프로덕션 AI Agent를 운영하는 개발자라면 한 번쯤 겪어본 경험일 겁니다.午夜突如としてAPI가 응답하지 않고, 사용자들이 장시간 대기열에 남아있으며, 슬랙 채널은报警로 가득 차죠. 단일 AI Provider에 의존하는 아키텍처는ビジネスの継続性を大きく损ないます.
저는 3년간 다양한 기업의 AI 인프라를 구축하며 수십 번의 Provider 장애를 경험했습니다.每一次の 장애から学び、HolySheep의 다중 Provider 게이트웨이를 활용한 자동 장애 조치 시스템으로 平均99.7% 가용성을 달성했습니다.
이 튜토리얼에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 활용해 단일 장애점(SPOF)을 제거하고, 다중 AI Provider 간 자동 페일오버를 구현하는 완벽한 아키텍처를 다룹니다.
왜 AI Agent 재해 복구인가?
AI API 장애는 생각보다 자주 발생합니다. 주요 AI Provider들의 최근 장애 이력을 보면:
- OpenAI: 2024년 기준 평균 월 1-2회 부분 장애, 전체 중단은 분기 1회
- Anthropic: 2024년 말 대규모 장애로 6시간 이상 서비스 불가
- Google Gemini: 신규 모델 배포 시 반복적 불안정
- DeepSeek: 서버 부하로 인한 일시적 응답 지연 빈번
단일 Provider 사용 시 平均停障時間(MTTR)은 30분~2시간이며,ビジネス損失は馬鹿になりません.
HolySheep vs 공식 API vs 다른 릴레이 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 API 직접 사용 | 일반 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| Multi-Provider 지원 | ✅ GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 10+ 모델 | ❌ 단일 Provider만 | △ 2-3개 Provider 제한적 |
| 자동 장애 조치 | ✅ 내장 Health Probe + Failover | ❌ 직접 구현 필요 | △ 수동 또는 제한적 |
| 단일 API 키 | ✅ 모든 모델 통합 | ❌ Provider별 별도 키 | △ 제한적 |
| 비용 최적화 | ✅ 자동 라우팅, 모델 전환 | ❌ 수동 관리 | △ 기본적 |
| 로컬 결제 지원 | ✅ 해외 신용카드 불필요 | ✅ (Provider별) | ❌ 해외 카드 필수 |
| 가용성 | ✅ 99.7%+ (내부 측정) | ❌ Provider에 종속 | △ 95-99% |
| Latency 최적화 | ✅ 자동 지역 라우팅 | ❌ 고정 Region | △ 제한적 |
| 개발자 친화도 | ✅ OpenAI 호환 SDK | ✅ (Provider별) | △ 상이 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep가 적합한 팀
- 프로덕션 AI Agent 운영: 24/7 서비스 가용성이 중요한 경우
- 비용 최적화 필요: 여러 AI Provider를 효율적으로 활용하고 싶은 경우
- 개발 속도 중요: 장애 조치 로직을 직접 구현할 시간이 없는 경우
- 해외 결제 어려움: 국내 신용카드로 AI API 비용을 지불하고 싶은 경우
- 다중 모델 활용: 작업 유형에 따라 다른 AI 모델을 사용하고 싶은 경우
❌ HolySheep가 덜 적합한 팀
- 단일 모델만 사용: 비용보다 단순함을 우선시하는 소규모 프로젝트
- 특정 Provider 전용 기능 필수: Provider의 고유 API( Assistants API 등)만 사용하는 경우
- 엄격한 데이터 주권 요구: 특정 지역 내 데이터 처리가 법적 요구사항인 경우
아키텍처 개요: 다중 Provider 장애 조치 시스템
HolySheep AI 기반 재해 복구 아키텍처는 다음과 같이 구성됩니다:
+------------------+ +------------------------+
| Client App | --> | HolySheep Gateway |
+------------------+ | (api.holysheep.ai) |
+------------------------+
|
+---------------+---------------+
| | |
+-----v----+ +-----v----+ +-----v----+
| Primary | |Secondary | | Tertiary |
| Provider | | Provider | | Provider |
| (GPT-4.1) | |(Claude) | |(Gemini) |
+----------+ +----------+ +----------+
Health Probe 주기: 10초
Failover 기준: 3회 연속 실패
복구 확인: 5회 연속 성공 후 Primary 복귀
실전 구현: Health Probe와 자동 Failover
1. 기본 설정: HolySheep SDK 초기화
먼저 HolySheep AI SDK를 설정합니다. 이 설정으로 모든 모델에 단일 API 키로 접근하며, Provider 장애 시 자동 failover가 활성화됩니다.
import requests
import time
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class ProviderStatus(Enum):
HEALTHY = "healthy"
DEGRADED = "degraded"
FAILED = "failed"
UNKNOWN = "unknown"
@dataclass
class Provider:
name: str
base_url: str
status: ProviderStatus
consecutive_failures: int = 0
consecutive_successes: int = 0
last_check: float = 0
latency_ms: float = 0
class HolySheepHealthProbe:
"""HolySheep AI Gateway를 통한 다중 Provider 건강 탐침"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
# 지원 Provider 목록 (HolySheep가 자동으로 라우팅)
self.providers = [
Provider("gpt-4.1", "https://api.holysheep.ai/v1", ProviderStatus.UNKNOWN),
Provider("claude-sonnet-4.5", "https://api.holysheep.ai/v1", ProviderStatus.UNKNOWN),
Provider("gemini-2.5-flash", "https://api.holysheep.ai/v1", ProviderStatus.UNKNOWN),
]
# Failover 설정
self.health_check_interval = 10 # 초
self.failure_threshold = 3 # 3회 연속 실패 시 failover
self.recovery_threshold = 5 # 5회 연속 성공 시 복구
self.timeout_seconds = 5
def health_check(self, provider: Provider) -> bool:
"""개별 Provider 상태 확인"""
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": provider.name,
"messages": [{"role": "user", "content": "ping"}],
"max_tokens": 1
},
timeout=self.timeout_seconds
)
provider.latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
provider.last_check = time.time()
if response.status_code == 200:
return True
else:
return False
except requests.exceptions.Timeout:
provider.latency_ms = self.timeout_seconds * 1000
return False
except Exception:
return False
def update_provider_status(self, provider: Provider, is_healthy: bool):
"""Provider 상태 업데이트 및 failover 결정"""
if is_healthy:
provider.consecutive_successes += 1
provider.consecutive_failures = 0
if provider.consecutive_successes >= self.recovery_threshold:
if provider.status == ProviderStatus.FAILED:
print(f"✅ {provider.name} 복구 완료 - Primary로 복귀")
provider.status = ProviderStatus.HEALTHY
else:
provider.consecutive_failures += 1
provider.consecutive_successes = 0
if provider.consecutive_failures >= self.failure_threshold:
if provider.status != ProviderStatus.FAILED:
print(f"🚨 {provider.name} 장애 감지 - Failover 실행")
provider.status = ProviderStatus.FAILED
def get_healthy_provider(self) -> Optional[Provider]:
"""가장 상태가 좋은 Provider 반환"""
healthy = [p for p in self.providers if p.status == ProviderStatus.HEALTHY]
if not healthy:
# Degraded 상태라도 시도
degraded = [p for p in self.providers if p.status == ProviderStatus.DEGRADED]
if degraded:
return min(degraded, key=lambda x: x.latency_ms)
return None
# 지연 시간 기준 정렬
return min(healthy, key=lambda x: x.latency_ms)
def monitor_loop(self):
"""건강 탐침 모니터링 루프"""
print("🔍 HolySheep Health Probe 시작...")
print(f" Health Check 간격: {self.health_check_interval}초")
print(f" Failover 기준: {self.failure_threshold}회 연속 실패")
while True:
for provider in self.providers:
is_healthy = self.health_check(provider)
self.update_provider_status(provider, is_healthy)
status_icon = "✅" if is_healthy else "❌"
print(f" {status_icon} {provider.name}: {provider.status.value} "
f"(지연: {provider.latency_ms:.0f}ms)")
best = self.get_healthy_provider()
if best:
print(f" 🎯 Primary Provider: {best.name}")
else:
print(f" ⚠️ 모든 Provider 사용 불가")
print("-" * 50)
time.sleep(self.health_check_interval)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
probe = HolySheepHealthProbe(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
probe.monitor_loop()
2. 자동 Failover가 적용된 AI Agent
이제 실제 AI Agent에서 HolySheep의 자동 failover를 활용하는 완전한 예제를 살펴보겠습니다. 모든 요청은 HolySheep 게이트웨이를 통해 라우팅되며, Provider 장애 시 자동으로 다른 모델로 전환됩니다.
import requests
import time
from typing import Optional, List, Dict
from datetime import datetime
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class AIAgentWithFailover:
"""
HolySheep AI Gateway 기반 자동 장애 조치 AI Agent
모든 요청은 https://api.holysheep.ai/v1 을 통해 자동 라우팅
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
# 모델 우선순위 (비용 및 성능 균형)
self.model_priority = [
"gpt-4.1", # Primary - 최고 성능
"claude-sonnet-4.5", # Secondary - 안정적
"gemini-2.5-flash", # Tertiary - 비용 효율적
"deepseek-v3.2" # Quaternary - 초저비용
]
# 메트릭스
self.metrics = {
"total_requests": 0,
"successful_requests": 0,
"failed_requests": 0,
"failover_count": 0,
"provider_usage": {m: 0 for m in self.model_priority}
}
def chat_completion(
self,
messages: List[Dict],
system_prompt: Optional[str] = None,
max_tokens: int = 1000,
temperature: float = 0.7
) -> Optional[Dict]:
"""
자동 failover가 적용된 채팅 완료 요청
Args:
messages: 대화 메시지 목록
system_prompt: 시스템 프롬프트
max_tokens: 최대 토큰 수
temperature: 창의성 온도
Returns:
AI 응답 딕셔너리 또는 None
"""
self.metrics["total_requests"] += 1
# 시스템 프롬프트 추가
if system_prompt:
full_messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}] + messages
else:
full_messages = messages
# 각 모델 우선순위별로 시도
for attempt, model in enumerate(self.model_priority):
try:
start_time = time.time()
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": full_messages,
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": temperature
},
timeout=30
)
latency = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
result = response.json()
# 메트릭 업데이트
self.metrics["successful_requests"] += 1
self.metrics["provider_usage"][model] += 1
if attempt > 0:
self.metrics["failover_count"] += 1
logger.warning(
f"🔄 Failover 발생: {self.model_priority[0]} → {model} "
f"(지연: {latency:.0f}ms)"
)
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model": result.get("model", model),
"usage": result.get("usage", {}),
"latency_ms": latency,
"failover_attempt": attempt
}
elif response.status_code == 429:
# Rate limit - 다음 모델 시도
logger.warning(f"⏳ Rate limit: {model}, 다음 모델 시도...")
continue
else:
logger.error(f"❌ {model} 오류: {response.status_code} - {response.text}")
continue
except requests.exceptions.Timeout:
logger.error(f"⏰ 타임아웃: {model}")
continue
except requests.exceptions.ConnectionError:
logger.error(f"🔌 연결 오류: {model}")
continue
except Exception as e:
logger.error(f"❗ 예외 발생: {model} - {str(e)}")
continue
# 모든 모델 실패
self.metrics["failed_requests"] += 1
logger.error("🚨 모든 Provider 장애 - 요청 실패")
return None
def get_metrics(self) -> Dict:
"""사용 메트릭스 반환"""
total = self.metrics["total_requests"]
success_rate = (self.metrics["successful_requests"] / total * 100) if total > 0 else 0
return {
**self.metrics,
"success_rate": f"{success_rate:.2f}%"
}
실전 사용 예시
def main():
# HolySheep AI 초기화
agent = AIAgentWithFailover(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 시스템 프롬프트 설정
system = """당신은 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다.
명확하고 간결하게 답변하세요."""
# 일반 대화
print("💬 AI Agent 테스트 시작...")
messages = [
{"role": "user", "content": "안녕하세요! 최근 AI 기술 동향에 대해 알려주세요."}
]
result = agent.chat_completion(
messages=messages,
system_prompt=system,
max_tokens=500
)
if result:
print(f"\n📝 응답 (Model: {result['model']}):")
print(f" 지연 시간: {result['latency_ms']:.0f}ms")
print(f" Failover 시도: {result['failover_attempt']}회")
print(f" 내용: {result['content'][:200]}...")
# 메트릭스 출력
print("\n📊 사용 메트릭스:")
metrics = agent.get_metrics()
for key, value in metrics.items():
print(f" {key}: {value}")
if __name__ == "__main__":
main()
3. 고급 설정: 사용자 정의 Health Probe
bisiness 요구사항에 따라 커스텀 health probe를 구현할 수 있습니다. 이 예제에서는 응답 시간 기반 동적 모델 선택과 비용 최적화를 결합합니다.
import requests
import time
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
import heapq
@dataclass
class ModelConfig:
name: str
cost_per_1k_tokens: float # USD
avg_latency_ms: float
reliability_score: float # 0-1
priority: int # 낮을수록 높은 우선순위
class HolySheepOptimizedRouter:
"""
HolySheep 기반 비용-성능 최적화 라우터
응답 시간, 비용, 신뢰도를 종합적으로 고려
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
# 모델별 설정 (가격: HolySheep 공식 기준)
self.models = {
"gpt-4.1": ModelConfig(
name="gpt-4.1",
cost_per_1k_tokens=0.008, # $8/MTok
avg_latency_ms=800,
reliability_score=0.95,
priority=1
),
"claude-sonnet-4.5": ModelConfig(
name="claude-sonnet-4.5",
cost_per_1k_tokens=0.015, # $15/MTok
avg_latency_ms=900,
reliability_score=0.97,
priority=2
),
"gemini-2.5-flash": ModelConfig(
name="gemini-2.5-flash",
cost_per_1k_tokens=0.0025, # $2.50/MTok
avg_latency_ms=500,
reliability_score=0.92,
priority=3
),
"deepseek-v3.2": ModelConfig(
name="deepseek-v3.2",
cost_per_1k_tokens=0.00042, # $0.42/MTok
avg_latency_ms=600,
reliability_score=0.88,
priority=4
)
}
# 동적 메트릭스
self.dynamic_latencies: Dict[str, List[float]] = {m: [] for m in self.models}
self.max_latency_history = 10
def update_latency(self, model: str, latency_ms: float):
"""지연 시간 히스토리 업데이트"""
self.dynamic_latencies[model].append(latency_ms)
if len(self.dynamic_latencies[model]) > self.max_latency_history:
self.dynamic_latencies[model].pop(0)
def get_average_latency(self, model: str) -> float:
"""모델의 평균 지연 시간 반환"""
history = self.dynamic_latencies.get(model, [])
if not history:
return self.models[model].avg_latency_ms
return sum(history) / len(history)
def calculate_score(self, model_name: str, is_urgent: bool = False) -> float:
"""
모델 점수 계산 (높을수록 좋음)
Urgent 모드: 지연 시간 중심
Normal 모드: 비용-성능 균형
"""
model = self.models[model_name]
avg_latency = self.get_average_latency(model_name)
# 지연 시간 점수 (낮을수록 높음)
latency_score = max(0, 100 - (avg_latency / 10))
# 비용 점수 (낮을수록 높음)
cost_score = max(0, 100 - (model.cost_per_1k_tokens * 10000))
# 신뢰도 점수
reliability_score = model.reliability_score * 100
if is_urgent:
# 긴급 요청: 지연 시간 + 신뢰도 중심
return (latency_score * 0.5) + (reliability_score * 0.4) + (cost_score * 0.1)
else:
# 일반 요청: 균형형
return (latency_score * 0.3) + (reliability_score * 0.3) + (cost_score * 0.4)
def select_model(self, is_urgent: bool = False) -> str:
"""최적 모델 선택"""
scores = {
name: self.calculate_score(name, is_urgent)
for name in self.models
}
# Health Probe 결과 반영
for model_name in self.models:
if not self.dynamic_latencies.get(model_name):
scores[model_name] *= 0.5 # 미테스트 모델 페널티
elif len(self.dynamic_latencies[model_name]) < 3:
scores[model_name] *= 0.8 # 데이터 부족 페널티
best_model = max(scores, key=scores.get)
print(f" 🎯 선택된 모델: {best_model} (점수: {scores[best_model]:.2f})")
return best_model
def request(
self,
messages: List[Dict],
is_urgent: bool = False,
max_tokens: int = 1000
) -> Optional[Dict]:
"""최적 모델로 요청"""
selected_model = self.select_model(is_urgent)
try:
start_time = time.time()
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": selected_model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens
},
timeout=30
)
latency = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
self.update_latency(selected_model, latency)
result = response.json()
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model": selected_model,
"latency_ms": latency,
"cost_estimate": (max_tokens / 1000) * self.models[selected_model].cost_per_1k_tokens
}
except Exception as e:
print(f" ❌ 요청 실패: {str(e)}")
return None
사용 예시
if __name__ == "__main__":
router = HolySheepOptimizedRouter(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 일반 요청
print("📝 일반 요청:")
result = router.request(
messages=[{"role": "user", "content": "에pexplain compound interest"}],
is_urgent=False
)
# 긴급 요청 (응답 속도 우선)
print("\n🚨 긴급 요청:")
result = router.request(
messages=[{"role": "user", "content": "Quick status check"}],
is_urgent=True
)
가격과 ROI
| Provider/플랜 | 가격 (per 1M tokens) | 월 추정 비용* | HolySheep 절감 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $800 | - |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $1,500 | - |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $250 | - |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $42 | 최고 비용 효율 |
| HolySheep 게이트웨이 | Provider 동일 | 추가 비용 없음 | 자동 최적화 + Failover |
*월 100M 토큰 사용 기준 (1M 토큰 = 100만 토큰)
ROI 분석
- 장애 시간 절약: 자동 failover로 平均 45분/MRPO (최대 복구 시간 목표) 단축,估算 매출 손실 $5,000~50,000 절감
- 비용 최적화: 자동 모델 전환으로同等 품질 40% 비용 절감 가능
- 개발 시간 절약: 자체 failover 시스템 개발 시 약 2-3주, HolySheep 사용 시 즉시 배포
- 개발자 생산성: 단일 API 키, 단일 SDK로 모든 모델 관리
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: "Connection timeout exceeded"
# 문제: 요청 타임아웃으로 Provider 연결 실패
원인: 네트워크 문제 또는 Provider 서버 부하
해결: HolySheep 자동 failover로 다른 Provider 시도
타임아웃 설정 증가 및 재시도 로직 추가
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_session_with_retry():
"""재시도 로직이 포함된 세션 생성"""
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=3,
backoff_factor=1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["POST"]
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
return session
사용
session = create_session_with_retry()
response = session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json={"model": "gpt-4.1", "messages": [...], "max_tokens": 100},
timeout=(10, 30) # (연결 타임아웃, 읽기 타임아웃)
)
오류 2: "Rate limit exceeded (429)"
# 문제: API 속도 제한 초과
원인: 단위 시간 내 너무 많은 요청
해결: HolySheep의 다중 Provider로 분산 + 지수 백오프
import time
import asyncio
class RateLimitHandler:
def __init__(self, max_retries=5):
self.max_retries = max_retries
async def request_with_backoff(self, session, url, headers, payload, retry_count=0):
try:
response = await session.post(url, headers=headers, json=payload)
if response.status == 429:
if retry_count < self.max_retries:
wait_time = (2 ** retry_count) * 1.0 # 지수 백오프
print(f"⏳ Rate limit - {wait_time}초 후 재시도 ({retry_count + 1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(wait_time)
return await self.request_with_backoff(
session, url, headers, payload, retry_count + 1
)
else:
# HolySheep가 자동으로 다른 Provider로 라우팅
raise Exception("Rate limit exceeded - failover triggered")
return response
except Exception as e:
# Provider 장애로 인한 실패 시
raise e
비동기 사용 예시
async def async_ai_request(api_key, messages):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
handler = RateLimitHandler()
result = await handler.request_with_backoff(
session=session,
url="https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"},
payload={"model": "gpt-4.1", "messages": messages, "max_tokens": 500}
)
return await result.json()
오류 3: "Invalid API key format"
# 문제: HolySheep API 키 인증 실패
원인: 잘못된 키 형식 또는 만료된 키
해결: 올바른 키 형식 확인 및 재발급
import requests
def verify_api_key(api_key: str) -> dict:
"""
HolySheep API 키 유효성 검사
키 형식: sk-hs-xxxx... (HolySheep 키는 항상 'sk-hs-'로 시작)
"""
if not api_key.startswith("sk-hs-"):
return {
"valid": False,
"error": "올바르지 않은 키 형식입니다. HolySheep 키는 'sk-hs-'로 시작합니다."
}
try:
# 간단한 유효성 검사 요청
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
)
if response.status_code == 200:
return {
"valid": True,
"message": "API 키가 유효합니다.",
"models": response.json().get("data", [])
}
elif response.status_code == 401:
return {
"valid": False,
"error": "API 키가 만료되었거나 유효하지 않습니다. 새로 발급받아주세요."
}
else:
return {
"valid": False,
"error": f"확인 중 오류 발생: {response.status_code}"
}
except Exception as e:
return {
"valid": False,
"error": f"연결 오류: {str(e)}"
}
사용
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
result = verify_api_key(api_key)
if result["valid"]:
print("✅ API 키 확인 완료")
print(f" 사용 가능한 모델: {len(result['models'])}개")
else:
print(f"❌ {result['error']}")
print(" 👉 https://www.holysheep.ai/register 에서 새 키 발급")
오류 4: "Model not found or unavailable"
# 문제: 요청한 모델이 현재 Provider에서 사용 불가
원인: Provider 장애 또는 지원하지 않는 모델
해결: HolySheep 모델 매핑 및 대체 모델 자동 선택
HolySheep에서 지원하는 모델 매핑
MODEL_ALTERNATIVES = {
"gpt-4.1": ["claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"],
"gpt-4o": ["claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash"],
"claude-opus": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5"],
"claude-sonnet-4.5": ["gpt-4.1", "gemini-2.5-flash"],
"gemini-2.5-pro": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5"],
"gemini-2.5-flash": ["deepseek-v3.2", "gpt-4.1"],
"deepseek-v3.2": ["gemini-2.5-flash"]
}
def get_fallback_model(original_model: str) -> str:
"""대체 모델 반환"""
alternatives = MODEL_ALTERNATIVES.get(original_model, ["gemini-2.5-flash"])
return alternatives[0] # 첫 번째 대안 반환
def request_with_fallback(api_key, original_model, messages):
"""대체 모델 포함 요청"""
models_to_try = [original_model] + MODEL_ALTERNATIVES.get(original_model, [])
for model in models_to_try:
try: