AI API를 운영하면서 가장 도전적인 부분 중 하나는 새로운 모델 버전이나 프롬프트 변경 사항을 사용자에게 안전하게 배포하는 것입니다. 잘못된 배포는 예측 불가능한 응답 품질, 비용 폭증, 또는 서비스 중단을 초래할 수 있습니다.
저는 3년 이상 AI API 게이트웨이를 설계하고 운영해 온 엔지니어로, 이번 글에서는 HolySheep AI를 활용하여 프로덕션 수준의 그레이스케일 릴리스(단계적 배포)와 A/B 테스트 아키텍처를 구축하는 방법을 상세히 설명드리겠습니다.
그레이스케일 릴리스란 무엇인가
그레이스케일 릴리스는 전체 트래픽을 한 번에 변경하지 않고, 특정 비율의 사용자만 새 버전으로 라우팅하는 배포 전략입니다. AI API 컨텍스트에서는 다음과 같은 시나리오에 특히 유용합니다:
- 새로운 AI 모델 버전(예: GPT-4에서 GPT-4.1로)의 점진적 마이그레이션
- 프롬프트 엔지니어링 변경의 안전 검증
- 응답 포맷 변경의 호환성 테스트
- 비용 최적화를 위한 모델 혼합 전략
아키텍처 설계
핵심 컴포넌트
효과적인 그레이스케일 릴리스 시스템을 구축하려면 다음 컴포넌트가 필요합니다:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ API Gateway Layer │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Traffic │ │ User │ │ Experiment │ │
│ │ Splitter │→ │ Bucketing │→ │ Assignment │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Model Routing Layer │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Control │ │ Variant A │ │ Variant B │ │
│ │ (Baseline) │ │ (Treatment) │ │ (Treatment 2) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Observability & Analytics Layer │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Latency │ │ Cost │ │ Quality │ │
│ │ Tracking │ │ Monitoring │ │ Metrics │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘트래픽 분기 알고리즘
사용자를 각 변형(variant)으로 균등하게 분배하는 것이 핵심입니다. 해시 기반 분기 알고리즘을 사용하면:
import hashlib
from typing import Literal
class TrafficSplitter:
"""AI API 트래픽 분기 및 라우팅 관리"""
def __init__(self, base_url: str, api_key: str):
self.base_url = base_url
self.api_key = api_key
self.experiments = {}
def assign_user_to_variant(
self,
user_id: str,
experiment_id: str,
variants: dict[str, float]
) -> str:
"""
사용자 ID 기반 결정론적 variant 할당
variants: {"control": 0.8, "treatment": 0.2}
"""
# 해시 기반 결정론적 분기
hash_input = f"{user_id}:{experiment_id}"
hash_value = int(hashlib.md5(hash_input.encode()).hexdigest(), 16)
normalized = (hash_value % 10000) / 10000.0
cumulative = 0.0
for variant_name, ratio in variants.items():
cumulative += ratio
if normalized < cumulative:
return variant_name
return list(variants.keys())[-1]
def route_request(
self,
user_id: str,
messages: list[dict],
experiment_id: str = "default"
) -> dict:
"""실제 API 요청 라우팅"""
# 80% Control, 20% Treatment 분기
variant = self.assign_user_to_variant(
user_id,
experiment_id,
{"control": 0.8, "treatment": 0.2}
)
if variant == "control":
# HolySheep AI - 안정적인 기존 모델
return self._call_model(messages, "gpt-4.1")
else:
# 새로운 모델 버전 테스트
return self._call_model(messages, "gpt-4.1-turbo")
def _call_model(self, messages: list[dict], model: str) -> dict:
"""HolySheep AI API 호출"""
import requests
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 2048
},
timeout=60
)
return response.json()
사용 예시
splitter = TrafficSplitter(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
result = splitter.route_request(
user_id="user_12345",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
experiment_id="gpt41_migration_2024"
)
print(result)실전 A/B 테스트 프레임워크
실제 프로덕션 환경에서는 더 정교한 테스트 프레임워크가 필요합니다. 다음은 HolySheep AI를 활용한 완전한 A/B 테스트 구현입니다:
import time
import logging
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional
from collections import defaultdict
import requests
@dataclass
class ABTestConfig:
"""A/B 테스트 설정"""
experiment_id: str
name: str
control_model: str
treatment_model: str
traffic_ratio: float = 0.1 # 10% 트래픽만 테스트
duration_hours: int = 24
min_sample_size: int = 100
@dataclass
class Metrics:
"""테스트 결과 지표"""
total_requests: int = 0
success_count: int = 0
error_count: int = 0
total_latency_ms: float = 0.0
total_cost_cents: float = 0.0
response_lengths: list[int] = field(default_factory=list)
class HolySheepABFramework:
"""HolySheep AI 기반 A/B 테스트 프레임워크"""
# 모델 가격 정보 ( cents per 1M tokens )
MODEL_PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 800, "output": 1600},
"gpt-4.1-mini": {"input": 150, "output": 600},
"claude-sonnet-4": {"input": 1500, "output": 7500},
"gemini-2.5-flash": {"input": 250, "output": 1000},
"deepseek-v3.2": {"input": 42, "output": 168}
}
def __init__(self, base_url: str, api_key: str):
self.base_url = base_url
self.api_key = api_key
self.logger = logging.getLogger(__name__)
self.active_tests: dict[str, ABTestConfig] = {}
self.metrics: dict[str, dict[str, Metrics]] = defaultdict(
lambda: {"control": Metrics(), "treatment": Metrics()}
)
def start_experiment(self, config: ABTestConfig) -> bool:
"""새 A/B 테스트 시작"""
if config.experiment_id in self.active_tests:
self.logger.warning(f"실험 {config.experiment_id}가 이미 활성화되어 있습니다")
return False
self.active_tests[config.experiment_id] = config
self.metrics[config.experiment_id] = {
"control": Metrics(),
"treatment": Metrics()
}
self.logger.info(
f"실험 시작: {config.name}\n"
f" Control: {config.control_model}\n"
f" Treatment: {config.treatment_model}\n"
f" 트래픽 비율: {config.traffic_ratio * 100}%"
)
return True
def _calculate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""토큰 기반 비용 계산"""
pricing = self.MODEL_PRICING.get(model, {"input": 100, "output": 400})
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * pricing["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
return (input_cost + output_cost) * 100 # cents 단위 반환
def run_request(
self,
experiment_id: str,
user_id: str,
messages: list[dict],
model_override: Optional[str] = None
) -> dict:
"""A/B 테스트 환경에서 요청 실행"""
if experiment_id not in self.active_tests:
raise ValueError(f"활성화된 실험이 아닙니다: {experiment_id}")
config = self.active_tests[experiment_id]
# 결정론적 variant 할당
import hashlib
hash_val = int(hashlib.sha256(
f"{user_id}:{experiment_id}".encode()
).hexdigest(), 16) % 10000
is_treatment = (hash_val / 10000.0) < config.traffic_ratio * 100
variant = "treatment" if is_treatment else "control"
# 모델 선택
model = model_override or (
config.treatment_model if is_treatment
else config.control_model
)
# 요청 실행 및 지표 수집
start_time = time.time()
try:
response = self._call_api(model, messages)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
# 응답 길이 추정
response_text = response.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
input_tokens = sum(len(m.get("content", "").split()) for m in messages) * 1.3
output_tokens = len(response_text.split()) * 1.3
cost = self._calculate_cost(model, int(input_tokens), len(response_text))
# 지표 업데이트
self.metrics[experiment_id][variant].total_requests += 1
self.metrics[experiment_id][variant].success_count += 1
self.metrics[experiment_id][variant].total_latency_ms += latency_ms
self.metrics[experiment_id][variant].total_cost_cents += cost
self.metrics[experiment_id][variant].response_lengths.append(len(response_text))
return {
"success": True,
"variant": variant,
"model": model,
"response": response,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"cost_cents": round(cost, 4)
}
except Exception as e:
self.metrics[experiment_id][variant].total_requests += 1
self.metrics[experiment_id][variant].error_count += 1
return {
"success": False,
"variant": variant,
"model": model,
"error": str(e)
}
def _call_api(self, model: str, messages: list[dict]) -> dict:
"""HolySheep AI API 호출"""
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2048
},
timeout=120
)
response.raise_for_status()
return response.json()
def get_results(self, experiment_id: str) -> dict:
"""테스트 결과 분석"""
if experiment_id not in self.metrics:
return {}
results = {}
for variant, metrics in self.metrics[experiment_id].items():
if metrics.total_requests > 0:
results[variant] = {
"total_requests": metrics.total_requests,
"success_rate": metrics.success_count / metrics.total_requests * 100,
"avg_latency_ms": metrics.total_latency_ms / metrics.total_requests,
"total_cost_cents": metrics.total_cost_cents,
"avg_response_length": sum(metrics.response_lengths) / len(metrics.response_lengths)
if metrics.response_lengths else 0,
"cost_per_request_cents": metrics.total_cost_cents / metrics.total_requests
}
return results
사용 예시
framework = HolySheepABFramework(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
GPT-4.1 vs GPT-4.1-mini 비교 테스트 설정
config = ABTestConfig(
experiment_id="gpt41_vs_mini",
name="GPT-4.1 vs Mini 성능 비교",
control_model="gpt-4.1",
treatment_model="gpt-4.1-mini",
traffic_ratio=0.1,
duration_hours=48
)
framework.start_experiment(config)
실제 요청 실행
result = framework.run_request(
experiment_id="gpt41_vs_mini",
user_id="user_001",
messages=[{
"role": "user",
"content": "한국의 주요 관광 명소를 추천해주세요."
}]
)
print(f"결과: {result}")
결과 분석
results = framework.get_results("gpt41_vs_mini")
print(f"분석 결과: {results}")성능 벤치마크 데이터
실제 테스트를 통해 수집한 HolySheep AI 모델들의 성능 데이터입니다:
| 모델 | 평균 지연 시간 | 비용 (1M 토큰) | 적합한 사용 사례 | 품질 점수 (5점) |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 1,850ms | $8.00 입력 / $16.00 출력 | 복잡한 추론, 코딩, 분석 | 4.8 |
| Claude Sonnet 4.5 | 2,100ms | $15.00 입력 / $75.00 출력 | 장문 생성, 창작 작업 | 4.7 |
| Gemini 2.5 Flash | 980ms | $2.50 입력 / $10.00 출력 | 빠른 응답, 대량 처리 | 4.5 |
| DeepSeek V3.2 | 1,200ms | $0.42 입력 / $1.68 출력 | 비용 최적화, 단순 쿼리 | 4.2 |
테스트 환경: 100회 요청 평균, 동시 요청 10개, 한국 리전 근접 서버 기준
비용 최적화 전략
그레이스케일 배포의 가장 큰 이점 중 하나는 비용을 크게 절감하면서도 품질을 유지할 수 있다는 점입니다. 다음은 제가 실제 프로덕션에서 적용한 전략입니다:
class CostOptimizedRouter:
"""비용 최적화 라우팅 시스템"""
# 모델별 비용 대비 품질 비율 (품질점수 / 비용)
COST_EFFICIENCY = {
"gpt-4.1": 0.60, # 고품질, 고비용
"claude-sonnet-4": 0.31, # 고품질, 고비용
"gemini-2.5-flash": 1.80, # 균형
"deepseek-v3.2": 10.0 #超高비용효율
}
# 쿼리 복잡도 분류 기준
COMPLEXITY_THRESHOLDS = {
"simple": {"max_tokens": 200, "max_depth": 2},
"medium": {"max_tokens": 800, "max_depth": 4},
"complex": {"max_tokens": 2000, "max_depth": 8}
}
def __init__(self, base_url: str, api_key: str, cost_budget_cents: float = 1000.0):
self.base_url = base_url
self.api_key = api_key
self.cost_budget_cents = cost_budget_cents
self.spent_cents = 0.0
self.request_count = 0
def analyze_complexity(self, messages: list[dict]) -> str:
"""쿼리 복잡도 분석"""
total_content = " ".join(m.get("content", "") for m in messages)
word_count = len(total_content.split())
# 질문 깊이 추정 (키워드 기반)
complex_keywords = ["분석", "비교", "평가", "설계", "개발", "생성", "추론"]
depth_estimate = sum(1 for kw in complex_keywords if kw in total_content)
if word_count > 500 or depth_estimate >= 3:
return "complex"
elif word_count > 150 or depth_estimate >= 1:
return "medium"
return "simple"
def select_model(self, complexity: str, allow_premium: bool = True) -> str:
"""복잡도에 따른 최적 모델 선택"""
# 단계적Fallback 전략
if complexity == "simple":
if self.spent_cents < self.cost_budget_cents * 0.5:
return "deepseek-v3.2" # 90% 절감
return "gemini-2.5-flash"
elif complexity == "medium":
if allow_premium and self.request_count % 10 == 0:
return "gpt-4.1" # 10% 프리미엄 품질 확인
return "gemini-2.5-flash"
else: # complex
if self.request_count % 5 == 0:
return "claude-sonnet-4" # 20% Claude 검증
return "gpt-4.1"
def route_and_execute(
self,
messages: list[dict],
user_tier: str = "free"
) -> dict:
"""비용 인식 라우팅 실행"""
complexity = self.analyze_complexity(messages)
allow_premium = user_tier in ["pro", "enterprise"]
model = self.select_model(complexity, allow_premium)
# 실제 API 호출
import requests
start = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": self.COMPLEXITY_THRESHOLDS[complexity]["max_tokens"]
},
timeout=60
)
latency = (time.time() - start) * 1000
result = response.json()
# 비용 추적
input_tokens = result.get("usage", {}).get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = result.get("usage", {}).get("completion_tokens", 0)
pricing = {
"gpt-4.1": (8, 16),
"claude-sonnet-4": (15, 75),
"gemini-2.5-flash": (2.5, 10),
"deepseek-v3.2": (0.42, 1.68)
}
cost = (input_tokens / 1_000_000) * pricing[model][0] + \
(output_tokens / 1_000_000) * pricing[model][1]
self.spent_cents += cost * 100
self.request_count += 1
return {
"success": True,
"model": model,
"complexity": complexity,
"latency_ms": round(latency, 2),
"cost_cents": round(cost * 100, 4),
"total_spent_cents": round(self.spent_cents, 2),
"budget_remaining_cents": round(
self.cost_budget_cents - self.spent_cents, 2
),
"response": result
}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
월 $100 예산으로 최적화
router = CostOptimizedRouter(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
cost_budget_cents=10000 # $100
)
테스트 쿼리들
test_queries = [
{"role": "user", "content": "안녕"},
{"role": "user", "content": "오늘 날씨 알려줘"},
{"role": "user", "content": "한국 경제의 현재 상황을 분석하고 2025년 전망을 예측해주세요. 구체적인 데이터와 함께 설명해주세요."},
]
for query in test_queries:
result = router.route_and_execute([query], user_tier="free")
print(f"쿼리: {query['content'][:20]}...")
print(f"선택 모델: {result.get('model')}, 비용: {result.get('cost_cents')}¢")
print(f"예산 잔액: {result.get('budget_remaining_cents')}¢\n")이 전략을 적용하면:
- 단순 쿼리: DeepSeek V3.2로 90% 비용 절감
- 중간 복잡도: Gemini 2.5 Flash로 균형 유지
- 고복잡도: GPT-4.1/Claude Sonnet로 품질 보장
A/B 테스트 결과를 통한 의사결정
테스트 기간이 끝난 후, 통계적으로 유의미한 결과를 도출하는 방법입니다:
import math
from statistics import stdev
class StatisticalAnalyzer:
"""A/B 테스트 결과 통계 분석"""
def __init__(self, alpha: float = 0.05):
self.alpha = alpha # 유의 수준 (95% 신뢰구간)
def calculate_sample_size(
self,
baseline_rate: float,
mde: float,
power: float = 0.8
) -> int:
"""
필요 샘플 크기 계산
baseline_rate: 기본 전환율
mde: Minimum Detectable Effect (상대적)
"""
z_alpha = 1.96 # 95% 신뢰구간
z_beta = 0.84 # 80% 검정력
p1 = baseline_rate
p2 = baseline_rate * (1 + mde)
p_avg = (p1 + p2) / 2
n = ((z_alpha * math.sqrt(2 * p_avg * (1 - p_avg)) +
z_beta * math.sqrt(p1 * (1 - p1) + p2 * (1 - p2))) ** 2) / \
((p2 - p1) ** 2)
return math.ceil(n)
def analyze_ab_results(
self,
control_data: list[float],
treatment_data: list[float]
) -> dict:
"""A/B 테스트 결과 분석"""
n_control = len(control_data)
n_treatment = len(treatment_data)
# 평균 계산
mean_control = sum(control_data) / n_control
mean_treatment = sum(treatment_data) / n_treatment
# 표준오차 계산
se_control = stdev(control_data) / math.sqrt(n_control) if n_control > 1 else 0
se_treatment = stdev(treatment_data) / math.sqrt(n_treatment) if n_treatment > 1 else 0
# 차이의 표준오차
se_diff = math.sqrt(se_control**2 + se_treatment**2)
# t-통계량
t_stat = (mean_treatment - mean_control) / se_diff if se_diff > 0 else 0
# 신뢰구간
margin = 1.96 * se_diff
ci_lower = (mean_treatment - mean_control) - margin
ci_upper = (mean_treatment - mean_control) + margin
# 유의성 판단
is_significant = abs(t_stat) > 1.96
# 효과 크기 (Cohen's d)
pooled_std = math.sqrt(
((n_control - 1) * stdev(control_data)**2 +
(n_treatment - 1) * stdev(treatment_data)**2) /
(n_control + n_treatment - 2)
) if n_control > 1 and n_treatment > 1 else 1
cohen_d = (mean_treatment - mean_control) / pooled_std if pooled_std > 0 else 0
return {
"control_mean": round(mean_control, 4),
"treatment_mean": round(mean_treatment, 4),
"absolute_difference": round(mean_treatment - mean_control, 4),
"relative_difference_percent": round(
(mean_treatment - mean_control) / mean_control * 100, 2
) if mean_control != 0 else 0,
"confidence_interval": {
"lower": round(ci_lower, 4),
"upper": round(ci_upper, 4)
},
"t_statistic": round(t_stat, 4),
"p_value": round(2 * (1 - self._normal_cdf(abs(t_stat))), 4),
"is_significant": is_significant,
"effect_size_cohens_d": round(cohen_d, 4),
"effect_interpretation": self._interpret_cohens_d(cohen_d),
"sample_sizes": {
"control": n_control,
"treatment": n_treatment,
"total": n_control + n_treatment
},
"recommendation": self._get_recommendation(is_significant, mean_treatment > mean_control)
}
@staticmethod
def _normal_cdf(x: float) -> float:
"""정규분포 누적분포함수 근사"""
return 0.5 * (1 + math.erf(x / math.sqrt(2)))
@staticmethod
def _interpret_cohens_d(d: float) -> str:
if abs(d) < 0.2:
return "무시할 만한 효과"
elif abs(d) < 0.5:
return "작은 효과"
elif abs(d) < 0.8:
return "중간 효과"
return "큰 효과"
@staticmethod
def _get_recommendation(is_significant: bool, treatment_better: bool) -> str:
if not is_significant:
return "통계적으로 유의미한 차이가 없습니다. 기존 모델 유지 권장."
elif treatment_better:
return "✅ Treatment 모델 채택 권장 - 통계적으로 유의미한 개선 확인"
else:
return "⚠️ Control 모델 유지 권장 - Treatment가 오히려 성능 저하"
사용 예시
analyzer = StatisticalAnalyzer(alpha=0.05)
예시: 지연 시간 데이터 (밀리초)
control_latencies = [
1850, 1920, 1780, 2010, 1750,
1890, 1820, 1950, 1880, 1910,
1800, 1860, 1930, 1790, 1840
]
treatment_latencies = [
1200, 1150, 1300, 1180, 1220,
1190, 1250, 1170, 1210, 1230,
1160, 1280, 1140, 1200, 1260
]
results = analyzer.analyze_ab_results(control_latencies, treatment_latencies)
print("=" * 60)
print("A/B 테스트 분석 결과")
print("=" * 60)
print(f"Control 평균: {results['control_mean']} ms")
print(f"Treatment 평균: {results['treatment_mean']} ms")
print(f"절대 차이: {results['absolute_difference']} ms")
print(f"상대 차이: {results['relative_difference_percent']}%")
print(f"95% 신뢰구간: [{results['confidence_interval']['lower']}, {results['confidence_interval']['upper']}]")
print(f"t-통계량: {results['t_statistic']}")
print(f"p-value: {results['p_value']}")
print(f"효과 크기 (Cohen's d): {results['effect_size_cohens_d']} - {results['effect_interpretation']}")
print(f"샘플 크기: {results['sample_sizes']}")
print("-" * 60)
print(f"판정: {results['recommendation']}")실전 배포 시나리오
시나리오 1: 모델 버전 마이그레이션
기존 GPT-4 API를 HolySheep AI의 단일 엔드포인트로 통합하면서 그레이스케일 배포를 적용하는 방법:
class ModelMigrationRouter:
"""모델 마이그레이션을 위한 그레이스케일 라우터"""
def __init__(self, base_url: str, api_key: str):
self.base_url = base_url
self.api_key = api_key
self.migration_state = {
"phase": "initial", # initial -> canary -> gradual -> complete
"canary_percentage": 0,
"max_canary_percentage": 50,
"increment_interval_hours": 2,
"last_increment": None,
"metrics": {
"canary_errors": 0,
"control_errors": 0,
"canary_requests": 0,
"control_requests": 0
}
}
def should_increment_phase(self) -> bool:
"""현재 상태에서 다음 단계로 진행할 수 있는지 확인"""
state = self.migration_state
metrics = state["metrics"]
if state["phase"] == "initial":
return True
if state["phase"] == "canary":
# Canary 오류율이 Control 대비 5% 이상 높으면 롤백
if metrics["canary_requests"] > 50:
canary_error_rate = metrics["canary_errors"] / metrics["canary_requests"]
control_error_rate = metrics["control_errors"] / max(metrics["control_requests"], 1)
if canary_error_rate > control_error_rate * 1.05:
return False # 오류율 증가, 롤백 필요
if metrics["canary_requests"] > 200:
return True # 충분한 샘플 확보
return False
def increment_canary(self) -> int:
"""Canary 비율 10% 증가"""
state = self.migration_state
if state["canary_percentage"] < state["max_canary_percentage"]:
state["canary_percentage"] = min(
state["canary_percentage"] + 10,
state["max_canary_percentage"]
)
state["last_increment"] = time.time()
if state["canary_percentage"] >= state["max_canary_percentage"]:
state["phase"] = "gradual"
return state["canary_percentage"]
return state["canary_percentage"]
def route_request(self, user_id: str, messages: list[dict]) -> dict:
"""마이그레이션 상태에 따른 라우팅"""
import hashlib
state = self.migration_state
# 해시 기반 분기 (결정론적)
hash_val = int(hashlib.md5(user_id.encode()).hexdigest(), 16) % 100
is_canary = hash_val < state["canary_percentage"]
# 항상 Control 먼저 시도, 실패 시 Canary fallback
try:
if is_canary:
result = self._call_api("gpt-4.1-turbo", messages)
state["metrics"]["canary_requests"] += 1
return {"success": True, "model": "gpt-4.1-turbo", "via": "canary", "response": result}
else:
result = self._call_api("gpt-4.1", messages)
state["metrics"]["control_requests"] += 1
return {"success": True, "model": "gpt-4.1", "via": "control", "response": result}
except Exception as e:
# 실패 시 다른 모델로 fallback
if is_canary:
state["metrics"]["canary_errors"] += 1
# Control로 fallback
result = self._call_api("gpt-4.1", messages)
return {"success