AI API를 운영하는 데 있어 비용 관리는 선택이 아닌 필수입니다. 특히 팀 개발 환경에서 누가, 언제, 어떤 모델을 사용했는지 실시간으로 추적하지 못하면 예기치 못한 청구서에 당황하게 됩니다. 이번 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용한 실전 비용 모니터링 대시보드 구축 방법을 단계별로 안내하겠습니다.

서비스 비교: HolySheep AI vs 공식 API vs 타 릴레이 서비스

항목 HolySheep AI 공식 API (OpenAI/Anthropic) 타 릴레이 서비스
결제 방식 로컬 결제 지원 (해외 신용카드 불필요) 국제 신용카드 필수 다양하나 제한적
GPT-4.1 가격 $8.00/MTok $8.00/MTok $9.50~$12.00/MTok
Claude Sonnet 4 $4.50/MTok (입력), $15.00/MTok (출력) $4.50/MTok (입력), $15.00/MTok (출력) $5.50~$8.00/MTok
Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok $2.50/MTok $3.00~$4.00/MTok
DeepSeek V3 $0.42/MTok 지원 안 함 $0.50~$1.00/MTok
단일 API 키 ✅ 모든 모델 통합 ❌ 모델별 별도 키 ⚠️ 제한적
비용 모니터링 실시간 대시보드 + API 기본 콘솔만 다양함
무료 크레딧 ✅ 가입 시 제공 $5 크레딧 상이

저는 실제 프로젝트에서 여러 대리점을 전환하면서 가장 큰 고통이었던 것은 예산 초과 알림 부재와 개별 사용자별 사용량 추적 불가였습니다. HolySheep AI는 이 두 문제를 단일 플랫폼에서 해결해주며, 특히 로컬 결제 지원 덕분에 해외 신용카드 없이도 즉시 시작할 수 있습니다. 지금 가입하고 무료 크레딧으로 먼저 체험해보시길 권합니다.

비용 모니터링 대시보드 아키텍처

효과적인 AI API 비용 모니터링을 위해 다음과 같은 아키텍처를 설계했습니다:


┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    모니터링 대시보드 아키텍처                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐  │
│  │  HolySheep   │───▶│   Python     │───▶│  Grafana /   │  │
│  │  API Client  │    │  Collector   │    │  Custom Web   │  │
│  └──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘  │
│         │                   │                    │          │
│         ▼                   ▼                    ▼          │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐  │
│  │  사용량 로그   │    │   시계열 DB   │    │  실시간 차트   │  │
│  │  (JSON)      │    │  (InfluxDB)  │    │  & 알림      │  │
│  └──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘  │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

1단계: HolySheep AI API 키 설정 및 기본 연동

먼저 HolySheep AI API를 연동하기 위한 환경을 설정합니다. base_url은 반드시 https://api.holysheep.ai/v1을 사용해야 합니다.

# HolySheep AI 비용 모니터링 환경 설정

requirements.txt

openai>=1.0.0
requests>=2.28.0
pandas>=1.5.0
python-dotenv>=1.0.0
influxdb-client>=1.40.0
schedule>=1.2.0


.env 파일

HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
INFLUXDB_URL=http://localhost:8086
INFLUXDB_TOKEN=your-influxdb-token
INFLUXDB_ORG=holysheep
BUDGET_WARNING_THRESHOLD=80  # 80% 초과 시 알림
DAILY_BUDGET_LIMIT=50  # 일일 예산 $50
# holy_sheep_monitor.py

HolySheep AI API 연동 및 비용 수집기


import os
import json
import time
import requests
from datetime import datetime, timedelta
from dotenv import load_dotenv
from collections import defaultdict

load_dotenv()

class HolySheepCostMonitor:
    """HolySheep AI API 비용 모니터링 클라이언트"""
    
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
    def get_usage_summary(self, start_date: str, end_date: str) -> dict:
        """
        지정 기간의 사용량 요약 조회
        HolySheep AI 대시보드 API 연동
        """
        url = f"{self.BASE_URL}/usage/summary"
        params = {
            "start_date": start_date,  # YYYY-MM-DD
            "end_date": end_date
        }
        
        try:
            response = requests.get(url, headers=self.headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"API 요청 실패: {e}")
            return {"error": str(e)}
    
    def get_model_costs(self, days: int = 7) -> dict:
        """
        모델별 비용 상세 분석
        HolySheep 가격표 기준 계산
        """
        end_date = datetime.now()
        start_date = end_date - timedelta(days=days)
        
        usage = self.get_usage_summary(
            start_date.strftime("%Y-%m-%d"),
            end_date.strftime("%Y-%m-%d")
        )
        
        # HolySheep AI 모델별 단가 (2024년 기준)
        MODEL_PRICES = {
            "gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 8.00},  # $/MTok
            "claude-sonnet-4": {"input": 4.50, "output": 15.00},
            "gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00},
            "deepseek-v3": {"input": 0.42, "output": 1.68},
            "gpt-4o-mini": {"input": 0.60, "output": 2.40}
        }
        
        model_costs = defaultdict(lambda: {"input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "cost": 0.0})
        
        if "data" in usage:
            for item in usage["data"]:
                model = item.get("model", "unknown")
                input_tokens = item.get("input_tokens", 0)
                output_tokens = item.get("output_tokens", 0)
                
                prices = MODEL_PRICES.get(model, {"input": 0, "output": 0})
                input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * prices["input"]
                output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
                
                model_costs[model]["input_tokens"] += input_tokens
                model_costs[model]["output_tokens"] += output_tokens
                model_costs[model]["cost"] += input_cost + output_cost
        
        return dict(model_costs)
    
    def generate_cost_report(self, days: int = 7) -> str:
        """비용 보고서 생성"""
        costs = self.get_model_costs(days)
        
        report = f"""
{'='*60}
HolySheep AI 비용 보고서 ({days}일)
{'='*60}
생성 시간: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
{'='*60}
"""
        
        total_cost = 0.0
        for model, data in sorted(costs.items(), key=lambda x: x[1]["cost"], reverse=True):
            report += f"""
모델: {model}
  - 입력 토큰: {data['input_tokens']:,}
  - 출력 토큰: {data['output_tokens']:,}
  - 총 비용: ${data['cost']:.4f}
"""
            total_cost += data["cost"]
        
        report += f"""
{'='*60}
총 비용: ${total_cost:.4f}
{'='*60}
"""
        return report


사용 예제

if __name__ == "__main__":
    monitor = HolySheepCostMonitor(os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"))
    print(monitor.generate_cost_report(days=7))

2단계: 실시간 대시보드 구축 (Streamlit)

수집된 데이터를 시각화하기 위해 Streamlit 기반의 실시간 대시보드를 구축합니다.

# dashboard.py

HolySheep AI 실시간 비용 모니터링 대시보드


import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime, timedelta
from holy_sheep_monitor import HolySheepCostMonitor
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

st.set_page_config(
    page_title="HolySheep AI 비용 모니터링",
    page_icon="🐑",
    layout="wide"
)


HolySheep AI 모니터 초기화

@st.cache_resource
def get_monitor():
    return HolySheepCostMonitor(os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"))

monitor = get_monitor()


사이드바 설정

st.sidebar.title("설정")
budget_limit = st.sidebar.number_input(
    "일일 예산 한도 ($)", 
    min_value=1.0, 
    value=50.0,
    step=5.0
)
alert_threshold = st.sidebar.slider(
    "알림 임계값 (%)", 
    min_value=50, 
    max_value=100, 
    value=80
)
days_filter = st.sidebar.selectbox(
    "조회 기간",
    options=[7, 14, 30],
    index=0
)


메인 대시보드

st.title("🐑 HolySheep AI 비용 모니터링 대시보드")
st.markdown("---")


KPI 카드

col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)

with col1:
    st.metric(
        label="총 비용",
        value=f"${123.45:.2f}",
        delta=f"+{(12.34):.2f} vs 어제"
    )

with col2:
    st.metric(
        label="일일 평균",
        value=f"${17.64:.2f}",
        delta="-2.3% vs上周"
    )

with col3:
    st.metric(
        label="총 토큰 사용량",
        value="15.2M 토큰",
        delta="+8.5%"
    )

with col4:
    # 예산 사용률 계산
    usage_rate = (17.64 / budget_limit) * 100
    st.metric(
        label="예산 사용률",
        value=f"{usage_rate:.1f}%",
        delta=f"${budget_limit - 17.64:.2f} 남음"
    )


예산 초과 알림

if usage_rate >= alert_threshold:
    st.error(f"⚠️ 경고: 예산의 {usage_rate:.1f}%를 사용했습니다. ({alert_threshold}% 임계값 초과)")

st.markdown("---")


탭 구성

tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["📊 모델별 비용", "📈 트렌드 분석", "💰 비용 최적화"])

with tab1:
    st.subheader("모델별 비용 분석")
    
    # 샘플 데이터 (실제로는 monitor.get_model_costs() 사용)
    model_data = {
        "model": ["GPT-4.1", "Claude Sonnet 4", "Gemini 2.5 Flash", "DeepSeek V3", "GPT-4o-mini"],
        "input_cost": [45.20, 32.80, 12.50, 8.90, 5.30],
        "output_cost": [15.60, 8.40, 3.20, 2.10, 1.20],
        "total_cost": [60.80, 41.20, 15.70, 11.00, 6.50]
    }
    
    df = pd.DataFrame(model_data)
    
    col_chart1, col_chart2 = st.columns(2)
    
    with col_chart1:
        fig_pie = px.pie(
            df, 
            values="total_cost", 
            names="model",
            title="모델별 비용 비율",
            hole=0.4
        )
        st.plotly_chart(fig_pie, use_container_width=True)
    
    with col_chart2:
        fig_bar = px.bar(
            df, 
            x="model", 
            y=["input_cost", "output_cost"],
            title="모델별 입력/출력 비용",
            barmode="stack"
        )
        st.plotly_chart(fig_bar, use_container_width=True)
    
    st.markdown("### 상세 비용 테이블")
    st.dataframe(df, use_container_width=True)

with tab2:
    st.subheader("비용 트렌드 분석")
    
    # 시간별 데이터 생성
    dates = pd.date_range(end=datetime.now(), periods=30, freq="D")
    trend_data = {
        "date": dates,
        "gpt4_cost": [15 + (i % 7) * 2 + (i * 0.5) for i in range(30)],
        "claude_cost": [10 + (i % 5) * 1.5 + (i * 0.3) for i in range(30)],
        "gemini_cost": [5 + (i % 4) * 0.8 + (i * 0.1) for i in range(30)]
    }
    df_trend = pd.DataFrame(trend_data)
    
    fig_line = go.Figure()
    fig_line.add_trace(go.Scatter(x=df_trend["date"], y=df_trend["gpt4_cost"], name="GPT-4.1", line=dict(color="#FF6B6B")))
    fig_line.add_trace(go.Scatter(x=df_trend["date"], y=df_trend["claude_cost"], name="Claude Sonnet 4", line=dict(color="#4ECDC4")))
    fig_line.add_trace(go.Scatter(x=df_trend["date"], y=df_trend["gemini_cost"], name="Gemini 2.5 Flash", line=dict(color="#45B7D1")))
    
    fig_line.update_layout(
        title="일일 모델별 비용 트렌드 (30일)",
        xaxis_title="날짜",
        yaxis_title="비용 ($)",
        hovermode="x unified"
    )
    st.plotly_chart(fig_line, use_container_width=True)

with tab3:
    st.subheader("비용 최적화 추천")
    
    # HolySheep AI 가격 비교
    st.markdown("""
    ### 💡 비용 최적화 팁
    
    **1. 모델 선택 최적화**
    - 간단한 작업: GPT-4o-mini ($0.60/MTok) 사용
    - 중간 난이도: Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok) 고려
    - 복잡한 작업: Claude Sonnet 4 ($4.50/MTok) 또는 GPT-4.1 ($8.00/MTok)
    
    **2. HolySheep AI 활용**
    - DeepSeek V3 ($0.42/MTok): 대량 문서 처리 최적의 선택
    - 단일 API 키로 모든 모델 전환 가능
    - 실시간 가격 모니터링으로 비용 예측
    """)
    
    # 비용 비교 테이블
    optimization_df = pd.DataFrame({
        "작업 유형": ["요약/분류", "코드 생성", "복잡한 추론", "대량 분석"],
        "권장 모델": ["GPT-4o-mini", "Claude Sonnet 4", "GPT-4.1", "DeepSeek V3"],
        "예상 비용 (1M 토큰)": ["$0.60", "$15.00", "$8.00", "$0.42"],
        "절감율": ["92%", "-", "基准", "97%"]
    })
    st.table(optimization_df)


푸터

st.markdown("---")
st.markdown("""


    HolySheep AI 비용 모니터링 대시보드 | 
    무료 시작하기


""", unsafe_allow_html=True)
# dashboard_runner.sh
#!/bin/bash

대시보드 실행 스크립트


echo "🚀 HolySheep AI 비용 모니터링 대시보드 시작..."


필수 환경변수 확인

if [ -z "$HOLYSHEEP_API_KEY" ]; then
    echo "❌ HOLYSHEEP_API_KEY가 설정되지 않았습니다."
    echo "   .env 파일을 확인하거나 환경변수를 설정해주세요."
    exit 1
fi


Streamlit 대시보드 실행

streamlit run dashboard.py \
    --server.port 8501 \
    --server.address localhost \
    --browser.gatherUsageStats false \
    --theme.base "light"

echo "✅ 대시보드가 http://localhost:8501 에서 실행 중입니다."

3단계:预算알림 시스템 구현

비용 초과를 방지하기 위한 실시간 알림 시스템을 구축합니다.

# alert_system.py

HolySheep AI 예산 초과 방지 알림 시스템


import os
import smtplib
import schedule
import time
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
from datetime import datetime, timedelta
from dotenv import load_dotenv
from holy_sheep_monitor import HolySheepCostMonitor

load_dotenv()

@dataclass
class BudgetAlert:
    """예산 알림 설정"""
    daily_limit: float      # 일일 한도 ($)
    weekly_limit: float     # 주간 한도 ($)
    monthly_limit: float    # 월간 한도 ($)
    warning_threshold: float = 0.8  # 80% 초과 시 경고
    critical_threshold: float = 0.95 # 95% 초과 시 심각

class BudgetAlertSystem:
    """예산 알림 시스템"""
    
    def __init__(self, api_key: str, alert_config: BudgetAlert):
        self.monitor = HolySheepCostMonitor(api_key)
        self.config = alert_config
        self._setup_notifications()
    
    def _setup_notifications(self):
        """알림 채널 설정"""
        self.email_enabled = bool(os.getenv("SMTP_SERVER"))
        if self.email_enabled:
            self.smtp_server = os.getenv("SMTP_SERVER")
            self.smtp_port = int(os.getenv("SMTP_PORT", 587))
            self.smtp_user = os.getenv("SMTP_USER")
            self.smtp_password = os.getenv("SMTP_PASSWORD")
            self.alert_recipients = os.getenv("ALERT_RECIPIENTS", "").split(",")
        
        # 슬랙 웹훅 (선택사항)
        self.slack_webhook = os.getenv("SLACK_WEBHOOK_URL")
        
        # Discord 웹훅 (선택사항)
        self.discord_webhook = os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL")
    
    def check_daily_budget(self) -> dict:
        """일일 예산 확인"""
        today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
        usage = self.monitor.get_usage_summary(today, today)
        
        total_cost = 0.0
        if "data" in usage:
            for item in usage["data"]:
                model = item.get("model", "")
                input_tokens = item.get("input_tokens", 0)
                output_tokens = item.get("output_tokens", 0)
                total_cost += self._calculate_cost(model, input_tokens, output_tokens)
        
        usage_rate = (total_cost / self.config.daily_limit) * 100
        
        return {
            "period": "daily",
            "spent": total_cost,
            "limit": self.config.daily_limit,
            "remaining": self.config.daily_limit - total_cost,
            "usage_rate": usage_rate,
            "status": self._get_status(usage_rate)
        }
    
    def _calculate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
        """토큰 사용량 기준 비용 계산"""
        MODEL_PRICES = {
            "gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 8.00},
            "claude-sonnet-4": {"input": 4.50, "output": 15.00},
            "gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00},
            "deepseek-v3": {"input": 0.42, "output": 1.68},
            "gpt-4o-mini": {"input": 0.60, "output": 2.40}
        }
        
        prices = MODEL_PRICES.get(model, {"input": 0, "output": 0})
        input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * prices["input"]
        output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
        
        return input_cost + output_cost
    
    def _get_status(self, usage_rate: float) -> str:
        """사용률 기반 상태 반환"""
        if usage_rate >= self.config.critical_threshold * 100:
            return "critical"
        elif usage_rate >= self.config.warning_threshold * 100:
            return "warning"
        return "normal"
    
    def send_alert(self, alert_data: dict):
        """알림 발송"""
        status = alert_data["status"]
        
        if status == "critical":
            subject = "🚨 [긴급] HolySheep AI 예산 초과 임박!"
            color = "🔴"
        elif status == "warning":
            subject = "⚠️ [경고] HolySheep AI 예산 80% 초과"
            color = "🟡"
        else:
            return  # 정상 상태는 알림 없음
        
        message = f"""
{color} HolySheep AI 예산 알림

 Period: {alert_data['period']}
 현재 사용: ${alert_data['spent']:.4f}
 제한 금액: ${alert_data['limit']:.4f}
 남은 금액: ${alert_data['remaining']:.4f}
 사용률: {alert_data['usage_rate']:.1f}%

확인 링크: https://www.holysheep.ai/dashboard

이 알림은 Budget Alert System이 자동 생성했습니다.
        """
        
        # 이메일 발송
        if self.email_enabled:
            self._send_email(subject, message)
        
        # 슬랙 발송
        if self.slack_webhook:
            self._send_slack(subject, message)
        
        # 디스코드 발송
        if self.discord_webhook:
            self._send_discord(subject, message)
    
    def _send_email(self, subject: str, body: str):
        """이메일 발송"""
        try:
            msg = MIMEMultipart()
            msg["From"] = self.smtp_user
            msg["To"] = ", ".join(self.alert_recipients)
            msg["Subject"] = subject
            msg.attach(MIMEText(body, "plain"))
            
            with smtplib.SMTP(self.smtp_server, self.smtp_port) as server:
                server.starttls()
                server.login(self.smtp_user, self.smtp_password)
                server.send_message(msg)
            
            print(f"✅ 이메일 발송 완료: {subject}")
        except Exception as e:
            print(f"❌ 이메일 발송 실패: {e}")
    
    def _send_slack(self, subject: str, body: str):
        """슬랙 웹훅 발송"""
        import requests
        payload = {
            "text": f"{subject}\n``{body}``",
            "username": "HolySheep AI Alert Bot"
        }
        try:
            response = requests.post(self.slack_webhook, json=payload)
            response.raise_for_status()
            print("✅ 슬랙 알림 발송 완료")
        except Exception as e:
            print(f"❌ 슬랙 알림 실패: {e}")
    
    def _send_discord(self, subject: str, body: str):
        """디스코드 웹훅 발송"""
        import requests
        payload = {
            "embeds": [{
                "title": subject,
                "description": f"``\n{body}\n``",
                "color": 16711680 if "critical" in subject.lower() else 16776960
            }]
        }
        try:
            response = requests.post(self.discord_webhook, json=payload)
            response.raise_for_status()
            print("✅ 디스코드 알림 발송 완료")
        except Exception as e:
            print(f"❌ 디스코드 알림 실패: {e}")
    
    def run_scheduler(self):
        """예약 작업 실행 (1시간마다 체크)"""
        print("⏰ 예산 알림 시스템 시작...")
        
        schedule.every().hour.do(self._check_and_alert)
        
        while True:
            schedule.run_pending()
            time.sleep(60)
    
    def _check_and_alert(self):
        """체크 및 알림 발송"""
        daily_status = self.check_daily_budget()
        self.send_alert(daily_status)
        
        # 로그 기록
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        log_entry = f"[{timestamp}] {daily_status['status'].upper()}: ${daily_status['spent']:.2f}/${daily_status['limit']:.2f}"
        print(log_entry)


메인 실행

if __name__ == "__main__":
    alert_config = BudgetAlert(
        daily_limit=50.0,      # $50/일
        weekly_limit=300.0,    # $300/주
        monthly_limit=1000.0, # $1000/월
        warning_threshold=0.8,
        critical_threshold=0.95
    )
    
    system = BudgetAlertSystem(os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"), alert_config)
    system.run_scheduler()

4단계: 비용 최적화 자동화 스크립트

실제 프로젝트에서 제가 경험한 비용 절감 사례와 자동화 스크립트를 공유합니다.

# cost_optimizer.py

HolySheep AI 비용 최적화 자동화 시스템


import os
import json
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime, timedelta
from dotenv import load_dotenv
from holy_sheep_monitor import HolySheepCostMonitor

load_dotenv()

@dataclass
class ModelRecommendation:
    """모델 추천 결과"""
    original_model: str
    recommended_model: str
    original_cost: float
    recommended_cost: float
    savings_rate: float
    reason: str

class CostOptimizer:
    """HolySheep AI 비용 최적화 분석기"""
    
    # HolySheep AI 실시간 가격표
    HOLYSHEEP_PRICES = {
        "gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 8.00, "context": 128000},
        "gpt-4o": {"input": 5.00, "output": 15.00, "context": 128000},
        "gpt-4o-mini": {"input": 0.60, "output": 2.40, "context": 128000},
        "claude-sonnet-4": {"input": 4.50, "output": 15.00, "context": 200000},
        "claude-opus-4": {"input": 18.00, "output": 60.00, "context": 200000},
        "claude-haiku-3": {"input": 0.80, "output": 4.00, "context": 200000},
        "gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00, "context": 1000000},
        "gemini-2.5-pro": {"input": 8.00, "output": 24.00, "context": 1000000},
        "deepseek-v3": {"input": 0.42, "output": 1.68, "context": 64000},
        "deepseek-r1": {"input": 0.55, "output": 2.19, "context": 64000}
    }
    
    # 작업 유형별 모델 매핑
    TASK_MODEL_MAP = {
        "simple_classification": ["gpt-4o-mini", "claude-haiku-3", "deepseek-v3"],
        "text_summarization": ["gpt-4o-mini", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3"],
        "code_generation": ["gpt-4o", "claude-sonnet-4", "gpt-4o-mini"],
        "complex_reasoning": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4", "gemini-2.5-pro"],
        "long_context": ["gemini-2.5-flash", "gemini-2.5-pro", "claude-sonnet-4"],
        "fast_response": ["gpt-4o-mini", "claude-haiku-3", "gemini-2.5-flash"]
    }
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.monitor = HolySheepCostMonitor(api_key)
    
    def analyze_usage_pattern(self, days: int = 30) -> Dict:
        """사용 패턴 분석"""
        costs = self.monitor.get_model_costs(days)
        
        total_cost = sum(data["cost"] for data in costs.values())
        total_tokens = sum(
            data["input_tokens"] + data["output_tokens"] 
            for data in costs.values()
        )
        
        # 비효율성 분석
        inefficiencies = []
        
        for model, data in costs.items():
            if data["cost"] > 0:
                cost_per_million = (data["cost"] / (total_tokens / 1_000_000))
                
                # 고비용 모델 사용량 체크
                if model in ["gpt-4.1", "claude-opus-4"] and data["cost"] > total_cost * 0.3:
                    inefficiencies.append({
                        "model": model,
                        "issue": "고비용 모델 과사용",
                        "suggestion": "단순 작업에 GPT-4o-mini 또는 Claude Haiku 전환 권장"
                    })
        
        return {
            "total_cost": total_cost,
            "total_tokens": total_tokens,
            "cost_per_million": cost_per_million,
            "model_distribution": {
                model: {
                    "cost": data["cost"],
                    "percentage": (data["cost"] / total_cost) * 100
                }
                for model, data in costs.items()
            },
            "inefficiencies": inefficiencies
        }
    
    def get_optimization_recommendations(self) -> List[ModelRecommendation]:
        """비용 최적화 추천 생성"""
        recommendations = []
        
        # 시나리오 1: GPT-4.1 → GPT-4o-mini 전환
        recommendations.append(ModelRecommendation(
            original_model="gpt-4.1",
            recommended_model="gpt-4o-mini",
            original_cost=8.00,
            recommended_cost=0.60,
            savings_rate=92.5,
            reason="단순 분류/요약 작업에서 92.5% 비용 절감 가능"
        ))
        
        # 시나리오 2: Claude Opus 4 → Claude Sonnet 4 전환
        recommendations.append(ModelRecommendation(
            original_model="claude-opus-4",
            recommended_model="claude-sonnet-4",
            original_cost=18.00,
            recommended_cost=4.50,
            savings_rate=75.0,
            reason="대부분의 추론 작업에서 동일한 품질 유지 가능"
        ))
        
        # 시나리오 3: 일반 작업 → DeepSeek V3 전환
        recommendations.append(ModelRecommendation(
            original_model="gpt-4.1",
            recommended_model="deepseek-v3",
            original_cost=8.00,
            recommended_cost=0.42,
            savings_rate=94.75,
            reason="대량 문서 처리에서 HolySheep의 DeepSeek V3가 최고 가성비"
        ))
        
        return recommendations
    
    def estimate_monthly_savings(self) -> Dict:
        """월간 예상 절감액 계산"""
        analysis = self.analyze_usage_pattern(days=30)
        recommendations

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