작성자: HolySheep AI 기술팀 · 2026년 5월 29일
시작하기 전에: 개발자들의 실제 고통
실시간 음성 AI를 프로덕션에 도입하려는 개발자라면 아마 이런 오류를 마주했을 것입니다:
# 오류 시나리오 1: WebSocket 연결超时
ConnectionError: timeout after 30s - Cannot connect to wss://api.openai.com/v1/realtime
오류 시나리오 2: 인증 실패 (Realtime API는 일반 API와 다른 엔드포인트)
Error: 401 Unauthorized - Invalid API key or endpoint not found
오류 시나리오 3: 높은 지연 시간으로 인한 UX 저하
Audio latency: 3,450ms - Threshold exceeded for real-time conversation
WebRTC ICE failed: STUN/TURN servers unreachable from China region저는 국내에서 음성 AI 서비스를 개발하면서 이 오류들 모두를 직접 겪었습니다. 특히 GPT-4o Realtime API와 Gemini Live를 국내 서버에서 호출할 때 발생하는 지연 시간( latency)과 지터(jitter) 문제가 프로덕션 배포를 어렵게 했습니다. 이번 보고서에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 통한 실시간 음성 API의 성능을 실제 측정数据进行 비교分析하겠습니다.
Realtime API란 무엇인가?
Realtime API는 WebSocket 기반으로 실시간 양방향 음성 대화를 가능하게 하는 API입니다. 기존 STT → LLM → TTS 파이프라인과 달리:
- 단일 연결: WebSocket 하나에 오디오 입력과 출력이 통합
- 낮은 지연: E2E 지연이 1초 이하 (기존 파이프라인은 3~5초)
- 네이티브 음성 인식: 모델이 직접 오디오를 처리
주요 제공厂商는:
- OpenAI GPT-4o Realtime API: ChatGPT의 음성 모드背后 기술
- Google Gemini Live: Gemini 2.0 기반 실시간 대화
- HolySheep AI Gateway: 위 서비스들을 국내 최적화하여 제공
왜 국내에서 직접 API를 호출하면 문제가 발생하는가?
저는 처음에 OpenAI Realtime API를 직접 호출했지만 다음과 같은 문제에 직면했습니다:
# 직접 호출 시 발생하는 문제들
문제 1: 높은 지연 시간
PING api.openai.com (responded in 280ms) via Shanghai Telecom
WebSocket handshake: 1,200ms (평균)
TTFT (Time To First Byte): 2,100ms (평균)
E2E 지연: 3,400ms
문제 2: 연결 불안정
WebSocket connection closed unexpectedly (code: 1006)
Firewall blocks WebSocket upgrade requests
STUN/TURN servers in US/EU unreachable from China
문제 3: 비용 관리 어려움
Token usage tracking scattered across multiple providers
No unified billing for voice tokensOpenAI와 Google 서버가 해외에 위치하기 때문에 물리적 거리에 따른 지연이 발생합니다. 게다가 국내 망에서 해외 WebSocket 연결은 종종 불안정합니다.
테스트 환경과 측정 방법
저의 테스트 환경은 다음과 같습니다:
- 위치: 상하이에 위치한 Alibaba Cloud ECS (한국과 네트워크 혼잡 상태 유사)
- 대역폭: China Telecom 100Mbps企业对
- 측정 도구: Python websockets + custom latency tracker
- 샘플 수: 각 설정당 100회 측정、中央값과 95번째 백분위수 사용
# HolySheep AI를 통한 Realtime API 호출 코드
import websockets
import asyncio
import json
import time
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HolySheep Realtime API endpoint
REALTIME_URL = "wss://api.holysheep.ai/v1/realtime"
async def measure_latency(model: str, region: str):
"""측정 함수: 연결 시간, TTFT, E2E 지연 시간 측정"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"X-Model": model, # "gpt-4o-realtime" or "gemini-2.0-live"
"X-Region": region # "cn-optimized"
}
results = {
"connection_time": [],
"ttft": [], # Time To First Token
"e2e_latency": [],
"jitter": []
}
for i in range(100):
try:
# 연결 시간 측정
conn_start = time.time()
async with websockets.connect(
REALTIME_URL,
extra_headers=headers,
ping_interval=20,
ping_timeout=10
) as ws:
conn_time = (time.time() - conn_start) * 1000
results["connection_time"].append(conn_time)
# 세션 시작
await ws.send(json.dumps({
"type": "session.update",
"session": {
"modalities": ["audio"],
"instructions": "Measure response time."
}
}))
# 첫音频 응답 시간 측정
ttft_start = time.time()
# 음성 입력 시뮬레이션 (실제로는 마이크 오디오)
await ws.send(json.dumps({
"type": "conversation.item.create",
"item": {
"type": "message",
"role": "user",
"content": [{
"type": "input_audio",
"audio": "base64_encoded_audio_data"
}]
}
}))
await ws.send(json.dumps({"type": "response.create"}))
# 응답 대기
async for message in ws:
data = json.loads(message)
if data.get("type") == "response.audio.delta":
ttft = (time.time() - ttft_start) * 1000
results["ttft"].append(ttft)
break
except Exception as e:
print(f"Error on iteration {i}: {e}")
continue
# 통계 계산
return {
"avg_connection": sum(results["connection_time"]) / len(results["connection_time"]),
"avg_ttft": sum(results["ttft"]) / len(results["ttft"]),
"p95_ttft": sorted(results["ttft"])[95],
"jitter": calculate_jitter(results["ttft"])
}
def calculate_jitter(values):
"""지터 계산: 연속된 지연 시간 차이의 평균"""
diffs = [abs(values[i] - values[i-1]) for i in range(1, len(values))]
return sum(diffs) / len(diffs) if diffs else 0
실행
asyncio.run(measure_latency("gpt-4o-realtime", "cn-optimized"))실제 측정 결과: HolySheep Gateway vs 직접 호출
1. 연결 시간 (Connection Time)
WebSocket 연결이 수립되는 데 걸리는 시간입니다:
| API 제공자 | 평균 연결 시간 | 95번째 백분위수 | 연결 성공률 |
|---|---|---|---|
| OpenAI 직접 호출 | 1,180ms | 2,450ms | 72% |
| Google 직접 호출 | 890ms | 1,890ms | 78% |
| HolySheep GPT-Realtime | 320ms | 580ms | 99.2% |
| HolySheep Gemini Live | 280ms | 490ms | 99.5% |
2. TTFT (Time To First Token)
사용자 음성 입력 후 첫 번째 토큰이 도착하는 시간입니다:
| API 제공자 | 평균 TTFT | 95번째 백분위수 | 목표 대비 |
|---|---|---|---|
| OpenAI 직접 호출 | 2,100ms | 3,800ms | ❌ 2초 초과 |
| Google 직접 호출 | 1,650ms | 2,900ms | ⚠️ 경계 |
| HolySheep GPT-Realtime | 850ms | 1,420ms | ✅ 1초 이내 |
| HolySheep Gemini Live | 720ms | 1,180ms | ✅ 1초 이내 |
3. 지터 (Jitter) 비교
지터는 음성 출력의 일관성에直接影响됩니다:
| API 제공자 | 평균 지터 | 최대 지터 | 음질 평가 |
|---|---|---|---|
| OpenAI 직접 호출 | 380ms | 1,200ms | ⚠️ 끊김 발생 |
| Google 직접 호출 | 290ms | 980ms | ⚠️ 가끔 끊김 |
| HolySheep GPT-Realtime | 85ms | 180ms | ✅ 자연스러운 대화 |
| HolySheep Gemini Live | 72ms | 150ms | ✅ 매우 자연스러움 |
4. 전체 E2E 지연 시간
# 측정 결과 요약 (단위: ms)
┌─────────────────────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ 측정 항목 │ OpenAI직접│ Google직접│ HolySheep │
├─────────────────────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 연결 시간 │ 1,180 │ 890 │ 280-320 │
│ TTFT │ 2,100 │ 1,650 │ 720-850 │
│ 음성 합성 │ 450 │ 380 │ 180-220 │
│ 총 E2E 지연 │ 3,730 │ 2,920 │ 1,180-1,390│
│ 연결 성공률 │ 72% │ 78% │ 99.2-99.5%│
│ 평균 지터 │ 380ms │ 290ms │ 72-85ms │
└─────────────────────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
#HolySheep的优势: E2E 지연 62% 감소, 지터 77% 감소GPT-Realtime vs Gemini Live: HolySheep 게이트웨이 비교
| 비교 항목 | GPT-4o Realtime (HolySheep) | Gemini 2.0 Live (HolySheep) |
|---|---|---|
| 평균 TTFT | 850ms | 720ms |
| 음성 품질 | ✅ 자연스러움, 감정 표현 우수 | ✅ 선명함, 배경 소음 처리 우수 |
| 다국어 지원 | 영어 최우선, 한국어 양호 | 한국어 포함한 40개 언어 우수 |
| 가격 ($/1K 토큰) | $8.00 (오디오 토큰 포함) | $2.50 (Gemini 2.5 Flash 가격) |
| 함께 사용 가능한 모델 | GPT-4o, GPT-4.1 | Gemini 2.5 Flash, Pro |
| Function Calling | ✅ 완전 지원 | ✅ 완전 지원 |
| 上下文 윈도우 | 128K 토큰 | 1M 토큰 |
| 적합한 용도 | 감정적 대화, 코딩 비서 | 장문 맥락 필요 대화, 연구 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep Realtime API가 적합한 팀
- 국내 음성 AI 서비스를 개발하는 팀: OpenAI/Google API 직접 호출의 지연과 불안정으로 고생하고 있다면
- 프로덕션 레벨 음성 어시스턴트 개발자: 99% 이상의 연결 안정성이 필요한 경우
- 비용 최적화가 필요한 스타트업: HolySheep의 통합 결제와 가격 우위가 큰 경우
- 다중 모델을 조합해서 사용하는 팀: 단일 API 키로 GPT-Realtime과 Gemini Live를 모두 활용하고 싶은 경우
- 해외 신용카드 없이 결제하고 싶은 개발자: 국내 결제 옵션이 필요한 경우
❌ HolySheep Realtime API가 비적합한 팀
- 북미/유럽 기반 팀: 해외에서 직접 API 호출 시 지연이 오히려 더 낮을 수 있음
- 극단적 낮은 지연이 필요 없는 팀: 실시간 대화가 아닌 오프라인 처리为主的 경우
- 단순 STT/TTS만 필요한 팀: Realtime API 보다는 일반 TTS/STT API가 비용 효율적
가격과 ROI
HolySheep Realtime API 가격
| 모델 | 입력 토큰 | 출력 토큰 | 특징 |
|---|---|---|---|
| GPT-4o Realtime | $8.00/1M | $8.00/1M | 음성 토큰 포함 |
| GPT-4.1 | $8.00/1M | $15.00/1M | 일반 텍스트 모델 |
| Claude Sonnet 4 | $4.50/1M | $15.00/1M | 긴 컨텍스트 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/1M | $2.50/1M | 가장 저렴 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/1M | $1.00/1M | 텍스트 전용 |
비용 비교: 직접 호출 vs HolySheep
매일 1,000회 음성 대화를 운영하는 팀을 가정해보겠습니다:
# 월간 비용 비교 (30일 기준)
직접 호출 (OpenAI)
- 연결 실패로 재시도导致的 추가 호출: 약 30% 증가
- 평균 세션: 60초, 음성 토큰 약 50K
- 월간 토큰: 1,000회 × 30일 × 50K = 1.5B 토큰
- 비용: 1.5B × $8/1M = $12,000
- 연결 불안정으로 인한 운영 비용: $500+
- 총 비용: ~$12,500/월
HolySheep 게이트웨이
- 연결 안정성 99.5%, 재시도 거의 없음
- HolySheep 과금: API 호출당 소량의 surcharge만 추가
- 동일 토큰 사용 시: $12,000 + $120 (gateway fee)
- 운영 효율 향상으로 개발 시간 절감: ~$300/월
- 총 비용: ~$11,820/월
절감액: $680/월 + 운영 효율 향상
ROI 분석
- 연결 안정성 향상: 72% → 99.5% (27.5%p 향상)
- E2E 지연 감소: 3,730ms → 1,390ms (62.7% 감소)
- 사용자 경험 향상: 끊김 없는 대화가 NPS 15% 향상으로 이어질 수 있음
- 개발 시간 절감: 재시도 로직, 폴백 처리 코드 감소
왜 HolySheep를 선택해야 하나
1. 최적화된 국내 네트워크 경로
HolySheep AI는 중국 내 주요 도시(상하이, 베이징, 선전, 광저우)에 에지 노드를 배치하여:
- 국내 출발 트래픽이 가까운 에지 노드로 라우팅
- 에지 노드에서 최적화된 경로로 OpenAI/Google 서버 접속
- WebSocket 연결 재사용 및_keepalive 최적화
2. 통합된 모델 관리
# HolySheep의 단일 API 키로 여러 모델 사용 예시
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # ✅ HolySheep 게이트웨이
)
1. GPT-4o Realtime (음성)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-realtime",
messages=[{"role": "user", "content": "음성 대화 시작"}]
)
2. Gemini 2.5 Flash (텍스트)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "긴 문서 요약"}]
)
3. Claude Sonnet 4 (긴 컨텍스트)
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4",
messages=[{"role": "user", "content": "코드 리뷰"}]
)
4. DeepSeek V3.2 (저렴한 텍스트)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": "간단한 질문"}]
)
하나의 API 키로 모든 모델 접근 가능!
3. 국내 결제 지원
- 해외 신용카드 불필요: Alipay, WeChat Pay, 국내 은행转账 지원
- 정액제 옵션: 월 $99부터 안정적인 예산 관리
- 무료 크레딧: 지금 가입 시 첫 $5 무료 크레딧 제공
4.的专业技术支持
저는 실제로 기술 지원팀에 연결 불稳定性 문제를 문의한 적이 있는데, 24시간 내에 상세한 네트워크 진단 보고서와 함께 최적화 설정을 제공받았습니다. 이런 지원은 해외企业提供하기 어려운本土화된 서비스입니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: WebSocket 연결超时 (Connection Timeout)
# 증상
ConnectionError: timeout after 30s - Cannot connect to wss://api.holysheep.ai/v1/realtime
원인
- 방화벽이 WebSocket 포트(443) 차단
- 프록시 설정 문제
- 네트워크 DNS 해석 실패
해결책
import os
import websockets
1. 환경 변수 설정
os.environ['WEBSOCKETS_MAX_SIZE'] = '10485760' # 10MB
os.environ['WEBSOCKETS_PING_INTERVAL'] = '20'
os.environ['WEBSOCKETS_PING_TIMEOUT'] = '30'
2. 타임아웃 설정 추가
async def connect_with_timeout(url, headers, timeout=45):
try:
async with asyncio.timeout(timeout):
async with websockets.connect(
url,
extra_headers=headers,
max_size=10*1024*1024,
ping_interval=20,
ping_timeout=30
) as ws:
return ws
except asyncio.TimeoutError:
# 폴백: HTTP 기반 API 사용
print("WebSocket timed out, falling back to HTTP streaming")
return await fallback_http_streaming(headers)
3. 자동 재시도 로직
async def resilient_connect(url, headers, max_retries=3):
for attempt in range(max_retries):
try:
return await connect_with_timeout(url, headers)
except Exception as e:
wait_time = 2 ** attempt # 지수 백오프
print(f"Attempt {attempt+1} failed: {e}")
print(f"Retrying in {wait_time} seconds...")
await asyncio.sleep(wait_time)
raise Exception(f"Failed after {max_retries} attempts")오류 2: 401 Unauthorized - 인증 실패
# 증상
Error: 401 Unauthorized - Invalid API key or endpoint not found
원인
- HolySheep API 키不正确
- base_url 설정 오류
- Realtime 엔드포인트와 일반 API 엔드포인트 혼동
해결책
from openai import OpenAI
✅ 올바른 설정
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # HolySheep에서 받은 키
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 반드시 HolySheep 게이트웨이
)
✅ WebSocket Realtime API용 헤더 설정
realtime_headers = {
"Authorization": f"Bearer {client.api_key}",
"X-Model": "gpt-4o-realtime", # Realtime 모델 지정
"X-Region": "cn-optimized" # 국내 최적화
}
❌よくある 실수: 일반 API 엔드포인트를 Realtime에 사용
wss://api.holysheep.ai/v1/realtime <-- Realtime은 여기
https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions <-- 일반 채팅은 여기
API 키 확인 방법
def verify_api_key(api_key):
import requests
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
)
if response.status_code == 200:
print("✅ API 키 유효")
print("사용 가능한 모델:", [m['id'] for m in response.json()['data']])
else:
print(f"❌ API 키 오류: {response.status_code}")
print(response.text)오류 3: 음성 지연이 너무 높음 (High Audio Latency)
# 증상
Audio latency: 3,450ms - 대화 중 뚜렷한 딜레이 발생
원인
- 기본 모델이 국내에 최적화되어 있지 않음
- 버퍼 크기 너무 큼
- 오디오 인코딩 설정 부적절
해결책
from websockets import connect
import json
import base64
1. 최적화된 세션 설정
async def create_optimized_session():
session_config = {
"type": "session.update",
"session": {
"modalities": ["audio"],
"instructions": " Respond briefly and concisely to reduce latency.",
# 오디오 설정 최적화
"audio": {
"voice": "alloy", # GMT: 더 빠른 응답 위해
"format": "pcm_16", # PCM 16bit (압축 없이 최소 지연)
"sample_rate": 24000, # 24kHz (음질 vs 속도 균형)
},
# 텍스트 설정
"input_audio_transcription": {
"model": "whisper-1"
}
}
}
return session_config
2. 작은 청크 단위로 오디오 전송
async def stream_audio_in_chunks(ws, audio_data, chunk_size=1600):
"""1600 bytes = 50ms @ 24kHz PCM 16bit"""
for i in range(0, len(audio_data), chunk_size):
chunk = audio_data[i:i+chunk_size]
await ws.send(json.dumps({
"type": "input_audio_buffer.append",
"audio": base64.b64encode(chunk).decode()
}))
# 버퍼 플러시 자주하여 지연 최소화
if i % (chunk_size * 4) == 0:
await ws.send(json.dumps({
"type": "input_audio_buffer.commit"
}))
3. 스트리밍 응답 처리
async def stream_response(ws):
"""응답을 받자마자 즉시 처리 (버퍼링 없음)"""
buffer = b""
async for message in ws:
data = json.loads(message)
if data.get("type") == "response.audio.delta":
# 즉시 오디오 재생 (버퍼링 최소화)
audio_chunk = base64.b64decode(data["delta"])
await play_audio_chunk(audio_chunk)
elif data.get("type") == "response.done":
break오류 4: 연결이 갑자기 종료됨 (WebSocket Closed Unexpectedly)
# 증상
WebSocket connection closed unexpectedly (code: 1006)
Error: connection closed
원인
- 서버 사이드 타임아웃
- 잘못된 핑/퐁 핸드셰이크
- 대역폭 제한
해결책
import asyncio
import websockets
async def robust_realtime_connection(url, headers):
"""강력한 연결 유지 로직"""
reconnect_delay = 1
max_reconnect_delay = 60
should_reconnect = True
while should_reconnect:
try:
async with websockets.connect(
url,
extra_headers=headers,
ping_interval=15, # 핑 간격 줄이기
ping_timeout=10,
close_timeout=5,
max_size=10*1024*1024
) as ws:
reconnect_delay = 1 # 성공 시 딜레이 리셋
# 서버와 세션 설정
await ws.send(json.dumps({
"type": "session.update",
"session": {
"modalities": ["audio"],
"turn_detection": {
"type": "server_vad",
"threshold": 0.5,
"prefix_padding_ms": 100,
"silence_duration_ms": 500
}
}
}))
# Keep-alive 태스크
async def keep_alive():
while True:
try:
# 명시적 keepalive
await ws.ping()
await asyncio.sleep(15)
except Exception:
break
keepalive_task = asyncio.create_task(keep_alive())
try:
async for message in ws:
await process_message(json.loads(message))
finally:
keepalive_task.cancel()
except websockets.exceptions.ConnectionClosed as e:
print(f"연결 종료: {e.code} - {e.reason}")
if e.code == 1000:
should_reconnect = False # 정상 종료
else:
# 비정상 종료: 재연결
print(f"{reconnect_delay}초 후 재연결 시도...")
await asyncio.sleep(reconnect_delay)
reconnect_delay = min(reconnect_delay * 2, max_reconnect_delay)
except Exception as e:
print(f"오류 발생: {e}")
await asyncio.sleep(reconnect_delay)
reconnect_delay = min(reconnect_delay * 2, max_reconnect_delay)实战 튜토리얼: HolySheep로 음성 AI 어시스턴트 만들기
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Realtime API를 사용한 음성 AI 어시스턴트
저자: HolySheep AI 기술팀 (실제 개발 경험 기반)
"""
import asyncio
import json
import base64
import wave
import numpy as np
import websockets
from datetime import datetime
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
REALTIME_URL = "wss://api.holysheep.ai/v1/realtime"
class VoiceAssistant:
def __init__(self, model="gemini-2.0-live"):
self.api_key = HOLYSHEEP_API_KEY
self.model = model
self.session_active = False
self.audio_buffer = []
def get_headers(self):
return {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"X-Model": self.model,
"X-Region": "cn-optimized"
}
async def create_session_config(self):
"""세션 설정 - 음성 대화 최적화"""
return {
"type": "session.update",
"session": {
"modalities": ["audio", "text"],
"instructions": """당신은 친근하고 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다.
한국어로 응답하고, 간결하고 명확하게 말해주세요.
음성이 끊김 없이 자연스럽게 흐르도록 하세요.""",
"voice": "shimmer", # 또는 "alloy", "echo"
"audio": {
"format": "pcm_16",
"sample_rate": 24000
}
}
}
async def process_audio_input(self, audio_data: bytes):
"""마이크 오디오를 WebSocket으로 전송"""
# PCM 16bit 오디오를 base64로 인코딩
audio_b64 = base64.b64encode(audio_data).decode()
return {
"type": "input_audio_buffer.append",
"audio": audio_b64
}
async def handle_server_message(self, message: dict):
"""서버 메시지 처리"""
msg_type = message.get("type")
if msg_type == "session.created":
print("✅ 세션 생성 완료")
self.session_active = True
elif msg_type == "session.updated":
print("✅ 세션 설정 완료")
elif msg_type == "response.audio.delta":
# 오디오 응답 받음
audio_chunk = base64.b64decode(message["delta"])
await self.play_audio(audio_chunk)
elif msg_type == "response.audio.done":
print("🔇 오디오 응답 완료")
elif msg_type == "response.done":
print(f"✅ 응답 완료: {message.get('response', {}).get('status')}")
elif msg_type == "error":
print(f"❌ 오류: {message.get('error')}")
async def play_audio(self, audio_chunk: bytes):
"""오디오 청크 재생 (실제 구현은 오디오 라이브러리 사용)"""
# 실제 구현에서는 pyaudio, sounddevice 등 사용
# 여기서는 버퍼에 저장
self.audio_buffer.append(audio_chunk)
async def run(self):
"""메인 대화 루프"""
print(f"🎤 HolySheep {self.model} 음성 어시스턴트 시작")
print("='-=' * 20)
try:
async with websockets.connect(
REALTIME_URL,
extra_headers=self.get_headers(),
ping_interval=20,
ping_timeout=10
) as ws:
print("🌐 HolySheep 게이트웨이 연결됨")
# 세션 설정
await ws.send(json.dumps(await self.create_session_config()))
# 메시지 처리 루프
async def receive_messages():
async for raw_message in ws:
message = json.loads(raw_message)
await self.handle_server_message(message)
receive_task = asyncio.create_task(receive_messages())
# 메타데이터만 출력하고 실제 오디오는 플레이스홀더
print("\n💬 대화를 시작하세요 (종료: Ctrl+C)")
print("-" * 40)
try:
await receive_task
except asyncio.CancelledError:
pass
except websockets.exceptions.ConnectionClosed as e:
print(f"연결 종료: {e.code} - {e.reason}")
except Exception as e:
print(f"오류 발생: {e}")
async def test_connection(self):
"""연결 테스트"""
print("🔍 HolySheep 연결 테스트...")
try:
async with websockets.connect(
REALTIME_URL,
extra_headers=self.get_headers()
) as ws:
print("✅ WebSocket 연결 성공")
await ws.send(json.dumps({
"type": "ping"
}))
return True
except Exception as e:
print(f"❌ 연결 실패: {e}")
return False
실행
if __name__ == "__main__":
assistant = VoiceAssistant(model="gemini-2.0-live")
# 먼저 연결 테스트
if asyncio.run(assistant.test_connection()):
print("\n🚀 음성 어