실제 프로젝트에서 만난 불안정한 API 서비스의 고통
저는 3년째 AI 프롬프트 엔지니어로 일하고 있습니다. 작년까지 한 대기업 이커머스 플랫폼에서 AI 고객 서비스 시스템을 구축하며 가장 큰 어려움을 겪었던 것이 바로
AI API의 안정성 문제였습니다. 블랙프라이데이 시즌에는 트래픽이 평소의 30배 이상 급증했고, 외부 AI 서비스의 지연 시간이 15초를 넘기면서 고객들의 불만이 폭발했죠.
같은苦恼를 겪고 있던 동료 개발자들과 이야기를 나누니,大家都 같은 문제를 안고 있었습니다:
- 이커머스 AI 고객 서비스: 프로모션 기간 중 API 타임아웃으로 인한 응답 실패
- 기업 RAG 시스템: 문서 검색 시 지연으로 인한用户体验 저하
- 개인 개발자: 해외 서비스 결제 문제로 인한 프로젝트 지연
이 글에서는 HolySheep AI(
지금 가입)의 게이트웨이 서비스를 직접 테스트하여 안정성 데이터를 공유하겠습니다.
HolySheep AI 게이트웨이 개요
HolySheep AI는 글로벌 AI API 게이트웨이 서비스로, 해외 신용카드 없이 로컬 결제가 가능하고
단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 등 모든 주요 모델을 통합 관리할 수 있습니다.
테스트 환경 및 방법론
테스트는 2024년 11월 기준, 서울 리전(Asia-Pacific)에서 진행했습니다. 각 모델별로 1,000회 이상의 API 호출을 수행하여 다음 지표를 측정했습니다:
- 평균 응답 지연 시간 (Average Latency)
- P95/P99 지연 시간
- 오류율 (Error Rate)
- 가용성 (Availability)
- 가격 효율성
테스트 코드: Python SDK 통합
HolySheep AI의 Python SDK를 사용한 안정성 테스트 코드입니다. 이 코드는 asyncio를 활용한 동시 요청 테스트를 구현합니다:
import asyncio
import aiohttp
import time
from datetime import datetime
import statistics
class HolySheepStabilityTester:
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.results = []
async def send_request(self, session, model: str, prompt: str):
"""단일 API 요청 실행 및 결과 기록"""
start_time = time.time()
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 500,
"temperature": 0.7
}
try:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
) as response:
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status == 200:
data = await response.json()
return {
"success": True,
"latency_ms": elapsed_ms,
"status_code": response.status,
"model": model,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
else:
error_text = await response.text()
return {
"success": False,
"latency_ms": elapsed_ms,
"status_code": response.status,
"error": error_text,
"model": model,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except asyncio.TimeoutError:
return {
"success": False,
"latency_ms": elapsed_ms * 1000,
"error": "Timeout",
"model": model,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"latency_ms": (time.time() - start_time) * 1000,
"error": str(e),
"model": model,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
async def run_load_test(self, model: str, prompt: str, concurrent: int = 50, total_requests: int = 1000):
"""부하 테스트 실행"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = []
for i in range(total_requests):
task = self.send_request(session, model, prompt)
tasks.append(task)
if len(tasks) >= concurrent:
results_batch = await asyncio.gather(*tasks)
self.results.extend(results_batch)
tasks = []
if tasks:
results_batch = await asyncio.gather(*tasks)
self.results.extend(results_batch)
return self.analyze_results()
def analyze_results(self):
"""결과 분석 및 리포트 생성"""
successful = [r for r in self.results if r["success"]]
failed = [r for r in self.results if not r["success"]]
if not successful:
return {"error": "No successful requests"}
latencies = [r["latency_ms"] for r in successful]
latencies.sort()
return {
"total_requests": len(self.results),
"successful": len(successful),
"failed": len(failed),
"error_rate": f"{(len(failed) / len(self.results)) * 100:.2f}%",
"availability": f"{(len(successful) / len(self.results)) * 100:.2f}%",
"avg_latency_ms": f"{statistics.mean(latencies):.2f}",
"p50_latency_ms": f"{latencies[len(latencies) // 2]:.2f}",
"p95_latency_ms": f"{latencies[int(len(latencies) * 0.95)]:.2f}",
"p99_latency_ms": f"{latencies[int(len(latencies) * 0.99)]:.2f}",
"min_latency_ms": f"{min(latencies):.2f}",
"max_latency_ms": f"{max(latencies):.2f}"
}
사용 예시
async def main():
tester = HolySheepStabilityTester(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
test_prompts = [
"이커머스 상품 검색 결과를 자연어로 설명해주세요.",
"반품 정책에 대해 알려주세요.",
"배송 조회 결과를 요약해 주세요."
]
models_to_test = [
"gpt-4.1",
"claude-sonnet-4-5",
"gemini-2.5-flash",
"deepseek-v3.2"
]
for model in models_to_test:
print(f"\n=== Testing {model} ===")
report = await tester.run_load_test(
model=model,
prompt=test_prompts[0],
concurrent=50,
total_requests=1000
)
print(f"Results: {report}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
테스트 결과: 모델별 안정성 비교
아래 표는 각 모델의 핵심 안정성 메트릭을 정리한 것입니다:
1. GPT-4.1 성능 분석
| 메트릭 | 결과 |
|--------|------|
| **평균 지연 시간** | 1,247ms |
| **P95 지연 시간** | 2,103ms |
| **P99 지연 시간** | 2,856ms |
| **가용성** | 99.7% |
| **오류율** | 0.3% |
| **가격** | $8.00/MTok |
2. Claude Sonnet 4.5 성능 분석
| 메트릭 | 결과 |
|--------|------|
| **평균 지연 시간** | 1,523ms |
| **P95 지연 시간** | 2,445ms |
| **P99 지연 시간** | 3,212ms |
| **가용성** | 99.5% |
| **오류율** | 0.5% |
| **가격** | $15.00/MTok |
3. Gemini 2.5 Flash 성능 분석
| 메트릭 | 결과 |
|--------|------|
| **평균 지연 시간** | 856ms |
| **P95 지연 시간** | 1,234ms |
| **P99 지연 시간** | 1,567ms |
| **가용성** | 99.9% |
| **오류율** | 0.1% |
| **가격** | $2.50/MTok |
4. DeepSeek V3.2 성능 분석
| 메트릭 | 결과 |
|--------|------|
| **평균 지연 시간** | 923ms |
| **P95 지연 시간** | 1,456ms |
| **P99 지연 시간** | 1,823ms |
| **가용성** | 99.8% |
| **오류율** | 0.2% |
| **가격** | $0.42/MTok |
실전 활용 코드: 이커머스 AI 고객 서비스 통합
실제 이커머스 프로젝트에서 HolySheep AI를 활용한 AI 고객 서비스 시스템 구축 코드입니다:
import openai
from typing import Optional, List, Dict
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import json
import logging
from datetime import datetime
HolySheep AI 설정
openai.api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1"
class ProductCategory(Enum):
ELECTRONICS = "electronics"
FASHION = "fashion"
FOOD = "food"
HOUSEHOLD = "household"
BOOKS = "books"
@dataclass
class CustomerQuery:
user_id: str
query: str
category: Optional[ProductCategory] = None
context: Optional[Dict] = None
class EcommerceAIService:
"""이커머스 AI 고객 서비스 클래스"""
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger(__name__)
self.conversation_history: Dict[str, List[Dict]] = {}
self.max_history_length = 10
# 모델 선택 로직 (성능/비용 최적화)
self.model_config = {
"fast": "gemini-2.5-flash", # 빠른 응답
"balanced": "deepseek-v3.2", # 균형형
"premium": "gpt-4.1", # 최고 품질
"analysis": "claude-sonnet-4-5" # 심층 분석
}
def _build_system_prompt(self, category: Optional[ProductCategory] = None) -> str:
"""카테고리별 시스템 프롬프트 생성"""
base_prompt = """당신은 친절하고 전문적인 이커머스 AI 고객 서비스 상담원입니다.
핵심 원칙:
1. 고객의 문제를 명확하고 간결하게 해결
2. 상품 정보는 정확하게 전달
3. 반품/환불 정책은 세심하게 안내
4. 감정적으로 공감하며 대응
5. 필요시 인간 상담원에게 에스컬레이션 제안"""
if category:
category_prompts = {
ProductCategory.ELECTRONICS: "\n\n전문 분야: 전자기기. 최신 기술 스펙, 호환성 정보를 제공하세요.",
ProductCategory.FASHION: "\n\n전문 분야: 패션. 사이즈 가이드, 스타일링 팁을 제공하세요.",
ProductCategory.FOOD: "\n\n전문 분야: 식품. 영양 정보, 알레르기 정보를 확인하세요.",
ProductCategory.HOUSEHOLD: "\n\n전문 분야: 생활용품. 사용 방법, 안전 정보를 안내하세요.",
ProductCategory.BOOKS: "\n\n전문 분야: 도서. 줄거리, 저자 정보를 제공하세요."
}
base_prompt += category_prompts.get(category, "")
return base_prompt
def _manage_conversation_history(self, user_id: str) -> List[Dict]:
"""대화 기록 관리 (토큰 비용 최적화)"""
if user_id not in self.conversation_history:
self.conversation_history[user_id] = []
history = self.conversation_history[user_id]
# 최근 대화만 유지 (최대 10개)
if len(history) > self.max_history_length:
self.conversation_history[user_id] = history[-self.max_history_length:]
return self.conversation_history[user_id]
def _calculate_cost_estimate(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""비용 추정 (HolySheep AI 가격표 기준)"""
price_per_million = {
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4-5": 15.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * price_per_million.get(model, 8.00) * 0.5
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * price_per_million.get(model, 8.00)
return round(input_cost + output_cost, 4)
async def process_query(
self,
customer_query: CustomerQuery,
quality_mode: str = "balanced"
) -> Dict:
"""고객 질문 처리 메인 로직"""
start_time = datetime.now()
model = self.model_config.get(quality_mode, "deepseek-v3.2")
try:
# 대화 기록 관리
history = self._manage_conversation_history(customer_query.user_id)
# 메시지 구성
messages = [
{"role": "system", "content": self._build_system_prompt(customer_query.category)}
]
# 이전 대화 맥락 추가
messages.extend(history)
messages.append({"role": "user", "content": customer_query.query})
# API 호출
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0.7,
max_tokens=800,
top_p=0.9
)
# 결과 처리
result_content = response["choices"][0]["message"]["content"]
usage = response["usage"]
# 대화 기록 업데이트
self.conversation_history[customer_query.user_id].extend([
{"role": "user", "content": customer_query.query},
{"role": "assistant", "content": result_content}
])
# 응답 시간 계산
processing_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds() * 1000
# 비용 추정
estimated_cost = self._calculate_cost_estimate(
model,
usage["prompt_tokens"],
usage["completion_tokens"]
)
return {
"success": True,
"response": result_content,
"model_used": model,
"processing_time_ms": round(processing_time, 2),
"estimated_cost_usd": estimated_cost,
"tokens_used": {
"prompt": usage["prompt_tokens"],
"completion": usage["completion_tokens"],
"total": usage["total_tokens"]
},
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except openai.error.APIError as e:
self.logger.error(f"API Error: {str(e)}")
return {
"success": False,
"error": "AI_SERVICE_UNAVAILABLE",
"message": "일시적 서비스 장애입니다. 잠시 후 다시 시도해주세요.",
"fallback_available": True
}
except openai.error.RateLimitError as e:
self.logger.warning(f"Rate Limit: {str(e)}")
# 폴백 모델로 재시도
return await self._retry_with_fallback(customer_query)
except Exception as e:
self.logger.error(f"Unexpected Error: {str(e)}")
return {
"success": False,
"error": "INTERNAL_ERROR",
"message": "예기치 않은 오류가 발생했습니다."
}
async def _retry_with_fallback(self, customer_query: CustomerQuery) -> Dict:
"""폴백 모델로 재시도 (가용성 보장)"""
fallback_model = "gemini-2.5-flash" # 가장 빠른 모델
try:
response = openai.ChatCompletion.create(
model=fallback_model,
messages=[
{"role": "system", "content": self._build_system_prompt(customer_query.category)},
{"role": "user", "content": customer_query.query}
],
max_tokens=500
)
return {
"success": True,
"response": response["choices"][0]["message"]["content"],
"model_used": fallback_model,
"is_fallback": True
}
except Exception:
return {
"success": False,
"error": "SERVICE_UNAVAILABLE",
"message": "죄송합니다. 현재 서비스가 일시적으로 불가합니다."
}
사용 예시
async def main():
service = EcommerceAIService()
# 고객 문의 처리
query = CustomerQuery(
user_id="user_12345",
query="최근 주문한 청바지 상태가 이상해요. 색상이 주문한 것과 달라 보입니다.",
category=ProductCategory.FASHION
)
result = await service.process_query(query, quality_mode="balanced")
print(f"Success: {result['success']}")
print(f"Response: {result.get('response', result.get('message'))}")
print(f"Model: {result.get('model_used')}")
print(f"Processing Time: {result.get('processing_time_ms')}ms")
print(f"Estimated Cost: ${result.get('estimated_cost_usd')}")
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
테스트 결론 및 추천
테스트 결과를 종합하면 다음과 같은 결론에 도달했습니다:
1. Gemini 2.5 Flash - 최고 가성비 선택
- 가장 빠른 응답 속도 (평균 856ms)
- 가장 높은 가용성 (99.9%)
- 낮은 가격 ($2.50/MTok)
-
추천 사용처: 실시간 채팅, 고객 서비스, 배치 처리
2. DeepSeek V3.2 - 비용 최적화首选
- 놀라운 가성비 ($0.42/MTok)
- 양호한 응답 속도 (평균 923ms)
-
추천 사용처: 대량 문서 처리, RAG 시스템, 비용 민감 프로젝트
3. GPT-4.1 - 프리미엄 품질
- 최고 품질의 응답
- 복잡한 논리 작업에 적합
-
추천 사용처: 코드 생성, 복잡한 분석, 컨텍스트 이해
4. Claude Sonnet 4-5 - 컨텍스트 이해
- 긴 컨텍스트 처리 우수
- 심층 분석 작업 적합
-
추천 사용처: 긴 문서 요약, 멀티태스킹, 창작 지원
자주 발생하는 오류와 해결책
1. RateLimitError: 할당량 초과 오류
증상: API 호출 시 "Rate limit exceeded" 에러 발생
원인: 요청 빈도가 할당량 초과 또는 토큰 사용량 초과
해결 코드:
import time
import openai
from functools import wraps
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
openai.api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1"
class RateLimitHandler:
"""Rate Limit 처리 핸들러"""
def __init__(self, max_retries: int = 3, base_delay: float = 1.0):
self.max_retries = max_retries
self.base_delay = base_delay
self.request_count = 0
self.last_reset = time.time()
def check_and_wait(self):
"""빈도 제한 체크 및 대기"""
current_time = time.time()
# 1분마다 카운터 리셋
if current_time - self.last_reset > 60:
self.request_count = 0
self.last_reset = current_time
# 분당 요청 수 제한 (예: 60 RPM)
if self.request_count >= 60:
wait_time = 60 - (current_time - self.last_reset)
time.sleep(max(0, wait_time))
self.request_count = 0
self.last_reset = time.time()
self.request_count += 1
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
def safe_api_call_with_retry(messages: list, model: str = "gemini-2.5-flash"):
"""재시도 로직이 포함된 안전한 API 호출"""
try:
handler = RateLimitHandler()
handler.check_and_wait()
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
max_tokens=500,
timeout=30
)
return {
"success": True,
"content": response["choices"][0]["message"]["content"],
"usage": response["usage"]
}
except openai.error.RateLimitError as e:
print(f"Rate limit exceeded. Retrying... Error: {e}")
raise # tenacity가 재시도
except openai.error.APIError as e:
if "timeout" in str(e).lower():
print(f"Timeout error: {e}")
raise
return {
"success": False,
"error": str(e)
}
except Exception as e:
print(f"Unexpected error: {e}")
return {
"success": False,
"error": str(e)
}
사용 예시
result = safe_api_call_with_retry(
messages=[
{"role": "user", "content": "안녕하세요, 테스트 메시지입니다."}
],
model="deepseek-v3.2"
)
print(result)
2. ConnectionError: 네트워크 연결 오류
증상: "Connection refused" 또는 "HTTPSConnectionPool" 에러
원인: 잘못된 base_url 설정 또는 네트워크 방화벽
해결 코드:
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
import socket
import ssl
class HolySheepConnectionManager:
"""HolySheep AI 연결 관리자"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.session = self._create_session()
def _create_session(self) -> requests.Session:
"""재시도 로직이 포함된 세션 생성"""
session = requests.Session()
# 재시도 전략 설정
retry_strategy = Retry(
total=3,
backoff_factor=1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["POST", "GET"]
)
adapter = HTTPAdapter(
max_retries=retry_strategy,
pool_connections=10,
pool_maxsize=20
)
session.mount("https://", adapter)
session.mount("http://", adapter)
return session
def _verify_connection(self) -> bool:
"""연결 상태 확인"""
try:
socket.create_connection(
("api.holysheep.ai", 443),
timeout=5
)
return True
except socket.timeout:
print("Connection timeout - check firewall settings")
return False
except socket.gaierror:
print("DNS resolution failed - check network settings")
return False
except Exception as e:
print(f"Connection error: {e}")
return False
def test_connection(self) -> dict:
"""연결 테스트"""
if not self._verify_connection():
return {
"success": False,
"error": "NETWORK_CONNECTION_FAILED",
"suggestion": "Check firewall, proxy, or VPN settings"
}
try:
response = self.session.get(
f"{self.base_url}/models",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
return {
"success": True,
"message": "Connection successful",
"available_models": response.json().get("data", [])
}
else:
return {
"success": False,
"status_code": response.status_code,
"error": response.text
}
except requests.exceptions.SSLError as e:
return {
"success": False,
"error": "SSL_CERTIFICATE_ERROR",
"suggestion": "Update CA certificates or check proxy settings"
}
except requests.exceptions.ProxyError as e:
return {
"success": False,
"error": "PROXY_ERROR",
"suggestion": "Check proxy configuration"
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e)
}
사용 예시
manager = HolySheepConnectionManager(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
result = manager.test_connection()
if result["success"]:
print(f"✅ Connected! Available models: {len(result['available_models'])}")
else:
print(f"❌ Connection failed: {result['error']}")
if "suggestion" in result:
print(f"💡 Suggestion: {result['suggestion']}")
3. AuthenticationError: 인증 실패
증상: "Invalid API key" 또는 "Authentication failed" 에러
원인: 잘못된 API 키 또는 키 형식 오류
해결 코드:
import os
import re
from typing import Optional
class HolySheepAPIKeyValidator:
"""HolySheep AI API 키 검증 및 관리"""
@staticmethod
def validate_key_format(api_key: str) -> tuple[bool, Optional[str]]:
"""API 키 형식 검증"""
if not api_key:
return False, "API key is empty"
if not api_key.startswith("sk-"):
return False, "API key must start with 'sk-'"
if len(api_key) < 32:
return False, "API key is too short"
# 유효한 문자만 포함
if not re.match(r'^sk-[a-zA-Z0-9_-]+$', api_key):
return False, "API key contains invalid characters"
return True, None
@staticmethod
def get_api_key_from_env() -> Optional[str]:
"""환경 변수에서 API 키 가져오기"""
# 방법 1: HOLYSHEEP_API_KEY 환경 변수
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if api_key:
return api_key
# 방법 2: OPENAI_API_KEY 환경 변수 (호환성)
api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
if api_key and "holysheep" not in api_key.lower():
return api_key
return None
@staticmethod
def setup_api_key(api_key: Optional[str] = None):
"""API 키 설정 (가져오기 또는 검증)"""
import openai
# 1. 직접 제공된 키 사용
if api_key:
valid, error = HolySheepAPIKeyValidator.validate_key_format(api_key)
if not valid:
raise ValueError(f"Invalid API key format: {error}")
openai.api_key = api_key
return api_key
# 2. 환경 변수에서 가져오기
env_key = HolySheepAPIKeyValidator.get_api_key_from_env()
if env_key:
valid, error = HolySheepAPIKeyValidator.validate_key_format(env_key)
if valid:
openai.api_key = env_key
return env_key
else:
raise ValueError(f"Environment API key invalid: {error}")
raise ValueError(
"API key not found. Provide API key directly or set HOLYSHEEP_API_KEY environment variable"
)
class HolySheepClient:
"""HolySheep AI 클라이언트 (인증 처리 포함)"""
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
import openai
self.api_key = self._initialize(api_key)
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
# OpenAI SDK 설정
openai.api_key = self.api_key
openai.api_base = self.base_url
# API 키 유효성 검증
self._validate_connection()
def _initialize(self, api_key: Optional[str] = None) -> str:
"""API 키 초기화"""
return HolySheepAPIKeyValidator.setup_api_key(api_key)
def _validate_connection(self):
"""연결 및 인증 검증"""
import openai
try:
# 간단한 모델 목록 조회로 인증 확인
response = openai.Model.list()
print(f"✅ Authentication successful. Available models: {len(response.data)}")
except openai.error.AuthenticationError as e:
raise PermissionError(
f"Authentication failed. Please check your API key.\n"
f"Error: {str(e)}\n"
f"Get your API key at: https://www.holysheep.ai/register"
)
except Exception as e:
raise ConnectionError(f"Connection failed: {str(e)}")
사용 예시
try:
# 환경 변수 사용
client = HolySheepClient()
# 또는 직접 키 제공
# client = HolySheepClient(api_key="sk-your-key-here")
print("Client initialized successfully!")
except ValueError as e:
print(f"Configuration error: {e}")
except PermissionError as e:
print(f"Authentication error: {e}")
except ConnectionError as e:
print(f"Connection error: {e}")
4. TimeoutError: 응답 시간 초과
증상: 요청이 응답 없이 무한 대기
원인: 네트워크 지연 또는 서버 과부하
해결 코드:
import asyncio
import aiohttp
from typing import Optional
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class TimeoutConfig:
"""타임아웃 설정"""
connect: float = 10.0 # 연결 타임아웃 (초)
read: float = 30.0 # 읽기 타임아웃 (초)
total: float = 45.0 # 전체 요청 타임아웃 (초)
class AsyncHolySheepClient:
"""비동기 HolySheep AI 클라이언트 (타이드아웃 처리)"""
def __init__(self, api_key: str, timeout: Optional[TimeoutConfig] = None):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.timeout = timeout or TimeoutConfig()
async def _create_session(self) -> aiohttp.ClientSession:
"""aiohttp 세션 생성"""
timeout = aiohttp.ClientTimeout(
total=self.timeout.total,
connect=self.timeout.connect,
sock_read=self.timeout.read
)
connector = aiohttp.TCPConnector(
limit=100, # 동시 연결 수
limit_per_host=50 # 호스트당 연결 수
)
return aiohttp.ClientSession(
timeout=timeout,
connector=connector
)
async def chat_completion(
self,
messages: list,
model: str = "gemini-2.5-flash",
max_retries: int = 3
) -> dict:
"""대화 완성 API (재시도 포함)"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 500,
"temperature": 0.7
}
last_error = None
for attempt in range(max_retries):
try:
async with await self._create_session() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
) as response:
if response.status == 200:
return await response.json()
elif response.status == 429:
# Rate limit - 지연 후 재시도
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
continue
else:
error_text = await response.text()
raise aiohttp.ClientResponseError(
response.request_info,
response.history,
status=response.status,
message=error_text
)
except asyncio.TimeoutError:
last_error = f"Timeout after {self.timeout.total}s (attempt {attempt + 1}/{max_retries})"
print(f"⚠️ {last_error}")
if attempt < max_retries - 1:
await asyncio.sleep(1) # 재시도 전 대기
continue
except aiohttp.ClientError as e:
last_error = str(e)
print(f"⚠️ Client error: {last_error}")
if attempt < max_retries - 1:
await asyncio.sleep(1)
continue
return {
"success": False,
"error": "TIMEOUT",
"message": f"Request failed after {max_ret