AI API를 활용한 애플리케이션이 급증하면서, API 호출 로그의 감사(Auditing)와 이상 탐지(Anomaly Detection)가 점점 중요해지고 있습니다. 저는 지난 3년간 HolySheep AI를 통해 다양한 모델의 API를 통합 관리하면서, 로그 기반 모니터링의 중요성을 실감하고 있습니다. 이번 포스트에서는 HolySheep AI를 활용하여 AI API 로그를 체계적으로 감사하고, 비용 초과 및 비정상적 호출 패턴을 자동으로 탐지하는 방법을 상세히 설명드리겠습니다.
왜 AI API 로그 감사가 중요한가?
AI API 로그 감사는 단순한 기술적 요구사항을 넘어서 비즈니스 연속성과 직결됩니다. 구체적으로 다음과 같은 이유로 필수적입니다:
- 비용 최적화: 비意図적인 토큰 낭비 탐지 및 미사용 API 호출 중단
- 보안 강화: 비정상적 호출 패턴 조기 탐지 및 API 키 유출 방지
- 서비스 품질 관리: 응답 지연 이상 현상 파악 및 SLA 준수 여부 모니터링
- 규정 준수: 데이터 처리 이력 보관 및 감사 추적 지원
월 1,000만 토큰 기준 비용 비교
HolySheep AI를 사용하면 다양한 모델을 단일 API 키로 통합 관리하면서 최적의 비용 구조를 실현할 수 있습니다. 월 1,000만 토큰(MTok) 처리 시 각 모델별 비용을 비교하면 다음과 같습니다:
| 모델 | 가격 ($/MTok) | 월 10M 토큰 비용 | 특징 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $80 | 최고 품질, 복잡한 작업 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $150 | 긴 컨텍스트, 분석 최적화 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $25 | 빠른 응답, 비용 효율적 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $4.20 | 초저렴, 일상적 작업 |
HolySheep AI 핵심 장점: 단일 API 키로 위 모든 모델에 접근 가능하며, 자동 라우팅을 통해 작업 특성별로 최적의 모델을 선택하고 비용을 최대 95% 절감할 수 있습니다. 지금 가입하면 무료 크레딧으로 즉시 체험해보세요.
AI API 로그 감사 시스템 구축
효과적인 로그 감사를 위해서는 요청(Request)과 응답(Response)의 모든 메타데이터를 체계적으로 수집해야 합니다. HolySheep AI의 로깅 구조를 활용하면 다음과 같은 정보를 자동 캡처할 수 있습니다:
- 타임스탬프 및 요청 ID
- 모델명, 토큰 사용량 (입력/출력)
- 응답 시간 (밀리초 단위)
- 에러 코드 및 메시지
- 토큰당 비용 계산
실전 로그 감사 및 이상 탐지 구현
이제 실제 코드 구현을 살펴보겠습니다. Python을 사용하여 HolySheep AI API의 로그를 수집하고, Pandas 기반 이상 탐지 로직을 구현하는 완전한 예제를 제공합니다.
1. 로그 수집 및 저장을 위한 기본 설정
import requests
import json
import time
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional
import logging
로깅 설정
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
class HolySheepAPILogger:
"""
HolySheep AI API 로그 수집 및 감사 클래스
실제 운영 환경에서 토큰 사용량, 응답 시간, 비용을 모니터링합니다.
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
# 모델별 가격 (2026년 최신)
MODEL_PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 8.00}, # $/MTok
"claude-sonnet-4.5": {"input": 15.00, "output": 15.00},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 2.50},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42}
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
self.log_entries: List[Dict] = []
self.total_cost = 0.0
self.total_tokens = 0
def calculate_cost(self, model: str, usage: Dict) -> float:
"""토큰 사용량 기반 비용 계산"""
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
pricing = self.MODEL_PRICING.get(model.lower(), {"input": 0, "output": 0})
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * pricing["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
return round(input_cost + output_cost, 6)
def call_chat_completion(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048
) -> Dict:
"""HolySheep AI 채팅 완성 API 호출 및 로그 기록"""
start_time = time.time()
request_id = f"req_{int(start_time * 1000)}"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
try:
response = self.session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
json=payload,
timeout=60
)
elapsed_ms = round((time.time() - start_time) * 1000, 2)
response_data = response.json()
# 로그 엔트리 생성
if response.status_code == 200:
choice = response_data.get("choices", [{}])[0]
usage = response_data.get("usage", {})
cost = self.calculate_cost(model, usage)
log_entry = {
"request_id": request_id,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"model": model,
"status": "success",
"latency_ms": elapsed_ms,
"input_tokens": usage.get("prompt_tokens", 0),
"output_tokens": usage.get("completion_tokens", 0),
"total_tokens": usage.get("total_tokens", 0),
"cost_usd": cost,
"error": None
}
self.total_cost += cost
self.total_tokens += usage.get("total_tokens", 0)
else:
log_entry = {
"request_id": request_id,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"model": model,
"status": "error",
"latency_ms": elapsed_ms,
"input_tokens": 0,
"output_tokens": 0,
"total_tokens": 0,
"cost_usd": 0.0,
"error": response_data.get("error", {}).get("message", "Unknown error")
}
self.log_entries.append(log_entry)
logger.info(f"[{request_id}] {model} | {elapsed_ms}ms | ${cost:.6f}")
return response_data
except requests.exceptions.Timeout:
error_entry = {
"request_id": request_id,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"model": model,
"status": "timeout",
"latency_ms": 60000,
"cost_usd": 0.0,
"error": "Request timeout after 60s"
}
self.log_entries.append(error_entry)
logger.error(f"[{request_id}] Timeout - {model}")
return {"error": "timeout"}
except Exception as e:
logger.error(f"API call failed: {str(e)}")
raise
def get_cost_summary(self) -> Dict:
"""비용 요약 반환"""
return {
"total_requests": len(self.log_entries),
"total_tokens": self.total_tokens,
"total_cost_usd": round(self.total_cost, 6),
"avg_latency_ms": sum(e["latency_ms"] for e in self.log_entries) / len(self.log_entries) if self.log_entries else 0,
"success_rate": sum(1 for e in self.log_entries if e["status"] == "success") / len(self.log_entries) * 100 if self.log_entries else 0
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
logger_instance = HolySheepAPILogger(API_KEY)
# DeepSeek V3.2로 비용 효율적인 호출
response = logger_instance.call_chat_completion(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요, 반갑습니다!"}]
)
print(json.dumps(logger_instance.get_cost_summary(), indent=2))
2. Pandas 기반 이상 탐지 시스템
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta
class AnomalyDetector:
"""
AI API 호출 패턴에서 이상 징후 탐지
- 비정상적 토큰 사용량 탐지
- 응답 지연 이상 탐지
- 비용 급등 탐지
- 반복 호출 패턴 탐지
"""
def __init__(self, sensitivity: float = 2.0):
"""
Args:
sensitivity: 표준 편차 기반 이상치 탐지 민감도 (기본값: 2.0σ)
"""
self.sensitivity = sensitivity
self.baseline_stats = {}
def calculate_baseline(self, df: pd.DataFrame, column: str) -> Dict:
"""통계적 기반선 계산"""
stats = {
"mean": df[column].mean(),
"std": df[column].std(),
"median": df[column].median(),
"q25": df[column].quantile(0.25),
"q75": df[column].quantile(0.75)
}
return stats
def detect_token_anomalies(self, df: pd.DataFrame) -> List[Dict]:
"""비정상적 토큰 사용량 탐지"""
anomalies = []
stats = self.calculate_baseline(df, "total_tokens")
for idx, row in df.iterrows():
z_score = (row["total_tokens"] - stats["mean"]) / (stats["std"] + 1e-6)
if abs(z_score) > self.sensitivity:
anomalies.append({
"timestamp": row["timestamp"],
"request_id": row["request_id"],
"model": row["model"],
"type": "token_anomaly",
"severity": "high" if abs(z_score) > 3 else "medium",
"details": {
"actual_tokens": row["total_tokens"],
"z_score": round(z_score, 2),
"expected_range": f"{stats['mean'] - self.sensitivity*stats['std']:.0f} ~ {stats['mean'] + self.sensitivity*stats['std']:.0f}"
}
})
return anomalies
def detect_latency_anomalies(self, df: pd.DataFrame, threshold_ms: int = 10000) -> List[Dict]:
"""응답 지연 이상 탐지"""
anomalies = []
stats = self.calculate_baseline(df, "latency_ms")
for idx, row in df.iterrows():
# 절대적 임계값 체크
if row["latency_ms"] > threshold_ms:
anomalies.append({
"timestamp": row["timestamp"],
"request_id": row["request_id"],
"model": row["model"],
"type": "latency_high",
"severity": "critical",
"details": {
"latency_ms": row["latency_ms"],
"threshold_ms": threshold_ms,
"reason": f"지연 시간이 임계값({threshold_ms}ms)을 초과"
}
})
# 통계적 이상치 체크
z_score = (row["latency_ms"] - stats["mean"]) / (stats["std"] + 1e-6)
if abs(z_score) > self.sensitivity and row["latency_ms"] <= threshold_ms:
anomalies.append({
"timestamp": row["timestamp"],
"request_id": row["request_id"],
"model": row["model"],
"type": "latency_anomaly",
"severity": "medium",
"details": {
"latency_ms": row["latency_ms"],
"z_score": round(z_score, 2)
}
})
return anomalies
def detect_cost_spikes(self, df: pd.DataFrame, window_hours: int = 1) -> List[Dict]:
"""시간 창 기반 비용 급등 탐지"""
anomalies = []
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
df["time_window"] = df["timestamp"].dt.floor(f"{window_hours}h")
hourly_costs = df.groupby("time_window")["cost_usd"].sum().reset_index()
hourly_costs.columns = ["window", "total_cost"]
if len(hourly_costs) < 2:
return anomalies
mean_cost = hourly_costs["total_cost"].mean()
std_cost = hourly_costs["total_cost"].std()
for _, row in hourly_costs.iterrows():
z_score = (row["total_cost"] - mean_cost) / (std_cost + 1e-6)
if z_score > self.sensitivity:
anomalies.append({
"timestamp": row["window"].isoformat(),
"type": "cost_spike",
"severity": "high" if z_score > 3 else "medium",
"details": {
"total_cost": round(row["total_cost"], 4),
"expected_avg": round(mean_cost, 4),
"z_score": round(z_score, 2)
}
})
return anomalies
def detect_repetitive_patterns(self, df: pd.DataFrame, max_similar: int = 100) -> List[Dict]:
"""반복 호출 패턴 탐지 (토큰 낭비 방지)"""
anomalies = []
# 동일 모델의 연속 호출 카운트
df["is_success"] = df["status"] == "success"
consecutive = (df["is_success"] != df["is_success"].shift()).cumsum()
df["run_id"] = consecutive
run_stats = df.groupby(["run_id", "model"]).agg({
"request_id": "count",
"total_tokens": ["sum", "mean"],
"cost_usd": "sum"
}).reset_index()
run_stats.columns = ["run_id", "model", "request_count", "total_tokens", "avg_tokens", "total_cost"]
for _, row in run_stats.iterrows():
if row["request_count"] > max_similar:
anomalies.append({
"timestamp": df[df["run_id"] == row["run_id"]]["timestamp"].iloc[0],
"type": "repetitive_calls",
"severity": "warning",
"details": {
"model": row["model"],
"consecutive_requests": row["request_count"],
"total_tokens": row["total_tokens"],
"total_cost": round(row["total_cost"], 4),
"recommendation": "배치 처리 또는 캐싱 고려"
}
})
return anomalies
def generate_audit_report(self, log_entries: List[Dict]) -> Dict:
"""전체 감사 보고서 생성"""
df = pd.DataFrame(log_entries)
if df.empty:
return {"status": "no_data", "message": "분석할 로그 데이터가 없습니다"}
report = {
"generated_at": datetime.now().isoformat(),
"total_requests": len(df),
"time_range": {
"start": df["timestamp"].min(),
"end": df["timestamp"].max()
},
"anomalies": {
"token_anomalies": self.detect_token_anomalies(df),
"latency_anomalies": self.detect_latency_anomalies(df),
"cost_spikes": self.detect_cost_spikes(df),
"repetitive_patterns": self.detect_repetitive_patterns(df)
},
"summary": {
"total_cost_usd": round(df["cost_usd"].sum(), 4),
"total_tokens": int(df["total_tokens"].sum()),
"avg_latency_ms": round(df["latency_ms"].mean(), 2),
"success_rate": f"{(df['status'] == 'success').sum() / len(df) * 100:.1f}%"
}
}
# 총 이상 징후 수
report["total_anomalies"] = sum(
len(v) for k, v in report["anomalies"].items()
)
return report
사용 예시
if __name__ == "__main__":
# 테스트용 샘플 데이터 생성
sample_logs = [
{"request_id": f"req_{i}", "timestamp": datetime.now().isoformat(),
"model": "deepseek-v3.2", "status": "success",
"latency_ms": np.random.normal(500, 100), "total_tokens": np.random.poisson(500),
"cost_usd": np.random.uniform(0.0001, 0.0005)}
for i in range(50)
]
# 이상치 주입 (테스트용)
sample_logs.append({
"request_id": "req_999", "timestamp": datetime.now().isoformat(),
"model": "gpt-4.1", "status": "success",
"latency_ms": 15000, "total_tokens": 50000, "cost_usd": 0.4
})
detector = AnomalyDetector(sensitivity=2.0)
report = detector.generate_audit_report(sample_logs)
print(f"감사 보고서 생성 완료")
print(f"총 요청: {report['total_requests']}")
print(f"총 비용: ${report['summary']['total_cost_usd']}")
print(f"탐지된 이상 징후: {report['total_anomalies']}건")
3. 실시간 모니터링 대시보드 통합
import threading
import time
from queue import Queue
import logging
class RealtimeMonitor:
"""
실시간 AI API 모니터링 및 알림 시스템
HolySheep AI와 연동하여 즉각적인 이상 징후 알림 제공
"""
def __init__(self, logger_instance, detector: AnomalyDetector, check_interval: int = 60):
"""
Args:
logger_instance: HolySheepAPILogger 인스턴스
detector: AnomalyDetector 인스턴스
check_interval: 이상 탐지 체크 간격(초)
"""
self.logger_instance = logger_instance
self.detector = detector
self.check_interval = check_interval
self.alert_queue = Queue()
self.running = False
# 알림 임계값 설정
self.thresholds = {
"cost_per_minute": 1.00, # 분당 $1 초과 시
"latency_ms": 10000, # 10초 이상 지연 시
"error_rate": 20.0, # 에러율 20% 초과 시
"tokens_per_request": 100000 # 요청당 100K 토큰 초과 시
}
def check_cost_rate(self, logs: List[Dict]) -> Optional[Dict]:
"""분당 비용률 체크"""
now = datetime.now()
one_min_ago = now - timedelta(minutes=1)
recent_logs = [
log for log in logs
if datetime.fromisoformat(log["timestamp"]) > one_min_ago
]
if not recent_logs:
return None
total_cost = sum(log["cost_usd"] for log in recent_logs)
if total_cost > self.thresholds["cost_per_minute"]:
return {
"alert_type": "cost_rate",
"severity": "high",
"message": f"분당 비용률이 ${total_cost:.4f}로 임계값 초과",
"details": {
"current_cost_per_min": round(total_cost, 4),
"threshold": self.thresholds["cost_per_minute"],
"recent_requests": len(recent_logs)
}
}
return None
def check_error_rate(self, logs: List[Dict], window_minutes: int = 5) -> Optional[Dict]:
"""에러율 체크"""
now = datetime.now()
window_start = now - timedelta(minutes=window_minutes)
window_logs = [
log for log in logs
if datetime.fromisoformat(log["timestamp"]) > window_start
]
if len(window_logs) < 5:
return None
error_count = sum(1 for log in window_logs if log["status"] != "success")
error_rate = error_count / len(window_logs) * 100
if error_rate > self.thresholds["error_rate"]:
return {
"alert_type": "error_rate",
"severity": "critical",
"message": f"에러율 {error_rate:.1f}%로 임계값 초과",
"details": {
"error_rate": round(error_rate, 2),
"total_requests": len(window_logs),
"error_count": error_count,
"threshold": self.thresholds["error_rate"]
}
}
return None
def process_alerts(self, alerts: List[Dict]):
"""알림 처리 (실제 환경에서는 Slack, PagerDuty 등 연동)"""
for alert in alerts:
self.alert_queue.put(alert)
# 로그 출력 (실제 환경에서는 웹훅/Slack 연동)
severity_emoji = {"low": "⚠️", "medium": "⚡", "high": "🚨", "critical": "🚨🚨"}
emoji = severity_emoji.get(alert["severity"], "📊")
print(f"{emoji} [{alert['severity'].upper()}] {alert['message']}")
# 심각도별 추가 조치
if alert["severity"] == "critical":
self.trigger_emergency_response(alert)
def trigger_emergency_response(self, alert: Dict):
"""긴급 상황 대응 (API 키 일시 비활성화 등)"""
print(f"🚨 긴급 대응 시작: {alert['alert_type']}")
print(f" 권장 조치: API 키 일시 비활성화 또는 요청 제한 적용")
def run_monitoring_loop(self):
"""모니터링 루프 실행"""
self.running = True
print(f"📊 실시간 모니터링 시작 (체크 간격: {self.check_interval}초)")
while self.running:
try:
logs = self.logger_instance.log_entries
# 모든 체크 수행
alerts = []
cost_alert = self.check_cost_rate(logs)
if cost_alert:
alerts.append(cost_alert)
error_alert = self.check_error_rate(logs)
if error_alert:
alerts.append(error_alert)
if alerts:
self.process_alerts(alerts)
# 비용 요약 출력
summary = self.logger_instance.get_cost_summary()
print(f"📈 [모니터링] 요청: {summary['total_requests']} | "
f"비용: ${summary['total_cost_usd']:.4f} | "
f"평균 지연: {summary['avg_latency_ms']:.0f}ms")
except Exception as e:
print(f"모니터링 오류: {e}")
time.sleep(self.check_interval)
def start(self):
"""별도 스레드로 모니터링 시작"""
self.monitor_thread = threading.Thread(
target=self.run_monitoring_loop,
daemon=True
)
self.monitor_thread.start()
return self
def stop(self):
"""모니터링 중지"""
self.running = False
모니터링 시작 예시
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI 로거 초기화
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
logger = HolySheepAPILogger(API_KEY)
detector = AnomalyDetector(sensitivity=2.0)
# 모니터링 시작
monitor = RealtimeMonitor(logger, detector, check_interval=30)
monitor.start()
# 샘플 API 호출 실행
for i in range(10):
logger.call_chat_completion(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": f"테스트 요청 {i}"}]
)
time.sleep(2)
print("모니터링 중... Ctrl+C로 종료")
time.sleep(60)
자주 발생하는 오류와 해결책
AI API 로그 감사를 구현하면서 흔히遭遇하는 오류들과 그 해결 방법을 정리했습니다. 실제 프로덕션 환경에서 즉시 활용할 수 있는 코드와 함께 제공합니다.
오류 1: API 키 인증 실패 - 401 Unauthorized
# 문제: API 호출 시 401 에러 발생
원인: API 키不正确 또는 Authorization 헤더 누락
❌ 잘못된 방식
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Content-Type": "application/json"}, # Authorization 누락
json=payload
)
✅ 올바른 방식 - HolySheep AI 공식 엔드포인트
import os
class HolySheepAPIClient:
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str = None):
# 환경변수 또는 직접 전달
self.api_key = api_key or os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not self.api_key:
raise ValueError(
"API 키가 필요합니다. "
"환경변수 HOLYSHEEP_API_KEY 설정 또는 "
"생성자를 통해 API_KEY를 전달하세요."
)
if self.api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise ValueError(
"기본 플레이스홀더 API 키가 사용되었습니다. "
"https://www.holysheep.ai/register 에서 실제 API 키를 발급받으세요."
)
@property
def headers(self) -> Dict:
return {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def create_completion(self, model: str, messages: List[Dict]) -> Dict:
"""채팅 완성 API 호출 - 인증 오류 처리 포함"""
# 요청 전 API 키 유효성 검증
if not self.api_key or len(self.api_key) < 10:
raise ValueError("유효하지 않은 API 키 형식입니다")
try:
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json={"model": model, "messages": messages},
timeout=30
)
if response.status_code == 401:
error_detail = response.json()
raise APIAuthenticationError(
f"API 인증 실패: {error_detail.get('error', {}).get('message', 'Invalid API key')}"
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.ConnectionError:
raise APIConnectionError(
"HolySheep AI 서버에 연결할 수 없습니다. "
"네트워크 연결을 확인하거나 나중에 다시 시도하세요."
)
except requests.exceptions.Timeout:
raise APITimeoutError("API 요청 시간이 초과되었습니다 (30초)")
사용
try:
client = HolySheepAPIClient()
result = client.create_completion(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}]
)
except (APIAuthenticationError, APIConnectionError, APITimeoutError) as e:
print(f"API 오류: {e}")
오류 2: 토큰 사용량 누락 - Usage 정보 null 반환
# 문제: API 응답에 usage 정보가 포함되지 않음
원인: 특정 모델의 스트리밍 모드 또는 응답 형식 불일치
❌ 문제 코드 - usage 접근 시 KeyError 발생 가능
response = client.create_completion(model="gpt-4.1", messages=messages)
usage = response["usage"] # 스트리밍 시 누락됨
tokens = usage["total_tokens"]
✅ 안전한 접근 방식 - None 값 및 키 존재 확인
def safe_get_usage(response: Dict, model: str) -> Dict:
"""토큰 사용량 안전하게 추출"""
# 기본값 설정
default_usage = {
"prompt_tokens": 0,
"completion_tokens": 0,
"total_tokens": 0
}
# 1. 표준 응답 형식 체크
if "usage" in response:
usage = response["usage"]
return {
"prompt_tokens": usage.get("prompt_tokens", 0),
"completion_tokens": usage.get("completion_tokens", 0),
"total_tokens": usage.get("total_tokens", 0)
}
# 2. 응답 내용 기반 추정 (스트리밍 등 usage 누락 시)
if "choices" in response and response["choices"]:
content = response["choices"][0].get("message", {}).get("content", "")
# 대략적 토큰 추정 (실제 사용량은 API 제공数据进行精算 권장)
estimated_tokens = len(content) // 4 # Rough approximation
return {
"prompt_tokens": 0, # 스트리밍에서는 입력 토큰 미제공
"completion_tokens": estimated_tokens,
"total_tokens": estimated_tokens,
"note": "Estimated due to streaming mode"
}
return default_usage
모델별 스트리밍 지원 여부 확인
STREAMING_MODELS = {
"gpt-4.1": True,
"claude-sonnet-4.5": True,
"gemini-2.5-flash": True,
"deepseek-v3.2": True
}
def log_api_call(
model: str,
response: Dict,
stream: bool = False
) -> Dict:
"""API 호출 결과 로깅 - 토큰 정보 안전 처리"""
usage = safe_get_usage(response, model)
pricing = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 8.00},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42}
}
model_pricing = pricing.get(model, {"input": 0, "output": 0})
cost = (
usage["prompt_tokens"] / 1_000_000 * model_pricing["input"] +
usage["completion_tokens"] / 1_000_000 * model_pricing["output"]
)
return {
"model": model,
"usage": usage,
"cost_usd": round(cost, 6),
"is_estimated": "note" in usage
}
사용 예시
response = client.create_completion(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": "긴 텍스트 요청..."}]
)
log = log_api_call("deepseek-v3.2", response)
print(f"토큰 사용량: {log['usage']['total_tokens']}")
print(f"비용: ${log['cost_usd']}")
if log["is_estimated"]:
print("⚠️ 토큰 사용량이 추정치입니다")
오류 3: 빈 응답 및 Content Filter 오류
# 문제: API가 빈 응답을 반환하거나 Content Filter 관련 오류 발생
원인: 프롬프트 정책 위반, 필터링, 또는 모델 처리 오류
from typing import Optional
import time
def handle_empty_response(
client: HolySheepAPIClient,
model: str,
messages: List[Dict],
max_retries: int = 3
) -> Dict:
"""빈 응답 및 필터 오류 처리 로직"""
for attempt in range(max_retries):
try:
response = client.create_completion(model=model, messages=messages)
# 응답 본문 추출
content = None
if "choices" in response and response["choices"]:
choice = response["choices"][0]
if "message" in choice:
content = choice["message"].get("content")
elif "delta" in choice:
content = choice["delta"].get("content")
# finish_reason 확인
finish_reason = choice.get("finish_reason", "unknown")
if finish_reason == "content_filter":
raise ContentFilterError(
"콘텐츠 필터가 적용되었습니다. "
"프롬프트를 수정하여 다시 시도하세요."
)
if finish_reason == "length":
raise TokenLimitError(
"응답이 최대 토큰 한도에 도달했습니다. "
"max_tokens를 늘리거나 프롬프트를 단축하세요."
)
if finish_reason == "stop":
pass # 정상 종료
# 빈 응답 체크
if content is None or content.strip() == "":
if attempt < max_retries - 1:
print(f"빈 응답 수신, 재시도 ({attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(1 * (attempt + 1)) # 지수 백오프