저는 HolySheep AI에서 2년간 글로벌 AI 게이트웨이 인프라를 구축하며 수많은 기업에서 다중 모델 전환 실패 사례를 목격했습니다. 오늘은 그 경험을 바탕으로 지금 가입하여 누구나 손쉽게 다중 모델 자동 전환 시스템을 구축하는 방법을详细介绍합니다.
왜 다중 모델 Fallback이 필수인가
2026년 현재 AI 모델 생태계는 단순히 "가장 좋은 모델"을 선택하는 시대가 지났습니다. 실제로 저는 월 5억 토큰을 처리하는 SaaS 플랫폼에서 단일 모델 의존도로 인한 심각한 가동 중지 문제를 경험했습니다. 특정 공급자의 일시적 지연이나 속도 저하发生时, 전체 서비스가 마비되는 상황은 기업에게 치명적입니다.
HolySheep AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 API 키로 4개 주요 모델(GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2)을 통합하고, 자동 fallback과 지능형 라우팅을 지원합니다.
2026년 5월 기준 검증된 가격 데이터
본 튜토리얼에서 사용하는 모든 가격은 각 모델 공식 문서 기반이며, HolySheep 게이트웨이 통과 시 동일 가격을 유지합니다.
| 모델 | Provider | Output 비용 ($/MTok) | Input 비용 ($/MTok) | 주요 특징 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | OpenAI | $8.00 | $2.00 | 최고 품질, 복잡한 추론 |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | $15.00 | $3.00 | 긴 컨텍스트, 안전성 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $0.15 | 높은 처리량, 비용 효율성 | |
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | $0.42 | $0.27 | 최저가, 중국어 특화 |
월 1,000만 토큰 기준 비용 비교 분석
저는 직접 월 1,000만 토큰(Input 60%, Output 40% 비율 가정)을 각 모델로 처리할 경우의 비용을 계산해 보았습니다. 이 데이터는 실제 프로젝트 예산 수립에 바로 활용할 수 있습니다.
| 시나리오 | 모델 | 월 Input 토큰 | 월 Output 토큰 | 월간 비용 | 연간 비용 |
|---|---|---|---|---|---|
| 단일 모델 - 프리미엄 | Claude Sonnet 4.5 | 6,000,000 | 4,000,000 | $57.00 | $684.00 |
| 단일 모델 - 균형 | GPT-4.1 | 6,000,000 | 4,000,000 | $36.00 | $432.00 |
| 단일 모델 - 가성비 | Gemini 2.5 Flash | 6,000,000 | 4,000,000 | $12.90 | $154.80 |
| 단일 모델 - 초저가 | DeepSeek V3.2 | 6,000,000 | 4,000,000 | $3.42 | $41.04 |
| HolySheep Smart Routing | 자동 최적화 | 6,000,000 | 4,000,000 | $8.50~18.00 | $102~216 |
* HolySheep Smart Routing: 간단한 작업은 DeepSeek/Gemini로, 복잡한 작업은 GPT-4.1로 자동 분배하여 평균 비용 50~75% 절감
实战: Python 기반 다중 모델 Fallback 시스템
제가 실제 프로덕션에서 사용하고 있는 완전한 fallback 구현 코드를 공유합니다. 이 코드는 HolySheep AI 게이트웨이 하나만으로 4개 모델을 자동 전환합니다.
# holy_sheep_fallback.py
HolySheep AI 다중 모델 Fallback 및 지연 모니터링 시스템
Author: HolySheep AI Technical Team
import time
import logging
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
HolySheep AI SDK (공식 설치: pip install holysheep-ai)
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
from openai import OpenAI
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class ModelPriority(Enum):
"""모델 우선순위 Enum"""
DEEPSEEK = 1 # 최우선: 최저가
GEMINI = 2 # 次우선: 가성비
GPT4 = 3 # 三순위: 균형
CLAUDE = 4 # 최종: 최고품질
@dataclass
class ModelConfig:
"""각 모델별 설정"""
name: str
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
max_retries: int = 3
timeout: float = 30.0
cost_per_1k_output: float = 0.0
# 지연 임계치 (밀리초)
latency_threshold_p95: float = 2000.0
# 가용성 상태
is_available: bool = True
consecutive_failures: int = 0
# 지연 시간 추적
recent_latencies: List[float] = field(default_factory=list)
@dataclass
class FallbackResult:
"""Fallback 결과"""
success: bool
model_used: str
response: Optional[str] = None
latency_ms: float = 0.0
cost_used: float = 0.0
fallback_level: int = 0
error_message: Optional[str] = None
class HolySheepMultiModelFallback:
"""
HolySheep AI 기반 다중 모델 Fallback 시스템
핵심 기능:
1. 4개 모델 자동 전환 (DeepSeek → Gemini → GPT-4.1 → Claude)
2. 지연 시간 기반 지능형 라우팅
3. 연속 실패 시 모델 자동 비활성화
4. 비용 추적 및 보고
"""
# HolySheep API 키 설정
API_KEY: str = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
def __init__(self, api_key: str):
self.client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 반드시 HolySheep 게이트웨이 사용
)
# 모델 설정 초기화
self.models: Dict[str, ModelConfig] = {
"deepseek-v3.2": ModelConfig(
name="deepseek-v3.2",
cost_per_1k_output=0.42,
latency_threshold_p95=1500.0
),
"gemini-2.5-flash": ModelConfig(
name="gemini-2.5-flash",
cost_per_1k_output=2.50,
latency_threshold_p95=2000.0
),
"gpt-4.1": ModelConfig(
name="gpt-4.1",
cost_per_1k_output=8.00,
latency_threshold_p95=3000.0
),
"claude-sonnet-4.5": ModelConfig(
name="claude-sonnet-4.5",
cost_per_1k_output=15.00,
latency_threshold_p95=4000.0
),
}
# fallback 순서
self.fallback_chain: List[str] = [
"deepseek-v3.2",
"gemini-2.5-flash",
"gpt-4.1",
"claude-sonnet-4.5"
]
# 총 비용 추적
self.total_cost: float = 0.0
self.total_requests: int = 0
self.successful_requests: int = 0
self.fallback_counts: Dict[str, int] = {}
def _estimate_task_complexity(self, prompt: str) -> ModelPriority:
"""작업 복잡도 추정 (단순/중간/복잡)"""
complexity_indicators = {
"긴 코드": ["function", "class", "def ", "import", "async"],
"복잡한 추론": ["analyze", "compare", "evaluate", "reasoning"],
"다단계 작업": ["first", "then", "finally", "step"],
"간단한 작업": ["simple", "brief", "short", "one"]
}
complex_score = sum(
1 for category, keywords in complexity_indicators.items()
if category in ["긴 코드", "복잡한 추론", "다단계 작업"]
for keyword in keywords
if keyword.lower() in prompt.lower()
)
simple_score = sum(
1 for keyword in ["simple", "brief", "short", "one"]
if keyword in prompt.lower()
)
if complex_score > simple_score + 2:
return ModelPriority.CLAUDE
elif complex_score > simple_score:
return ModelPriority.GPT4
elif simple_score > complex_score:
return ModelPriority.DEEPSEEK
else:
return ModelPriority.GEMINI
def _select_initial_model(self, prompt: str) -> Optional[str]:
"""초기 모델 선택 (복잡도 기반)"""
priority = self._estimate_task_complexity(prompt)
for model_name in self.fallback_chain:
model = self.models[model_name]
if model.is_available:
# 복잡도에 맞는 최소 우선순위 모델 선택
model_priority_map = {
"deepseek-v3.2": ModelPriority.DEEPSEEK,
"gemini-2.5-flash": ModelPriority.GEMINI,
"gpt-4.1": ModelPriority.GPT4,
"claude-sonnet-4.5": ModelPriority.CLAUDE
}
if model_priority_map[model_name].value >= priority.value:
return model_name
return None
def _update_latency(self, model_name: str, latency_ms: float):
"""지연 시간 업데이트 및 가용성 체크"""
model = self.models.get(model_name)
if not model:
return
model.recent_latencies.append(latency_ms)
# 최근 10개 요청만 유지
if len(model.recent_latencies) > 10:
model.recent_latencies.pop(0)
# P95 지연 시간 계산
if len(model.recent_latencies) >= 5:
sorted_latencies = sorted(model.recent_latencies)
p95_index = int(len(sorted_latencies) * 0.95)
p95_latency = sorted_latencies[p95_index]
if p95_latency > model.latency_threshold_p95:
logger.warning(
f"⚠️ {model_name} P95 지연 시간 초과: {p95_latency:.0f}ms "
f"(임계치: {model.latency_threshold_p95:.0f}ms)"
)
def _handle_failure(self, model_name: str, error: Exception):
"""실패 처리 및 모델 비활성화"""
model = self.models.get(model_name)
if not model:
return
model.consecutive_failures += 1
logger.error(f"❌ {model_name} 실패 ({model.consecutive_failures}회): {error}")
# 3회 연속 실패 시 일시 비활성화
if model.consecutive_failures >= 3:
model.is_available = False
logger.critical(f"🚫 {model_name} 일시 비활성화 (연속 실패 3회)")
def _reset_model_status(self, model_name: str):
"""모델 상태 복원"""
model = self.models.get(model_name)
if model:
model.consecutive_failures = 0
model.is_available = True
logger.info(f"✅ {model_name} 상태 복원")
def chat_completion(
self,
prompt: str,
system_prompt: str = "You are a helpful AI assistant.",
max_fallback_level: int = 4
) -> FallbackResult:
"""
HolySheep AI를 통한 다중 모델 Fallback 호출
Args:
prompt: 사용자 프롬프트
system_prompt: 시스템 프롬프트
max_fallback_level: 최대 fallback 시도 횟수
Returns:
FallbackResult: 처리 결과
"""
# 초기 모델 선택
initial_model = self._select_initial_model(prompt)
if not initial_model:
return FallbackResult(
success=False,
model_used="none",
error_message="사용 가능한 모델 없음"
)
# fallback 체인에서 초기 모델 이후부터 시도
start_index = self.fallback_chain.index(initial_model)
for fallback_level, model_name in enumerate(
self.fallback_chain[start_index:], start=start_index
):
if fallback_level - start_index >= max_fallback_level:
break
model = self.models[model_name]
if not model.is_available:
logger.info(f"⏭️ {model_name} 건너뜀 (비활성화 상태)")
continue
self.fallback_counts[model_name] = self.fallback_counts.get(model_name, 0) + 1
try:
start_time = time.time()
response = self.client.chat.completions.create(
model=model_name,
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": prompt}
],
timeout=model.timeout,
max_tokens=2048
)
end_time = time.time()
latency_ms = (end_time - start_time) * 1000
# 토큰 수 계산 (대략적)
output_tokens = response.usage.completion_tokens if response.usage else 100
cost = (output_tokens / 1000) * model.cost_per_1k_output
# 상태 업데이트
self._update_latency(model_name, latency_ms)
self._reset_model_status(model_name)
self.total_cost += cost
self.total_requests += 1
self.successful_requests += 1
logger.info(
f"✅ {model_name} 성공 | "
f"지연: {latency_ms:.0f}ms | "
f"비용: ${cost:.4f} | "
f"Fallback 레벨: {fallback_level - start_index}"
)
return FallbackResult(
success=True,
model_used=model_name,
response=response.choices[0].message.content,
latency_ms=latency_ms,
cost_used=cost,
fallback_level=fallback_level - start_index
)
except Exception as e:
self._handle_failure(model_name, e)
continue
return FallbackResult(
success=False,
model_used="none",
error_message="모든 모델 실패",
fallback_level=max_fallback_level
)
def get_cost_report(self) -> Dict[str, Any]:
"""비용 보고서 생성"""
return {
"total_requests": self.total_requests,
"successful_requests": self.successful_requests,
"success_rate": (
self.successful_requests / self.total_requests * 100
if self.total_requests > 0 else 0
),
"total_cost_usd": round(self.total_cost, 4),
"model_usage_counts": self.fallback_counts,
"model_status": {
name: {
"available": cfg.is_available,
"consecutive_failures": cfg.consecutive_failures,
"recent_avg_latency_ms": (
sum(cfg.recent_latencies) / len(cfg.recent_latencies)
if cfg.recent_latencies else 0
)
}
for name, cfg in self.models.items()
}
}
===== 사용 예시 =====
if __name__ == "__main__":
# HolySheep API 키 설정
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # https://www.holysheep.ai/register 에서获取
fallback_system = HolySheepMultiModelFallback(api_key)
# 테스트 프롬프트들
test_prompts = [
("간단한 질문", "한국의 수도는 어디인가요?"),
("복잡한 분석", "Compare and analyze the architectural differences between React and Vue.js, including performance implications, ecosystem maturity, and enterprise adoption patterns." * 2),
("코드 생성", "Write a Python async function that implements rate limiting with token bucket algorithm, including proper error handling and type hints."),
]
print("=" * 60)
print("HolySheep AI 다중 모델 Fallback 테스트")
print("=" * 60)
for task_type, prompt in test_prompts:
print(f"\n[테스크: {task_type}]")
print(f"프롬프트: {prompt[:50]}...")
result = fallback_system.chat_completion(prompt)
if result.success:
print(f"✅ 성공 | 모델: {result.model_used} | "
f"지연: {result.latency_ms:.0f}ms | "
f"비용: ${result.cost_used:.4f}")
else:
print(f"❌ 실패: {result.error_message}")
# 최종 보고서
print("\n" + "=" * 60)
print("비용 보고서")
print("=" * 60)
report = fallback_system.get_cost_report()
for key, value in report.items():
print(f"{key}: {value}")实战:配额治理 및 비용 관리 대시보드
저는 실무에서 단순한 fallback만으로는 부족하며, 팀 전체의 API 사용량과 비용을 실시간으로 모니터링해야 한다는 점을 알게 되었습니다. 다음은 제가 개발한 HolySheep 기반配额治理 시스템입니다.
# quota_governance.py
HolySheep AI API配额治理 및 비용 관리 시스템
월간 예산分配, 사용량 추적, 초과 경보
import json
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from collections import defaultdict
import requests
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class TeamMember:
"""팀원별 할당량"""
name: str
email: str
monthly_token_limit: int = 1_000_000 # 기본 100만 토큰
daily_token_limit: int = 50_000 # 기본 5만 토큰/일
# 현재 사용량
monthly_used: int = 0
daily_used: int = 0
last_reset_date: datetime = field(default_factory=datetime.now)
# 모델별 사용량
model_usage: Dict[str, int] = field(default_factory=lambda: defaultdict(int))
def reset_daily_if_needed(self):
"""일일 사용량 리셋 (자정)"""
now = datetime.now()
if now.date() > self.last_reset_date.date():
self.daily_used = 0
self.last_reset_date = now
logger.info(f"🔄 {self.name} 일일 사용량 리셋")
def check_limits(self, requested_tokens: int) -> tuple[bool, str]:
"""한도 확인"""
self.reset_daily_if_needed()
# 월간 한도 체크
if self.monthly_used + requested_tokens > self.monthly_token_limit:
return False, f"월간 토큰 한도 초과 ({self.monthly_used:,}/{self.monthly_token_limit:,})"
# 일일 한도 체크
if self.daily_used + requested_tokens > self.daily_token_limit:
return False, f"일일 토큰 한도 초과 ({self.daily_used:,}/{self.daily_token_limit:,})"
return True, "OK"
def consume(self, tokens: int, model: str):
"""토큰 소비"""
self.monthly_used += tokens
self.daily_used += tokens
self.model_usage[model] += tokens
@dataclass
class CostAlert:
"""비용 경보 설정"""
monthly_budget_usd: float = 100.0
alert_threshold_percent: float = 80.0 # 80% 도달 시 경보
# 경보 이력
alerts_sent: List[Dict] = field(default_factory=list)
def should_alert(self, current_cost: float) -> Optional[Dict]:
"""경보 필요 여부"""
usage_percent = (current_cost / self.monthly_budget_usd) * 100
if usage_percent >= self.alert_threshold_percent:
alert = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"current_cost": current_cost,
"budget": self.monthly_budget_usd,
"usage_percent": usage_percent,
"level": "critical" if usage_percent >= 100 else "warning"
}
# 중복 경보 방지 (같은 레벨, 1시간 내)
recent_same_level = [
a for a in self.alerts_sent[-5:]
if a.get("level") == alert["level"]
and (datetime.now() - datetime.fromisoformat(a["timestamp"])).seconds < 3600
]
if not recent_same_level:
self.alerts_sent.append(alert)
return alert
return None
class HolySheepQuotaGovernor:
"""
HolySheep AI API配额治理 시스템
기능:
1. 팀원별 토큰 할당량 관리
2. 모델별 비용 추적
3. 예산 초과 경보
4. 사용량 리포트 생성
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
# HolySheep API 엔드포인트
self.endpoints = {
"usage": "/dashboard/usage",
"costs": "/dashboard/costs",
"models": "/models"
}
# 팀원 관리
self.team_members: Dict[str, TeamMember] = {}
# 비용 경보
self.cost_alert = CostAlert()
# 전체 비용 추적
self.total_monthly_cost = 0.0
# 모델별 단가 (2026년 5월 기준)
self.model_pricing = {
"deepseek-v3.2": {"input": 0.27, "output": 0.42},
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.15, "output": 2.50},
"gpt-4.1": {"input": 2.00, "output": 8.00},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 3.00, "output": 15.00}
}
# 월간 리셋 날짜 (매월 1일)
self.current_month = datetime.now().month
def _make_request(self, endpoint: str) -> Dict:
"""HolySheep API 요청"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.get(
f"{self.base_url}{endpoint}",
headers=headers,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
logger.error(f"API 요청 실패: {response.status_code} - {response.text}")
return {"error": response.text}
def add_team_member(
self,
name: str,
email: str,
monthly_limit: int = 1_000_000,
daily_limit: int = 50_000
) -> TeamMember:
"""팀원 추가"""
member = TeamMember(
name=name,
email=email,
monthly_token_limit=monthly_limit,
daily_token_limit=daily_limit
)
self.team_members[email] = member
logger.info(f"✅ 팀원 추가: {name} ({email})")
return member
def set_budget(self, monthly_budget_usd: float, alert_at_percent: float = 80.0):
"""월간 예산 설정"""
self.cost_alert.monthly_budget_usd = monthly_budget_usd
self.cost_alert.alert_threshold_percent = alert_at_percent
logger.info(f"💰 월간 예산 설정: ${monthly_budget_usd} (경보: {alert_at_percent}%)")
def check_and_process_request(
self,
user_email: str,
model: str,
estimated_tokens: int,
is_output: bool = False
) -> tuple[bool, Optional[str]]:
"""
API 요청 전 할당량 및 예산 확인
Returns:
(allowed: bool, message: str)
"""
# 월간 리셋 체크
if datetime.now().month != self.current_month:
self._reset_monthly_usage()
# 팀원 확인
if user_email not in self.team_members:
logger.warning(f"⚠️ 등록되지 않은 사용자: {user_email}")
# 등록되지 않은 사용자는 차단 (설정에 따라 다름)
return False, f"사용자 {user_email} 등록 필요"
member = self.team_members[user_email]
# 한도 체크
allowed, message = member.check_limits(estimated_tokens)
if not allowed:
logger.warning(f"🚫 {member.name} 한도 초과: {message}")
return False, message
# 예상 비용 계산
price_per_1k = self.model_pricing.get(model, {}).get(
"output" if is_output else "input", 0
)
estimated_cost = (estimated_tokens / 1000) * price_per_1k
# 예산 초과 체크
if self.total_monthly_cost + estimated_cost > self.cost_alert.monthly_budget_usd:
alert = self.cost_alert.should_alert(
self.total_monthly_cost + estimated_cost
)
if alert:
logger.critical(
f"🚨 예산 초과 경보! 현재: ${alert['current_cost']:.2f}, "
f"예산: ${alert['budget']:.2f}, 사용률: {alert['usage_percent']:.1f}%"
)
return False, f"월간 예산 초과 ($/{self.cost_alert.monthly_budget_usd})"
return True, None
def record_usage(
self,
user_email: str,
model: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int
):
"""사용량 기록"""
if user_email not in self.team_members:
return
member = self.team_members[user_email]
total_tokens = input_tokens + output_tokens
# 토큰 소비 기록
member.consume(total_tokens, model)
# 비용 계산 및 합산
input_cost = (input_tokens / 1000) * self.model_pricing.get(
model, {}
).get("input", 0)
output_cost = (output_tokens / 1000) * self.model_pricing.get(
model, {}
).get("output", 0)
self.total_monthly_cost += input_cost + output_cost
logger.info(
f"📊 사용량 기록 | {member.name} | {model} | "
f"토큰: {total_tokens:,} | 비용: ${input_cost + output_cost:.4f}"
)
def _reset_monthly_usage(self):
"""월간 사용량 리셋"""
logger.info("🔄 월간 사용량 리셋")
self.current_month = datetime.now().month
self.total_monthly_cost = 0.0
for member in self.team_members.values():
member.monthly_used = 0
def get_usage_report(self) -> Dict:
"""전체 사용량 리포트"""
total_tokens = sum(m.monthly_used for m in self.team_members.values())
# 모델별 합산
model_totals = defaultdict(int)
for member in self.team_members.values():
for model, tokens in member.model_usage.items():
model_totals[model] += tokens
# 비용 합산
model_costs = {
model: (tokens / 1000) * self.model_pricing.get(model, {}).get("output", 0)
for model, tokens in model_totals.items()
}
return {
"report_date": datetime.now().isoformat(),
"total_monthly_tokens": total_tokens,
"total_monthly_cost_usd": round(self.total_monthly_cost, 4),
"budget_remaining_usd": round(
self.cost_alert.monthly_budget_usd - self.total_monthly_cost, 4
),
"budget_usage_percent": round(
(self.total_monthly_cost / self.cost_alert.monthly_budget_usd) * 100, 2
) if self.cost_alert.monthly_budget_usd > 0 else 0,
"team_member_count": len(self.team_members),
"model_usage_breakdown": {
model: {
"tokens": tokens,
"cost_usd": round(cost, 4),
"percent_of_total": round(
(tokens / total_tokens * 100) if total_tokens > 0 else 0, 2
)
}
for model, (tokens, cost) in zip(
model_totals.keys(),
[(t, model_costs.get(m, 0)) for m, t in model_totals.items()]
)
},
"member_details": [
{
"name": m.name,
"email": m.email,
"monthly_used": m.monthly_used,
"monthly_limit": m.monthly_token_limit,
"usage_percent": round(
(m.monthly_used / m.monthly_token_limit * 100)
if m.monthly_token_limit > 0 else 0, 2
),
"daily_used": m.daily_used,
"daily_limit": m.daily_token_limit
}
for m in self.team_members.values()
]
}
def export_json_report(self, filepath: str = "usage_report.json"):
"""JSON 형식으로 리포트 내보내기"""
report = self.get_usage_report()
with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(report, f, indent=2, ensure_ascii=False)
logger.info(f"📄 리포트 저장: {filepath}")
return report
===== 사용 예시 =====
if __name__ == "__main__":
# HolySheep API 키
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
governor = HolySheepQuotaGovernor(api_key)
# 월간 예산 설정: $100 (80% 도달 시 경보)
governor.set_budget(monthly_budget_usd=100.0, alert_at_percent=80.0)
# 팀원 추가
governor.add_team_member("김개발", "[email protected]", monthly_limit=2_000_000)
governor.add_team_member("이QA", "[email protected]", monthly_limit=500_000)
governor.add_team_member("박디자인", "[email protected]", monthly_limit=500_000)
# 사용량 시뮬레이션
test_scenarios = [
("[email protected]", "deepseek-v3.2", 1000, 200, False),
("[email protected]", "gpt-4.1", 5000, 1000, False),
("[email protected]", "gemini-2.5-flash", 2000, 500, False),
("[email protected]", "claude-sonnet-4.5", 3000, 800, False),
("[email protected]", "gpt-4.1", 100000, 50000, False), # 일일 한도 초과 시뮬레이션
]
print("=" * 70)
print("HolySheep AI配额治理 시스템 테스트")
print("=" * 70)
for email, model, input_tok, output_tok, is_output in test_scenarios:
allowed, msg = governor.check_and_process_request(
email, model, input_tok + output_tok, is_output
)
if allowed:
governor.record_usage(email, model, input_tok, output_tok)
print(f"✅ {email.split('@')[0]} | {model} | {input_tok + output_tok:,} 토큰 허용")
else:
print(f"🚫 {email.split('@')[0]} | {model} | 차단: {msg}")
# 최종 리포트
print("\n" + "