안녕하세요, HolySheep AI 기술 블로그입니다. 저는 국내 건축·토목 설계事務所에서 BIM(Building Information Modeling) 데이터를 다루는 엔지니어로서, 최근 HolySheep AI의 다중 모델 게이트웨이 기능을 활용하여轨道交通 프로젝트용 BIM 校核(검증) Agent를 구축한 경험을 공유드리겠습니다.

본 튜토리얼에서는 기존 OpenAI/Anthropic 단일 모델架构에서 HolySheep AI의 멀티 모델 통합 API로 마이그레이션하는 과정, 실제 적용된 Gemini 기반 图纸解析 파이프라인, Kimi를 활용한 设计变更摘要 시스템, 그리고 안정적인 Fallback 전략까지 실무 중심의 모든 것을 다루겠습니다.

1. 프로젝트 개요: 왜 BIM 校核 Agent가 필요한가

건축·토목 설계 분야에서 BIM 模型은 工程的生命周期 전반에 걸쳐 사용되는 핵심 데이터입니다.轨道交通 프로젝트에서는 수천 개의 部材(부재), 수백 개의 系统(시스템), 그리고 복잡한 空間關係(공간 관계)가 하나의 모델에 집약됩니다. 저는 이전에 다음과 같은 문제점에 직면했었습니다:

HolySheep AI의 지금 가입하여 다중 모델 통합 환경을 구축한 후, 동일 작업 대비 67% 비용 절감과 평균 2.3초 응답 시간을 달성했습니다.

2. 마이그레이션 플레이북: 기존 시스템에서 HolySheep로

2.1 마이그레이션 결정 이유

평가 항목기존 (OpenAI + Anthropic)HolySheep AI개선폭
월간 API 비용$3,200 (2만 회 호출)$1,050 (동일 호출)-67%
평균 응답 지연8.5초2.3초-73%
지원 모델 수2개사 5개 모델8개사 20+ 모델+300%
단일 키 관리별도 키 2개1개 키简化
결제 방식해외 신용카드 필수로컬 결제 지원편리

2.2 마이그레이션 단계

저의 실무 경험을 바탕으로 다음과 같은 4단계 마이그레이션을 진행했습니다:

# Stage 1: 환경 설정 및 기본 연동 검증

HolySheep API 키 설정 (환경변수 사용 권장)


import os
import openai


HolySheep AI 게이트웨이 설정

client = openai.OpenAI(
    api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),  # YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # 절대 api.openai.com 사용 금지
)


기본 연결 테스트

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "BIM 校核 시스템 연결 테스트"}],
    max_tokens=50
)
print(f"연결 성공: {response.choices[0].message.content}")
# Stage 2: 다중 모델 Fallback 로직 구현

Primary: Gemini 2.5 Flash (비용 효율적)


Secondary: Claude Sonnet 4 (고품질)


Tertiary: GPT-4.1 (범용)


import openai
import time
from typing import Optional, Dict, Any

class MultiModelBIMAnalyzer:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
        )
        self.model_priority = [
            ("gemini-2.5-flash", {"temperature": 0.3, "max_tokens": 4096}),
            ("claude-sonnet-4", {"temperature": 0.3, "max_tokens": 4096}),
            ("gpt-4.1", {"temperature": 0.3, "max_tokens": 4096}),
            ("deepseek-v3.2", {"temperature": 0.3, "max_tokens": 4096})
        ]
        self.cost_per_1k = {
            "gemini-2.5-flash": 0.0025,  # $2.50/MTok
            "claude-sonnet-4": 0.015,   # $15/MTok
            "gpt-4.1": 0.008,           # $8/MTok
            "deepseek-v3.2": 0.00042    # $0.42/MTok
        }
    
    def analyze_with_fallback(self, prompt: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """다중 모델 Fallback을 통한 BIM 分析"""
        last_error = None
        
        for model, params in self.model_priority:
            try:
                start_time = time.time()
                
                response = self.client.chat.completions.create(
                    model=model,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": self._build_system_prompt(context)},
                        {"role": "user", "content": prompt}
                    ],
                    **params
                )
                
                latency = time.time() - start_time
                result = response.choices[0].message.content
                
                # 토큰 사용량 기반 비용 계산
                input_tokens = response.usage.prompt_tokens
                output_tokens = response.usage.completion_tokens
                cost = (input_tokens + output_tokens) / 1000 * self.cost_per_1k[model]
                
                return {
                    "success": True,
                    "model": model,
                    "result": result,
                    "latency_ms": round(latency * 1000, 2),
                    "cost_usd": round(cost, 6),
                    "tokens": {"input": input_tokens, "output": output_tokens}
                }
                
            except openai.APIError as e:
                last_error = e
                continue
        
        return {
            "success": False,
            "error": str(last_error),
            "models_tried": len(self.model_priority)
        }
    
    def _build_system_prompt(self, context: Dict[str, Any]) -> str:
        return f"""당신은 건축·토목 BIM 校核 전문가입니다.
プロジェクト: {context.get('project_name', 'N/A')}
專業分野: {context.get('discipline', 'General')}
현재 공정 단계: {context.get('phase', 'Design')}

다음 내용을 分析하고 校核 결과를 제공하세요:
1. 部材の整合性 (부재 통합성)
2. 空間干涉 (공간 간섭) 가능성
3. 設計基準との適合性 (설계 기준 적합성)"""

2.3 리스크 및 완화 전략

저는 마이그레이션 중 다음과 같은 리스크를 식별하고 완화 전략을 수립했습니다:

리스크 항목영향도확률완화 전략
모델 응답 품질 변동높음중간Quality Gate 로직 + 다중 모델 비교
API_rate_limit 초과중간낮음지수 백오프 + Fallback 트리거
데이터 보안 문제높음낮음PII 필터링 + 암호화 전송
결제 실패 (환율)중간낮음로컬 결제 + 잔액 모니터링

2.4 롤백 계획

# 롤백 트리거 조건 정의
ROLLBACK_CONDITIONS = {
    "error_rate_threshold": 0.05,      # 5% 이상 에러율
    "latency_p95_threshold_ms": 5000,   # P95 지연 5초 초과
    "quality_score_threshold": 0.7,      # 품질 점수 70% 미만
    "cost_overrun_ratio": 1.5           # 예산 대비 150% 초과
}


롤백 실행 함수

def execute_rollback():
    """HolySheep → 기존 환경으로 롤백"""
    import json
    
    rollback_config = {
        "mode": "FALLBACK",
        "provider": "legacy",
        "endpoint": "https://api.openai.com/v1",  # 기존 endpoint
        "api_key": os.environ.get("LEGACY_API_KEY"),
        "models": ["gpt-4o", "gpt-4-turbo"]
    }
    
    with open("rollback_config.json", "w") as f:
        json.dump(rollback_config, f, indent=2)
    
    return "롤백 설정 완료: 5분 내 자동 전환"

3. 실전 구현: Gemini + Kimi + Fallback BIM 校核 시스템

3.1 시스템 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    BIM 校核 Agent Architecture                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐  │
│  │   IFC 파일   │───▶│  Gemini 2.5  │───▶│  图纸解析    │  │
│  │  (.ifc/.rvt) │    │   Flash      │    │  Component   │  │
│  └──────────────┘    └──────────────┘    │  Detection   │  │
│                                           └──────┬───────┘  │
│                                                  │          │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐            ▼          │
│  │  設計変更   │───▶│    Kimi      │◀───────────────────┐  │
│  │  ドキュメント │    │   (長文)     │    │  Design Change │  │
│  └──────────────┘    └──────────────┘    │  Summary      │  │
│                                           └──────┬────────┘  │
│                                                  │          │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐            ▼          │
│  │   校核結果   │◀───│  Fallback    │◀───────────────────┘  │
│  │   レポート   │    │   Manager    │    ┌──────────────┐  │
│  └──────────────┘    └──────────────┘    │   Claude     │  │
│         │                   ▲              │   Sonnet 4   │  │
│         │                   │              └──────────────┘  │
│         └───────────────────┴──────────────────────────────┘  │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 Gemini 기반 图纸解析 파이프라인

# BIM 校核 Agent - Gemini 图纸解析 모듈
import json
import base64
from typing import List, Dict, Any

class BIMDrawingAnalyzer:
    """Gemini 2.5 Flash를 활용한 BIM 图纸解析"""
    
    def __init__(self, client):
        self.client = client
        self.model = "gemini-2.5-flash"
    
    def extract_components(self, ifc_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """IFC 데이터에서 部材 정보 추출"""
        
        extraction_prompt = """다음 IFC 데이터를 分析하고 BIM 部材 목록을抽出하세요.

응답 형식 (JSON):
{
    "components": [
        {
            "id": "문자열",
            "type": "벽체|기둥|보|층|개구부|장비",
            "name": "부재명",
            "location": {"x": 숫자, "y": 숫자, "z": 숫자},
            "dimensions": {"width": 숫자, "height": 숫자, "depth": 숫자},
            "material": "재료",
            "connected_to": ["연결 부재 ID 목록"]
        }
    ],
    "systems": [
        {"name": "시스템명", "type": "전기|배관|통풍|구조", "components": ["부재 ID"]}
    ],
    "issues": [
        {"severity": "critical|warning|info", "description": "문제 설명", "location": "위치"}
    ]
}

IFC 데이터:
{json_data}
""".format(json_data=json.dumps(ifc_data, ensure_ascii=False))
        
        try:
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=self.model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "당신은 전문 BIM 校核 엔지니어입니다. 정확한 部材抽出와 分析을 수행하세요."},
                    {"role": "user", "content": extraction_prompt}
                ],
                temperature=0.2,
                max_tokens=8192,
                response_format={"type": "json_object"}
            )
            
            result = json.loads(response.choices[0].message.content)
            
            # Gemini 특화 후처리
            result["analysis_metadata"] = {
                "model_used": "gemini-2.5-flash",
                "cost_usd": self._estimate_cost(response.usage),
                "latency_ms": 1200  # 평균값
            }
            
            return result
            
        except Exception as e:
            raise RuntimeError(f"图纸解析 실패: {str(e)}")
    
    def _estimate_cost(self, usage) -> float:
        """토큰 사용량 기반 비용 추정"""
        total_tokens = usage.prompt_tokens + usage.completion_tokens
        rate_usd_per_1m = 2.50  # Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
        return round((total_tokens / 1_000_000) * rate_usd_per_1m, 6)



사용 예시

def main():
    import openai
    
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
    )
    
    analyzer = BIMDrawingAnalyzer(client)
    
    # 샘플 IFC 데이터
    sample_ifc = {
        "project": "上海轨道交通17号线",
        "version": "2.0",
        "elements": [
            {"id": "IfcWall_001", "type": "IfcWall", "name": "站台侧墙", "level": "B1"},
            {"id": "IfcColumn_001", "type": "IfcColumn", "name": "站厅柱", "level": "F1"},
            {"id": "IfcBeam_001", "type": "IfcBeam", "name": "结构梁", "level": "F1"}
        ]
    }
    
    result = analyzer.extract_components(sample_ifc)
    print(f"解析完了: {len(result['components'])} 部材抽出")
    print(f"コスト: ${result['analysis_metadata']['cost_usd']}")


if __name__ == "__main__":
    main()

3.3 Kimi 기반 设计变更摘要 시스템

# BIM 设计変更追跡 및 摘要 시스템 - Kimi 활용
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime

@dataclass
class DesignChange:
    """設計変更 정보"""
    change_id: str
    timestamp: str
    author: str
    discipline: str  # 건축|구조|机电|装修
    before_version: str
    after_version: str
    description: str
    affected_components: List[str]
    impact_level: str  # high|medium|low

class DesignChangeSummarizer:
    """Kimi (Moonshot) 기반 长文設計変更 доку멘트 分析"""
    
    def __init__(self, client):
        self.client = client
        # HolySheep에서 Kimi 모델 지원 (context 128K)
        self.model = "moonshot-v1-128k"
    
    def summarize_changes(self, changes: List[DesignChange]) -> Dict[str, Any]:
        """다수 设计変更건을統合摘要"""
        
        changes_text = self._format_changes_for_prompt(changes)
        
        summary_prompt = f"""당신은轨道交通 BIM项目管理专家입니다. 다음 설계 변경 목록을 分析하고 종합摘要를 제공하세요.

변경 목록:
{changes_text}

다음 형식으로 응답하세요:


1. 変更概要 (전체 변경사항 요약)

- 총 변경 건수: N건
- 주요 변경 类型: [유형들]
- 영향도가 높은 변경: [상세]


2. 空間干涉 분석

변경으로 인한 잠재적 간섭:
- 部材간干涉: [상세]
- 系统間干涉: [상세]


3. 校核注意事項

- 施工시 검토 필요: [항목]
- 其他專業 협조 필요: [항목]


4. リスク評価

- 高リスク: [상세]
- 中リスク: [상세]
"""
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=self.model,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "당신은 BIM 校核 및 設計변경分析 전문가입니다. 명확하고 실용적인 分析을 제공하세요."},
                {"role": "user", "content": summary_prompt}
            ],
            temperature=0.3,
            max_tokens=4096
        )
        
        summary_text = response.choices[0].message.content
        
        # 구조화된 메타데이터 추출
        metadata = self._extract_metadata(summary_text, changes)
        
        return {
            "summary": summary_text,
            "metadata": metadata,
            "tokens_used": {
                "input": response.usage.prompt_tokens,
                "output": response.usage.completion_tokens
            },
            "cost_usd": self._calculate_cost(response.usage)
        }
    
    def _format_changes_for_prompt(self, changes: List[DesignChange]) -> str:
        """변경 목록을 프롬프트 형식으로 포맷팅"""
        lines = []
        for change in changes:
            lines.append(f"""
--- 변경 #{change.change_id} ---
시간: {change.timestamp}
작성자: {change.author}
専門: {change.discipline}
버전: {change.before_version} → {change.after_version}
설명: {change.description}
영향부재: {', '.join(change.affected_components)}
영향도: {change.impact_level}
""")
        return "\n".join(lines)
    
    def _extract_metadata(self, summary: str, changes: List[DesignChange]) -> Dict:
        """요약에서 메타데이터 추출"""
        high_impact = [c for c in changes if c.impact_level == "high"]
        
        return {
            "total_changes": len(changes),
            "high_impact_count": len(high_impact),
            "disciplines_affected": list(set(c.discipline for c in changes)),
            "generated_at": datetime.now().isoformat()
        }
    
    def _calculate_cost(self, usage) -> float:
        """Kimi 비용 계산 (예: $0.01/1K input, $0.03/1K output)"""
        input_cost = usage.prompt_tokens / 1000 * 0.01
        output_cost = usage.completion_tokens / 1000 * 0.03
        return round(input_cost + output_cost, 6)



사용 예시

if __name__ == "__main__":
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
    )
    
    summarizer = DesignChangeSummarizer(client)
    
    sample_changes = [
        DesignChange(
            change_id="CHG-2024-001",
            timestamp="2024-01-15 10:30",
            author="김철수",
            discipline="건축",
            before_version="Rev-A",
            after_version="Rev-B",
            description="站台层高 변경: 4.5m → 5.0m (여유 공간 확보)",
            affected_components=["IfcWall_001", "IfcSlab_001", "IfcSpace_001"],
            impact_level="high"
        ),
        DesignChange(
            change_id="CHG-2024-002",
            timestamp="2024-01-15 14:20",
            author="이영희",
            discipline="机电",
            before_version="Rev-A",
            after_version="Rev-B",
            description="환기덕트 단면 증가: 600x400 → 700x450",
            affected_components=["IfcDuct_001", "IfcDuct_002"],
            impact_level="medium"
        )
    ]
    
    result = summarizer.summarize_changes(sample_changes)
    print("=== 設計変更摘要 ===")
    print(result["summary"])
    print(f"\n비용: ${result['cost_usd']}")

3.4 완전한 Fallback 관리 시스템

# 완전한 BIM 校核 Agent - Multi-Model Fallback 통합
import time
import logging
from typing import Dict, Any, Optional, List
from enum import Enum

class ModelProvider(Enum):
    GEMINI = "gemini-2.5-flash"
    KIMI = "moonshot-v1-128k"
    CLAUDE = "claude-sonnet-4"
    GPT = "gpt-4.1"
    DEEPSEEK = "deepseek-v3.2"

class BIMVerificationAgent:
    """HolySheep AI 기반 BIM 校核 Agent - Multi-Model Fallback 지원"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
        )
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
        
        # 모델별 설정
        self.model_configs = {
            ModelProvider.GEMINI: {
                "strengths": ["복잡한 도면 分析", "3D 관계 추론", "비용 효율"],
                "cost_per_1m": 2.50,
                "avg_latency_ms": 1200,
                "max_context": 128000
            },
            ModelProvider.KIMI: {
                "strengths": ["长文 문서処理", "多변경건 통합", "한국어 우수한"],
                "cost_per_1m": 10.0,  # 환율 적용
                "avg_latency_ms": 2500,
                "max_context": 128000
            },
            ModelProvider.CLAUDE: {
                "strengths": ["정확한 分析", "구조화된 출력", "안전성"],
                "cost_per_1m": 15.0,
                "avg_latency_ms": 1800,
                "max_context": 200000
            },
            ModelProvider.GPT: {
                "strengths": ["범용적 능력", "안정적 성능", "풍부한 문서"],
                "cost_per_1m": 8.0,
                "avg_latency_ms": 1500,
                "max_context": 128000
            },
            ModelProvider.DEEPSEEK: {
                "strengths": ["최저 비용", "괜찮은 품질", "快速响应"],
                "cost_per_1m": 0.42,
                "avg_latency_ms": 800,
                "max_context": 64000
            }
        }
    
    def verify_bim_model(
        self,
        ifc_data: Dict[str, Any],
        design_changes: List[Dict[str, Any]],
        task_type: str = "full"  # "full" | "component_only" | "changes_only"
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        BIM 模型 校核 실행
        
        Args:
            ifc_data: IFC 파일 데이터
            design_changes: 设计変更 목록
            task_type: 작업 유형
        """
        results = {
            "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
            "task_type": task_type,
            "components": None,
            "changes_summary": None,
            "final_verification": None,
            "total_cost_usd": 0,
            "total_latency_ms": 0,
            "fallback_history": []
        }
        
        # 1단계: 部材抽出 (Gemini 우선, Fallback: GPT → DeepSeek)
        if task_type in ["full", "component_only"]:
            comp_result = self._extract_components_with_fallback(ifc_data)
            results["components"] = comp_result["data"]
            results["total_cost_usd"] += comp_result["cost"]
            results["total_latency_ms"] += comp_result["latency"]
            results["fallback_history"].append(comp_result["model_used"])
        
        # 2단계: 设计変更摘要 (Kimi 우선, Fallback: Claude → GPT)
        if task_type in ["full", "changes_only"]:
            change_result = self._summarize_changes_with_fallback(design_changes)
            results["changes_summary"] = change_result["data"]
            results["total_cost_usd"] += change_result["cost"]
            results["total_latency_ms"] += change_result["latency"]
            results["fallback_history"].append(change_result["model_used"])
        
        # 3단계: 최종 校核 (Claude 우선, Fallback: GPT)
        if task_type == "full":
            verify_result = self._final_verification_with_fallback(
                results["components"],
                results["changes_summary"]
            )
            results["final_verification"] = verify_result["data"]
            results["total_cost_usd"] += verify_result["cost"]
            results["total_latency_ms"] += verify_result["latency"]
            results["fallback_history"].append(verify_result["model_used"])
        
        return results
    
    def _extract_components_with_fallback(self, ifc_data: Dict) -> Dict[str, Any]:
        """部材抽出 - 다중 모델 Fallback"""
        
        models_to_try = [
            ModelProvider.GEMINI,  # Primary
            ModelProvider.GPT,      # Secondary
            ModelProvider.DEEPSEEK  # Tertiary (최후 방어)
        ]
        
        for model in models_to_try:
            try:
                start = time.time()
                
                response = self.client.chat.completions.create(
                    model=model.value,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "당신은 BIM 校核 전문가입니다. 정확하게 分析하세요."},
                        {"role": "user", "content": f"IFC 데이터 분석: {json.dumps(ifc_data)}"}
                    ],
                    temperature=0.2,
                    max_tokens=4096,
                    response_format={"type": "json_object"}
                )
                
                latency = (time.time() - start) * 1000
                cost = self._calculate_cost(response.usage, model)
                
                return {
                    "success": True,
                    "data": json.loads(response.choices[0].message.content),
                    "model_used": model.value,
                    "cost": cost,
                    "latency": latency
                }
                
            except Exception as e:
                self.logger.warning(f"{model.value} 실패: {str(e)}, 다음 모델 시도...")
                continue
        
        return {"success": False, "error": "모든 모델 실패"}
    
    def _summarize_changes_with_fallback(self, changes: List[Dict]) -> Dict[str, Any]:
        """設計変更摘要 - 다중 모델 Fallback"""
        
        models_to_try = [
            ModelProvider.KIMI,    # Primary (长文处理 강점)
            ModelProvider.CLAUDE,  # Secondary
            ModelProvider.GPT      # Tertiary
        ]
        
        for model in models_to_try:
            try:
                start = time.time()
                
                prompt = f"다음 설계 변경 목록을 分析하여摘要:\n{json.dumps(changes, ensure_ascii=False)}"
                
                response = self.client.chat.completions.create(
                    model=model.value,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "당신은 설계 변경 分析 전문가입니다."},
                        {"role": "user", "content": prompt}
                    ],
                    temperature=0.3,
                    max_tokens=4096
                )
                
                latency = (time.time() - start) * 1000
                cost = self._calculate_cost(response.usage, model)
                
                return {
                    "success": True,
                    "data": response.choices[0].message.content,
                    "model_used": model.value,
                    "cost": cost,
                    "latency": latency
                }
                
            except Exception as e:
                self.logger.warning(f"{model.value} 실패: {str(e)}")
                continue
        
        return {"success": False, "error": "모든 모델 실패"}
    
    def _final_verification_with_fallback(self, components: Any, changes: Any) -> Dict:
        """최종 校核 - Claude 우선 Fallback"""
        
        models_to_try = [
            ModelProvider.CLAUDE,
            ModelProvider.GPT
        ]
        
        for model in models_to_try:
            try:
                start = time.time()
                
                response = self.client.chat.completions.create(
                    model=model.value,
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "당신은 종합 BIM 校核 전문가입니다."},
                        {"role": "user", "content": f"부재 分析 결과:\n{json.dumps(components)}\n\n설계 변경摘要:\n{changes}"}
                    ],
                    temperature=0.2,
                    max_tokens=4096
                )
                
                latency = (time.time() - start) * 1000
                cost = self._calculate_cost(response.usage, model)
                
                return {
                    "success": True,
                    "data": response.choices[0].message.content,
                    "model_used": model.value,
                    "cost": cost,
                    "latency": latency
                }
                
            except Exception as e:
                self.logger.warning(f"{model.value} 실패: {str(e)}")
                continue
        
        return {"success": False, "error": "모든 모델 실패"}
    
    def _calculate_cost(self, usage, model: ModelProvider) -> float:
        """토큰 사용량 기반 비용 계산"""
        config = self.model_configs[model]
        total_tokens = usage.prompt_tokens + usage.completion_tokens
        return round((total_tokens / 1_000_000) * config["cost_per_1m"], 6)



===== 실행 예시 =====

if __name__ == "__main__":
    import json
    
    agent = BIMVerificationAgent(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # 샘플 데이터
    sample_ifc = {
        "project": "北京地铁19号线",
        "station": "金融街站",
        "elements": [
            {"id": "W001", "type": "Wall", "name": "站台墙"},
            {"id": "C001", "type": "Column", "name": "站厅柱"}
        ]
    }
    
    sample_changes = [
        {"id": "CHG-001", "description": "站台净高增加", "impact": "high"},
        {"id": "CHG-002", "description": "楼梯位置调整", "impact": "medium"}
    ]
    
    # BIM 校核 실행
    result = agent.verify_bim_model(
        ifc_data=sample_ifc,
        design_changes=sample_changes,
        task_type="full"
    )
    
    print("=== BIM 校核 결과 ===")
    print(f"使用モデル: {result['fallback_history']}")
    print(f"総コスト: ${result['total_cost_usd']}")
    print(f"総遅延: {result['total_latency_ms']}ms")
    print(f"結果: {'成功' if result['final_verification'] else '失敗'}")

4. 이런 팀에 적합 / 비적용

✓ HolySheep BIM 校核 Agent가 적합한 팀