = future.result()
                except Exception as e:
                    results[model_id] = {"error": str(e), "success": False}
        
        total_time = __import__('time').time() - start_time
        
        # 결과 취합
        successful = {k: v for k, v in results.items() if v.get("success")}
        total_cost = sum(v.get("cost_usd", 0) for v in successful.values())
        avg_tokens = sum(v.get("tokens", 0) for v in successful.values()) / len(successful) if successful else 0
        
        return {
            "query": query,
            "total_execution_time_sec": round(total_time, 2),
            "models_tested": len(self.models),
            "successful_models": len(successful),
            "total_cost_usd": round(total_cost, 6),
            "avg_tokens_per_model": round(avg_tokens),
            "results": results,
            "recommendation": self._generate_recommendation(successful)
        }
    
    def _generate_recommendation(self, results: dict) -> dict:
        """결과 기반 모델 추천"""
        if not results:
            return {"best_model": None, "reason": "모든 모델 실패"}
        
        # 비용 대비 품질 스코어 계산
        scored = []
        for model_id, result in results.items():
            cost = result.get("cost_usd", 0)
            tokens = result.get("tokens", 1)
            response_length = len(result.get("response", ""))
            
            # 단순화된 품질 스코어 (응답 길이 / 비용)
            quality_score = (response_length / max(cost, 0.0001)) if cost > 0 else 0
            
            scored.append({
                "model_id": model_id,
                "cost_usd": cost,
                "quality_score": quality_score,
                "response_preview": result.get("response", "")[:100]
            })
        
        # 비용 효율성 기준 정렬
        scored.sort(key=lambda x: x["quality_score"], reverse=True)
        best = scored[0]
        
        return {
            "best_model_for_cost_efficiency": best["model_id"],
            "best_cost_usd": best["cost_usd"],
            "alternative_models": [
                {"model": s["model_id"], "cost": s["cost_usd"]}
                for s in scored[1:3]
            ]
        }

def main():
    # HolySheep AI API 키
    HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    
    # 분석기 초기화
    analyzer = MultiModelAnalyzer(HOLYSHEEP_API_KEY)
    
    # 샘플 마켓 데이터
    sample_data = {
        "symbol": "BTC-USDT-SWAP",
        "current_price": 67542.50,
        "price_24h_change": 2.34,
        "volume_24h": 1250000000,
        "open_interest": 8500000000,
        "funding_rate": 0.0001,
        "recent_ticks": [
            {"timestamp": 1735689600000, "price": 67450.00, "size": 1.25},
            {"timestamp": 1735689601000, "price": 67480.50, "size": 0.85},
            {"timestamp": 1735689602000, "price": 67500.00, "size": 2.10},
            {"timestamp": 1735689603000, "price": 67520.00, "size": 1.50},
            {"timestamp": 1735689604000, "price": 67542.50, "size": 3.20}
        ]
    }
    
    # 분석 질문
    query = """
    1. 현재 BTC/USDT 선물 시장状况을 분석해주세요.
    2. 숏/롱 포지션 압박도를 평가해주세요.
    3. 향후 1시간 내 추세 방향을 예측해주세요.
    4. 리스크 수준과 적절한 손절 기준을 제안해주세요.
    """
    
    print("="*70)
    print("  HolySheep AI 다중 모델 비교 분석")
    print("  BTC/USDT Perpetual Futures 마켓 분석")
    print("="*70)
    print()
    
    # 분석 실행
    comparison = analyzer.compare_models(sample_data, query)
    
    # 결과 출력
    print(f"\n📊 분석 완료!")
    print(f"   총 실행 시간: {comparison['total_execution_time_sec']}초")
    print(f"   테스트 모델 수: {comparison['models_tested']}")
    print(f"   성공 모델 수: {comparison['successful_models']}")
    print(f"   총 비용: ${comparison['total_cost_usd']:.6f}")
    print(f"   평균 토큰: {comparison['avg_tokens_per_model']:,}")
    
    print(f"\n🏆 비용 효율성 추천:")
    rec = comparison['recommendation']
    print(f"   최적 모델: {rec['best_model_for_cost_efficiency']}")
    print(f"   비용: ${rec['best_cost_usd']:.6f}")
    
    print(f"\n{'='*70}")
    print("  각 모델별 분석 결과")
    print(f"{'='*70}\n")
    
    for model_id, result in comparison['results'].items():
        if result.get("success"):
            print(f"[{model_id.upper()}]")
            print(f"  💰 비용: ${result['cost_usd']:.6f}")
            print(f"  📝 응답 미리보기:")
            print(f"  {result['response'][:200]}...")
            print()
        else:
            print(f"[{model_id.upper()}] ❌ 오류: {result.get('error')}")
            print()
    
    print("="*70)
    print("\n💡 HolySheep AI 활용 팁:")
    print("   • 일회성 분석: Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok) - 균형점")
    print("   • 대규모 백테스팅: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok) - 94% 절감")
    print("   • 복잡한 reasoning: Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok) - 최고 품질")
    print("\n👉 https://www.holysheep.ai/register 에서 무료 크레딧 받기")

if __name__ == "__main__":
    main()

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: HolySheep AI API "401 Unauthorized"



❌ 잘못된 예시 - openai.com 직접 호출

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.openai.com/v1"  # ❌ 이렇게 하면 안 됨
)


✅ 올바른 예시 - HolySheep AI Gateway 사용

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # ✅ HolySheep AI Gateway
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-chat-v3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)

원인: HolySheep API 키를 openai.com 또는 anthropic.com 직접 호출에 사용하면 인증 실패

해결: 반드시 https://api.holysheep.ai/v1을 base_url로 지정

오류 2: Tardis API "403 Rate Limit Exceeded"



❌ 잘못된 예시 - Rate Limit 미반영

def collect_data():
    while True:
        response = requests.get(url)  # 빠르게 연속 호출 → 403 오류
        process(response)


✅ 올바른 예시 - 지수 백오프 적용

import time
from requests.exceptions import HTTPError

def collect_data_with_retry(url, headers, max_retries=5):
    """
    Tardis API Rate Limit 처리
    지수 백오프(Exponential Backoff) 패턴 적용
    """
    base_delay = 1  # 기본 1초 대기
    
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, timeout=30)
            
            if response.status_code == 200:
                return response.json()
            elif response.status_code == 429:
                # Rate Limit 초과 - 지수 백오프
                delay = base_delay * (2 ** attempt)
                print(f"Rate Limit 도달. {delay}초 후 재시도... (시도 {attempt + 1}/{max_retries})")
                time.sleep(delay)
            else:
                response.raise_for_status()
                
        except HTTPError as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            delay = base_delay * (2 ** attempt)
            print(f"HTTP 오류: {e}. {delay}초 후 재시도...")
            time.sleep(delay)
    
    raise Exception(f"최대 재시도 횟수({max_retries}) 초과")

원인: Tardis API의 분당 요청 수 제한 초과

해결: 지수 백오프 패턴 적용, 요청 간 1초 이상 간격 유지

오류 3: "Model not found" 또는 "Invalid model name"



❌ 잘못된 예시 - 모델명 오타 또는 미지원 모델

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",  # ❌ 정확한 모델명 아님
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)


✅ 올바른 예시 - HolySheep AI 지원 모델 목록 확인

SUPPORTED_MODELS = {
    # DeepSeek 시리즈
    "deepseek/deepseek-chat-v3": {"alias": "DeepSeek V3.2", "price_per_mtok": 0.42},
    "deepseek/deepseek-coder-v2": {"alias": "DeepSeek Coder V2", "price_per_mtok": 0.42},
    
    # OpenAI 시리즈
    "gpt-4.1": {"alias": "GPT-4.1", "price_per_mtok": 8.0},
    "gpt-4.1-mini": {"alias": "GPT-4.1 Mini", "price_per_mtok": 2.0},
    "gpt-4o": {"alias": "GPT-4o", "price_per_mtok": 5.0},
    
    # Anthropic 시리즈
    "claude-sonnet-4-20250514": {"alias": "Claude Sonnet 4.5", "price_per_mtok": 15.0},
    "claude-3-5-sonnet-20241022": {"alias": "Claude 3.5 Sonnet", "price_per_mtok": 10.0},
    
    # Google 시리즈
    "gemini-2.5-flash": {"alias": "Gemini 2.5 Flash", "price_per_mtok": 2.50},
    "gemini-2.0-flash-exp": {"alias": "Gemini 2.0 Flash", "price_per_mtok": 1.50}
}

def get_valid_model(model_input: str) -> str:
    """
    입력된 모델명을 HolySheep AI에서 지원하는 정확한 모델명으로 변환
    """
    model_input_lower = model_input.lower()
    
    # 정확한 모델명 매칭
    if model_input_lower in [m.lower() for m in SUPPORTED_MODELS.keys()]:
        for model in SUPPORTED_MODELS.keys():
            if model.lower() == model_input_lower:
                return model
    
    # 별칭 매칭
    for model, info in SUPPORTED_MODELS.items():
        if model_input_lower == info["alias"].lower():
            return model
    
    # 지원 모델 목록 반환
    raise ValueError(
        f"지원

관련 리소스
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