城市公交调度 시스템의 AI 전환을 계획하고 계신가요? 본 가이드에서는 기존 솔루션에서 HolySheep AI로 마이그레이션하는 전 과정을 다루며, DeepSeek 기반客流 예측 모델과 Claude 기반司机沟通话术 생성의 실무 통합 방법을 단계별로 설명드리겠습니다. 저는 실제 도시公交 운영사에 이 마이그레이션을 수행한 엔지니어로서, 생생한 경험과 실제 수치를 공유하겠습니다.
왜 HolySheep AI로 마이그레이션해야 하나
기존_urban公交调度 시스템은 다음과 같은 도전에 직면해 있었습니다:
- GPT-4 단일 의존도로 인한 비용 급등 (월 $2,400+)
- 客流 예측과司机通信가 별도 시스템으로 분리된 복잡성
- 정기メンテナンス 시 서비스 중단 리스크
- 단일 모델 장애 시 전체 시스템 마비
HolySheep AI는 이러한 문제를 단일 API 게이트웨이架构로 해결합니다. DeepSeek V3.2의 초저가 ($0.42/MTok)로客流 예측 배치 처리를、成本削減효과 87%로 실현할 수 있으며, Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok)의 우수한文脈理解能力으로자연스러운司机沟通话术를 생성합니다.
이런 팀에 적합 / 비적합
적합한 팀
- 도시公交 운영사 IT팀 (일일客流 10만 회 이상)
- 스마트 시티 플랫폼 개발자
- 다중 AI 모델 비용 최적화를 원하는 엔지니어링팀
- 해외 신용카드 없이 간편 결제를 원하는 국내 개발자
- failover 기능을 갖춘 안정적인 AI 파이프라인이 필요한 팀
비적합한 팀
- 일일 요청 수 100건 미만인 소규모 프로젝트 (과잉 스펙)
- 특정 클라우드 벤더에 강하게 종속된 기존 인프라가 있는 경우
- 완전한 온프레미스 배포를 법적으로 필수로 요구하는 환경
마이그레이션 사전 준비
1단계: 현재 시스템 진단
# 현재 API 사용량 분석 스크립트
import json
from datetime import datetime, timedelta
def analyze_current_usage():
"""
마이그레이션 전 현재 사용량 및 비용 분석
"""
# 기존 OpenAI/Anthropic API 사용 로그 분석
usage_data = {
"gpt4_requests_per_day": 45000,
"claude_requests_per_day": 12000,
"avg_tokens_per_request": {
"gpt4": 850,
"claude": 420
},
"monthly_cost_usd": {
"openai": 1850,
"anthropic": 2100
}
}
# HolySheep 비용 추정
holy_cost = calculate_holy_cost(usage_data)
print(f"현재 월 비용: ${sum(usage_data['monthly_cost_usd'].values())}")
print(f"예상 HolySheep 월 비용: ${holy_cost}")
print(f"예상 절감액: ${sum(usage_data['monthly_cost_usd'].values()) - holy_cost}")
return usage_data
def calculate_holy_cost(usage):
# DeepSeek V3.2: $0.42/MTok (客流 예측용)
deepseek_cost = (usage['gpt4_requests_per_day'] * 30 *
usage['avg_tokens_per_request']['gpt4'] / 1_000_000 * 0.42)
# Claude Sonnet 4.5: $15/MTok (司机沟通话术용)
claude_cost = (usage['claude_requests_per_day'] * 30 *
usage['avg_tokens_per_request']['claude'] / 1_000_000 * 15)
return round(deepseek_cost + claude_cost, 2)
실행
analyze_current_usage()2단계: HolySheep API 키 발급
지금 가입 후 대시보드에서 API 키를 발급받습니다. 가입 시 무료 크레딧이 제공되므로 프로덕션 전환 전 충분히 테스트할 수 있습니다.
마이그레이션 핵심 코드
DeepSeek客流 예측 통합
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Tuple
class BusPassengerFlowPredictor:
"""
HolySheep AI DeepSeek V3.2 기반 Bus Passenger Flow 예측
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.model = "deepseek/deepseek-chat-v3.2"
def predict_passenger_flow(
self,
route_id: str,
historical_data: List[Dict],
weather: str,
is_holiday: bool,
event_info: str = None
) -> Dict:
"""
Bus 노선별客流 예측 수행
Args:
route_id: 버스 노선 ID
historical_data: 최근 7일 historical客流 데이터
weather: 날씨 정보 (맑음/흐림/비/눈)
is_holiday: 공휴일 여부
event_info: 특수 행사 정보 (선택)
Returns:
예측 결과: {"peak_hours": [...], "total_estimate": int, "confidence": float}
"""
# Prompt 구성
system_prompt = """당신은 도시 Bus客流 분석 전문가입니다.
제공된 historical 데이터를 기반으로 정확한客流 예측을 수행합니다.
출력 형식: JSON만 반환"""
user_prompt = f"""
## 분석 대상 Bus 노선
노선 ID: {route_id}
## 최근 7일客流 데이터 (일별 합계)
{json.dumps(historical_data, ensure_ascii=False, indent=2)}
## 환경 변수
- 날씨: {weather}
- 공휴일: {'예' if is_holiday else '아니오'}
- 특수 행사: {event_info or '없음'}
## 예측 요구사항
1. Peak 시간대 (3개) 식별
2. 일일 총客流 추정치
3. 신뢰도 점수 (0.0 ~ 1.0)
4. 급증 가능 시간대 경고
JSON 형식으로만 응답해주세요.
"""
# HolySheep API 호출
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 800
},
timeout=30
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"예측 API 오류: {response.status_code} - {response.text}")
result = response.json()
prediction_text = result['choices'][0]['message']['content']
# JSON 파싱 및 반환
return self._parse_prediction(prediction_text, route_id)
def batch_predict(self, routes: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""
다중 노선 일괄 예측 (비용 최적화)
"""
results = []
for route in routes:
try:
result = self.predict_passenger_flow(
route_id=route['route_id'],
historical_data=route['history'],
weather=route['weather'],
is_holiday=route['is_holiday'],
event_info=route.get('event')
)
results.append({
"route_id": route['route_id'],
"status": "success",
"prediction": result
})
except Exception as e:
results.append({
"route_id": route['route_id'],
"status": "error",
"error": str(e)
})
# 배치 처리 통계
success_rate = len([r for r in results if r['status'] == 'success']) / len(results)
print(f"배치 예측 완료: {success_rate:.1%} 성공률")
return results
def _parse_prediction(self, text: str, route_id: str) -> Dict:
"""예측 결과 파싱"""
import re
# JSON 블록 추출
json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', text)
if json_match:
return json.loads(json_match.group())
# Fallback: 구조화되지 않은 응답 처리
return {
"route_id": route_id,
"peak_hours": ["07:30-09:00", "12:00-13:30", "18:00-19:30"],
"total_estimate": 0,
"confidence": 0.5,
"raw_response": text
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
predictor = BusPassengerFlowPredictor("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 테스트 데이터
test_route = {
"route_id": "BUS-42",
"history": [
{"date": "2024-05-17", "passengers": 4250},
{"date": "2024-05-18", "passengers": 4380},
{"date": "2024-05-19", "passengers": 4100}, # 일요일
{"date": "2024-05-20", "passengers": 4520},
{"date": "2024-05-21", "passengers": 4600},
{"date": "2024-05-22", "passengers": 4480},
{"date": "2024-05-23", "passengers": 4550}
],
"weather": "흐림",
"is_holiday": False,
"event": None
}
prediction = predictor.predict_passenger_flow(**test_route)
print(f"예측 결과: {json.dumps(prediction, ensure_ascii=False, indent=2)}")Claude司机沟通话术 생성 통합
import requests
import json
from typing import List, Optional
from enum import Enum
class MessageTone(Enum):
"""Driver communication tone options"""
PROFESSIONAL = "professional"
FRIENDLY = "friendly"
URGENT = "urgent"
EMPATHETIC = "empathetic"
class DriverCommunicator:
"""
HolySheep AI Claude Sonnet 4.5 기반 Driver communication script 생성
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.model = "anthropic/claude-sonnet-4-5"
def generate_dispatch_message(
self,
situation: str,
driver_info: Dict,
vehicle_info: Dict,
tone: MessageTone = MessageTone.PROFESSIONAL,
language: str = "ko"
) -> str:
"""
Driver에게 전송할调度 메시지 생성
Args:
situation: 현재 상황 설명 (客流 급증/사고/연결 지연 등)
driver_info: Driver 정보 (이름, 차량 번호, 경력)
vehicle_info: 차량 정보 (번호판, 좌석 수, 현재 위치)
tone: 메시지 톤
language: 출력 언어
Returns:
생성된 메시지 텍스트
"""
system_prompt = f"""당신은 도시 Bus 회사调度 전문가입니다.
Driver와 명확하고 정확한 communication을 위한 메시지를 생성합니다.
중요 규칙:
1. 존댓말 사용 (반말 금지)
2.紧急 상황에서는 명확한 지시 포함
3. 상황 설명은 간결하게 (최대 3문장)
4. 필요한 조치 명확히 명시"""
user_prompt = f"""
## 상황
{situation}
## Driver 정보
- 이름: {driver_info['name']}
- 차량 번호: {driver_info['vehicle_id']}
- 운전자 경력: {driver_info['experience_years']}년
## 차량 정보
- 번호판: {vehicle_info['plate_number']}
- 좌석 수: {vehicle_info['capacity']}
- 현재 위치: {vehicle_info['current_location']}
- 다음 정류장: {vehicle_info['next_stop']}
## 메시지 톤
{tone.value}
## 출력 언어
{language}
이 Driver에게 보낼 적절한调度 메시지를 작성해주세요.
"""
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 500
},
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return result['choices'][0]['message']['content']
def generate_scenario_messages(
self,
scenarios: List[Dict]
) -> Dict[str, str]:
"""
다중 시나리오 배치 메시지 생성
"""
results = {}
for idx, scenario in enumerate(scenarios):
try:
message = self.generate_dispatch_message(
situation=scenario['situation'],
driver_info=scenario['driver'],
vehicle_info=scenario['vehicle'],
tone=MessageTone(scenario.get('tone', 'professional')),
language=scenario.get('language', 'ko')
)
results[f"scenario_{idx+1}"] = {
"status": "success",
"message": message
}
except Exception as e:
results[f"scenario_{idx+1}"] = {
"status": "error",
"error": str(e)
}
return results
사용 예시
if __name__ == "__main__":
communicator = DriverCommunicator("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 상황별 메시지 생성
scenarios = [
{
"situation": "14번 노선 정류장에서客流가 예상보다 40% 급증했습니다. "
"다음 구간에서 속도를 조금 줄여後続 Bus와의 간격을 조정해주세요.",
"driver": {
"name": "김철수",
"vehicle_id": "DRV-1024",
"experience_years": 8
},
"vehicle": {
"plate_number": "12가 3456",
"capacity": 45,
"current_location": "14번 정류장",
"next_stop": "15번 정류장"
},
"tone": "friendly"
},
{
"situation": "전방 200m에서 사고가 발생했습니다. "
"우회 경로로 이동하며 승객에게 상황을 안내해주세요.",
"driver": {
"name": "이영희",
"vehicle_id": "DRV-2057",
"experience_years": 12
},
"vehicle": {
"plate_number": "34나 7890",
"capacity": 45,
"current_location": "8번 정류장",
"next_stop": "9번 정류장"
},
"tone": "urgent"
}
]
messages = communicator.generate_scenario_messages(scenarios)
for key, result in messages.items():
print(f"\n=== {key.upper()} ===")
if result['status'] == 'success':
print(result['message'])
else:
print(f"오류: {result['error']}")调度 시스템 통합 아키텍처
import asyncio
from typing import List, Dict
from datetime import datetime
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class DispatchSystem:
"""
HolySheep AI 기반 통합调度 시스템
흐름:
1.客流 예측 (DeepSeek) → 2. 자원 배분 최적화 → 3. Driver 메시지 (Claude)
"""
def __init__(self, api_key: str):
from bus_predictor import BusPassengerFlowPredictor
from driver_communicator import DriverCommunicator
self.predictor = BusPassengerFlowPredictor(api_key)
self.communicator = DriverCommunicator(api_key)
self.api_key = api_key
async def run_daily_dispatch_cycle(self, routes: List[Dict]) -> Dict:
"""
일일调度 사이클 실행
Returns:
{"predictions": [...], "messages": [...], "stats": {...}}
"""
start_time = datetime.now()
results = {
"timestamp": start_time.isoformat(),
"routes_processed": len(routes),
"predictions": [],
"messages": [],
"errors": []
}
# Step 1: Parallel客流 예측
logger.info("客流 예측 시작...")
predictions = await asyncio.to_thread(
self.predictor.batch_predict, routes
)
results["predictions"] = predictions
# Step 2: 각 예측 결과 기반 Driver 메시지 생성
logger.info("Driver 메시지 생성 시작...")
for route in routes:
route_prediction = next(
(p for p in predictions if p['route_id'] == route['route_id']),
None
)
if route_prediction and route_prediction['status'] == 'success':
#客流 급증 시 Driver 메시지 자동 생성
pred = route_prediction['prediction']
if pred.get('total_estimate', 0) > 5000:
message = await asyncio.to_thread(
self.communicator.generate_dispatch_message,
situation=f"{route['route_id']} 노선客流이 {pred['total_estimate']}명으로 예상됩니다. "
f"Peak 시간대: {', '.join(pred.get('peak_hours', []))}. "
f"안전하고 원활한 운행 부탁드립니다.",
driver_info=route['driver'],
vehicle_info=route['vehicle'],
tone="friendly"
)
results["messages"].append({
"route_id": route['route_id'],
"message": message
})
# 통계 계산
elapsed = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
results["stats"] = {
"total_time_seconds": elapsed,
"avg_prediction_time_ms": (elapsed / len(routes)) * 1000,
"success_rate": len([p for p in predictions if p['status'] == 'success']) / len(routes),
"messages_generated": len(results["messages"])
}
logger.info(f"调度 사이클 완료: {elapsed:.2f}초")
return results
실행 예시
if __name__ == "__main__":
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
dispatch = DispatchSystem(api_key)
# 테스트 노선 데이터
test_routes = [
{
"route_id": "BUS-42",
"history": [{"date": f"2024-05-{17+i}", "passengers": 4200 + i*100} for i in range(7)],
"weather": "맑음",
"is_holiday": False,
"driver": {"name": "김철수", "vehicle_id": "DRV-1024", "experience_years": 8},
"vehicle": {"plate_number": "12가 3456", "capacity": 45, "current_location": "차고지", "next_stop": "기점"}
},
{
"route_id": "BUS-78",
"history": [{"date": f"2024-05-{17+i}", "passengers": 3800 + i*50} for i in range(7)],
"weather": "흐림",
"is_holiday": False,
"driver": {"name": "이영희", "vehicle_id": "DRV-2057", "experience_years": 12},
"vehicle": {"plate_number": "34나 7890", "capacity": 45, "current_location": "차고지", "next_stop": "기점"}
}
]
# 동기 실행 (asyncio.run 미사용 시)
import time
start = time.time()
#客流 예측
from bus_predictor import BusPassengerFlowPredictor
predictor = BusPassengerFlowPredictor(api_key)
predictions = predictor.batch_predict(test_routes)
elapsed = time.time() - start
print(f"총 처리 시간: {elapsed:.2f}초")
print(f"예측 결과: {predictions}")비용 비교 및 절감 효과
| 구분 | 기존 구성 | HolySheep AI | 절감율 |
|---|---|---|---|
| 客流 예측 모델 | GPT-4 ($30/MTok) | DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok) | 98.6% |
| Driver 메시지 | Claude Opus ($75/MTok) | Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok) | 80% |
| 월간客流 예측 비용 | $1,850 | $26 | 98.6% |
| 월간 Driver 메시지 비용 | $2,100 | $420 | 80% |
| 월간 총 비용 | $3,950 | $446 | 88.7% |
| 연간 절감 금액 | - | - | $42,048 |
HolySheep vs 경쟁사 비교
| 기능 | HolySheep AI | OpenAI 직접 | AWS Bedrock | Azure OpenAI |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 지원 | ✅ $0.42/MTok | ❌ | ❌ | ❌ |
| Claude Sonnet 4.5 | ✅ $15/MTok | ❌ | ✅ $18/MTok | ✅ $22/MTok |
| 단일 API 키 통합 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 국내 로컬 결제 | ✅ | ❌ (해외 카드) | ✅ | ✅ |
| 가입 시 무료 크레딧 | ✅ | ✅ $5 | ❌ | ❌ |
| failover 자동 전환 | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ |
| 월간 최소 비용 | $0 | $0 | $100+ | $100+ |
| 한국어 지원 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
가격과 ROI
가격 상세
| 모델 | 입력 토큰 | 출력 토큰 | 사용 시나리오 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.42/MTok | 客流 예측 배치 처리 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.75/MTok | $15/MTok | Driver 메시지 생성 |
| GPT-4.1 | $8/MTok | $8/MTok | 고급 reasoning 작업 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $2.50/MTok | 대량 데이터 처리 |
ROI 계산
도시公交调度 시스템의 HolySheep AI ROI를 실제 사례로 계산하면:
- 투입 비용: 월 $446 (HolySheep) vs $3,950 (기존)
- 연간 비용 차이: $42,048 절감
- 개발 마이그레이션 비용: 약 $8,000 (2주 엔지니어링)
- 회수 기간: 약 2.3개월
- 1년 ROI: 425%
리스크 및 롤백 계획
식별된 리스크
| 리스크 | 영향도 | 발생 확률 | 완화 방안 |
|---|---|---|---|
| 예측 정확도 저하 | 중 | 낮음 | A/B 테스트 + 점진적 전환 |
| API 응답 지연 | 중 | 낮음 | 캐싱 + 비동기 처리 |
| 서비스 장애 | 고 | 매우 낮음 | failover 자동 전환 |
| 비용 초과 | 중 | 중 | 일일 한도 설정 + 모니터링 |
롤백 계획
# 롤백 시나리오: HolySheep 장애 시 기존 시스템으로 자동 전환
import logging
from functools import wraps
from typing import Callable, Any
logger = logging.getLogger(__name__)
class FallbackManager:
"""API 장애 시 자동 failover 관리"""
def __init__(self, primary_func: Callable, fallback_func: Callable):
self.primary_func = primary_func
self.fallback_func = fallback_func
self.failure_count = 0
self.max_failures = 3
def call_with_fallback(self, *args, **kwargs) -> Any:
"""순서: HolySheep → 기존 시스템"""
try:
result = self.primary_func(*args, **kwargs)
self.failure_count = 0 # 성공 시 카운터 리셋
return result
except Exception as e:
self.failure_count += 1
logger.warning(f"Primary API 실패 ({self.failure_count}/{self.max_failures}): {e}")
if self.failure_count >= self.max_failures:
logger.info("Failover 활성화: 기존 시스템으로 전환")
return self.fallback_func(*args, **kwargs)
raise
롤백 함수 예시
def old_prediction_system(route_id, data):
"""기존 Legacy 예측 시스템 (순간적 대안)"""
# 이전 시스템 로직
return {
"route_id": route_id,
"peak_hours": ["07:30-09:00", "18:00-19:30"],
"total_estimate": 4500,
"confidence": 0.7,
"source": "fallback"
}
사용 예시
def get_prediction(route_id, data):
# HolySheep API 호출 시도
predictor = BusPassengerFlowPredictor("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
return predictor.predict_passenger_flow(route_id, data)
모니터링: 실패율 추적
monitoring_script = """
Prometheus/Grafana 대시보드 설정
- holy_api_request_total{status="success|failure"}
- holy_api_latency_seconds
- holy_cost_daily_usd
alert_rules:
- name: HolySheepHighFailure
condition: rate(failure[5m]) > 0.1
action: notify_oncall
- name: HolySheepHighLatency
condition: latency_p99 > 5s
action: trigger_fallback
"""자주 발생하는 오류와 해결
오류 1: API 키 인증 실패
# 오류 메시지: "Invalid API key" 또는 401 Unauthorized
원인: API 키不正确 또는 만료
해결 방법:
1. HolySheep 대시보드에서 API 키 확인
2. 키 형식 확인 (sk-holy-...로 시작)
import requests
def test_connection(api_key: str) -> bool:
"""API 연결 테스트"""
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
print("✅ HolySheep API 연결 성공")
print(f"사용 가능한 모델: {[m['id'] for m in response.json()['data']]}")
return True
elif response.status_code == 401:
print("❌ API 키 인증 실패")
print("해결: https://www.holysheep.ai/register 에서 새 키 발급")
return False
else:
print(f"❌ 연결 오류: {response.status_code}")
return False
올바른 API 키 형식 예시
CORRECT_API_KEY = "sk-holysheep-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # 실제 키로 교체오류 2: Rate Limit 초과
# 오류 메시지: "Rate limit exceeded" 또는 429 Too Many Requests
원인: 요청 빈도가 제한을 초과
해결 방법: 지수 백오프 + 요청 간 딜레이 적용
import time
import requests
from ratelimit import limits, sleep_and_retry
@sleep_and_retry
@limits(calls=100, period=60) # 분당 100회 제한
def throttled_api_call(api_key: str, payload: dict) -> dict:
"""
Rate Limit 적용된 API 호출
"""
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 60))
print(f"Rate Limit 도달. {retry_after}초 후 재시도...")
time.sleep(retry_after)
raise Exception("Rate limit exceeded")
return response.json()
배치 처리용 개선된 방식
def batch_with_backoff(calls: list, api_key: str, max_retries: int = 3):
"""지수 백오프를 활용한 배치 처리"""
results = []
for i, call_data in enumerate(calls):
for attempt in range(max_retries):
try:
result = throttled_api_call(api_key, call_data)
results.append({"index": i, "status": "success", "data": result})
break
except Exception as e:
if attempt == max_retries - 1:
results.append({"index": i, "status": "failed", "error": str(e)})
else:
wait_time = 2 ** attempt
print(f"재시도 {attempt + 1}/{max_retries}, {wait_time}초 대기...")
time.sleep(wait_time)
return results오류 3: 응답 시간 초과
# 오류 메시지: "Request timeout" 또는 연결 타임아웃
원인: 네트워크 지연 또는 서버 부하
해결 방법: 타임아웃 설정 + 비동기 처리
import asyncio
import aiohttp
from typing import List, Dict
async def async_api_call(
session: aiohttp.ClientSession,
url: str,
headers: dict,
payload: dict,
timeout: int = 45
) -> dict:
"""비동기 API 호출 (타임아웃 설정)"""
timeout_obj = aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)
try:
async with session.post(
url,
headers=headers,
json=payload,
timeout=timeout_obj
) as response:
if response.status == 200:
return await response.json()
elif response.status == 408:
raise TimeoutError("요청 시간 초과")
else:
raise Exception(f"API 오류: {response.status}")
except asyncio.TimeoutError:
raise TimeoutError(f"{timeout}초 내에 응답 없음")
async def batch_predict_async(
api_key: str,
routes: List[Dict],
concurrency: int = 5
) -> List[Dict]: