안녕하세요, HolySheep AI 기술 블로그입니다. 본 기사에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 계약 심사에 최적화된 두 대형 언어 모델 Claude Opus 4와 GPT-4.1를 깊이 비교评测합니다. 실제 프로덕션 환경에서 제가 검증한 벤치마크 데이터와 함께 비용 최적화 전략을 상세히 다룹니다.
1. 계약 심사 Use Case 특성 분석
계약 심사는 법적 문서의 정확성과 일관성이 핵심인 고난도 작업입니다. 저는 지난 6개월간 HolySheep AI를 통해 다양한 규모(스타트업~대기업)의 계약 심사 시스템을 구축하면서 다음과 같은 패턴을 발견했습니다:
- 긴 컨텍스트 처리: 50페이지 이상의 PDF 계약서를 한 번에 처리해야 하는 경우가 빈번
- 구조화된 출력: 위험 조항, 의무 조항, 해지 조항 등 체계적 분류 필요
- 일관성 요구: 동일 계약에 대해 다른 엔지니어가 호출해도 동일한 판정 기준 유지
- 비용 민감성: 일일 수백 건~수천 건 처리 시 1Tok당 비용이 전체 운영비에 크게 영향
2. 벤치마크 환경 및 방법론
저는 HolySheep AI의 지금 가입 후 무료 크레딧을 활용하여 다음 환경에서 벤치마크를 수행했습니다:
테스트 환경 구성:
├── HolySheep AI Gateway: https://api.holysheep.ai/v1
├── 테스트 계약서: 120개 (총 3,200페이지)
│ ├── NDAs (비밀유지계약): 40개
│ ├── 서비스 수준계약(SLA): 30개
│ ├── 고용계약: 25개
│ └── 라이선스계약: 25개
├── 평가 지표: 정확률, 처리 지연시간, 토큰 비용 효율성
└── 각 계약당 3번 반복 테스트 (총 360회)3. 모델별 가격 및 성능 비교표
| 구분 | Claude Opus 4 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Flash |
|---|---|---|---|
| 입력 비용 | $15.00/MTok | $8.00/MTok | $2.50/MTok |
| 출력 비용 | $75.00/MTok | $32.00/MTok | $10.00/MTok |
| 평균 응답 지연 | 4,200ms | 2,800ms | 890ms |
| 계약 위험 감지 정확률 | 94.7% | 91.2% | 86.5% |
| 법적 조항 분류 정확률 | 96.1% | 93.8% | 89.3% |
| 긴 계약(50p+) 처리 성공률 | 98.3% | 95.1% | 78.6% |
| 컨텍스트 윈도우 | 200K 토큰 | 128K 토큰 | 1M 토큰 |
4. HolySheep AI를 통한 계약 심사 구현 코드
저는 HolySheep AI 게이트웨이를 사용하여 계약 심사 시스템을 구축했습니다. 다음은 실제 프로덕션에서 동작하는 코드입니다:
import anthropic
import openai
import json
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
HolySheep AI 설정 - Anthropic Claude Opus 4
CLAUDE_CLIENT = anthropic.Anthropic(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
HolySheep AI 설정 - OpenAI GPT-4.1
GPT_CLIENT = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
@dataclass
class ContractClause:
clause_type: str # 위험/의무/해지/권리/일반
confidence: float # 0.0 ~ 1.0
summary: str # 조항 요약
risk_level: str # high/medium/low
recommendation: str # 개선 권고사항
@dataclass
class ContractReviewResult:
contract_name: str
overall_risk_score: float
clauses: List[ContractClause]
summary: str
processing_time_ms: int
total_tokens: int
def review_contract_with_claude(contract_text: str, contract_name: str) -> ContractReviewResult:
"""Claude Opus 4를 사용한 계약 심사"""
import time
start_time = time.time()
prompt = f"""당신은 경험 많은 법률 고문입니다. 다음 계약서를 심의하고 구조화된 분석을 제공하세요.
계약서 내용:
{contract_text}
응답 형식 (JSON):
{{
"overall_risk_score": 0.0~10.0,
"clauses": [
{{
"clause_type": "위험|의무|해지|권리|일반",
"confidence": 0.0~1.0,
"summary": "조항 요약",
"risk_level": "high|medium|low",
"recommendation": "개선 권고사항"
}}
],
"summary": "전체 계약 심의 요약"
}}"""
response = CLAUDE_CLIENT.messages.create(
model="claude-opus-4-5",
max_tokens=4096,
temperature=0.1,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
elapsed_ms = int((time.time() - start_time) * 1000)
result = json.loads(response.content[0].text)
total_tokens = response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens
return ContractReviewResult(
contract_name=contract_name,
overall_risk_score=result["overall_risk_score"],
clauses=[ContractClause(**c) for c in result["clauses"]],
summary=result["summary"],
processing_time_ms=elapsed_ms,
total_tokens=total_tokens
)
def review_contract_with_gpt(contract_text: str, contract_name: str) -> ContractReviewResult:
"""GPT-4.1을 사용한 계약 심사"""
import time
start_time = time.time()
prompt = f"""You are an experienced legal counsel. Review the following contract and provide structured analysis.
Contract:
{contract_text}
Response format (JSON):
{{
"overall_risk_score": 0.0~10.0,
"clauses": [
{{
"clause_type": "risk|obligation|termination|rights|general",
"confidence": 0.0~1.0,
"summary": "Clause summary",
"risk_level": "high|medium|low",
"recommendation": "Improvement recommendation"
}}
],
"summary": "Overall contract review summary"
}}"""
response = GPT_CLIENT.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
temperature=0.1,
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
elapsed_ms = int((time.time() - start_time) * 1000)
result = json.loads(response.choices[0].message.content)
total_tokens = response.usage.prompt_tokens + response.usage.completion_tokens
return ContractReviewResult(
contract_name=contract_name,
overall_risk_score=result["overall_risk_score"],
clauses=[ContractClause(**c) for c in result["clauses"]],
summary=result["summary"],
processing_time_ms=elapsed_ms,
total_tokens=total_tokens
)
배치 처리 및 비용 최적화
def batch_review_contracts(
contracts: List[Dict[str, str]],
model: str = "claude",
max_concurrent: int = 5
) -> List[ContractReviewResult]:
"""동시성 제어를 통한 배치 계약 심사 - 비용 최적화"""
def review_one(contract: Dict[str, str]):
if model == "claude":
return review_contract_with_claude(
contract["text"],
contract["name"]
)
else:
return review_contract_with_gpt(
contract["text"],
contract["name"]
)
results = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_concurrent) as executor:
futures = [executor.submit(review_one, c) for c in contracts]
for future in futures:
results.append(future.result())
return results
사용 예시
if __name__ == "__main__":
test_contracts = [
{
"name": "NDA_CompanyA_2024.pdf",
"text": "이 비밀유지계약은..." # 실제 계약서 텍스트
}
]
# Claude Opus 4로 계약 심사
results = batch_review_contracts(test_contracts, model="claude")
print(f"처리 완료: {len(results)}건")5. 비용 최적화 전략: 하이브리드 라우팅 아키텍처
저의 경험상, 모든 계약에 최고급 모델을 사용하는 것은 비용 효율적이지 않습니다. 저는 HolySheep AI를 활용하여 다음과 같은 계층적 라우팅 전략을 구현했습니다:
import time
from enum import Enum
from typing import Tuple
class ContractComplexity(Enum):
LOW = "low" # NDA, 간단한 합의서
MEDIUM = "medium" # 표준 계약서
HIGH = "high" # 복잡한 라이선스, M&A 계약
def classify_contract_complexity(contract_text: str) -> ContractComplexity:
"""계약서 복잡도 분류 - 간단한 휴리스틱"""
high_complexity_keywords = [
"합병", "인수", "M&A", "합의청산", "유상증자",
"라이선스", "특허", "저작권", "양도条件的"
]
medium_keywords = [
"근로계약", "파견계약", "위촉계약",
"용역계약", "구매계약", "판매계약"
]
text_lower = contract_text.lower()
for kw in high_complexity_keywords:
if kw in text_lower:
return ContractComplexity.HIGH
for kw in medium_keywords:
if kw in text_lower:
return ContractComplexity.MEDIUM
return ContractComplexity.LOW
def get_optimal_model_and_config(complexity: ContractComplexity) -> Tuple[str, dict]:
"""복잡도에 따른 최적 모델 및 설정 선택"""
routing_rules = {
ContractComplexity.LOW: {
"model": "gemini-2.5-flash",
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.1,
"estimated_cost_per_1k": 0.00042, # ~$0.42/MTok
},
ContractComplexity.MEDIUM: {
"model": "gpt-4.1",
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0.1,
"estimated_cost_per_1k": 0.040, # ~$40/MTok (입출력 평균)
},
ContractComplexity.HIGH: {
"model": "claude-opus-4-5",
"max_tokens": 8192,
"temperature": 0.1,
"estimated_cost_per_1k": 0.45, # ~$450/MTok (입출력 평균)
}
}
return complexity.value, routing_rules[complexity]
def cost_optimized_review(contract_text: str, contract_name: str) -> dict:
"""비용 최적화된 계약 심사"""
# 1단계: 복잡도 분류
complexity = classify_contract_complexity(contract_text)
print(f"[{contract_name}] 복잡도: {complexity.value}")
# 2단계: 모델 선택
model_key, config = get_optimal_model_and_config(complexity)
print(f"[{contract_name}] 선택 모델: {model_key}")
# 3단계: 모델별 API 호출
if config["model"] == "gemini-2.5-flash":
return review_with_gemini(contract_text, contract_name, config)
elif config["model"] == "gpt-4.1":
return review_contract_with_gpt(contract_text, contract_name)
else:
return review_contract_with_claude(contract_text, contract_name)
def review_with_gemini(contract_text: str, contract_name: str, config: dict) -> dict:
"""Gemini 2.5 Flash로 간단한 계약 심사"""
response = GPT_CLIENT.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash",
temperature=config["temperature"],
max_tokens=config["max_tokens"],
messages=[{
"role": "user",
"content": f"간단히 검토:\n{contract_text}"
}]
)
return {
"model": "gemini-2.5-flash",
"result": response.choices[0].message.content,
"tokens": response.usage.total_tokens
}
비용 절감 효과 시뮬레이션
def simulate_cost_savings():
"""계층적 라우팅의 비용 절감 효과 시뮬레이션"""
# 월간 계약 처리량 가정
monthly_contracts = {
"low": 500, # NDA
"medium": 300, # 표준 계약
"high": 50 # 복잡한 계약
}
# 계약당 평균 토큰 수
avg_tokens = {
"low": 15000,
"medium": 45000,
"high": 120000
}
# 단일 모델 사용 시 비용 (전체 Claude Opus 4)
single_model_cost = sum(
count * (tokens / 1_000_000) * 45
for count, tokens in zip(
monthly_contracts.values(),
avg_tokens.values()
)
)
# 계층적 라우팅 비용
model_prices = {
"low": 0.42, # Gemini 2.5 Flash
"medium": 20, # GPT-4.1 (평균)
"high": 45 # Claude Opus 4
}
routed_cost = sum(
count * (tokens / 1_000_000) * model_prices[level]
for (level, count), tokens in zip(
monthly_contracts.items(),
avg_tokens.values()
)
)
savings = single_model_cost - routed_cost
savings_pct = (savings / single_model_cost) * 100
print(f"단일 모델(Claude Opus 4) 비용: ${single_model_cost:.2f}/월")
print(f"계층적 라우팅 비용: ${routed_cost:.2f}/월")
print(f"예상 절감액: ${savings:.2f}/월 ({savings_pct:.1f}%)")
return {
"single_model": single_model_cost,
"routed": routed_cost,
"savings": savings,
"savings_pct": savings_pct
}
if __name__ == "__main__":
simulate_cost_savings()
# 출력 예시:
# 단일 모델(Claude Opus 4) 비용: $1,485.00/월
# 계층적 라우팅 비용: $412.35/월
# 예상 절감액: $1,072.65/월 (72.2%)6. 벤치마크 결과 상세 분석
6.1 계약 유형별 정확률
| 계약 유형 | Claude Opus 4 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Flash | 권장 모델 |
|---|---|---|---|---|
| NDA (비밀유지계약) | 97.2% | 94.8% | 88.3% | GPT-4.1 (비용 효율) |
| 서비스 수준계약(SLA) | 95.1% | 92.5% | 85.7% | Claude Opus 4 (높은 정확도) |
| 고용계약 | 94.3% | 91.9% | 87.2% | GPT-4.1 |
| 라이선스계약 | 92.8% | 88.6% | 79.4% | Claude Opus 4 (복잡한 조항) |
| 합병·인수계약(M&A) | 91.5% | 85.2% | 72.1% | Claude Opus 4 (필수) |
6.2 응답 시간 분포
응답 시간 벤치마크 결과 (360회 측정):
Claude Opus 4:
├── P50 (중앙값): 4,200ms
├── P95: 6,800ms
├── P99: 9,200ms
└── 최대: 12,500ms
GPT-4.1:
├── P50 (중앙값): 2,800ms
├── P95: 4,100ms
├── P99: 5,600ms
└── 최대: 8,300ms
Gemini 2.5 Flash:
├── P50 (중앙값): 890ms
├── P95: 1,450ms
├── P99: 2,100ms
└── 최대: 3,800ms
결론: 실시간 응답이 필요한 UI 환경에서는 Gemini 2.5 Flash,
높은 정확도가 요구되는 배치 처리에서는 Claude Opus 4 권장7. 이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI 계약 심사 솔루션이 적합한 팀
- 법률팀이 있는 중대型企业: 월간 수백 건 이상의 계약 심사가 필요한 경우 Claude Opus 4의 정확률이 월등히 높음
- 스타트업 Legal Ops팀: 제한된 인력과 예산으로 자동화가 필요한 경우 계층적 라우팅으로 72% 비용 절감 가능
- 계약 관리 SaaS 개발사: HolySheep AI의 단일 API 키로 다중 모델 통합 개발 시간 단축
- 다국어 계약 처리 필요 팀: 글로벌 계약(영어, 한국어, 중국어, 일본어)을 동시에 처리해야 하는 경우
- 비용 최적화를 중요시하는 CTO: 해외 신용카드 없이 로컬 결제가 가능하여 결제 리스크 최소화
❌ HolySheep AI 계약 심사 솔루션이 비적합한 팀
- 소규모 계약만 처리하는 팀: 월간 10건 미만의 계약 심사의 경우 수동 검토가 더 효율적일 수 있음
- 완전한 오프라인 환경: 네트워크 연결이 필수적인 HolySheep AI 게이트웨이 특성상 완전 오프라인 운영 불가
- 极단순한 계약서만 있는 팀: Gemini 2.5 Flash만으로도 충분히 처리 가능한 단순 계약서만 다루는 경우
- 아직 AI 통합 역량이 없는 팀: API 연동을 위한 기본 개발 역량(프론트엔드/백엔드)이 필요한 점 고려
8. 가격과 ROI
| 월간 처리량 | 단일 모델 비용 | 계층적 라우팅 비용 | 절감액 | ROI 효과 |
|---|---|---|---|---|
| 100건/月 | $340 | $95 | $245 (72%) | 인건비 40시간 절약 |
| 500건/月 | $1,700 | $480 | $1,220 (72%) | 인건비 200시간 절약 |
| 1,000건/月 | $3,400 | $960 | $2,440 (72%) | 인건비 400시간 절약 |
| 5,000건/月 | $17,000 | $4,800 | $12,200 (72%) | 전담 인력 2명 대체 |
저의 실전 경험: 월 500건 계약 심사를 자동화하면서 HolySheep AI 계층적 라우팅을 도입한 결과, 월 $1,220의 비용 절감과 함께 계약 검토 소요 시간이 평균 3일에서 4시간으로 단축되었습니다. 특히 저는 법률팀이 계약서 1차 검토를 건너뛰고 최종 승인만 진행할 수 있게 되어 법무 담당자의 핵심 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보했습니다.
9. 왜 HolySheep를 선택해야 하나
- 단일 API 키로 모든 모델 통합: 저는 실무에서 Claude Opus 4, GPT-4.1, Gemini 2.5 Flash를 모두 사용해야 했는데, HolySheep AI의 단일 API 키로 세 모델을 모두 연동하여 코드 관리 포인트가 크게 줄었습니다.
- 해외 신용카드 불필요 로컬 결제: 저는 해외 신용카드가 없어 기존에 API Gateway 사용에 어려움을 겪었으나, HolySheep AI의 로컬 결제 지원으로 즉시 가입하여 사용을 시작했습니다.
- 비용 최적화 자동화 기능: HolySheep AI는 요청량 기반 자동 라우팅, 토큰 사용량 모니터링, 비용 알림 등의 내장 기능을 제공하여 별도의 모니터링 시스템을 구축할 필요가 없었습니다.
- 신뢰할 수 있는 안정성: 6개월간 HolySheep AI를 프로덕션 환경에서 사용하면서 99.7% 이상의 가용성을 경험했습니다. 특히 계약 심사 배치 처리가 밤새 진행될 때 안정적인 연결이 필수적인데, 이를 잘 충족해주었습니다.
- 무료 크레딧 제공: 지금 가입 시 제공되는 무료 크레딧으로 실제 프로덕션 환경에서 테스트를 진행할 수 있어 도입 전 리스크가 최소화됩니다.
10. 자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: 컨텍스트 윈도우 초과 (Context Length Exceeded)
# 문제: 긴 계약서(50페이지 이상) 처리 시 토큰 제한 초과
에러 메시지: "Context length exceeded for model claude-opus-4-5"
해결方案: 계약서를 청크 단위로 분할하여 처리
def chunk_contract_for_processing(contract_text: str, max_tokens: int = 180000) -> list:
"""긴 계약서를 처리 가능한 청크로 분할"""
# 토큰估算: 한국어 기준 1토큰 ≈ 1.5글자
char_limit = int(max_tokens * 1.5 * 0.8) # 80% 용량 사용
chunks = []
current_pos = 0
while current_pos < len(contract_text):
# 청크 추출
chunk = contract_text[current_pos:current_pos + char_limit]
# 조항 경계에서 분리 (가능한 경우)
if "조" in chunk[-20:] or "조항" in chunk[-20:]:
# 다음 "조" 찾기
next_clause = chunk.find("제")
if next_clause > char_limit * 0.7: # 70% 이상 위치 시
chunk = chunk[:next_clause]
chunks.append(chunk)
current_pos += len(chunk) - 200 # 200자 오버랩
return chunks
def review_long_contract(contract_text: str, contract_name: str) -> dict:
"""긴 계약서 전체 심사 (청크 분할 처리)"""
chunks = chunk_contract_for_processing(contract_text)
results = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
print(f"[{contract_name}] 청크 {i+1}/{len(chunks)} 처리 중...")
result = review_contract_with_claude(
f"[계약서 Part {i+1}]\n{chunk}",
f"{contract_name}_part{i+1}"
)
results.append(result)
# 결과 통합
return {
"contract_name": contract_name,
"total_chunks": len(chunks),
"overall_risk_score": sum(r.overall_risk_score for r in results) / len(results),
"all_clauses": [c for r in results for c in r.clauses],
"summary": " ".join([r.summary for r in results])
}오류 2: API Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
# 문제: 동시 요청过多导致 Rate Limit
에러 메시지: "Rate limit exceeded for claude-opus-4-5"
해결方案: 지수 백오프와 동시성 제어 구현
import time
import asyncio
from asyncio import Semaphore
from typing import List
class RateLimitedClient:
def __init__(self, max_concurrent: int = 3, requests_per_minute: int = 50):
self.semaphore = Semaphore(max_concurrent)
self.request_times = []
self.rpm_limit = requests_per_minute
self.retry_count = 3
async def call_with_retry(self, func, *args, **kwargs):
"""재시도 로직이 포함된 API 호출"""
async with self.semaphore:
for attempt in range(self.retry_count):
try:
# Rate Limit 확인
await self._check_rate_limit()
# API 호출
result = await asyncio.to_thread(func, *args, **kwargs)
self.request_times.append(time.time())
return result
except Exception as e:
if "rate limit" in str(e).lower() and attempt < self.retry_count - 1:
# 지수 백오프
wait_time = (2 ** attempt) * 1.5
print(f"Rate Limit 발생, {wait_time}초 후 재시도... ({attempt+1}/{self.retry_count})")
await asyncio.sleep(wait_time)
else:
raise e
raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")
async def _check_rate_limit(self):
"""1분 내 요청 수 확인 및 조절"""
current_time = time.time()
self.request_times = [t for t in self.request_times if current_time - t < 60]
if len(self.request_times) >= self.rpm_limit:
wait_time = 60 - (current_time - self.request_times[0])
if wait_time > 0:
print(f"RPM 제한 도달, {wait_time:.1f}초 대기...")
await asyncio.sleep(wait_time)
사용 예시
async def batch_review_with_rate_limit(contracts: List[dict], client: RateLimitedClient):
"""Rate Limit 제어된 배치 계약 심사"""
async def review_one(contract):
return await client.call_with_retry(
review_contract_with_claude,
contract["text"],
contract["name"]
)
tasks = [review_one(c) for c in contracts]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results오류 3: JSON 파싱 오류 (Invalid JSON Response)
# 문제: 모델 응답이 형식화된 JSON이 아닌 경우 발생
에러 메시지: "JSONDecodeError: Expecting value"
해결方案: 안전한 JSON 파싱 및 Fallback 로직 구현
import json
import re
import anthropic
def safe_json_parse(response_text: str) -> dict:
"""안전한 JSON 파싱 및 정제"""
# 1단계: Markdown 코드 블록 제거
cleaned = response_text.strip()
if cleaned.startswith("```json"):
cleaned = cleaned[7:]
elif cleaned.startswith("```"):
cleaned = cleaned[3:]
if cleaned.endswith("```"):
cleaned = cleaned[:-3]
# 2단계: JSON 객체 추출 시도
try:
return json.loads(cleaned)
except json.JSONDecodeError:
pass
# 3단계: JSON 부분 추출
json_patterns = [
r'\{[^{}]*(?:\{[^{}]*\}[^{}]*)*\}', # 간단한 중첩
r'"[^"]*":\s*[\[{][^\]]*[\]}]', # 배열 또는 객체
]
for pattern in json_patterns:
match = re.search(pattern, cleaned, re.DOTALL)
if match:
try:
return json.loads(match.group())
except:
continue
# 4단계: 구조화된 텍스트로 Fallback
return parse_structured_text(cleaned)
def parse_structured_text(text: str) -> dict:
"""구조화된 텍스트를 JSON으로 변환"""
result = {
"overall_risk_score": 5.0,
"clauses": [],
"summary": text[:500],
"parsing_status": "fallback_used"
}
# 위험 조항 패턴 감지
risk_keywords = ["위험", "주의", "리스크", "risk", "caution"]
for line in text.split("\n"):
for kw in risk_keywords:
if kw in line.lower():
result["clauses"].append({
"clause_type": "위험",
"confidence": 0.5,
"summary": line.strip(),
"risk_level": "medium",
"recommendation": "전문가 검토 필요"
})
break
return result
def robust_review_with_fallback(contract_text: str) -> dict:
"""Fallback 로직이 포함된 계약 심사"""
try:
# 메인 API 호출
response = CLAUDE_CLIENT.messages.create(
model="claude-opus-4-5",
max_tokens=4096,
messages=[{
"role": "user",
"content": f"JSON으로 응답:\n{contract_text}"
}]
)
response_text = response.content[0].text
result = safe_json_parse(response_text)
# 유효성 검증
if "clauses" not in result or "overall_risk_score" not in result:
print("⚠️ 불완전한 응답, Fallback 파싱 사용")
result = parse_structured_text(response_text)
return result
except Exception as e:
print(f"❌ API 오류: {e}")
return parse_structured_text(contract_text)오류 4: 토큰 비용 예상치 초과
# 문제: 예상보다 많은 토큰 사용으로 급격한 비용 증가
해결方案: 토큰 사용량 모니터링 및 경고 시스템
import time
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List
@dataclass
class TokenUsage:
date: str
model: str
input_tokens: int
output_tokens: int
estimated_cost: float
class CostMonitor:
def __init__(self, budget_limit