AI API 게이트웨이 고가용성 아키텍처 설계: 다중 영역 재해 복구와 로드 밸런싱 완전 가이드

HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교

들어가며

저는 최근 3개월간 글로벌 AI API 게이트웨이 아키텍처를 재설계하면서 많은 시행착오를 겪었습니다. 특히 Asia-Pacific 리전에서 미국 리전으로의 failover가 지연 시간 800ms 이상 발생하면서 사용자 경험이 급격히 떨어지는 문제를 경험했죠. 이 글에서는 HolySheep AI를 활용한 고가용성 AI API 게이트웨이 아키텍처를 설계하고 구현한 경험을 공유드리겠습니다.

AI 서비스를 운영하면서 가장 큰 고민 중 하나는 바로 단일 장애점(Single Point of Failure)입니다. 공식 API가 다운되면 내 서비스도 함께 마비되는 상황이 발생하죠. HolySheep AI는 이러한 문제점을 해결하면서도 로컬 결제라는 현실적 편의성을 제공합니다.

고가용성 아키텍처 핵심 설계 원칙

1. 다중 영역 재해 복구(Multi-Region Disaster Recovery)

효과적인 HA 아키텍처를 위해 다음 3-tier 구조를 권장합니다:

• Primary Region: 메인 트래픽 처리 (가장 가까운 리전)
• Secondary Region: 자동 failover 대상
• Tertiary Region:终极 fallback (서비스 유지)

2. Intelligent Load Balancing

단순 라운드로빈이 아닌, 다음 요소를 고려한 로드 밸런싱이 필요합니다:

• 현재 응답 지연 시간 (latency-based routing)
• 각 모델의 현재 사용량 (rate limit awareness)
• 특정 모델 우선순위 설정
• 비용 최적화 라우팅

3. Circuit Breaker 패턴

특정 모델이나 리전에 문제가 생겼을 때 빠르게 분리하여 전체 시스템 영향을 최소화합니다.

HolySheep AI 기반 HA 아키텍처 구현

Python 기반 다중 모델 자동 failover 시스템

import asyncio
import aiohttp
import time
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class ModelType(Enum):
    GPT4 = "gpt-4.1"
    CLAUDE = "claude-sonnet-4-20250514"
    GEMINI = "gemini-2.5-flash"
    DEEPSEEK = "deepseek-chat"

@dataclass
class ModelEndpoint:
    name: ModelType
    base_url: str
    priority: int = 1
    max_rpm: int = 500
    current_rpm: int = 0
    avg_latency_ms: float = 1000.0
    is_healthy: bool = True
    consecutive_failures: int = 0

@dataclass
class CircuitBreakerState:
    failure_threshold: int = 5
    recovery_timeout_sec: int = 30
    consecutive_failures: int = 0
    last_failure_time: Optional[float] = None
    state: str = "closed"  # closed, open, half-open

class HolySheepAIGateway:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        
        # 다중 모델 엔드포인트 설정
        self.endpoints = {
            ModelType.GPT4: ModelEndpoint(
                name=ModelType.GPT4,
                base_url=f"{self.base_url}/chat/completions",
                priority=1,
                max_rpm=500
            ),
            ModelType.CLAUDE: ModelEndpoint(
                name=ModelType.CLAUDE,
                base_url=f"{self.base_url}/chat/completions",
                priority=2,
                max_rpm=300
            ),
            ModelType.GEMINI: ModelEndpoint(
                name=ModelType.GEMINI,
                base_url=f"{self.base_url}/chat/completions",
                priority=3,
                max_rpm=1000
            ),
            ModelType.DEEPSEEK: ModelEndpoint(
                name=ModelType.DEEPSEEK,
                base_url=f"{self.base_url}/chat/completions",
                priority=4,
                max_rpm=2000
            ),
        }
        
        self.circuit_breakers: Dict[ModelType, CircuitBreakerState] = {
            model: CircuitBreakerState() for model in ModelType
        }
    
    def _check_circuit_breaker(self, model: ModelType) -> bool:
        """Circuit breaker 상태 확인"""
        cb = self.circuit_breakers[model]
        
        if cb.state == "closed":
            return True
        
        if cb.state == "open":
            if time.time() - cb.last_failure_time >= cb.recovery_timeout_sec:
                cb.state = "half-open"
                logger.info(f"Circuit breaker for {model.value} → HALF-OPEN")
                return True
            return False
        
        # half-open: 하나의 요청만 허용
        return True
    
    def _trip_circuit_breaker(self, model: ModelType):
        """Circuit breaker 트립"""
        cb = self.circuit_breakers[model]
        cb.consecutive_failures += 1
        cb.last_failure_time = time.time()
        
        if cb.consecutive_failures >= cb.failure_threshold:
            cb.state = "open"
            logger.warning(f"Circuit breaker OPEN for {model.value}")
    
    def _reset_circuit_breaker(self, model: ModelType):
        """Circuit breaker 리셋"""
        cb = self.circuit_breakers[model]
        cb.consecutive_failures = 0
        cb.state = "closed"
    
    async def _make_request(
        self,
        session: aiohttp.ClientSession,
        model: ModelType,
        messages: list,
        timeout: int = 30
    ) -> Dict[str, Any]:
        """개별 모델로 요청 수행"""
        endpoint = self.endpoints[model]
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": model.value,
            "messages": messages,
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 2000
        }
        
        start_time = time.time()
        
        try:
            async with session.post(
                endpoint.base_url,
                json=payload,
                headers=headers,
                timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)
            ) as response:
                latency = (time.time() - start_time) * 1000
                endpoint.avg_latency_ms = (endpoint.avg_latency_ms * 0.7) + (latency * 0.3)
                
                if response.status == 200:
                    self._reset_circuit_breaker(model)
                    endpoint.consecutive_failures = 0
                    return await response.json()
                elif response.status == 429:
                    logger.warning(f"Rate limit hit for {model.value}")
                    raise Exception("RATE_LIMITED")
                else:
                    self._trip_circuit_breaker(model)
                    raise Exception(f"HTTP {response.status}")
                    
        except asyncio.TimeoutError:
            self._trip_circuit_breaker(model)
            raise Exception("TIMEOUT")
        except Exception as e:
            self._trip_circuit_breaker(model)
            raise
    
    def _select_best_model(self, preferred_model: Optional[ModelType] = None) -> ModelType:
        """지연 시간과 상태 기반 최적 모델 선택"""
        available_models = []
        
        for model in ModelType:
            endpoint = self.endpoints[model]
            if endpoint.is_healthy and self._check_circuit_breaker(model):
                if endpoint.current_rpm < endpoint.max_rpm:
                    available_models.append((model, endpoint.avg_latency_ms, endpoint.priority))
        
        if not available_models:
            # Fallback: 모든 circuit breaker 강제 오픈
            for model in ModelType:
                self.circuit_breakers[model].state = "half-open"
            available_models = [(m, self.endpoints[m].avg_latency_ms, self.endpoints[m].priority) 
                              for m in ModelType]
        
        # 지연 시간 가중치 70%, 우선순위 30%
        available_models.sort(key=lambda x: x[1] * 0.7 + x[2] * 100 * 0.3)
        
        return available_models[0][0]
    
    async def chat_completions(
        self,
        messages: list,
        preferred_model: Optional[ModelType] = None,
        max_retries: int = 3
    ) -> Dict[str, Any]:
        """고가용성 채팅 완료 요청"""
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            for attempt in range(max_retries):
                try:
                    model = preferred_model or self._select_best_model()
                    logger.info(f"Requesting model: {model.value} (attempt {attempt + 1})")
                    
                    result = await self._make_request(session, model, messages)
                    result['_metadata'] = {
                        'model_used': model.value,
                        'latency_ms': self.endpoints[model].avg_latency_ms,
                        'attempt': attempt + 1
                    }
                    return result
                    
                except Exception as e:
                    logger.error(f"Attempt {attempt + 1} failed: {str(e)}")
                    if attempt == max_retries - 1:
                        raise
                    await asyncio.sleep(0.5 * (attempt + 1))
        
        raise Exception("All retries exhausted")

사용 예시
async def main():
    gateway = HolySheepAIGateway("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    messages = [
        {"role": "system", "content": "당신은 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다."},
        {"role": "user", "content": "고가용성 시스템设计的 핵심 원칙을 설명해 주세요."}
    ]
    
    # 선호 모델 없이 최적 모델 자동 선택
    result = await gateway.chat_completions(messages)
    print(f"Response: {result['choices'][0]['message']['content']}")
    print(f"Metadata: {result['_metadata']}")
    
    # 특정 모델 선호
    result = await gateway.chat_completions(
        messages, 
        preferred_model=ModelType.DEEPSEEK  # 비용 최적화 선호
    )
    print(f"Response: {result['choices'][0]['message']['content']}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

TypeScript 기반 실시간 상태 모니터링 대시보드

interface ModelMetrics {
  name: string;
  rpm: number;
  maxRpm: number;
  avgLatency: number;
  successRate: number;
  circuitState: 'closed' | 'open' | 'half-open';
  consecutiveFailures: number;
  lastSuccess: Date | null;
  lastFailure: Date | null;
}

interface HealthCheckResult {
  overall: 'healthy' | 'degraded' | 'critical';
  models: ModelMetrics[];
  totalRequests: number;
  failedRequests: number;
  avgGlobalLatency: number;
  timestamp: Date;
}

class HolySheepHealthMonitor {
  private baseUrl = 'https://api.holysheep.ai/v1';
  private metrics: Map = new Map();
  private requestHistory: Array<{timestamp: Date; success: boolean; latency: number}> = [];
  
  constructor(private apiKey: string) {
    this.initializeMetrics();
  }
  
  private initializeMetrics(): void {
    const models = [
      { name: 'gpt-4.1', maxRpm: 500 },
      { name: 'claude-sonnet-4-20250514', maxRpm: 300 },
      { name: 'gemini-2.5-flash', maxRpm: 1000 },
      { name: 'deepseek-chat', maxRpm: 2000 },
    ];
    
    models.forEach(model => {
      this.metrics.set(model.name, {
        name: model.name,
        rpm: 0,
        maxRpm: model.maxRpm,
        avgLatency: 0,
        successRate: 100,
        circuitState: 'closed',
        consecutiveFailures: 0,
        lastSuccess: null,
        lastFailure: null,
      });
    });
  }
  
  async healthCheck(): Promise {
    const modelMetrics = Array.from(this.metrics.values());
    
    // 최근 5분 데이터 기반 분석
    const fiveMinutesAgo = new Date(Date.now() - 5 * 60 * 1000);
    const recentRequests = this.requestHistory.filter(
      r => r.timestamp > fiveMinutesAgo
    );
    
    const totalRequests = recentRequests.length;
    const failedRequests = recentRequests.filter(r => !r.success).length;
    const successRate = totalRequests > 0 
      ? ((totalRequests - failedRequests) / totalRequests) * 100 
      : 100;
    
    const avgGlobalLatency = recentRequests.length > 0
      ? recentRequests.reduce((sum, r) => sum + r.latency, 0) / recentRequests.length
      : 0;
    
    // 전체 상태 결정
    let overall: 'healthy' | 'degraded' | 'critical' = 'healthy';
    
    if (successRate < 80 || avgGlobalLatency > 5000) {
      overall = 'critical';
    } else if (successRate < 95 || avgGlobalLatency > 2000) {
      overall = 'degraded';
    }
    
    // 열린 circuit breaker가 있으면 degraded
    const openBreakers = modelMetrics.filter(m => m.circuitState === 'open').length;
    if (openBreakers > 0 && overall === 'healthy') {
      overall = 'degraded';
    }
    if (openBreakers >= 2) {
      overall = 'critical';
    }
    
    return {
      overall,
      models: modelMetrics,
      totalRequests,
      failedRequests,
      avgGlobalLatency,
      timestamp: new Date(),
    };
  }
  
  recordRequest(model: string, success: boolean, latencyMs: number): void {
    this.requestHistory.push({
      timestamp: new Date(),
      success,
      latency: latencyMs,
    });
    
    // 1시간 이상 된 데이터 정리
    const oneHourAgo = new Date(Date.now() - 60 * 60 * 1000);
    this.requestHistory = this.requestHistory.filter(r => r.timestamp > oneHourAgo);
    
    const metrics = this.metrics.get(model);
    if (metrics) {
      metrics.lastSuccess = success ? new Date() : metrics.lastSuccess;
      metrics.lastFailure = !success ? new Date() : metrics.lastFailure;
      
      // 이동 평균으로 지연 시간 업데이트
      metrics.avgLatency = metrics.avgLatency * 0.7 + latencyMs * 0.3;
      
      if (success) {
        metrics.consecutiveFailures = 0;
        metrics.successRate = Math.min(100, metrics.successRate + 0.1);
        if (metrics.circuitState === 'half-open') {
          metrics.circuitState = 'closed';
        }
      } else {
        metrics.consecutiveFailures++;
        metrics.successRate = Math.max(0, metrics.successRate - 1);
        
        if (metrics.consecutiveFailures >= 5) {
          metrics.circuitState = 'open';
        }
      }
      
      // RPM 계산 (최근 1분 기준)
      const oneMinuteAgo = new Date(Date.now() - 60 * 1000);
      const recentCount = this.requestHistory.filter(
        r => r.timestamp > oneMinuteAgo && this.getModelFromHistory(r) === model
      ).length;
      metrics.rpm = recentCount;
    }
  }
  
  private getModelFromHistory(r: {timestamp: Date; success: boolean; latency: number}): string {
    // 실제로는 모델 정보를 포함해야 함
    return 'unknown';
  }
  
  // 자동 복구 시도 (circuit breaker half-open 전환)
  async attemptRecovery(model: string): Promise {
    const metrics = this.metrics.get(model);
    if (!metrics || metrics.circuitState !== 'open') {
      return false;
    }
    
    metrics.circuitState = 'half-open';
    
    try {
      const start = Date.now();
      const response = await fetch(${this.baseUrl}/models, {
        headers: {
          'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
        },
      });
      
      const latency = Date.now() - start;
      
      if (response.ok) {
        metrics.circuitState = 'closed';
        metrics.consecutiveFailures = 0;
        this.recordRequest(model, true, latency);
        return true;
      } else {
        this.recordRequest(model, false, latency);
        return false;
      }
    } catch {
      this.recordRequest(model, false, 5000);
      return false;
    }
  }
  
  // 상태 대시보드 HTML 생성
  generateDashboardHTML(health: HealthCheckResult): string {
    const statusColors = {
      healthy: '#22c55e',
      degraded: '#eab308',
      critical: '#ef4444',
    };
    
    const stateColors = {
      closed: '#22c55e',
      'half-open': '#eab308',
      open: '#ef4444',
    };
    
    return `
      

        

          
전체 상태: ${health.overall.toUpperCase()}
          
마지막 업데이트: ${health.timestamp.toISOString()}
        
        
        

          ${health.models.map(model => `
            

              
${model.name}
              

                RPM:
                ${model.rpm} / ${model.maxRpm}
              
              

                평균 지연:
                ${model.avgLatency.toFixed(0)}ms
              
              

                성공률:
                ${model.successRate.toFixed(1)}%
              
              

                Circuit: ${model.circuitState.toUpperCase()}
              
            
          `).join('')}
        
        
        

          
총 요청: ${health.totalRequests}
          
실패 요청: ${health.failedRequests}
          
전체 평균 지연: ${health.avgGlobalLatency.toFixed(0)}ms
        
      
    `;
  }
}

// 사용 예시
const monitor = new HolySheepHealthMonitor('YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY');

async function monitorLoop() {
  const health = await monitor.healthCheck();
  console.log(monitor.generateDashboardHTML(health));
  
  // 10초마다 상태 확인
  setInterval(async () => {
    const currentHealth = await monitor.healthCheck();
    if (currentHealth.overall !== 'healthy') {
      console.warn('⚠️ 시스템 상태 경고:', currentHealth.overall);
    }
  }, 10000);
}

monitorLoop();

HolySheep AI 고가용성 아키텍처 설계 패턴

1. Regional Failover 전략

실제 측정 데이터에 기반한 HolySheep AI 리전별 지연 시간입니다:

2. Rate Limit 관리 전략

# HolySheep AI Rate Limit 모니터링 및 자동 조절
class RateLimitManager:
    def __init__(self, gateway: HolySheepAIGateway):
        self.gateway = gateway
        self.model_quotas = {
            ModelType.GPT4: {"max_rpm": 450, "reserved": 50},  # 10% 여유
            ModelType.CLAUDE: {"max_rpm": 270, "reserved": 30},
            ModelType.GEMINI: {"max_rpm": 900, "reserved": 100},
            ModelType.DEEPSEEK: {"max_rpm": 1800, "reserved": 200},
        }
    
    def can_request(self, model: ModelType) -> bool:
        endpoint = self.gateway.endpoints[model]
        quota = self.model_quotas[model]
        return endpoint.current_rpm < quota["max_rpm"]
    
    def get_optimal_model(self, cost_sensitive: bool = False) -> Optional[ModelType]:
        """비용 감수 또는 성능 우선 모델 선택"""
        candidates = []
        
        for model in ModelType:
            if self.can_request(model):
                endpoint = self.gateway.endpoints[model]
                
                # 비용 기반 스코어링
                costs = {
                    ModelType.GPT4: 8.0,
                    ModelType.CLAUDE: 15.0,
                    ModelType.GEMINI: 2.5,
                    ModelType.DEEPSEEK: 0.42,
                }
                
                # 성능 점수 (역 지연 시간)
                performance_score = 1000 / max(endpoint.avg_latency_ms, 1)
                
                # 비용 점수 (역비용)
                cost_score = 10 / costs[model]
                
                if cost_sensitive:
                    total_score = cost_score * 0.8 + performance_score * 0.2
                else:
                    total_score = performance_score * 0.8 + cost_score * 0.2
                
                candidates.append((model, total_score))
        
        if not candidates:
            return None
        
        candidates.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        return candidates[0][0]

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: "Connection timeout - Request exceeded 30s"

원인: 네트워크 지연 또는 HolySheep AI 서버 과부하

# 해결: 지연 시간 기반 adaptive timeout 구현
class AdaptiveTimeoutClient:
    def __init__(self):
        self.base_timeout = 30
        self.min_timeout = 10
        self.max_timeout = 120
        self.latency_history = []
    
    def calculate_timeout(self, model: ModelType, endpoint_avg_latency: float) -> int:
        """평균 지연 시간의 3배 + 버퍼, 최대 120초"""
        calculated = int(endpoint_avg_latency * 3 / 1000) + 10
        
        # 피크 지연 시간 분석
        if len(self.latency_history) >= 5:
            p95 = sorted(self.latency_history)[int(len(self.latency_history) * 0.95)]
            calculated = max(calculated, int(p95 * 2 / 1000))
        
        return max(self.min_timeout, min(calculated, self.max_timeout))
    
    async def request_with_adaptive_timeout(self, gateway, model, messages):
        endpoint = gateway.endpoints[model]
        timeout = self.calculate_timeout(model, endpoint.avg_latency_ms)
        
        try:
            result = await asyncio.wait_for(
                gateway._make_request(gateway.session, model, messages),
                timeout=timeout
            )
            self.latency_history.append(endpoint.avg_latency_ms)
            return result
        except asyncio.TimeoutError:
            logger.error(f"Timeout after {timeout}s for {model.value}")
            # 자동으로 slower model로 failover
            return await self._fallback_to_slower_model(gateway, model, messages)

오류 2: "429 Too Many Requests - Rate limit exceeded"

원인: HolySheep AI RPM/RPD 한도 초과

# 해결: 지数적 백오프 및 모델 분산
class SmartRateLimitHandler:
    def __init__(self):
        self.retry_after = 60  # 초
        self.request_queue = asyncio.Queue()
        self.last_rate_limit_time = {}
    
    async def handle_rate_limit(self, model: ModelType, retry_after: int = None):
        """Rate limit 발생 시 지능형 처리"""
        wait_time = retry_after or self.retry_after
        
        # 다른 모델로 요청 분산
        alternative_models = [m for m in ModelType if m != model]
        for alt_model in alternative_models:
            endpoint = self.endpoints[alt_model]
            if endpoint.current_rpm < endpoint.max_rpm * 0.5:
                logger.info(f"Rate limited on {model.value}, switching to {alt_model.value}")
                return alt_model
        
        # 대기 후 재시도
        logger.warning(f"Waiting {wait_time}s before retry for {model.value}")
        await asyncio.sleep(wait_time)
        return model
    
    def get_queue_status(self) -> dict:
        """대기열 상태 반환"""
        return {
            'queue_size': self.request_queue.qsize(),
            'models': {
                model.value: {
                    'rpm': self.endpoints[model].current_rpm,
                    'max': self.endpoints[model].max_rpm,
                    'available': self.endpoints[model].current_rpm < self.endpoints[model].max_rpm
                }
                for model in ModelType
            }
        }

오류 3: "Invalid API key or authentication failed"

원인: 잘못된 API 키 또는 키 만료

# 해결: API 키 유효성 검사 및 자동 로테이션
class APIKeyManager:
    def __init__(self, api_keys: List[str]):
        self.active_keys = api_keys
        self.failed_keys = []
        self.key_health = {key: {'failures': 0, 'last_success': None} for key in api_keys}
    
    async def validate_key(self, key: str) -> bool:
        """API 키 유효성 검사"""
        try:
            async with aiohttp.ClientSession() as session:
                async with session.get(
                    "https://api.holysheep.ai/v1/models",
                    headers={"Authorization": f"Bearer {key}"},
                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)
                ) as response:
                    if response.status == 200:
                        self.key_health[key]['last_success'] = datetime.now()
                        self.key_health[key]['failures'] = 0
                        return True
                    elif response.status == 401:
                        self.key_health[key]['failures'] += 1
                        return False
                    else:
                        return None  # 기타 오류
        except Exception:
            self.key_health[key]['failures'] += 1
            return False
    
    def get_best_key(self) -> Optional[str]:
        """가장 건강한 API 키 반환"""
        valid_keys = [k for k in self.active_keys if self.key_health[k]['failures'] < 3]
        
        if not valid_keys:
            return None
        
        return min(valid_keys, key=lambda k: self.key_health[k]['failures'])
    
    async def rotate_key(self) -> Optional[str]:
        """키 로테이션 수행"""
        new_key = self.get_best_key()
        
        if new_key:
            logger.info(f"API key rotated to: {new_key[:8]}...{new_key[-4:]}")
        
        return new_key

오류 4: "Circuit breaker permanently open"

원인: 특정 모델에 지속적인 문제 발생

# 해결: 계층적 circuit breaker와 수동 개입 옵션
class HierarchicalCircuitBreaker:
    def __init__(self):
        self.global_breaker = CircuitBreakerState(failure_threshold=10, recovery_timeout_sec=300)
        self.model_breakers = {model: CircuitBreakerState() for model in ModelType}
    
    async def execute_with_fallback(self, primary_model: ModelType, request_func):
        """기본 모델 실패 시 자동으로 다른 모델로 failover"""
        
        # 전체 circuit breaker 확인
        if self.global_breaker.state == "open":
            raise Exception("Global circuit breaker open - service degraded")
        
        try:
            return await request_func(primary_model)
        except Exception as e:
            self.model_breakers[primary_model].consecutive_failures += 1
            
            # 전체 실패 카운트
            self.global_breaker.consecutive_failures += 1
            if self.global_breaker.consecutive_failures >= self.global_breaker.failure_threshold:
                self.global_breaker.state = "open"
            
            # 다른 모델로 자동 failover
            for fallback_model in ModelType:
                if (fallback_model != primary_model and 
                    self.model_breakers[fallback_model].state == "closed"):
                    logger.info(f"Falling back from {primary_model.value} to {fallback_model.value}")
                    try:
                        return await request_func(fallback_model)
                    except:
                        continue
            
            raise Exception(f"All models failed, last error: {str(e)}")
    
    def manual_reset(self, model: ModelType = None):
        """수동 리셋 (관제자가 개입 시)"""
        if model:
            self.model_breakers[model] = CircuitBreakerState()
            logger.warning(f"Manually reset circuit breaker for {model.value}")
        else:
            for m in ModelType:
                self.model_breakers[m] = CircuitBreakerState()
            self.global_breaker = CircuitBreakerState()
            logger.warning("Manually reset ALL circuit breakers")

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