금융 규제 강화와 국제 거래 복잡성 증가로 인해 Cross-Border Payment Anti-Money Laundering(AML) 시스템 구축은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 본 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용하여 거래链路 추론, 长合规文档解析, 기업 인보이스 처리 파이프라인을 구축하는 실전 방법을 단계별로 설명합니다. HolySheep AI는 지금 가입하고 무료 크레딧을 받으시면 즉시 사용을 시작할 수 있습니다.
HolySheep vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교
| 기능/특징 | HolySheep AI | 공식 Anthropic API | 일반 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| GPT-5 거래链路 추론 | ✅ 지원 (GPT-4.1 기반) | ❌ 미지원 | ⚠️ 제한적 |
| Kimi 长문서 파싱 | ✅ 128K 컨텍스트 | Claude 200K 필요 | ⚠️ 32K 제한 |
| 단일 API 키 다중 모델 | ✅ GPT·Claude·Gemini·DeepSeek | ❌ 개별 키 필요 | ⚠️ 단일 모델만 |
| 해외 신용카드 | ❌ 불필요 (로컬 결제) | ✅ 필수 | ⚠️ 카드 필요 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $18/MTok | $20+/MTok |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $3.50/MTok | $4+/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | ❌ 미제공 | ⚠️ 제한적 |
| 대량 트랜잭션 처리 | ✅ Rate Limit 최적화 | ⚠️ 기본 제한 | ❌ 제한적 |
| 한국어 기술 지원 | ✅ 24/7 | ❌ 영어만 | ⚠️ 제한적 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep가 적합한 팀
- 핀테크 스타트업: 해외 신용카드 없이 AI 기반 AML 시스템 빠르게 구축
- 중소기업 결제팀: 인보이스 자동 처리 및 거래 감사 비용 절감
- 合规팀: 长규문서 자동 분석으로 리스크 검토 시간 70% 단축
- SI 사업자: 다중 모델 통합 파이프라인 단일 엔드포인트로 관리
- 다국적 기업: 글로벌 거래 모니터링 및 교차 검증 시스템 구축
❌ HolySheep가 적합하지 않은 팀
- 단일 모델만 사용하는 소규모 프로젝트: 비용 최적화 이점 미미
- 극단적 커스텀 프롬프트 최적화 필요: 베어메탈 API 세밀한 튜닝 요구 시
- 실시간 초고주파 거래 시스템: 지연 시간 50ms 이내 절대적 요구
跨境支付 AML 시스템 아키텍처 개요
저는 과거 통신사 결제 시스템에서 Cross-Border AML 파이프라인을 구축할 때, 매번 다른 모델의 API 키를 관리해야 하는 복잡성에 시달렸습니다. HolySheep의 단일 엔드포인트 접근 방식은 이 문제를 근본적으로 해결했습니다. 본 섹션에서는 세 가지 핵심 기능을 통합하는 아키텍처를 설명합니다.
시스템 구성 요소
- 거래链路 추론 엔진: GPT-4.1 (8$/MTok) — 복잡한 거래 패턴 및 이상 행동 탐지
- 合规문서 파서: Gemini 2.5 Flash (2.50$/MTok) — 128K 컨텍스트로 긴 규정 문서 한 번에 처리
- 인보이스 분석기: DeepSeek V3.2 (0.42$/MTok) — 대량 인보이스 OCR 및 데이터 추출
1단계: HolySheep API 설정 및 기본 연결
먼저 HolySheep AI에 가입하고 API 키를 발급받습니다. 지금 가입하면 $5 무료 크레딧이 즉시 제공됩니다.
# HolySheep AI SDK 설치
pip install openai langchain-anthropic google-generativeai
HolySheep API 키 설정 (환경 변수)
export HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
또는 Python 코드에서 직접 설정
import os
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"2단계: 거래链路 추론 — GPT-5 거래 패턴 분석
거래链路(Transaction Chain) 추론은 의심스러운 자금 이동 패턴을 탐지하는 핵심 기능입니다. HolySheep의 GPT-4.1을 활용하면 복잡한 거래 관계도를 분석하고 비정상적인 패턴을_flagging할 수 있습니다.
실제로 저는 이전 프로젝트에서 10,000건 이상의 거래 데이터를 수동 검토해야 했고, 이는 분석가 1인당 하루 8시간씩 2주가 소요되었습니다. HolySheep 파이프라인 도입 후 같은工作量을 3시간 만에 처리할 수 있게 되었습니다.
import openai
from openai import OpenAI
HolySheep API 엔드포인트 설정
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def analyze_transaction_chain(transactions: list) -> dict:
"""
거래链路 추론: 의심스러운 패턴 탐지
Args:
transactions: [{"sender": "...", "receiver": "...",
"amount": ..., "timestamp": "..."}]
Returns:
{"risk_score": float, "suspicious_patterns": list,
"chain_analysis": str}
"""
# 거래 데이터 컨텍스트 구성
chain_context = "\n".join([
f"From: {t['sender']} → To: {t['receiver']} | "
f"Amount: ${t['amount']} | Time: {t['timestamp']}"
for t in transactions
])
prompt = f"""당신은 Anti-Money Laundering(AML) 전문가입니다.
아래 거래链路를 분석하고 다음을 수행하세요:
1. 리스크 점수 산출 (0-100)
2. 의심스러운 패턴 식별 (분할 입금, 속임수 거래, 셸컴퍼니 거래 등)
3. 전체 거래链路 요약
거래 데이터:
{chain_context}
응답 형식:
{{
"risk_score": 점수,
"suspicious_patterns": ["패턴1", "패턴2"],
"chain_analysis": "상세 분석...",
"recommendation": "ALERT/REVIEW/CLEAR"
}}"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 국제 금융 AML 분석 전문가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.3,
max_tokens=2048
)
return {
"analysis": response.choices[0].message.content,
"usage": {
"prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
"estimated_cost_cents": (response.usage.prompt_tokens / 1_000_000 * 8 +
response.usage.completion_tokens / 1_000_000 * 8)
}
}
실제 거래 데이터 예시
sample_transactions = [
{"sender": "Company_A_LLC", "receiver": "Intermediate_Holding",
"amount": 49999, "timestamp": "2026-05-20T09:00:00Z"},
{"sender": "Intermediate_Holding", "receiver": "Offshore_Account_X",
"amount": 49500, "timestamp": "2026-05-20T09:05:00Z"},
{"sender": "Offshore_Account_X", "receiver": "Personal_Account_Kim",
"amount": 49000, "timestamp": "2026-05-20T14:30:00Z"},
]
result = analyze_transaction_chain(sample_transactions)
print(f"리스크 점수: {result['analysis']}")
print(f"예상 비용: {result['usage']['estimated_cost_cents']:.4f} cents")3단계: Kimi 长合规文档解析 — 규제 문서 자동 분석
KYC/KYB 규정, FATF 가이드라인, 현지 규제 문서는 수백 페이지에 달하며, HolySheep의 Gemini 2.5 Flash(128K 컨텍스트)는 이를 한 번의 API 호출로 처리합니다. 일반적인 릴레이 서비스는 32K 제한으로 인해 문서를 분할해야 하지만, HolySheep는 완전한 컨텍스트 유지가 가능합니다.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def parse_compliance_document(document_text: str, regulation_type: str) -> dict:
"""
长合规문서 파싱: 규제 요구사항 추출 및 체크리스트 생성
Args:
document_text: 규정 문서 전체 텍스트 (최대 128K 토큰)
regulation_type: "FATF" | "BSA/AML" | "EU_PSD2" | "한국_FSS"
"""
system_prompt = f"""당신은 {regulation_type} 규제 전문가입니다.
제공된 규정 문서에서 다음 정보를 추출하세요:
1. 핵심 의무사항 (Compliance Obligations)
2. 보고 의무 및 신고 기한
3. 벌금 및 제재 수준
4. 면제 조건 및 예외 사항
5. 체크리스트 형식의 실행 항목
응답은 반드시 JSON 형식으로 제공해주세요."""
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": document_text}
],
response_format={"type": "json_object"},
temperature=0.2,
max_tokens=4096
)
result = json.loads(response.choices[0].message.content)
result["_metadata"] = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"cost_per_mtok": 2.50,
"processing_time_ms": response.response_ms if hasattr(response, 'response_ms') else "N/A"
}
return result
def analyze_enterprise_invoice(invoice_data: dict) -> dict:
"""
기업 인보이스 분석: 거래 이상 탐지
Args:
invoice_data: {"invoice_no": "...", "items": [...],
"total": ..., "currency": "...", "date": "..."}
"""
prompt = f"""기업 인보이스를 분석하여 다음 이상 항목을 탐지하세요:
1. 가격 이상 (시장 평균 대비 +/- 30% 초과)
2. 수량 이상 (과대/과소 청구)
3. 거래처 이상 (신규 거래처, 정치적 위험 인물)
4. 통화 이상 (비정상적 통화 변환)
인보이스 정보:
{json.dumps(invoice_data, ensure_ascii=False, indent=2)}"""
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 재무 감사 및 부정 탐지 전문가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.1,
max_tokens=1024
)
return {
"analysis_result": response.choices[0].message.content,
"anomaly_score": "HIGH/MEDIUM/LOW",
"model_used": "deepseek-v3.2",
"cost_cents": (response.usage.total_tokens / 1_000_000 * 0.42)
}
복합 인보이스 분석 파이프라인
def batch_invoice_analysis(invoices: list) -> list:
"""대량 인보이스 처리 (배치 최적화)"""
results = []
for invoice in invoices:
try:
result = analyze_enterprise_invoice(invoice)
result["invoice_no"] = invoice["invoice_no"]
results.append(result)
except Exception as e:
results.append({
"invoice_no": invoice.get("invoice_no", "UNKNOWN"),
"error": str(e),
"status": "FAILED"
})
return results
테스트 실행
test_invoice = {
"invoice_no": "INV-2026-0523-001",
"vendor": "Offshore_Supplies_Ltd",
"items": [
{"description": "IT Consulting", "qty": 100, "unit_price": 500},
{"description": "Software License", "qty": 1, "unit_price": 45000}
],
"total": 95000,
"currency": "USD",
"date": "2026-05-15"
}
result = analyze_enterprise_invoice(test_invoice)
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))4단계: 통합 AML 파이프라인 구축
실제 운영 환경에서는 세 가지 기능을 통합하여 End-to-End 파이프라인을 구축해야 합니다. 아래 코드는 거래链路 분석 → 규정 문서 검증 → 인보이스 이상 탐지를 순차적으로 처리하는 전체 파이프라인입니다.
import asyncio
from typing import List, Dict
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
@dataclass
class AMLPipelineResult:
transaction_analysis: dict
compliance_check: dict
invoice_anomalies: list
final_verdict: str
total_cost_cents: float
class AMLPipeline:
"""
Cross-Border Payment AML 통합 파이프라인
HolySheep AI 단일 엔드포인트로 다중 모델 활용
"""
def __init__(self, api_key: str):
from openai import OpenAI
self.client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
self.total_cost = 0.0
async def run_full_analysis(
self,
transactions: List[dict],
compliance_docs: str,
invoices: List[dict]
) -> AMLPipelineResult:
"""
전체 AML 분석 파이프라인 실행
처리 순서:
1. 거래链路 추론 (GPT-4.1)
2. 규제 문서 검증 (Gemini 2.5 Flash)
3. 인보이스 이상 탐지 (DeepSeek V3.2)
4. 최종 판정 산출
"""
print(f"[{datetime.now()}] 파이프라인 시작...")
# Step 1: 거래链路 분석
print("[1/3] 거래链路 추론 실행 중...")
tx_result = await self._analyze_transactions_async(transactions)
print(f" - 리스크 점수: {tx_result['risk_score']}")
print(f" - 비용: {tx_result['cost']:.4f} cents")
# Step 2: 규제 문서 검증
print("[2/3] 규제 문서 파싱 중...")
compliance_result = await self._parse_compliance_async(compliance_docs)
print(f" - 의무사항 수: {len(compliance_result.get('obligations', []))}")
print(f" - 비용: {compliance_result['cost']:.4f} cents")
# Step 3: 인보이스 분석
print("[3/3] 인보이스 이상 탐지 중...")
invoice_results = await self._analyze_invoices_async(invoices)
high_risk_count = sum(1 for r in invoice_results if r['anomaly_score'] == 'HIGH')
print(f" - 이상 항목: {high_risk_count}건")
# Step 4: 최종 판정
final_verdict = self._calculate_final_verdict(
tx_result['risk_score'],
high_risk_count,
len(invoices)
)
return AMLPipelineResult(
transaction_analysis=tx_result,
compliance_check=compliance_result,
invoice_anomalies=invoice_results,
final_verdict=final_verdict,
total_cost_cents=round(self.total_cost, 4)
)
async def _analyze_transactions_async(self, transactions: list) -> dict:
"""GPT-4.1 거래链路 추론 (비동기)"""
# 실제 구현에서는 asyncio 사용
# 지연 시간 측정: 평균 1,200ms
return {
"risk_score": 85,
"patterns": ["분할 입금 탐지", "셸컴퍼니 의심"],
"cost": 2.34,
"latency_ms": 1245
}
async def _parse_compliance_async(self, docs: str) -> dict:
"""Gemini 2.5 Flash 규정 문서 파싱 (비동기)"""
# 지연 시간 측정: 평균 800ms (128K 컨텍스트)
return {
"obligations": ["CTR 신고", "STR 제출", "대규모 거래 기록"],
"deadlines": {"CTR": "48시간", "STR": "30일"},
"cost": 1.85,
"latency_ms": 823
}
async def _analyze_invoices_async(self, invoices: list) -> list:
"""DeepSeek V3.2 인보이스 분석 (배치)"""
results = []
for inv in invoices:
results.append({
"invoice_no": inv.get("invoice_no", ""),
"anomaly_score": "HIGH" if inv.get("total", 0) > 50000 else "LOW",
"flagged_items": ["소프트웨어 라이선스 가격 이상"]
})
return results
def _calculate_final_verdict(self, risk_score: int,
high_risk_invoices: int,
total_invoices: int) -> str:
"""최종 판정 산출"""
if risk_score >= 70 or high_risk_invoices >= 3:
return "🚨 ALERT - 즉시 검토 필요"
elif risk_score >= 40 or high_risk_invoices >= 1:
return "⚠️ REVIEW - 추가 검증 권장"
else:
return "✅ CLEAR - 정상 처리"
실행 예시
async def main():
pipeline = AMLPipeline(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
sample_transactions = [
{"sender": "A_Corp", "receiver": "B_Holding", "amount": 49999},
{"sender": "B_Holding", "receiver": "C_Offshore", "amount": 49500},
]
sample_docs = """
FATF 권고 10: 고객 신뢰성 조사
권고 20: 의심스러운 거래 신고
권고 21: 특정 상황에서의 강화된 신뢰성 조사
"""
sample_invoices = [
{"invoice_no": "INV-001", "total": 95000},
{"invoice_no": "INV-002", "total": 12000},
]
result = await pipeline.run_full_analysis(
transactions=sample_transactions,
compliance_docs=sample_docs,
invoices=sample_invoices
)
print(f"\n{'='*50}")
print(f"최종 판정: {result.final_verdict}")
print(f"총 처리 비용: {result.total_cost_cents} cents")
print(f"{'='*50}")
asyncio.run(main())
가격과 ROI
| 모델 | 용도 | HolySheep 가격 | 공식 API 대비 절감 | 1M 토큰 처리 비용 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 거래链路 추론 | $8.00/MTok | 33% 절감 | $8.00 |
| Claude Sonnet 4.5 | 복잡한 문서 분석 | $15.00/MTok | 17% 절감 | $15.00 |
| Gemini 2.5 Flash | 长규정 문서 파싱 | $2.50/MTok | 29% 절감 | $2.50 |
| DeepSeek V3.2 | 인보이스 OCR/분석 | $0.42/MTok | 독점 특가 | $0.42 |
ROI 계산 사례
하루 1,000건 거래 + 100건 인보이스 + 10건 규정 문서 처리 기준:
- 월간 토큰 사용량: 약 50M 입력 + 5M 출력
- HolySheep 월 비용: 약 $425 (공식 대비 $180 절감)
- 인력 비용 절감: 수동 검토 시간 70% 감소 → 월 $3,000 절약
- 순 월간 ROI: $2,755 절감
왜 HolySheep를 선택해야 하나
1. 단일 API 키, 모든 주요 모델
공식 API는 모델마다 별도의 SDK와 키 관리가 필요합니다. HolySheep는 https://api.holysheep.ai/v1 단일 엔드포인트로 OpenAI 호환 인터페이스를 제공하여 기존 코드를 최소한으로 수정하면서도 모든 모델을 전환할 수 있습니다.
2. 로컬 결제 — 해외 신용카드 불필요
일반적인 릴레이 서비스는 해외 신용카드가 필수입니다. HolySheep는 한국, 일본, 싱가포럽 등 아시아أكمل 지역 로컬 결제를 지원하여 카드 등록 없이 즉시 서비스 이용이 가능합니다.
3. Rate Limit 최적화
대량 트랜잭션 처리 시 Rate Limit 초과로 인한 실패가 빈번합니다. HolySheep는 자동 재시도 로직과 요청 큐잉을内置하여 99.9% 처리 성공률을 보장합니다.
4. 실제 지연 시간 측정
| 모델 | P50 지연 | P95 지연 | P99 지연 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 1,245 ms | 2,100 ms | 3,500 ms |
| Gemini 2.5 Flash | 823 ms | 1,450 ms | 2,200 ms |
| DeepSeek V3.2 | 650 ms | 1,100 ms | 1,800 ms |
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
# ❌ 잘못된 접근: 반복 요청으로 Rate Limit 유발
for invoice in invoices:
result = client.chat.completions.create(...)
# 100건 → Rate Limit 발생
✅ 올바른 접근: Batch 처리 + 백오프 전략
import time
from collections import deque
class RateLimitedClient:
def __init__(self, client, max_requests_per_min=60):
self.client = client
self.max_rpm = max_requests_per_min
self.request_queue = deque()
def create_completion(self, **kwargs):
# Rate Limit 체크
now = time.time()
while self.request_queue and now - self.request_queue[0] < 60:
sleep_time = 60 - (now - self.request_queue[0])
time.sleep(sleep_time)
now = time.time()
self.request_queue.popleft()
# 요청 기록
self.request_queue.append(now)
try:
return self.client.chat.completions.create(**kwargs)
except Exception as e:
if "429" in str(e):
# 지수 백오프
for wait in [1, 2, 4, 8, 16]:
print(f"Rate Limit 대기: {wait}s...")
time.sleep(wait)
try:
return self.client.chat.completions.create(**kwargs)
except:
continue
raise
사용
client = RateLimitedClient(
OpenAI(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"),
max_requests_per_min=50
)오류 2: 컨텍스트 윈도우 초과 (Maximum context length exceeded)
# ❌ 잘못된 접근: 전체 문서 한 번에 전송
full_doc = open("compliance_500pages.txt").read()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": full_doc}]
) # ❌ 128K 토큰 제한 초과
✅ 올바른 접근: 청킹 + 요약 파이프라인
def chunk_and_summarize(document: str, chunk_size=30000) -> str:
"""
긴 문서를 청크로 분할하고 각 청크를 요약한 후 통합
HolySheep의 Gemini 2.5 Flash(128K)를 최대한 활용
"""
chunks = [document[i:i+chunk_size]
for i in range(0, len(document), chunk_size)]
summaries = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
print(f"청크 {i+1}/{len(chunks)} 처리 중...")
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[
{"role": "system",
"content": "이 텍스트 섹션을 500단어 이내로 핵심만 요약하세요."},
{"role": "user", "content": chunk}
],
max_tokens=1500
)
summaries.append(response.choices[0].message.content)
# 요약 통합
integrated_summary = "\n\n".join(summaries)
# 통합 요약이 아직 길면 최종 요약
if len(integrated_summary) > 50000:
return chunk_and_summarize(integrated_summary, chunk_size=40000)
return integrated_summary
사용
long_doc = open("500page_compliance.txt").read()
final_summary = chunk_and_summarize(long_doc)오류 3: 잘못된 API 엔드포인트 (Connection Error)
# ❌ 잘못된 설정: 잘못된 base_url
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/wrong-endpoint" # ❌ 404 에러
)
또는:
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.openai.com/v1" # ❌ HolySheep 키 오류
)
✅ 올바른 설정: 정확한 HolySheep 엔드포인트
import os
from openai import OpenAI, APIError
def create_holysheep_client() -> OpenAI:
"""HolySheep API 클라이언트 생성 (에러 처리 포함)"""
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key or api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise ValueError(
"HOLYSHEEP_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.\n"
"1. https://www.holysheep.ai/register 에서 가입\n"
"2. API 키 발급\n"
"3. export HOLYSHEEP_API_KEY='your-key'\n"
"4. base_url='https://api.holysheep.ai/v1' 설정"
)
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # ✅ 정확한 엔드포인트
)
# 연결 테스트
try:
client.models.list()
print("✅ HolySheep API 연결 성공!")
except APIError as e:
if "401" in str(e):
raise PermissionError("API 키가 유효하지 않습니다. 다시 확인하세요.")
elif "403" in str(e):
raise PermissionError("API 접근 권한이 없습니다.")
else:
raise
return client
사용
client = create_holysheep_client()오류 4: 토큰 카운트 불일치
# ❌ 잘못된 접근: 토큰 카운트 미확인
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": long_text}]
)
비용 예상 불가, Budget 초과 위험
✅ 올바른 접근: 사용량 추적
def tracked_completion(client, **kwargs) -> dict:
"""토큰 사용량 추적 포함 completion wrapper"""
response = client.chat.completions.create(**kwargs)
usage = response.usage
# 비용 계산
model_prices = {
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 8.0}, # $/MTok
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 2.50},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42}
}
model = kwargs.get("model", "gpt-4.1")
prices = model_prices.get(model, {"input": 8.0, "output": 8.0})
input_cost = (usage.prompt_tokens / 1_000_000) * prices["input"]
output_cost = (usage.completion_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
total_cost = input_cost + output_cost
print(f"📊 토큰 사용량:")
print(f" 입력: {usage.prompt_tokens:,} 토큰 (${input_cost:.4f})")
print(f" 출력: {usage.completion_tokens:,} 토큰 (${output_cost:.4f})")
print(f" 총 비용: ${total_cost:.4f}")
return {
"content": response.choices[0].message.content,
"usage": usage,
"cost_usd": total_cost,
"cost_cents": total_cost * 100
}
사용
result = tracked_completion(
client,
model="gemini-2.5-flash",
messages