프로덕션 환경에서 AI Agent를 운영할 때, 가장 중요한 것 중 하나는 무엇일까요? 저는 3년 넘게 다양한 AI 시스템을 구축하며 수많은 장애를 경험했습니다. 그 중에서도 ConnectionError: timeout exceeded이나 401 Unauthorized 같은 인증 오류가 발생했을 때, 로그가 없으면 문제의 원인을 파악하는 것이 거의 불가능에 가까웠습니다.
이 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용한 AI Agent 시스템에서 포괄적인 로그 기록과 감사 추적 시스템을 설계하는 방법을 설명드리겠습니다.
왜 AI Agent에 감사 추적이 필수인가?
AI Agent 시스템은 전통적인 마이크로서비스와 다른 고유한 특성을 가집니다:
- 비결정적 동작: 같은 입력이라도 모델의 상태에 따라 다른 출력이 나올 수 있음
- 다단계 Reasoning: 에이전트가 여러 단계의 사고 과정을 거침
- 비용 추적의 중요성: 토큰 기반 과금으로 각 호출의 비용을 정확히 측정해야 함
- 규제 준수: 금융, 의료 분야에서 의사 결정 과정의 투명성 요구
아키텍처 개요
제가 설계한 감사 추적 시스템의 전체 아키텍처는 다음과 같습니다:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Agent Application │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ User Request → LoggingMiddleware → AgentCore → HolySheep AI│
│ ↑ ↓ ↓ │
│ └────────── AuditLogger ←───────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────┴─────────┐ │
│ ↓ ↓ │
│ PostgreSQL Elasticsearch │
│ (구조화된 로그) (검색 및 분석) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
핵심 구현 코드
1. 감사 추적 미들웨어
import asyncio
import json
import time
import uuid
from datetime import datetime, timezone
from typing import Any, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass, field, asdict
from contextvars import ContextVar
import httpx
HolySheep AI SDK
from openai import AsyncOpenAI
TRACE_ID를 요청별로 고유하게 생성
trace_id_var: ContextVar[str] = ContextVar('trace_id', default='')
request_start_time: ContextVar[float] = ContextVar('request_start_time', default=0.0)
@dataclass
class AuditLogEntry:
"""감사 로그 엔트리 - 모든 AI 상호작용을 기록"""
trace_id: str
timestamp: str
event_type: str # request, response, error, token_usage
agent_id: str
user_id: Optional[str]
request_data: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
response_data: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
error_data: Optional[Dict[str, Any]] = None
token_usage: Optional[Dict[str, int]] = None
latency_ms: float = 0.0
model: str = ""
cost_usd: float = 0.0
metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
def to_json(self) -> str:
return json.dumps(asdict(self), ensure_ascii=False, indent=2)
class HolySheepAIClient:
"""HolySheep AI를 위한 감사 추적 기능이 포함된 클라이언트"""
# 모델별 가격 (2025년 1월 기준)
MODEL_PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 32.0}, # $/MTok
"claude-sonnet-4-20250514": {"input": 15.0, "output": 75.0},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.0},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68},
}
def __init__(
self,
api_key: str,
agent_id: str = "default-agent",
log_callback=None
):
self.client = AsyncOpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 반드시 HolySheep 사용
)
self.agent_id = agent_id
self.log_callback = log_callback
async def chat_completion(
self,
messages: list,
model: str = "gpt-4.1",
user_id: Optional[str] = None,
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048,
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""AI 호출을 실행하고 모든 과정을 감사 로그로 기록"""
# 고유 trace_id 생성
trace_id = str(uuid.uuid4())[:12]
trace_id_var.set(trace_id)
request_start_time.set(time.time())
# 요청 시작 로그
request_log = AuditLogEntry(
trace_id=trace_id,
timestamp=datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
event_type="request",
agent_id=self.agent_id,
user_id=user_id,
request_data={
"model": model,
"messages_count": len(messages),
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens,
"messages_preview": [
{"role": m["role"], "content": m["content"][:100]}
for m in messages[-2:]
]
},
model=model,
metadata=kwargs
)
try:
# HolySheep AI API 호출
start_time = time.time()
response = await self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens,
**kwargs
)
latency = (time.time() - start_time) * 1000
# 토큰 사용량 및 비용 계산
usage = response.usage
pricing = self.MODEL_PRICING.get(model, {"input": 10.0, "output": 30.0})
cost = (
(usage.prompt_tokens / 1_000_000) * pricing["input"] +
(usage.completion_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
)
# 응답 완료 로그
response_log = AuditLogEntry(
trace_id=trace_id,
timestamp=datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
event_type="response",
agent_id=self.agent_id,
user_id=user_id,
response_data={
"content": response.choices[0].message.content,
"finish_reason": response.choices[0].finish_reason
},
token_usage={
"prompt_tokens": usage.prompt_tokens,
"completion_tokens": usage.completion_tokens,
"total_tokens": usage.total_tokens
},
latency_ms=round(latency, 2),
model=model,
cost_usd=round(cost, 6)
)
await self._log_entry(request_log)
await self._log_entry(response_log)
return {
"content": response.choices[0].message.content,
"usage": {
"prompt_tokens": usage.prompt_tokens,
"completion_tokens": usage.completion_tokens,
"total_tokens": usage.total_tokens,
"cost_usd": round(cost, 6)
},
"trace_id": trace_id,
"latency_ms": round(latency, 2)
}
except Exception as e:
# 오류 발생 시 상세 로그 기록
error_log = AuditLogEntry(
trace_id=trace_id,
timestamp=datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
event_type="error",
agent_id=self.agent_id,
user_id=user_id,
error_data={
"error_type": type(e).__name__,
"error_message": str(e),
"error_code": getattr(e, 'code', None),
"status_code": getattr(e, 'status_code', None)
},
latency_ms=(time.time() - request_start_time.get()) * 1000,
model=model
)
await self._log_entry(error_log)
raise
async def _log_entry(self, entry: AuditLogEntry):
"""로그를 스토어에 기록"""
if self.log_callback:
await self.log_callback(entry)
class AuditLogger:
"""다양한 스토어에 감사 로그를 기록하는 중앙 로거"""
def __init__(self):
self.logs = [] # 프로덕션에서는 PostgreSQL, Elasticsearch 등 사용
self.error_count = 0
self.total_cost = 0.0
async def log(self, entry: AuditLogEntry):
"""로그 엔트리 기록"""
self.logs.append(entry)
if entry.event_type == "error":
self.error_count += 1
elif entry.cost_usd > 0:
self.total_cost += entry.cost_usd
# 콘솔 출력 (디버깅용)
print(f"[{entry.trace_id}] {entry.event_type.upper()}: {entry.agent_id}")
if entry.cost_usd > 0:
print(f" 💰 Cost: ${entry.cost_usd:.6f}, Latency: {entry.latency_ms}ms")
async def get_metrics(self) -> Dict[str, Any]:
"""대시보드용 메트릭스 조회"""
return {
"total_requests": len(self.logs),
"error_count": self.error_count,
"error_rate": round(self.error_count / max(len(self.logs), 1) * 100, 2),
"total_cost_usd": round(self.total_cost, 2),
"avg_latency_ms": round(
sum(l.latency_ms for l in self.logs if l.latency_ms > 0) /
max(len([l for l in self.logs if l.latency_ms > 0]), 1),
2
)
}
2. AI Agent와 감사 시스템 통합
import asyncio
from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
이전 예제에서 정의한 클래스들 활용
from holy_sheep_audit import HolySheepAIClient, AuditLogger, AuditLogEntry
class AgentState(Enum):
IDLE = "idle"
THINKING = "thinking"
EXECUTING = "executing"
WAITING_RESPONSE = "waiting_response"
COMPLETED = "completed"
ERROR = "error"
class ReasoningStep:
"""에이전트의 사고 과정 기록"""
def __init__(self, step_number: int, thought: str):
self.step_number = step_number
self.thought = thought
self.action: Optional[str] = None
self.observation: Optional[str] = None
self.timestamp = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
return {
"step": self.step_number,
"thought": self.thought,
"action": self.action,
"observation": self.observation,
"timestamp": self.timestamp
}
class AIAgent:
"""
감사 추적이 내장된 AI Agent
저는 이 패턴을 사용하여:
- 모든 Reasoning 단계 추적
- 도구 호출 이력 관리
- 비용 및 지연 시간 모니터링
"""
SYSTEM_PROMPT = """당신은 ReAct(Reasoning + Acting) 패턴을 따르는 AI Agent입니다.
각 단계에서:
1. Thought: 현재 상황을 분석
2. Action: 취할 행동 결정
3. Observation: 행동 결과 관찰
모든 사고 과정을 상세히 기록합니다."""
def __init__(
self,
api_key: str,
agent_id: str,
max_iterations: int = 10
):
self.client = HolySheepAIClient(
api_key=api_key,
agent_id=agent_id,
log_callback=self._log_handler
)
self.audit_logger = AuditLogger()
self.max_iterations = max_iterations
self.conversation_history: List[Dict] = []
self.reasoning_steps: List[ReasoningStep] = []
async def _log_handler(self, entry: AuditLogEntry):
"""감사 로그 핸들러"""
await self.audit_logger.log(entry)
async def run_with_reasoning(
self,
user_query: str,
user_id: Optional[str] = None,
tools: Optional[List[Dict]] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
ReAct 패턴으로 쿼리 실행
실제 사용 시나리오:
- 고객 서비스 챗봇이 복잡한 문제 해결
- 코드 생성 및 검증 자동화
- 데이터 분석 및 리포트 생성
"""
self.conversation_history = [
{"role": "system", "content": self.SYSTEM_PROMPT}
]
self.reasoning_steps = []
final_response = None
current_state = AgentState.IDLE
for iteration in range(self.max_iterations):
# Thinking 단계
current_state = AgentState.THINKING
# 현재 상태와 쿼리를 기반으로 추론
reasoning_prompt = self._build_reasoning_prompt(
user_query, iteration
)
self.conversation_history.append({
"role": "user",
"content": reasoning_prompt
})
try:
current_state = AgentState.WAITING_RESPONSE
result = await self.client.chat_completion(
messages=self.conversation_history,
model="gpt-4.1",
user_id=user_id,
temperature=0.7,
max_tokens=2048
)
response_text = result["content"]
self.conversation_history.append({
"role": "assistant",
"content": response_text
})
# Reasoning 단계 파싱
step = self._parse_reasoning_step(iteration, response_text)
self.reasoning_steps.append(step)
# 완료 조건 확인
if "final_answer" in response_text.lower() or iteration == self.max_iterations - 1:
final_response = self._extract_final_answer(response_text)
current_state = AgentState.COMPLETED
break
except Exception as e:
current_state = AgentState.ERROR
raise RuntimeError(f"Agent 실행 중 오류: {str(e)}") from e
# 최종 결과 반환
metrics = await self.audit_logger.get_metrics()
return {
"response": final_response,
"reasoning_steps": [s.to_dict() for s in self.reasoning_steps],
"iterations": iteration + 1,
"trace_id": result.get("trace_id") if final_response else None,
"cost_usd": metrics["total_cost_usd"],
"final_state": current_state.value
}
def _build_reasoning_prompt(self, query: str, iteration: int) -> str:
"""추론 프롬프트 구성"""
context = ""
if self.reasoning_steps:
context = "\n\n이전 추론 단계들:\n" + "\n".join([
f"Step {s.step_number}: {s.thought}"
for s in self.reasoning_steps
])
return f"""사용자 질문: {query}
현재 반복: {iteration + 1}/{self.max_iterations}
{context}
이전 단계를 참고하여 다음 추론을 진행하세요.
만약 최종 답변을 알고 있다면 'Final Answer:'로 시작하여 답변을 제공하세요.
그렇지 않다면 Thought/Action/Observation 형식으로 진행하세요."""
def _parse_reasoning_step(
self,
step_number: int,
response_text: str
) -> ReasoningStep:
"""LLM 응답에서 Reasoning 단계 파싱"""
step = ReasoningStep(step_number, response_text[:500])
# 간단한 파싱 로직 (실제로는 더 정교한 파서 필요)
if "Action:" in response_text:
action_start = response_text.find("Action:") + 7
action_end = response_text.find("\n", action_start)
step.action = response_text[action_start:action_end].strip()
return step
def _extract_final_answer(self, text: str) -> str:
"""최종 답변 추출"""
if "Final Answer:" in text:
return text.split("Final Answer:")[-1].strip()
return text
============ 사용 예제 ============
async def main():
# HolySheep AI API 키 설정
# https://www.holysheep.ai/register 에서 가입 후 발급
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
agent = AIAgent(
api_key=API_KEY,
agent_id="research-assistant-001",
max_iterations=5
)
query = "서울의 오늘 날씨를 기반으로 외출 시 필요한 준비물을 추천해주세요."
print(f"🔍 Agent 실행 시작: {query}\n")
result = await agent.run_with_reasoning(
user_query=query,
user_id="user-12345"
)
print(f"\n✅ Agent 실행 완료")
print(f" - 상태: {result['final_state']}")
print(f" - 반복 횟수: {result['iterations']}")
print(f" - 총 비용: ${result['cost_usd']:.4f}")
print(f" - 추론 단계 수: {len(result['reasoning_steps'])}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
감사 로그 분석 및 대시보드
기록된 감사 로그를 분석하여 실질적인 인사이트를 얻는 방법을 살펴보겠습니다.
import statistics
from collections import defaultdict
from typing import List, Tuple
class AuditAnalyzer:
"""
감사 로그 분석기
실제 프로덕션에서 제가 주로 모니터링하는 지표들:
- 모델별 응답 시간 분포
- 토큰 사용량 추세
- 오류 발생 패턴
- 비용 최적화 기회
"""
def __init__(self, logs: List[AuditLogEntry]):
self.logs = logs
def get_model_performance(self) -> Dict[str, Dict]:
"""모델별 성능 분석"""
# 모델별로 로그 그룹화
model_logs = defaultdict(list)
for log in self.logs:
if log.model:
model_logs[log.model].append(log)
performance = {}
for model, logs in model_logs.items():
latencies = [l.latency_ms for l in logs if l.latency_ms > 0]
costs = [l.cost_usd for l in logs if l.cost_usd > 0]
performance[model] = {
"request_count": len(logs),
"avg_latency_ms": round(statistics.mean(latencies), 2) if latencies else 0,
"p50_latency_ms": round(statistics.median(latencies), 2) if latencies else 0,
"p95_latency_ms": round(
statistics.quantiles(latencies, n=20)[18], 2
) if len(latencies) > 20 else 0,
"total_cost_usd": round(sum(costs), 4),
"total_tokens": sum(
l.token_usage["total_tokens"]
for l in logs
if l.token_usage
),
"error_count": sum(1 for l in logs if l.event_type == "error"),
"error_rate": round(
sum(1 for l in logs if l.event_type == "error") / len(logs) * 100, 2
)
}
return performance
def get_cost_optimization_suggestions(self) -> List[Dict]:
"""비용 최적화 제안"""
suggestions = []
performance = self.get_model_performance()
for model, stats in performance.items():
# 고비용 모델 사용량이 많은 경우
if stats["total_cost_usd"] > 100 and "gpt-4" in model:
suggestions.append({
"type": "model_switch",
"priority": "high",
"model": model,
"current_cost": stats["total_cost_usd"],
"suggestion": f"{model} 요청 중 상당수를 gemini-2.5-flash로 전환 고려",
"estimated_savings": f"약 {round(stats['total_cost_usd'] * 0.6, 2)} USD 절감 가능"
})
# 지연 시간이 높은 경우
if stats["avg_latency_ms"] > 3000:
suggestions.append({
"type": "latency_optimization",
"priority": "medium",
"model": model,
"current_latency": stats["avg_latency_ms"],
"suggestion": "max_tokens 값을 줄이거나 배치 처리 고려"
})
# 토큰 사용량이 비효율적인 경우
if stats["total_tokens"] > 1_000_000:
avg_tokens_per_req = stats["total_tokens"] / stats["request_count"]
if avg_tokens_per_req > 5000:
suggestions.append({
"type": "token_optimization",
"priority": "medium",
"model": model,
"avg_tokens_per_request": round(avg_tokens_per_req, 0),
"suggestion": "프롬프트를 최적화하여 토큰 사용량 감소"
})
return suggestions
def get_error_patterns(self) -> Dict[str, Any]:
"""오류 패턴 분석"""
errors = [log for log in self.logs if log.event_type == "error"]
error_types = defaultdict(int)
for error in errors:
if error.error_data:
error_type = error.error_data.get("error_type", "Unknown")
error_types[error_type] += 1
# HolySheep AI에서의 일반적인 오류들
common_errors = {
"AuthenticationError": {
"likely_cause": "만료되거나 잘못된 API 키",
"solution": "HolySheep AI 대시보드에서 API 키 확인 및 재발급"
},
"RateLimitError": {
"likely_cause": "요청 제한 초과",
"solution": "요청 간 딜레이 추가 또는 플랜 업그레이드"
},
"TimeoutError": {
"likely_cause": "네트워크 지연 또는 모델 응답 지연",
"solution": "max_tokens 감소 또는 재시도 로직 구현"
}
}
patterns = {
"total_errors": len(errors),
"error_type_distribution": dict(error_types),
"error_rate_percent": round(len(errors) / max(len(self.logs), 1) * 100, 2),
"recommended_actions": []
}
for error_type, count in error_types.items():
if error_type in common_errors:
patterns["recommended_actions"].append({
"error_type": error_type,
"occurrences": count,
**common_errors[error_type]
})
return patterns
def generate_daily_report(self) -> str:
"""일일 감사 보고서 생성"""
performance = self.get_model_performance()
total_cost = sum(s["total_cost_usd"] for s in performance.values())
total_requests = sum(s["request_count"] for s in performance.values())
suggestions = self.get_cost_optimization_suggestions()
error_patterns = self.get_error_patterns()
report = f"""
╔══════════════════════════════════════════════════════════╗
║ AI Agent 일일 감사 보고서 ║
║ {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')} ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 📊 전체 통계 ║
║ - 총 요청 수: {total_requests:,} 회 ║
║ - 총 비용: ${total_cost:.2f} ║
║ - 평균 비용/요청: ${total_cost/max(total_requests, 1):.4f} ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 🔍 모델별 성능 ║
"""
for model, stats in sorted(performance.items(), key=lambda x: -x[1]["total_cost_usd"]):
report += f"""
║ {model[:25]:<27} ║
║ - 요청: {stats['request_count']:>5}, 비용: ${stats['total_cost_usd']:>7.2f} ║
║ - 지연: {stats['avg_latency_ms']:>6.0f}ms, 오류율: {stats['error_rate']:>5.2f}% ║
"""
report += "╠══════════════════════════════════════════════════════════╣\n"
report += "║ ⚠️ 최적화 제안 ║\n"
for sug in suggestions[:3]:
report += f"""
║ [{sug['priority'].upper()}] {sug['suggestion'][:40]} ║
"""
report += "╚══════════════════════════════════════════════════════════╝"
return report
사용 예제
async def demo_analysis():
# 샘플 로그 데이터
sample_logs = [
AuditLogEntry(
trace_id="abc123",
timestamp=datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
event_type="response",
agent_id="test-agent",
user_id="user-1",
model="gpt-4.1",
latency_ms=1234.5,
cost_usd=0.0234,
token_usage={"prompt_tokens": 500, "completion_tokens": 800, "total_tokens": 1300}
),
# ... 추가 로그들
]
analyzer = AuditAnalyzer(sample_logs)
print(analyzer.generate_daily_report())
자주 발생하는 오류와 해결책
1. 401 Unauthorized - API 키 인증 실패
오류 메시지:
AuthenticationError: Incorrect API key provided. Status Code: 401 Response: {"error": {"message": "Invalid API key", "type": "invalid_request_error"}}원인 분석:
- HolySheep AI API 키가 만료되었거나 잘못됨
- base_url이 정확히 https://api.holysheep.ai/v1으로 설정되지 않음
- 환경 변수에서 API 키를 가져올 때 공백이나 줄바꿈이 포함됨
해결 코드:
import os
from dotenv import load_dotenv
.env 파일에서 API 키 로드
load_dotenv()
HolySheep AI API 키 설정 (공백 제거 필수!)
API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "").strip()
if not API_KEY:
raise ValueError(
"HolySheep AI API 키가 설정되지 않았습니다. "
"https://www.holysheep.ai/register 에서 가입 후 API 키를 발급받으세요."
)
OpenAI 호환 클라이언트 초기화
client = AsyncOpenAI(
api_key=API_KEY,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 반드시 이 형식 사용
)
연결 테스트
async def verify_connection():
try:
# 간단한 테스트 호출
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "test"}],
max_tokens=5
)
print(f"✅ HolySheep AI 연결 성공! Response ID: {response.id}")
return True
except AuthenticationError as e:
print(f"❌ 인증 실패: {e}")
# HolySheep 대시보드에서 API 키 재발급
print("🔗 https://www.holysheep.ai/dashboard 에서 API 키 확인")
return False
except Exception as e:
print(f"❌ 연결 오류: {type(e).__name__}: {e}")
return False
2. RateLimitError - 요청 제한 초과
오류 메시지:
RateLimitError: Rate limit reached for gpt-4.1 in organization org-xxx Current limit: 500 requests/minute Please retry after 30 seconds원인 분석:
- 短时间内 너무 많은 요청 발생
- 동일 모델에 대한 동시 요청过多
- 플랜의 요청 제한 초과
해결 코드:
import asyncio
from collections import deque
from time import time
class RateLimiter:
"""HolySheep AI 요청 레이트 리미터 (滑动窗口 방식)"""
def __init__(self, max_requests: int = 500, window_seconds: int = 60):
self.max_requests = max_requests
self.window_seconds = window_seconds
self.request_times = deque()
async def acquire(self):
"""요청 가능할 때까지 대기"""
now = time()
# 윈도우 밖의 요청 기록 제거
while self.request_times and self.request_times[0] <= now - self.window_seconds:
self.request_times.popleft()
# 제한에 도달한 경우 대기
if len(self.request_times) >= self.max_requests:
wait_time = self.request_times[0] + self.window_seconds - now
print(f"⏳ Rate limit 도달. {wait_time:.1f}초 대기...")
await asyncio.sleep(wait_time)
return await self.acquire() # 다시 확인
self.request_times.append(now)
async def execute_with_retry(
self,
func,
max_retries: int = 3,
base_delay: float = 1.0
):
"""재시도 로직이 포함된 요청 실행"""
for attempt in range(max_retries):
try:
await self.acquire() # 레이트 리밋 체크
return await func()
except RateLimitError as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise
delay = base_delay * (2 ** attempt) # 지수 백오프
print(f"⚠️ Rate limit 초과 (시도 {attempt + 1}/{max_retries}). {delay}s 후 재시도...")
await asyncio.sleep(delay)
except Exception as e:
raise
사용 예제
rate_limiter = RateLimiter(max_requests=500, window_seconds=60)
async def make_request():
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
return response
재시도 로직으로 요청 실행
result = await rate_limiter.execute_with_retry(make_request)
3. TimeoutError - 응답 시간 초과
오류 메시지:
TimeoutError: Request timed out. Request timeout 120s exceeded. httpx.ConnectTimeout: Connection timeout원인 분석:
- 네트워크 연결 문제 또는 DNS 해석 실패
- HolySheep AI 서버 일시적 과부하
- 긴 컨텍스트 입력이 원인
해결 코드:
from httpx import Timeout, ConnectTimeout, ReadTimeout
from openai import APIConnectionError
class TimeoutHandler:
"""다양한 타임아웃 상황 처리"""
# HolySheep AI 접속 시 권장 타임아웃 설정
RECOMMENDED_TIMEOUT = Timeout(
connect=10.0, # 연결 타임아웃 10초
read=120.0, # 읽기 타임아웃 120초
write=30.0, # 쓰기 타임아웃 30초
pool=10.0 # 커넥션 풀 타임아웃 10초
)
@staticmethod
async def robust_request(
client: AsyncOpenAI,
messages: list,
model: str = "gpt-4.1",
max_retries: int = 3
):
"""
다양한 오류 상황을 처리하는 강력한 요청 핸들러
"""
for attempt in range(max_retries):
try:
response = await client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
timeout=TimeoutHandler.RECOMMENDED_TIMEOUT
)
return response
except ConnectTimeout as e:
# 네트워크 연결 문제
print(f"🔌 연결 타임아웃 (시도 {attempt + 1}/{max_retries})")
if attempt < max_retries - 1:
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 백오프
else:
raise ConnectionError(
"HolySheep AI 서버에 연결할 수 없습니다. "
"네트워크 연결을 확인하거나 나중에 다시 시도하세요."
) from e
except ReadTimeout as e:
# 서버 응답 지연
print(f"⏰ 응답 타임아웃 (시도 {attempt + 1}/{max_retries})")
# max_tokens 줄여서 재시도
if attempt < max_retries - 1:
messages = [
{"role": "system", "content": "답변을 간결하게 작성하세요."}
] + messages[-3:] # 컨텍스트도 줄임
await asyncio.sleep(1)
else:
raise TimeoutError(
"응답 시간이 초과되었습니다. "
"입력 크기를 줄이거나 max_tokens를 감소시키세요."
) from e
except APIConnectionError as e:
# 일반 연결 오류
print(f"🌐 연결 오류 (시도 {attempt + 1}/{max_retries})")
if attempt < max_retries - 1:
await asyncio.sleep(3)
else:
raise RuntimeError(
"HolySheep AI API에 연결할 수 없습니다. "
"base_url이 https://api.holysheep.ai/v1 인지 확인하세요."
) from e
타임아웃 설정이 적용된 클라이언트
robust_client = AsyncOpenAI(
api_key=API_KEY,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
timeout=TimeoutHandler.RECOMMENDED_TIMEOUT
)
async def safe_chat_request(messages: list):
handler = TimeoutHandler()
return await handler.robust_request(robust_client, messages)
4. InvalidRequestError - 잘못된 요청 파라미터
오류 메시지:
InvalidRequestError: Resource not found: /v1/chat/completions status_code: 404원인 분석:
- base_url 끝에 슬래시(/)가 있거나 없음
- model 이름이 HolySheep AI에서 지원하지 않음
- messages 형식이 올바르지 않음
해결 코드:
# 올바른 base_url 설정 (슬래시 없이)
CORRECT_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1" # �