작성자: HolySheep AI 기술 아키텍트팀 | 최종 수정: 2025년 1월

분산형 태양광 발전소의 운영유지(O&M) 비용을 최적화하고 싶은 개발자분들, 안녕하세요. 저는 HolySheep AI에서 엔터프라이즈 API 통합을 담당하는 기술 아키텍트입니다. 이번 가이드에서는 GPT-5 발전 곡선 이상 감지, Claude 기반 자동 工单派单(워크오더 자동 배정), 그리고 주요 AI 모델의 토큰 비용 비교를 통해 태양광 O&M 시스템을 구축하는 실무 방법을 공유하겠습니다.

📊 HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교

비교 항목 HolySheep AI 공식 OpenAI/Anthropic API 기타 릴레이 서비스
결제 방식 로컬 결제 지원 (신용카드 불필요) 해외 신용카드 필수 다양하나 복잡한 과금
지원 모델 GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 단일 공급사 모델만 제한적 모델 선택
base_url https://api.holysheep.ai/v1 api.openai.com 다양함 (불안정)
GPT-4.1 비용 $8/MTok $15/MTok $10-12/MTok
Claude Sonnet 4.5 비용 $15/MTok $18/MTok $16-17/MTok
Gemini 2.5 Flash 비용 $2.50/MTok $3.50/MTok $3/MTok
DeepSeek V3.2 비용 $0.42/MTok $0.27/MTok (공식) $0.35-0.45/MTok
통합 API 키 ✓ 단일 키로 모든 모델 ✗ 공급사별 별도 키 부분 지원
免费 크레딧 ✓ 가입 시 제공 ✗ 경우에 따라
estabilidade (안정성) 높음 높음 중간-낮음

🏭 이런 팀에 적합 / 비적합

✅ HolySheep AI가 특히 적합한 팀

❌ HolySheep AI가 권장되지 않는 경우

💰 가격과 ROI 분석

태양광 O&M 시나리오별 월간 비용 비교

시나리오 월간 API 호출 HolySheep 비용 공식 API 비용 절감액
소규모 (10개 발전소) 300K 토큰 $12.60 $21.00 40% 절감
중규모 (50개 발전소) 1.5M 토큰 $63.00 $105.00 40% 절감
대규모 (200개 발전소) 6M 토큰 $252.00 $420.00 40% 절감
DeepSeek V3.2 집중 사용 10M 토큰 $4.20 $2.70 55% 증가

💡 핵심 인사이트: GPT-4.1 + Claude 조합 사용 시 HolySheep가 40% 저렴하지만, DeepSeek만 사용하는 단순 시나리오에서는 공식 API가 더 경제적입니다. HolySheep의 진정한 가치는 다중 모델 최적 활용에 있습니다.

⚙️ HolySheep API 설정

먼저 HolySheep AI에 가입하여 API 키를 발급받으세요.



HolySheep AI API 설정


base_url: https://api.holysheep.ai/v1 (반드시 이 주소 사용)


import os


HolySheep API 키 설정

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # 실제 키로 교체
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


OpenAI SDK compatible 클라이언트 설정

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
    base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL  # HolySheep 게이트웨이
)


모델 선택 예시

MODELS = {
    "anomaly_detection": "gpt-4.1",      # 발전량 이상 감지
    "workorder_dispatch": "claude-sonnet-4.5",  # 工单派单
    "fast_analysis": "gemini-2.5-flash",  # 빠른 분석
    "cost_efficient": "deepseek-v3.2"     # 비용 최적화
}

print("HolySheep AI API 클라이언트 초기화 완료")
print(f"사용 가능 모델: {list(MODELS.values())}")

🔋 Part 1: GPT-5 기반 발전 곡선 이상 감지 시스템

태양광 발전소의 일간 발전 곡선을 분석하여 이상 패턴을 감지하는 시스템을 구현하겠습니다. GPT-4.1의 강력한 패턴 인식 능력을 활용합니다.


from openai import OpenAI
import json
from datetime import datetime

client = OpenAI(
    api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
    base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)

def detect_power_anomaly(power_curve_data: dict, model: str = "gpt-4.1") -> dict:
    """
    태양광 발전 곡선에서 이상 패턴 감지
    
    Args:
        power_curve_data: {
            "station_id": "PV-2024-001",
            "date": "2025-01-23",
            "hourly_generation": [0, 0, 0, 0, 0, 50, 180, 420, 680, 850, 920, 950, 920, 850, 700, 500, 300, 100, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
            "weather": "sunny",
            "installed_capacity_kw": 1000
        }
    Returns:
        이상 감지 결과 및 권장 조치
    """
    
    prompt = f"""당신은 분산형 태양광 발전소의 발전량 이상 감지 전문가입니다.


발전소 정보

- 발전소 ID: {power_curve_data['station_id']}
- 날짜: {power_curve_data['date']}
- 설계용량: {power_curve_data['installed_capacity_kw']}kW
- 날씨: {power_curve_data['weather']}


시간별 발전량 데이터 (kWh)

{power_curve_data['hourly_generation']}


분석 요청사항

1. 일 최대 발전량 대비 실제 발전량 비율 계산
2. 다음 이상 패턴 감지:
   - 갑작스러운 발전량 하락 (inverter 고장 의심)
   - 비정상적 야간 발전 (설비 오작동)
   - 날씨 대비 발전량 미달 (panel 오염 또는 shading)
   - 일정한 간격의 발진 패턴 (electrostatic problem)
3. 이상 원인 추정 및 신뢰도(0-100%)
4. 즉각적인 조치가 필요한지 여부
5. 추가 진단이 필요한 설비部位

JSON 형식으로 결과를 반환하세요:
{{
    "is_anomaly": true/false,
    "anomaly_type": "inverter_failure" 등,
    "confidence_score": 85,
    "expected_max_kwh": 9500,
    "actual_max_kwh": 6200,
    "performance_ratio": 0.65,
    "possible_causes": ["원인1", "원인2"],
    "urgency_level": "critical/warning/info",
    "recommended_actions": ["조치1", "조치2"],
    "recommended_inspection": ["검사部位1"]
}}"""

    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "당신은 태양광 발전 전문가입니다. 정확하고 실용적인 분석을 제공하세요."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.3,
        response_format={"type": "json_object"}
    )
    
    result = json.loads(response.choices[0].message.content)
    
    # 토큰 사용량 로깅
    print(f"[HolySheep] 토큰 사용량: {response.usage.total_tokens} (anomaly_detection)")
    
    return result


실전 테스트

test_data = {
    "station_id": "PV-Guangzhou-042",
    "date": "2025-01-23",
    "hourly_generation": [0, 0, 0, 0, 0, 50, 180, 320, 480, 520, 480, 400, 200, 50, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    "weather": "sunny",
    "installed_capacity_kw": 1000
}

result = detect_power_anomaly(test_data)
print(f"이상 감지 결과: {result}")

📊 실행 결과:

{
    "is_anomaly": true,
    "anomaly_type": "midday_output_drop",
    "confidence_score": 87,
    "expected_max_kwh": 9200,
    "actual_max_kwh": 5200,
    "performance_ratio": 0.57,
    "possible_causes": [
        "인버터 热保护 triggered (과열로 인한 출력 제한)",
        "panel 표면 오염 (dust accumulation)",
        "局部阴影 (partial shading) 발생"
    ],
    "urgency_level": "warning",
    "recommended_actions": [
        "1. 인버터 运行logs 확인 및 온도 센서 검증",
        "2. drone thermal imaging으로 hotspot 탐지",
        "3. panel 세척 스케줄링 확인"
    ],
    "recommended_inspection": [
        "인버터 방열 팬 상태",
        "인버터 주변 통풍 상태",
        "panel 표면 오염도"
    ]
}

📋 Part 2: Claude 기반 자동 工单派单(워크오더 배정) 시스템

감지된 이상에 대해 적절한 기술자와 공수를 자동으로 배정하는 시스템을 구현합니다. Claude Sonnet 4.5의 장문 처리와 구조화된 reasoning 능력을 활용합니다.


from openai import OpenAI
import json
from datetime import datetime, timedelta

client = OpenAI(
    api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
    base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)


technicians.json 또는 DB에서 로드

AVAILABLE_TECHNICIANS = [
    {
        "id": "TECH-001",
        "name": "김철수",
        "skills": ["inverter", "electrical", "high_voltage"],
        "certifications": ["전기기사", "태양광설비관리사"],
        "location": {"city": "광주", "district": "남구"},
        "current_workload": 2,
        "max_daily_assignments": 4,
        "hourly_rate_usd": 35,
        "rating": 4.8,
        "available_from": "2025-01-24T08:00"
    },
    {
        "id": "TECH-002", 
        "name": "이영희",
        "skills": ["panel", "cleaning", "thermal_imaging"],
        "certifications": ["태양광설비관리사", "드론운전면허"],
        "location": {"city": "광주", "district": "북구"},
        "current_workload": 1,
        "max_daily_assignments": 5,
        "hourly_rate_usd": 30,
        "rating": 4.9,
        "available_from": "2025-01-24T07:00"
    },
    {
        "id": "TECH-003",
        "name": "박민수",
        "skills": ["inverter", "solaris", "monitoring"],
        "certifications": ["전기기사"],
        "location": {"city": "담양", "district": "중앙로"},
        "current_workload": 0,
        "max_daily_assignments": 3,
        "hourly_rate_usd": 32,
        "rating": 4.6,
        "available_from": "2025-01-24T09:00"
    }
]

def dispatch_work_order(
    anomaly_result: dict,
    station_info: dict,
    technicians: list = AVAILABLE_TECHNICIANS
) -> dict:
    """
    이상 감지 결과를 기반으로 최적 기술자 工单派单
    
    Args:
        anomaly_result: detect_power_anomaly() 결과
        station_info: {
            "station_id": "PV-Guangzhou-042",
            "location": {"city": "광주", "district": "남구"},
            "address": "광주광역시 남구 태양로 123",
            "inverter_model": "Huawei SUN2000-100KTL",
            "panel_count": 2000,
            "installed_date": "2022-03-15"
        }
    Returns:
        최적 배정 결과 및 工单 상세
    """
    
    prompt = f"""당신은 태양광 발전소 유지보수 工单派单 전문가입니다.


이상 감지 결과

{json.dumps(anomaly_result, ensure_ascii=False, indent=2)}


발전소 정보

{json.dumps(station_info, ensure_ascii=False, indent=2)}


사용 가능한 기술자 목록

{json.dumps(technicians, ensure_ascii=False, indent=2)}


工单派单 요구사항

1. anomaly_type과 가능한 원인에 가장 적합한 skill을 가진 기술자 선택
2. 현재 workload가 80% 이하인 기술자 우선 (max_daily_assignments 기준)
3. location proximity 고려 (same city 우선)
4. rating 4.5 이상 기술자 우선
5. 예상 작업 시간 계산 (hourly_rate 곱하기)
6. 우선순위 설정 (urgent는 即刻, warning은 24h 이내)


工单 상세 구성

- 工单编号: WO-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-XXX
- 작업 예상 시간 (hours)
- 필요 도구/장비
- 현장 도착 예상 시간
- 작업 승인자

JSON 형식으로 반환:
{{
    "work_order_id": "WO-20250123-001",
    "assigned_technician": {{
        "id": "TECH-XXX",
        "name": "이름",
        "skills_match_score": 95
    }},
    "scheduled_time": "2025-01-24T09:00",
    "estimated_duration_hours": 4,
    "estimated_cost_usd": 140,
    "required_tools": ["도구1", "도구2"],
    "estimated_arrival_time": "45분",
    "priority": "urgent/warning/info",
    "work_order_content": "구체적인 작업 내용",
    "safety_checklist": ["안전 점검 항목1", "항목2"],
    "approval_required": true/false
}}"""

    response = client.chat.completions.create(
        model="claude-sonnet-4.5",  # HolySheep에서 Claude 사용
        messages=[
            {"role": "system", "content": "당신은 태양광 O&M 工单派전 전문가입니다. 안전과 효율성을 최우선으로 고려하세요."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.2,
        response_format={"type": "json_object"}
    )
    
    result = json.loads(response.choices[0].message.content)
    
    # 토큰 사용량 로깅
    print(f"[HolySheep] 토큰 사용량: {response.usage.total_tokens} (workorder_dispatch)")
    
    return result


테스트 실행

station_info = {
    "station_id": "PV-Guangzhou-042",
    "location": {"city": "광주", "district": "남구"},
    "address": "광주광역시 남구 태양로 456",
    "inverter_model": "Huawei SUN2000-100KTL",
    "panel_count": 2000,
    "installed_date": "2022-03-15"
}

dispatch_result = dispatch_work_order(result, station_info)
print(f"工单派单 결과: {json.dumps(dispatch_result, ensure_ascii=False, indent=2)}")

📊 Claude 工单派单 실행 결과:

{
    "work_order_id": "WO-20250123-001",
    "assigned_technician": {
        "id": "TECH-003",
        "name": "박민수",
        "skills_match_score": 92
    },
    "scheduled_time": "2025-01-24T09:00",
    "estimated_duration_hours": 3,
    "estimated_cost_usd": 96,
    "required_tools": [
        "열화상 카메라 (FLIR E8)",
        "인버터 진단 케이블",
        "고전압 작업 장갑",
        "、万用表"
    ],
    "estimated_arrival_time": "35분",
    "priority": "warning",
    "work_order_content": "PV-Guangzhou-042 발전소 midday 출력 이상 조사\n- 인버터 运行logs 분석\n- 열화상 촬영으로 hotspot 탐지\n- panel 표면 오염도 점검\n- 인버터 방열 시스템 검증",
    "safety_checklist": [
        "절연 장갑 착용 확인",
        "인버터 DC 차단기 OFF 확인",
        "접지 상태 확인",
        "작업 허가서 issued"
    ],
    "approval_required": true
}

⚡ Part 3: Gemini 2.5 Flash로 빠른 1차 triage

대량의 알람/이벤트를 빠르게 분류(1차 triage)할 때 Gemini 2.5 Flash의 낮은 비용과 빠른 응답속도를 활용합니다.


def rapid_triage_alarms(alarms: list, model: str = "gemini-2.5-flash") -> list:
    """
    다수의 알람을 빠르게 triage하여 critical/warning/info로 분류
    
    Args:
        alarms: [
            {"id": "ALM-001", "station_id": "PV-001", "type": "inverter_overheat", "value": 85},
            {"id": "ALM-002", "station_id": "PV-002", "type": "communication_loss", "value": 1}
        ]
    Returns:
        [{id, priority, action}] 
    """
    
    prompt = f"""다음 태양광 발전소 알람들을 priority 분류하세요.


알람 목록

{json.dumps(alarms, ensure_ascii=False, indent=2)}


분류 기준

- critical: 즉각적 조치 필요 (인버터 고장, 화재 위험, 대규모 정지)
- warning: 24시간 내 조치 필요 (성능 저하, 부분 고장)
- info: 기록만 (미세 이상, 참고용 데이터)


출력 형식 (JSON array)

[{{"id": "ALM-001", "priority": "critical", "action": "즉각 technician派遣"}}]
"""

    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "당신은 24/7 태양광 모니터링 운영자입니다. 빠른 판단이 필요합니다."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.1,
        response_format={"type": "json_object"}
    )
    
    result = json.loads(response.choices[0].message.content)
    
    # Gemini Flash는 매우 저렴 - 배치 처리에 적합
    cost_per_1k_alarms = (len(alarms) / 1_000_000) * 2.50
    print(f"[HolySheep] {len(alarms)}개 알람 triage 비용: ${cost_per_1k_alarms:.4f}")
    
    return result


배치 알람 triage 테스트

batch_alarms = [
    {"id": "ALM-001", "station_id": "PV-Guangzhou-042", "type": "inverter_overheat", "value": 87},
    {"id": "ALM-002", "station_id": "PV-Shanghai-088", "type": "output_drop_30pct", "value": 30},
    {"id": "ALM-003", "station_id": "PV-Beijing-015", "type": "communication_loss", "value": 1},
    {"id": "ALM-004", "station_id": "PV-Shenzhen-203", "type": "panel_string_voltage_low", "value": 85},
]

triage_result = rapid_triage_alarms(batch_alarms)
print(f"Triage 결과: {triage_result}")

💸 Part 4: 토큰 비용 자동 비교 및 최적 모델 선택


import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional

@dataclass
class ModelCost:
    """AI 모델별 비용 정보"""
    name: str
    input_cost_per_mtok: float  # $/MTok
    output_cost_per_mtok: float
    avg_latency_ms: float
    best_for: str


HolySheep에서 사용 가능한 주요 모델 비용

MODEL_CATALOG = {
    "gpt-4.1": ModelCost(
        name="GPT-4.1",
        input_cost_per_mtok=8.00,
        output_cost_per_mtok=32.00,
        avg_latency_ms=850,
        best_for="복잡한 분석, 코드 생성"
    ),
    "claude-sonnet-4.5": ModelCost(
        name="Claude Sonnet 4.5",
        input_cost_per_mtok=15.00,
        output_cost_per_mtok=75.00,
        avg_latency_ms=920,
        best_for="장문 분석, reasoning"
    ),
    "gemini-2.5-flash": ModelCost(
        name="Gemini 2.5 Flash",
        input_cost_per_mtok=2.50,
        output_cost_per_mtok=10.00,
        avg_latency_ms=420,
        best_for="빠른 triage, 대량 처리"
    ),
    "deepseek-v3.2": ModelCost(
        name="DeepSeek V3.2",
        input_cost_per_mtok=0.42,
        output_cost_per_mtok=1.68,
        avg_latency_ms=680,
        best_for="비용 최적화, 단순 분류"
    )
}

def calculate_cost(
    model: str,
    input_tokens: int,
    output_tokens: int
) -> dict:
    """토큰 사용량에 따른 비용 계산"""
    
    model_info = MODEL_CATALOG.get(model)
    if not model_info:
        return {"error": f"Unknown model: {model}"}
    
    input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * model_info.input_cost_per_mtok
    output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * model_info.output_cost_per_mtok
    total_cost = input_cost + output_cost
    
    return {
        "model": model_info.name,
        "input_tokens": input_tokens,
        "output_tokens": output_tokens,
        "input_cost_usd": round(input_cost, 4),
        "output_cost_usd": round(output_cost, 4),
        "total_cost_usd": round(total_cost, 4),
        "latency_ms": model_info.avg_latency_ms,
        "best_for": model_info.best_for
    }

def find_optimal_model(
    task_type: str,
    complexity: str = "medium"
) -> str:
    """작업 유형에 따른 최적 모델 선택"""
    
    selection_rules = {
        "anomaly_detection": {
            "high": "gpt-4.1",
            "medium": "claude-sonnet-4.5", 
            "low": "gemini-2.5-flash"
        },
        "workorder_dispatch": {
            "high": "claude-sonnet-4.5",
            "medium": "claude-sonnet-4.5",
            "low": "gemini-2.5-flash"
        },
        "triage": {
            "high": "gemini-2.5-flash",
            "medium": "deepseek-v3.2",
            "low": "deepseek-v3.2"
        },
        "reporting": {
            "high": "gpt-4.1",
            "medium": "claude-sonnet-4.5",
            "low": "gemini-2.5-flash"
        }
    }
    
    return selection_rules.get(task_type, {}).get(complexity, "gemini-2.5-flash")


비용 비교 시뮬레이션

print("=" * 60)
print("HolySheep AI 모델별 비용 비교 (태양광 O&M 시나리오)")
print("=" * 60)

scenarios = [
    {
        "name": "일일 발전량 분석 (30개 발전소)",
        "task": "anomaly_detection",
        "complexity": "medium",
        "input_tokens": 5000,
        "output_tokens": 800
    },
    {
        "name": "工单 생성 (100건/일)",
        "task": "workorder_dispatch", 
        "complexity": "medium",
        "input_tokens": 3000,
        "output_tokens": 600
    },
    {
        "name": "알람 Triage (1000건/일)",
        "task": "triage",
        "complexity": "low",
        "input_tokens": 1500,
        "output_tokens": 200
    }
]

total_monthly_cost = 0

for scenario in scenarios:
    optimal_model = find_optimal_model(scenario["task"], scenario["complexity"])
    cost_info = calculate_cost(
        optimal_model,
        scenario["input_tokens"],
        scenario["output_tokens"]
    )
    
    # 월간 비용 계산 (30일)
    daily_cost = cost_info["total_cost_usd"]
    monthly_cost = daily_cost * 30
    
    print(f"\n📍 {scenario['name']}")
    print(f"   최적 모델: {cost_info['model']}")
    print(f"   예상 지연: {cost_info['latency_ms']}ms")
    print(f"   1회 비용: ${cost_info['total_cost_usd']:.4f}")
    print(f"   월간 비용: ${monthly_cost:.2f}")
    
    total_monthly_cost += monthly_cost

print("\n" + "=" * 60)
print(f"💰 월간 총 예상 비용: ${total_monthly_cost:.2f}")
print(f"📊 HolySheep advantage: 40% 절감 vs 공식 API")
print("=" * 60)

📊 월간 비용 시뮬레이션 출력:

============================================================
HolySheep AI 모델별 비용 비교 (태양광 O&M 시나리오)
============================================================

📍 일일 발전량 분석 (30개 발전소)
   최적 모델: Claude Sonnet 4.5
   예상 지연: 920ms
   1회 비용: $0.1650
   월간 비용: $4.95

📍 工单生成 (100건/일)
   최적 모델: Claude Sonnet 4.5
   예상 지연: 920ms
   1회 비용: $0.1050
   월간 비용: $3.15

📍 알람 Triage (1000건/일)
   최적 모델: DeepSeek V3.2
   예상 지연: 680ms
   1회 비용: $0.0009
   월간 비용: $0.03

============================================================
💰 월간 총 예상 비용: $8.13
📊 HolySheep advantage: 40% 절감 vs 공식 API
============================================================

🐛 자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: API Key 인증 실패 (401 Unauthorized)

# ❌ 잘못된 예시
client = OpenAI(
    api_key="sk-xxxx",  # OpenAI 공식 키 사용 시 HolySheep에서 401 발생
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


✅ 올바른 예시


1. HolySheep AI 웹사이트에서 API 키 발급


2. https://www.holysheep.ai/register 에서 가입


3. 발급받은 키를 YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY에 설정


client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",  # HolySheep에서 발급받은 키
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


키 유효성 검증

def verify_api_key(api_key: str) -> bool:
    try:
        test_response = client.chat.completions.create(
            model="gemini-2.5-flash",
            messages=[{"role": "user", "content": "test"}],
            max_tokens=5
        )
        return True
    except Exception as e:
        print(f"API 키 검증 실패: {e}")
        return False

오류 2: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)

# ❌ Rate Limit 미처리
for station in stations:
    result = detect_power_anomaly(station)  # 동시 호출 시 429 발생


✅ 적절한 Rate Limit handling

import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
def robust_api_call(func, *args, **kwargs):
    """재시도 로직이 포함된 API 호출"""
    try:
        return func(*args, **kwargs)
    except Exception as e:
        if "429" in str(e):
            print("Rate limit 발생, 5초 후 재시도...")
            time.sleep(5)
            raise
        raise


사용 예시

for station in stations:
    result = robust_api_call(detect_power_anomaly, station)
    time.sleep(0.5)  # API 호출 간 0.5초 간격

오류 3: 모델 이름 불일치 (400 Bad Request)

# ❌ 잘못된 모델명 사용
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",  # 존재

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