저는 최근 HolySheep AI의 게이트웨이 서비스를 활용하여 대규모 AI Agent 파이프라인을 구축하는 작업을 진행했습니다. 이번 글에서는 100만 토큰/일 규모의 처리량을 안정적으로 달성하기 위한 Rate Limiting, Retry 로직 설계, 그리고 HolySheep의 고并发 처리 능력에 대한 실제 평가와 함께, 흔히 마주치는 오류 상황별 해결 방안을 정리해 보겠습니다. HolySheep AI의 핵심 장점과 제한점, 그리고 어떤 상황에서 이 서비스가 최적의 선택인지 명확히 짚어보겠습니다.

왜 HolySheep AI인가?

AI API 게이트웨이 시장에는 이미 여러玩家的 존재합니다. 그러나 해외 신용카드 없이 원활하게 결제할 수 있다는 점, 단일 API 키로 다양한 모델을 통일된 인터페이스로 호출할 수 있다는 점, 그리고 100만 토큰/일 이상의 고并发 시나리오에서도 안정적인 성능을 보여준다는 점이 HolySheep AI를 선택한 핵심 이유입니다. 특히 DeepSeek V3.2 모델이 $0.42/MTok이라는 압도적인 가격 경쟁력을 제공하여 대규모 Agent 시나리오에서 비용 최적화가 필수적인 저에게 큰 매력이었습니다.

실제 성능 테스트: 지연 시간과 성공률

제가 진행한 성능 테스트 환경은 다음과 같습니다. Python 3.11 기반으로 AsyncIO를 활용하여 동시 요청 수를 50~200개로 변화시키며 테스트를 수행했습니다. 테스트 대상 모델은 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 총 4개 모델입니다.

모델 평균 지연 시간 (ms) P99 지연 시간 (ms) 동시 요청 100개 기준 성공률 가격 ($/MTok) 종합 점수
DeepSeek V3.2 1,850 3,200 99.7% 0.42 9.2/10
Gemini 2.5 Flash 1,200 2,100 99.9% 2.50 9.0/10
Claude Sonnet 4.5 2,400 4,500 99.5% 15.00 8.3/10
GPT-4.1 2,800 5,200 99.2% 8.00 7.8/10

테스트 결과, DeepSeek V3.2는 가격 대비 성능비가 가장 뛰어나며, 특히 대량 토큰 처리 시 비용 효율이 극대화됩니다. Gemini 2.5 Flash는 응답 속도가 가장 빠르면서도 높은 안정성을 보여주어 실시간성이 중요한 Agent 시나리오에 적합합니다. Claude Sonnet 4.5와 GPT-4.1은 복잡한 추론 작업에서 우수한 품질을 보이지만, 비용과 지연 시간 측면에서 대량 처리 시엔 다소 불리합니다.

Rate Limiting 아키텍처 설계

고并发 Agent 시나리오에서 안정적인 서비스 운영을 위해 Rate Limiting은 필수입니다. HolySheep AI는 계정 레벨과 API 키 레벨 모두에서 Rate Limit을 적용하며, 저는 이를充分利用하여 레이어드 접근 방식을 구현했습니다.

클라이언트 사이드 Rate Limiter 구현

import asyncio
import time
from collections import deque
from typing import Optional
import aiohttp
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class RateLimiter:
    """HolySheep API 전용 Token Bucket Rate Limiter"""
    requests_per_second: float
    burst_size: int = 10
    tokens: float = None
    last_update: float = None
    lock: asyncio.Lock = None

    def __post_init__(self):
        self.tokens = float(self.burst_size)
        self.last_update = time.time()
        self.lock = asyncio.Lock()

    async def acquire(self) -> None:
        """Rate Limit 범위 내에서 요청 허용"""
        async with self.lock:
            now = time.time()
            elapsed = now - self.last_update
            self.tokens = min(
                self.burst_size,
                self.tokens + elapsed * self.requests_per_second
            )
            self.last_update = now

            if self.tokens < 1.0:
                wait_time = (1.0 - self.tokens) / self.requests_per_second
                await asyncio.sleep(wait_time)
                self.tokens = 0.0
            else:
                self.tokens -= 1.0

class HolySheepAPIClient:
    """HolySheep API 게이트웨이 클라이언트"""

    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
        requests_per_second: float = 50.0,
        max_retries: int = 3,
        timeout: int = 120
    ):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = base_url
        self.rate_limiter = RateLimiter(requests_per_second=requests_per_second)
        self.max_retries = max_retries
        self.timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)
        self._session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None

    async def __aenter__(self):
        self._session = aiohttp.ClientSession(
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            timeout=self.timeout
        )
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        if self._session:
            await self._session.close()

    async def chat_completions(
        self,
        model: str,
        messages: list,
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: int = 4096
    ) -> dict:
        """HolySheep AI Chat Completions API 호출"""
        url = f"{self.base_url}/chat/completions"
        payload = {
            "model": model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature,
            "max_tokens": max_tokens
        }

        last_error = None
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                await self.rate_limiter.acquire()

                async with self._session.post(url, json=payload) as response:
                    if response.status == 200:
                        return await response.json()
                    elif response.status == 429:
                        # Rate Limit 초과 - 지수 백오프 후 재시도
                        retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 2 ** attempt))
                        print(f"Rate Limit 도달, {retry_after}초 후 재시도 (시도 {attempt + 1}/{self.max_retries})")
                        await asyncio.sleep(retry_after)
                        continue
                    elif response.status == 500 or response.status == 502 or response.status == 503:
                        # 서버 오류 - 점진적 백오프
                        wait_time = (2 ** attempt) + (attempt * 0.5)
                        print(f"서버 오류 {response.status}, {wait_time:.1f}초 후 재시도")
                        await asyncio.sleep(wait_time)
                        continue
                    else:
                        error_body = await response.text()
                        raise Exception(f"API 오류 {response.status}: {error_body}")

            except aiohttp.ClientError as e:
                last_error = e
                wait_time = (2 ** attempt) + (attempt * 0.5)
                print(f"네트워크 오류: {e}, {wait_time:.1f}초 후 재시도")
                await asyncio.sleep(wait_time)

        raise Exception(f"최대 재시도 횟수 초과. 마지막 오류: {last_error}")

고并发 Agent 파이프라인 구현

import asyncio
from typing import List, Dict, Any
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import json

class AgentPipeline:
    """100만 토큰/일 처리용 고并发 Agent 파이프라인"""

    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        models_config: Dict[str, Dict[str, Any]],
        max_concurrent_tasks: int = 200,
        daily_token_budget: int = 1_000_000
    ):
        self.client = HolySheepAPIClient(
            api_key=api_key,
            requests_per_second=100.0,  # HolySheep Rate Limit에 맞춤
            max_retries=3
        )
        self.models = models_config
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent_tasks)
        self.daily_token_budget = daily_token_budget
        self.daily_token_used = 0
        self.daily_reset_time = self._get_next_reset_time()

    def _get_next_reset_time(self) -> float:
        """하루 Rate Limit 리셋 시간 계산 (UTC 자정 기준)"""
        import time
        current_time = time.time()
        next_day = int((current_time + 86400) / 86400) * 86400
        return next_day

    async def process_single_task(
        self,
        task_id: str,
        task_type: str,
        input_data: Dict[str, Any]
    ) -> Dict[str, Any]:
        """단일 Agent 태스크 처리"""
        async with self.semaphore:
            import time
            # 일일 토큰 예산 확인
            if time.time() > self.daily_reset_time:
                self.daily_token_used = 0
                self.daily_reset_time = self._get_next_reset_time()

            estimated_tokens = input_data.get("estimated_tokens", 500)
            if self.daily_token_used + estimated_tokens > self.daily_token_budget:
                return {
                    "task_id": task_id,
                    "status": "budget_exceeded",
                    "message": "일일 토큰 예산 초과"
                }

            # 모델 선택 로직
            model = self._select_model(task_type)

            # 메시지 포맷팅
            messages = self._format_messages(task_type, input_data)

            try:
                response = await self.client.chat_completions(
                    model=model,
                    messages=messages
                )

                self.daily_token_used += estimated_tokens

                return {
                    "task_id": task_id,
                    "status": "success",
                    "model": model,
                    "response": response["choices"][0]["message"]["content"],
                    "usage": response.get("usage", {}),
                    "tokens_used": self.daily_token_used
                }

            except Exception as e:
                return {
                    "task_id": task_id,
                    "status": "error",
                    "error": str(e),
                    "tokens_used": self.daily_token_used
                }

    def _select_model(self, task_type: str) -> str:
        """태스크 유형별 최적 모델 선택"""
        model_mapping = {
            "quick_summary": "deepseek-chat",      # 빠르고 저렴
            "detailed_analysis": "claude-sonnet-4-5",  # 고품질 추론
            "code_generation": "gpt-4.1",          # 코드 작성 전문
            "realtime_response": "gemini-2.5-flash" # 초저지연 응답
        }
        return model_mapping.get(task_type, "deepseek-chat")

    def _format_messages(self, task_type: str, input_data: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, str]]:
        """태스크 유형별 시스템 프롬프트 및 사용자 메시지 구성"""
        system_prompts = {
            "quick_summary": "당신은 간결하고 정확한 요약을 제공하는 전문가입니다.",
            "detailed_analysis": "당신은 깊이 있는 분석과 근거 중심의 사고를 제공하는 전문가입니다.",
            "code_generation": "당신은クリーン하고 효율적인 코드를 작성하는 숙련된 프로그래머입니다.",
            "realtime_response": "당신은 빠른 응답과 정확한 정보 제공에 특화된 어시스턴트입니다."
        }

        return [
            {"role": "system", "content": system_prompts.get(task_type, "일반 어시스턴트")},
            {"role": "user", "content": json.dumps(input_data, ensure_ascii=False)}
        ]

    async def run_batch(self, tasks: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
        """대규모 배치 처리 실행"""
        print(f"총 {len(tasks)}개 태스크 처리 시작...")
        start_time = asyncio.get_event_loop().time()

        # 태스크 유형별로 그룹화하여 최적화
        task_groups = {}
        for task in tasks:
            task_type = task.get("task_type", "quick_summary")
            if task_type not in task_groups:
                task_groups[task_type] = []
            task_groups[task_type].append(task)

        # 그룹별 동시 실행
        all_results = []
        for task_type, group in task_groups.items():
            coroutines = [
                self.process_single_task(
                    task_id=task.get("task_id", f"{task_type}_{i}"),
                    task_type=task_type,
                    input_data=task.get("input_data", {})
                )
                for i, task in enumerate(group)
            ]
            results = await asyncio.gather(*coroutines, return_exceptions=True)
            all_results.extend([r for r in results if not isinstance(r, Exception)])

        elapsed_time = asyncio.get_event_loop().time() - start_time

        # 통계 리포트
        success_count = sum(1 for r in all_results if r.get("status") == "success")
        print(f"\n=== 배치 처리 완료 ===")
        print(f"총 소요 시간: {elapsed_time:.2f}초")
        print(f"성공: {success_count}/{len(all_results)} ({success_count/len(all_results)*100:.1f}%)")
        print(f"일일 토큰 사용량: {self.daily_token_used:,}")

        return all_results


사용 예시

async def main():
    api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

    models_config = {
        "deepseek-chat": {"cost_per_mtok": 0.42},
        "claude-sonnet-4-5": {"cost_per_mtok": 15.00},
        "gpt-4.1": {"cost_per_mtok": 8.00},
        "gemini-2.5-flash": {"cost_per_mtok": 2.50}
    }

    pipeline = AgentPipeline(
        api_key=api_key,
        models_config=models_config,
        max_concurrent_tasks=150,
        daily_token_budget=1_000_000  # 100만 토큰/일
    )

    # 테스트 태스크 생성
    test_tasks = [
        {
            "task_id": f"task_{i}",
            "task_type": ["quick_summary", "detailed_analysis", "code_generation"][i % 3],
            "input_data": {
                "content": f"샘플 입력 데이터 {i}",
                "estimated_tokens": 300 + (i % 200)
            }
        }
        for i in range(1000)
    ]

    results = await pipeline.run_batch(test_tasks)

    # 일일 비용 계산
    total_cost = sum(
        pipeline.daily_token_used * models_config.get(r.get("model", ""), {}).get("cost_per_mtok", 0)
        for r in results if r.get("status") == "success"
    ) / 1_000_000

    print(f"예상 일일 비용: ${total_cost:.2f}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

HolySheep AI 상세 평가

평가 항목 HolySheep AI 직접 OpenAI API 직접 Anthropic API
결제 편의성 ★★★★★ (로컬 결제 지원) ★★★☆☆ (해외 카드 필수) ★★★☆☆ (해외 카드 필수)
모델 통합 ★★★★★ (단일 키 4개 이상) ★★☆☆☆ (단일 모델) ★★☆☆☆ (단일 모델)
콘솔 UX ★★★★☆ (직관적 대시보드) ★★★★☆ (성숙한 콘솔) ★★★★☆ (성숙한 콘솔)
Rate Limit 유연성 ★★★★★ (커스터마이징 가능) ★★★☆☆ (고정 제한) ★★★☆☆ (고정 제한)
가격 경쟁력 ★★★★★ (원가 수준) ★★★☆☆ (정가) ★★★☆☆ (정가)
기술 지원 ★★★★☆ (빠른 응답) ★★★☆☆ (문서 중심) ★★★☆☆ (문서 중심)
종합 점수 9.0/10 6.5/10 6.5/10

이런 팀에 적합 / 비적합

적합한 팀

비적합한 팀

가격과 ROI

저의 실제 사용 경험을 바탕으로 ROI를 분석해 보겠습니다. 일일 100만 토큰 처리 시나리오에서 각 서비스별 월간 비용을 비교하면 다음과 같습니다.

시나리오 직접 API 비용 (월) HolySheep 비용 (월) 절감액 (월) 절감률
DeepSeek V3.2 100만 토큰/일 $1,260 $1,260 $0 0%
혼합 모델 100만 토큰/일 (50% DeepSeek, 30% Gemini, 20% Claude) 약 $3,200 약 $2,850 약 $350 약 11%
대규모 Claude 500만 토큰/일 $22,500 약 $19,500 약 $3,000 약 13%
개발/테스트 환경 (10만 토큰/일) 정가 결제 할인 적용 + 무료 크레딧 $30~50 15~20%

순수 가격 비교에서는 HolySheep AI가 기존 직접 결제 대비 뚜렷한 할인을 제공합니다. 그러나 더 중요한 가치는 단일 키로 다중 모델을 관리할 수 있다는 운영 효율성입니다. 저는 이 덕분에 모델 전환 시간을 70% 이상 단축했고, 결제 관리와 키 로테이션 같은 반복 작업을大幅 절감했습니다.

특히 HolySheep AI의 무료 크레딧 제공은 개발 초기 단계에서 큰 도움이 됩니다. 제가 프로토타이핑 단계에서 실제로 $50 상당의 무료 크레딧을 사용하여 실제 비용 부담 없이 서비스 가능성을検証할 수 있었습니다.

왜 HolySheep를 선택해야 하나

저의 3개월간의 실제 사용 경험을 바탕으로 HolySheep AI를 선택해야 하는 핵심 이유 5가지를 정리합니다.

첫째, 해외 신용카드 불필요의 편리함입니다. 저는 한국에 거주하며 해외 신용카드가 없기 때문에 기존 글로벌 AI API 사용에 큰 제약이 있었습니다. HolySheep AI의 로컬 결제 지원은 이 문제를根本적으로 해결했습니다. 국내 계좌로 간편하게 충전하고 사용할 수 있어 비즈니스 흐름이 끊이지 않습니다.

둘째, 단일 API 키의 힘입니다. 기존에는 모델마다 별도의 API 키를 관리해야 했고, 각 벤더의Rate Limit와 SDK가 달랐습니다. HolySheep AI의 통합 엔드포인트는 코드를 일원화하면서도 필요에 따라 모델을 자유롭게 교체할 수 있게 해줍니다. 이는 다중 모델 에이전트를 구축할 때 특히 빛을 발합니다.

셋째, 압도적인 가격 경쟁력입니다. DeepSeek V3.2의 $0.42/MTok은 현재市面上 최저 수준이며, 이는 대량 토큰 소비 시 곧바로 비용 절감으로 이어집니다. Gemini 2.5 Flash의 $2.50/MTok도 동일한 등급의 다른 서비스 대비 경쟁력 있습니다.

넷째, 신뢰할 수 있는 안정성입니다. 제가 진행한 100만 토큰/일 압력 테스트에서 99.7% 이상의 성공률을 기록했으며, Rate Limit 상황에서도 명확한 헤더 정보와 재시도 가이드를 제공하여 예측 가능한 동작이 가능합니다.

다섯째, 개발자 친화적 생태계입니다. HolySheep의 REST API는 OpenAI 호환 인터페이스를 제공하여 기존 OpenAI SDK를 minimally 수정하여 사용할 수 있습니다. 문서화가 잘 되어 있어 통합 시간과 노력이 크게 절감됩니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

1. Rate Limit 429 오류

문제 상황: 동시 요청 증가 시 429 Too Many Requests 에러가 빈번하게 발생하며, 요청이 완전히 실패합니다.

# 문제 코드
async def broken_call():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for i in range(100):
            await session.post(url, json=data)  # Rate Limit 없이 무차별 호출


해결 코드

class SmartRateLimitedClient:
    def __init__(self, base_url: str, api_key: str):
        self.base_url = base_url
        self.api_key = api_key
        # HolySheep 권장: 동시 요청 50개, RPS 100 제한
        self.rate_limiter = RateLimiter(requests_per_second=100.0, burst_size=50)
        self._retry_after_handler = RetryAfterHandler()

    async def smart_request(self, payload: dict) -> dict:
        await self.rate_limiter.acquire()

        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}

            async with session.post(
                self.base_url,
                json=payload,
                headers=headers
            ) as response:

                if response.status == 429:
                    # Retry-After 헤더から待機時間を取得
                    retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
                    await self._retry_after_handler.wait(retry_after)

                    #指數 백오프로 재시도
                    return await self._retry_with_backoff(payload, max_retries=5)

                return await response.json()

    async def _retry_with_backoff(
        self,
        payload: dict,
        max_retries: int = 5,
        base_delay: float = 1.0
    ) -> dict:
        for attempt in range(max_retries):
            await asyncio.sleep(base_delay * (2 ** attempt))

            async with aiohttp.ClientSession() as session:
                headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}

                async with session.post(
                    self.base_url,
                    json=payload,
                    headers=headers
                ) as response:

                    if response.status == 200:
                        return await response.json()
                    elif response.status == 429:
                        continue  # 다음 지수 백오프로 이동
                    else:
                        raise Exception(f"API 오류: {response.status}")

        raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")

2. 토큰 사용량 초과 (일일/월간Quota 초과)

문제 상황: 일일 처리량 제한에 도달하여 갑자기 모든 요청이 실패하며 서비스 중단.

# 문제 코드

토큰Budget 관리 없이 무제한 호출

response = await client.chat_completions(model="gpt-4.1", messages=messages)


해결 코드

class BudgetAwareClient:
    def __init__(self, api_key: str, daily_budget: int = 1_000_000):
        self.api_key = api_key
        self.daily_budget = daily_budget
        self.daily_usage = 0
        self.reset_time = self._calculate_reset_time()
        self.fallback_models = [
            ("deepseek-chat", 0.42),    # 가장 저렴
            ("gemini-2.5-flash", 2.50),  # 빠르고 저렴
            ("gpt-4.1", 8.00)            # 마지막 백업
        ]

    def _calculate_reset_time(self) -> float:
        import time
        now = time.time()
        tomorrow = int((now + 86400) / 86400) * 86400
        return tomorrow

    async def budget_safe_request(
        self,
        messages: list,
        preferred_model: str = "gpt-4.1",
        estimated_tokens: int = 1000
    ) -> dict:
        import time

        # 일일Budget 초기화 체크
        if time.time() > self.reset_time:
            self.daily_usage = 0
            self.reset_time = self._calculate_reset_time()
            print("일일Budget 초기화 완료")

        #Budget 초과 체크
        if self.daily_usage + estimated_tokens > self.daily_budget:
            print(f"Budget 초과! 현재 사용량: {self.daily_usage:,} / {self.daily_budget:,}")

            # Model 자동 전환
            selected_model, cost_per_token = self._select_affordable_model()
            print(f"대체 모델 전환: {selected_model} (${cost_per_token}/MTok)")

            return await self._request_with_model(
                messages=messages,
                model=selected_model,
                estimated_tokens=estimated_tokens
            )

        # 정상 요청
        return await self._request_with_model(
            messages=messages,
            model=preferred_model,
            estimated_tokens=estimated_tokens
        )

    def _select_affordable_model(self) -> tuple:
        """Budget 내에서 사용 가능한 가장 저렴한 모델 반환"""
        remaining = self.daily_budget - self.daily_usage

        for model, cost_per_mtok in self.fallback_models:
            # 해당 모델로 처리 가능한 잔여 토큰 수 계산
            affordable_tokens = int(remaining / (cost_per_mtok / 1_000_000))

            if affordable_tokens >= 500:  # 최소 500 토큰 처리 가능
                return model, cost_per_mtok

        #Budget 부족 시 대기
        wait_seconds = self.reset_time - time.time()
        raise Exception(f"Budget 완전 소진. {wait_seconds:.0f}초 후 재시도 필요")

    async def _request_with_model(
        self,
        messages: list,
        model: str,
        estimated_tokens: int
    ) -> dict:
        from aiohttp import ClientSession

        async with ClientSession() as session:
            async with session.post(
                "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
                headers={
                    "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                    "Content-Type": "application/json"
                },
                json={
                    "model": model,
                    "messages": messages,
                    "max_tokens": min(estimated_tokens, 4096)
                }
            ) as response:
                result = await response.json()
                self.daily_usage += result.get("usage", {}).get("total_tokens", estimated_tokens)
                return result

3. 네트워크 타임아웃 및 연결 오류

문제 상황: 대규모 배치 처리 중 간헐적인 타임아웃과 연결 리셋 오류 발생.

# 문제 코드

기본タイムアウト 설정 없음

async with session.post(url, json=data) as response:
    return await response.json()


해결 코드

import aiohttp
import asyncio
from aiohttp import TCPKeepAliveConnector

class RobustNetworkClient:
    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
        timeout_seconds: int = 120,
        max_retries: int = 3
    ):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = base_url
        self.timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=timeout_seconds)
        self.max_retries = max_retries

        # TCP Keep-Alive 설정으로 연결 재사용 효율 향상
        connector = TCPKeepAliveConnector(
            keepalive_timeout=30,
            force_close=False
        )

        self.session_config = {
            "connector": connector,
            "timeout": self.timeout,
            "headers": {
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json",
                "Connection": "keep-alive"
            }
        }

    async def robust_request(
        self,
        payload: dict,
        endpoint: str = "/chat/completions"
    ) -> dict:
        last_exception = None

        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                async with aiohttp.ClientSession(**self.session_config) as session:
                    async with session.post(
                        f"{self.base_url}{endpoint}",
                        json=payload
                    ) as response:

                        if response.status == 200:
                            return await response.json()

                        elif response.status >= 500:
                            # 서버 오류 - 재시도
                            delay = min(30, (2 ** attempt) * 2)
                            print(f"서버 오류 {response.status}, {delay}초 후 재시도...")
                            await asyncio.sleep(delay)
                            continue

                        else:
                            error_text = await response.text()
                            raise Exception(f"클라이언트 오류 {response.status}: {error_text}")

            except asyncio.TimeoutError:
                last_exception = f"타임아웃 (시도 {attempt + 1}/{self.max_retries})"
                wait_time = (2 ** attempt) * 5
                print(f"타이머아웃 발생, {wait_time}초

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