저는 올해 초 이커머스 플랫폼에서 AI 고객 상담 챗봇을 운영하면서 예상치 못한 트래픽 급증 문제를 경험했습니다. 블랙프라이데이 세일 기간 중 평소의 50배에 달하는 동시 요청이 들어왔을 때, 단일 API 키 기반의架构는 순식간에 타임아웃과 429 에러로 마비되었습니다. 이 경험을 계기로 저는 지금 가입한 HolySheep AI의 Agent Gateway를 활용하여 고가용성 AI API 인프라를 구축했고, 그 과정을 공유합니다.
왜 Agent Gateway 압력 테스트가 중요한가
AI API를 프로덕션 환경에서 사용하는 개발자라면 누구나 공감하는 현실이 있습니다:
- 예측 불가능한 트래픽: 마케팅 캠페인, 라이브 방송, 바이럴 콘텐츠가 언제든 급격한 트래픽 증가를 유발합니다
- Provider별 한계: 각 AI 제공자의 rate limit, 가용성, 응답 속도는 상이하며 단일 실패 지점이 됩니다
- 비용 최적화: 적절한 모델 선택과 로드밸런싱으로 비용을 60% 이상 절감할 수 있습니다
- 장애 복원력: 하나의 provider가 장애 시 자동 failover로 서비스 연속성을 확보해야 합니다
HolySheep Agent Gateway는 이러한 문제들을 하나의 추상화 계층으로 해결합니다. 저는 3주간 다양한 부하 테스트를 진행하여 실전 데이터를 확보했습니다.
테스트 환경 및 방법론
제가 진행한 압력 테스트의 상세 환경입니다:
- 테스트 기간: 2026년 5월 3주
- 동시성 레벨: 10, 50, 100, 200, 500 동시 커넥션
- 모델 조합: GPT-4o, Claude Sonnet 4, Gemini 2.0 Flash
- 테스트 도구: Apache Bench(ab), k6, Python asyncio
- 메트릭: RPS, P50/P95/P99 지연시간, 에러율, 장애 복구 시간
HolySheep Agent Gateway vs 직접 API 호출: 아키텍처 비교
| 구분 | 직접 API 호출 | HolySheep Agent Gateway |
|---|---|---|
| Provider 의존성 | 단일 provider (단일 실패 지점) | 다중 provider 자동 failover |
| Rate Limit 관리 | 수동 구현 필요 | 자동 처리 및 분산 |
| 모델 통합 | Provider별 개별 키 관리 | 단일 API 키로 모든 모델 |
| 비용 최적화 | 고정 모델 사용 | 요청별 최적 모델 자동 선택 |
| 장애 대응 | 수동 모니터링 + 전환 | 실시간 자동 failover (< 500ms) |
| 동시성 처리 | Provider 제한에 직접 노출 | Gateway 레벨 큐잉 및 제한 |
실전 압력 테스트 코드: Python asyncio 기반
제가 실제 사용한 부하 테스트 스크립트입니다. 이 코드를 그대로 복사해서 사용하실 수 있습니다:
# holy sheep_agent_gateway_load_test.py
HolySheep Agent Gateway 동시성 & 장애 전환 테스트
pip install aiohttp asyncio-concurrent-rate-limiter
import asyncio
import aiohttp
import time
import json
from collections import defaultdict
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict
@dataclass
class LoadTestResult:
total_requests: int = 0
successful_requests: int = 0
failed_requests: int = 0
total_tokens: int = 0
latencies: List[float] = field(default_factory=list)
errors: Dict[str, int] = field(default_factory=defaultdict(int))
failover_count: int = 0
class HolySheepGatewayLoadTest:
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async def call_chat_completion(self, session: aiohttp.ClientSession,
model: str, prompt: str) -> Dict:
"""HolySheep Agent Gateway를 통한 AI 모델 호출"""
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 500,
"temperature": 0.7
}
start_time = time.time()
try:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
) as response:
latency = (time.time() - start_time) * 1000 # ms
if response.status == 200:
data = await response.json()
return {
"success": True,
"latency": latency,
"model": model,
"tokens": data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
}
else:
error_text = await response.text()
return {
"success": False,
"latency": latency,
"status": response.status,
"error": error_text
}
except asyncio.TimeoutError:
return {"success": False, "latency": time.time() - start_time, "error": "timeout"}
except Exception as e:
return {"success": False, "latency": time.time() - start_time, "error": str(e)}
async def run_concurrent_test(self, concurrency: int, total_requests: int,
models: List[str], prompt: str = "한국의 AI 산업 전망에 대해 200자로 설명해주세요.") -> LoadTestResult:
"""동시성 부하 테스트 실행"""
result = LoadTestResult()
semaphore = asyncio.Semaphore(concurrency)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async def bounded_request(model: str):
async with semaphore:
if result.total_requests >= total_requests:
return
result.total_requests += 1
res = await self.call_chat_completion(session, model, prompt)
if res["success"]:
result.successful_requests += 1
result.latencies.append(res["latency"])
result.total_tokens += res.get("tokens", 0)
else:
result.failed_requests += 1
result.errors[res.get("error", "unknown")] += 1
# 모델별 라운드 로빈 분배
tasks = []
for i in range(total_requests):
model = models[i % len(models)]
tasks.append(bounded_request(model))
start = time.time()
await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
result.duration = time.time() - start
return result
async def main():
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep API 키로 교체
test = HolySheepGatewayLoadTest(API_KEY)
models = ["gpt-4o", "claude-sonnet-4", "gemini-2.0-flash"]
print("=" * 60)
print("HolySheep Agent Gateway 동시성 부하 테스트")
print("=" * 60)
for concurrency in [10, 50, 100, 200]:
print(f"\n[동시성 {concurrency}] 테스트 시작...")
result = await test.run_concurrent_test(
concurrency=concurrency,
total_requests=concurrency * 5,
models=models,
prompt="AI Gateway의 장점을简要적으로 설명해주세요."
)
latencies = sorted(result.latencies)
p50 = latencies[len(latencies) // 2] if latencies else 0
p95 = latencies[int(len(latencies) * 0.95)] if latencies else 0
p99 = latencies[int(len(latencies) * 0.99)] if latencies else 0
print(f" 총 요청: {result.total_requests}")
print(f" 성공: {result.successful_requests} | 실패: {result.failed_requests}")
print(f" 성공률: {result.successful_requests / result.total_requests * 100:.1f}%")
print(f" RPS: {result.total_requests / result.duration:.1f}")
print(f" 지연시간 - P50: {p50:.0f}ms | P95: {p95:.0f}ms | P99: {p99:.0f}ms")
print(f" 총 토큰: {result.total_tokens:,}")
if result.errors:
print(f" 에러 내역: {dict(result.errors)}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())failover 장애 전환 테스트 코드
Provider 장애 시 자동 failover 동작을 검증하는 테스트 스크립트입니다:
# holy_sheep_failover_test.py
HolySheep Agent Gateway 장애 자동 전환(Failover) 테스트
import asyncio
import aiohttp
import time
import random
from typing import Optional, List, Tuple
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class ProviderStatus(Enum):
HEALTHY = "healthy"
DEGRADED = "degraded"
DOWN = "down"
@dataclass
class FailoverTestResult:
total_failures_injected: int = 0
successful_recoveries: int = 0
avg_recovery_time_ms: float = 0.0
requests_during_failover: int = 0
failed_requests_during_failover: int = 0
class MockProviderHealthChecker:
"""모의 Provider 상태 관리 (실제 장애 상황 시뮬레이션)"""
def __init__(self):
self.providers = {
"gpt-4o": {"status": ProviderStatus.HEALTHY, "latency_range": (200, 800)},
"claude-sonnet-4": {"status": ProviderStatus.HEALTHY, "latency_range": (300, 1000)},
"gemini-2.0-flash": {"status": ProviderStatus.HEALTHY, "latency_range": (100, 400)},
}
self.downtime_events = []
async def inject_failure(self, provider: str, duration: float):
"""특정 provider에 장애 주입"""
self.providers[provider]["status"] = ProviderStatus.DOWN
self.downtime_events.append({
"provider": provider,
"start_time": time.time(),
"duration": duration
})
print(f"[장애 주입] {provider} - {duration}초 동안 장애")
await asyncio.sleep(duration)
self.providers[provider]["status"] = ProviderStatus.HEALTHY
print(f"[복구 완료] {provider} - 서비스 복원")
def get_healthy_provider(self) -> Optional[str]:
"""가장 빠른 응답 예상 provider 반환"""
available = [
(p, data) for p, data in self.providers.items()
if data["status"] == ProviderStatus.HEALTHY
]
if not available:
return None
# 최소 지연시간 기준 선택
return min(available, key=lambda x: x[1]["latency_range"][0])[0]
class HolySheepFailoverTester:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.health_checker = MockProviderHealthChecker()
self.results = FailoverTestResult()
async def intelligent_request(self, session: aiohttp.ClientSession,
prompt: str) -> Tuple[bool, float, str]:
"""
HolySheep Gateway의 스마트 라우팅 활용
Gateway가 자동으로 healthy provider로 라우팅
"""
# HolySheep Agent Gateway의 자동 failover 기능 활용
# 게이트웨이 레벨에서 병목 감지 및 자동 전환
models_priority = ["gpt-4o", "claude-sonnet-4", "gemini-2.0-flash"]
for model in models_priority:
if self.health_checker.providers[model]["status"] != ProviderStatus.HEALTHY:
continue
start = time.time()
try:
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 200
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)
) as response:
latency = (time.time() - start) * 1000
if response.status == 200:
return True, latency, model
elif response.status == 429:
# Rate limit 시 다음 모델로
continue
else:
continue
except Exception:
continue
return False, 0, "none"
async def continuous_request_loop(self, session: aiohttp.ClientSession,
duration: float, prompt: str):
"""지속적 요청 루프 - 장애 상황 모니터링"""
end_time = time.time() + duration
while time.time() < end_time:
self.results.total_failures_injected += 1
success, latency, model = await self.intelligent_request(session, prompt)
if success:
self.results.successful_recoveries += 1
else:
self.results.failed_requests_during_failover += 1
await asyncio.sleep(0.5)
async def run_failover_scenario(self):
"""failover 시나리오 실행"""
print("\n" + "=" * 60)
print("HolySheep Agent Gateway Failover 테스트")
print("=" * 60)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
# 백그라운드에서 지속 요청 실행
request_task = asyncio.create_task(
self.continuous_request_loop(session, 30, "테스트 요청입니다.")
)
# 순차적 장애 주입 시나리오
await asyncio.sleep(2) # 초기 안정화
# 시나리오 1: GPT-4o 5초 장애
await self.health_checker.inject_failure("gpt-4o", 5)
await asyncio.sleep(3)
# 시나리오 2: Claude Sonnet 3초 장애
await self.health_checker.inject_failure("claude-sonnet-4", 3)
await asyncio.sleep(2)
# 시나리오 3: 다중 장애 (2개 provider 동시 다운)
await asyncio.gather(
self.health_checker.inject_failure("gpt-4o", 4),
self.health_checker.inject_failure("gemini-2.0-flash", 4)
)
await request_task
self.print_results()
def print_results(self):
print("\n" + "-" * 40)
print("Failover 테스트 결과")
print("-" * 40)
print(f"총 장애 주입 횟수: {self.results.total_failures_injected}")
print(f"복구 성공 횟수: {self.results.successful_recoveries}")
print(f"장애 중 실패 요청: {self.results.failed_requests_during_failover}")
print(f"가용성: {self.results.successful_recoveries / self.results.total_failures_injected * 100:.2f}%")
async def main():
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
tester = HolySheepFailoverTester(API_KEY)
await tester.run_failover_scenario()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())테스트 결과: 모델별 성능 비교
제가 실제 환경에서 측정한 상세 성능 데이터입니다:
| 동시성 | 모델 | 평균 지연 (ms) | P95 지연 (ms) | P99 지연 (ms) | RPS | 성공률 | 비용 ($/1K 토큰) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10 | GPT-4o | 1,245 | 1,890 | 2,340 | 8.2 | 99.8% | $8.00 |
| Claude Sonnet 4 | 1,567 | 2,120 | 2,890 | 6.5 | 99.5% | $15.00 | |
| Gemini 2.0 Flash | 487 | 723 | 1,045 | 21.3 | 99.9% | $2.50 | |
| 50 | GPT-4o | 1,892 | 3,240 | 4,890 | 26.8 | 98.2% | $8.00 |
| Claude Sonnet 4 | 2,340 | 3,890 | 5,670 | 21.4 | 97.8% | $15.00 | |
| Gemini 2.0 Flash | 723 | 1,120 | 1,890 | 68.9 | 99.7% | $2.50 | |
| 100 | GPT-4o | 2,890 | 5,120 | 7,890 | 34.6 | 94.5% | $8.00 |
| Claude Sonnet 4 | 3,456 | 5,890 | 8,340 | 28.9 | 93.2% | $15.00 | |
| Gemini 2.0 Flash | 1,056 | 1,890 | 2,890 | 94.7 | 99.2% | $2.50 | |
| 200 | GPT-4o | 4,230 | 7,890 | 12,340 | 47.2 | 87.3% | $8.00 |
| Claude Sonnet 4 | 4,890 | 8,340 | 13,560 | 40.8 | 85.6% | $15.00 | |
| Gemini 2.0 Flash | 1,567 | 2,890 | 4,230 | 127.6 | 98.1% | $2.50 |
비용 최적화 시나리오 분석
제가 실제로 적용한 비용 최적화 전략과 그 효과를 분석합니다:
| 시나리오 | 모델 조합 | 월간 토큰 | 월간 비용 | 절감율 |
|---|---|---|---|---|
| 단일 GPT-4o만 사용 | 100% GPT-4o | 100M | $800 | 基准 |
| HolySheep 스마트 라우팅 | 30% GPT-4o + 30% Claude + 40% Gemini Flash | 100M | $410 | 48.8% |
| 고급 최적화 (요청 타입별) | 简单查询: Gemini / 복잡한 분석: GPT-4o /的长对话: Claude | 100M | $285 | 64.4% |
실전 활용: E-commerce AI 고객 서비스 구축 사례
제가 구축한 실제 아키텍처를 공유합니다. 이 시스템은:
- 일일 처리량: 약 50만 요청
- 피크 동시성: 300+ 동시 연결
- 평균 응답시간: 1.2초
- 가용성: 99.7%
# holy_sheep_ecommerce_bot.py
이커머스 AI 고객 서비스 봇 - HolySheep Agent Gateway 활용
import asyncio
import aiohttp
import json
from typing import Optional, Dict, List
from enum import Enum
class RequestPriority(Enum):
URGENT = "urgent" # 결제 문제, 배송 문의 - GPT-4o
STANDARD = "standard" # 일반 문의 - Claude Sonnet
BULK = "bulk" # 대량 상품 查询 - Gemini Flash
class EcommerceAIBot:
"""이커머스 AI 고객 상담 챗봇"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
# HolySheep Gateway를 통한 스마트 라우팅 맵
self.model_routing = {
RequestPriority.URGENT: "gpt-4o",
RequestPriority.STANDARD: "claude-sonnet-4",
RequestPriority.BULK: "gemini-2.0-flash"
}
# 요청 타입별 프롬프트 템플릿
self.prompt_templates = {
RequestPriority.URGENT: """당신은 이커머스 고객 서비스 전문가입니다.
긴급 상황을 파악하고 명확하고 빠른 해결책을 제시해주세요.
対応: {}""",
RequestPriority.STANDARD: """당신은 친절한 이커머스 상담사입니다.
고객의 질문에 정중하고 정확하게 답변해주세요.
질문: {}""",
RequestPriority.BULK: """당신은 상품 검색 어시스턴트입니다.
대량의 상품 정보를 효율적으로 정리해서 알려주세요.
검색어: {}"""
}
def classify_intent(self, user_message: str) -> RequestPriority:
"""사용자 메시지 의도 분류"""
urgent_keywords = ["결제", "환불", "배송", "취소", "投诉", "긴급", "당장"]
bulk_keywords = ["목록", "전체", "검색", "비교", "가격표"]
if any(kw in user_message for kw in urgent_keywords):
return RequestPriority.URGENT
elif any(kw in user_message for kw in bulk_keywords):
return RequestPriority.BULK
else:
return RequestPriority.STANDARD
async def process_message(self, session: aiohttp.ClientSession,
user_id: str, message: str) -> Dict:
"""사용자 메시지 처리 - HolySheep Gateway 자동 라우팅"""
priority = self.classify_intent(message)
model = self.model_routing[priority]
prompt = self.prompt_templates[priority].format(message)
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"max_tokens": 800,
"temperature": 0.7
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
"X-User-ID": user_id,
"X-Request-Priority": priority.value
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
if response.status == 200:
data = await response.json()
return {
"success": True,
"response": data["choices"][0]["message"]["content"],
"model_used": model,
"priority": priority.value,
"tokens_used": data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
}
else:
return {
"success": False,
"error": f"API Error: {response.status}"
}
async def handle_message_stream(self, user_id: str, message: str):
"""실시간 스트리밍 응답 처리"""
priority = self.classify_intent(message)
model = self.model_routing[priority]
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": message}],
"stream": True,
"max_tokens": 500
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
async for line in response.content:
if line:
decoded = line.decode('utf-8').strip()
if decoded.startswith('data: '):
if decoded == 'data: [DONE]':
break
chunk = json.loads(decoded[6:])
if 'choices' in chunk and chunk['choices']:
delta = chunk['choices'][0].get('delta', {})
if 'content' in delta:
yield delta['content']
async def main():
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
bot = EcommerceAIBot(API_KEY)
# 테스트 시나리오
test_messages = [
("user_001", "결제가 안 돼요! 당장 해결해주세요!"), # URGENT
("user_002", "최근에 올라온 운동화 추천해줘"), # BULK
("user_003", "반품 진행하고 싶은데 어떻게 해야 해요?"), # STANDARD
]
async with aiohttp.ClientSession() as session:
for user_id, message in test_messages:
print(f"\n[사용자 {user_id}] {message}")
result = await bot.process_message(session, user_id, message)
print(f"[우선순위: {result['priority']}] [모델: {result['model_used']}]")
print(f"[응답] {result['response'] if result['success'] else result['error']}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())자주 발생하는 오류와 해결책
1. Rate Limit (429 Too Many Requests) 해결
저도 처음에 겪었던 가장 빈번한 오류입니다. HolySheep Gateway는 내부적으로 rate limit을 관리하지만, 요청량이 극도로 많으면 429 에러가 발생할 수 있습니다.
# 해결 방법: 지수 백오프와 캐싱 적용
import asyncio
import aiohttp
import time
from functools import lru_cache
class RateLimitHandler:
def __init__(self, max_retries: int = 5, base_delay: float = 1.0):
self.max_retries = max_retries
self.base_delay = base_delay
async def request_with_retry(self, session: aiohttp.ClientSession,
url: str, headers: dict, payload: dict) -> dict:
"""지수 백오프를 적용한 재시도 로직"""
for attempt in range(self.max_retries):
try:
async with session.post(url, headers=headers, json=payload) as response:
if response.status == 200:
return await response.json()
elif response.status == 429:
# HolySheep Gateway rate limit 도달
retry_after = response.headers.get('Retry-After', '1')
wait_time = float(retry_after) * (2 ** attempt)
print(f"[Rate Limit] {wait_time:.1f}초 후 재시도 (시도 {attempt + 1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(wait_time)
else:
return {"error": f"HTTP {response.status}"}
except aiohttp.ClientError as e:
if attempt == self.max_retries - 1:
raise
await asyncio.sleep(self.base_delay * (2 ** attempt))
return {"error": "Max retries exceeded"}
@lru_cache(maxsize=1000)
def get_cached_response(self, prompt_hash: str) -> str:
"""자주 반복되는 요청은 캐싱"""
return None # 캐시 히트 시 반환할 값
def cache_response(self, prompt: str, response: str):
"""응답 캐싱"""
cache_key = hash(prompt)
self.get_cached_response.cache_clear()
# 실제 구현 시 Redis 등 외부 캐시 사용 권장2. 타임아웃 및 연결 장애 처리
네트워크 불안정이나 provider 장애 시 타임아웃이 발생합니다. HolySheep Gateway의 자동 failover와 병행하여 클라이언트 레벨에서도 타임아웃을 적절히 설정해야 합니다.
# 해결 방법: 적절한 타임아웃 설정과 폴백 전략
TIMEOUT_CONFIG = {
# 모델별 최적 타임아웃 (HolySheep Gateway 기준)
"gpt-4o": {"connect": 5, "sock_read": 25},
"claude-sonnet-4": {"connect": 5, "sock_read": 30},
"gemini-2.0-flash": {"connect": 3, "sock_read": 15},
}
class TimeoutAwareRequester:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def get_timeout(self, model: str) -> aiohttp.ClientTimeout:
"""모델별 최적화된 타임아웃 반환"""
config = TIMEOUT_CONFIG.get(model, {"connect": 5, "sock_read": 20})
return aiohttp.ClientTimeout(
total=config["connect"] + config["sock_read"]
)
async def request_with_fallback(self, session: aiohttp.ClientSession,
prompt: str) -> dict:
"""폴백 전략: 주 모델 실패 시 보조 모델로 자동 전환"""
models_order = ["gpt-4o", "claude-sonnet-4", "gemini-2.0-flash"]
for model in models_order:
try:
timeout = self.get_timeout(model)
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 500
}
headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=timeout
) as response:
if response.status == 200:
data = await response.json()
return {
"success": True,
"response": data["choices"][0]["message"]["content"],
"model": model
}
elif response.status in [500, 502, 503, 504]:
# 서버 에러 - 다음 모델로
continue
except asyncio.TimeoutError:
print(f"[타임아웃] {model} - 다음 모델로 전환")
continue
except Exception as e:
print(f"[오류] {model}: {e}")
continue
return {
"success": False,
"error": "All models failed. Please try again later."
}3. 토큰 누수 및 비용 초과 방지
제 경험상不注意하면 비용이 빠르게 불어납니다. 특히 반복 호출이나 긴 컨텍스트에서 토큰 사용량이暴涨합니다.
# 해결 방법: 토큰 모니터링 및 비용 관리
class TokenBudgetManager:
def __init__(self, monthly_budget_usd: float = 500):