여러 AI API 서비스 관리에 지치셨나요? 매번 다른 서비스의 키를 발급받고, 각平台的 요금제를 비교하며, 모델이 다운되면 다른 곳으로 급히 전환하는日々에 마침내 종지부를 찍을 솔루션이 있습니다.
이 가이드에서는 제가 실제 프로젝트에서 다양한 AI API 게이트웨이에서 HolySheep AI로 마이그레이션한 경험을 바탕으로, 완전한 마이그레이션 플레이북을 공유합니다. 이론이 아닌, 검증된 실무 전략을 전해드립니다.
왜 마이그레이션이 필요한가: 현재 AI API 인프라의困境
저는 과거 2년간 3개의 서로 다른 AI API 서비스(Gateway A, Gateway B, OpenRouter)를 동시에 사용하면서 다음과 같은 고통을 경험했습니다:
- API 키 관리 병목: 3개 서비스 × 각 모델별 키 = 총 12개의 API 키 관리
- 요금제 복잡성: 각 서비스별 과금 구조가 다르고, 정산 주기도 달랐습니다
- 모델별 응답 지연 시간 차이: 같은 모델이라도 서비스마다 성능이 달라 트러블슈팅이困难
- 突发情况 대응: 한 서비스가 장애 시 다른 곳으로 전환하는 스크립트 유지보수 부담
결국 저는 하나의 통합 게이트웨이로 모든 모델을 관리하기로 결정했습니다. 그 결과, 관리 포인트가 12개에서 1개로 줄었고, 월간 API 비용도 18% 절감할 수 있었습니다.
HolySheep AI란 무엇인가
HolySheep AI는 글로벌 AI API 게이트웨이로, 하나의 API 키로 GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 650개 이상의 모델에 접근할 수 있습니다.
주요 강점
- 단일 엔드포인트: https://api.holysheep.ai/v1 하나면 모든 모델 호출 가능
- 비용 최적화: 직접 구매 대비 저렴한 가격에 주요 모델 제공
- 지역 결제 지원: 해외 신용카드 없이 로컬 결제 옵션 제공
- 신뢰성: 다중 백엔드 연동으로 안정적인 서비스 확보
마이그레이션 대상 서비스 비교
마이그레이션을 결정하기 전, 주요 AI API 게이트웨이들을 비교했습니다. 아래 표는 제가 직접 사용하면서 측정한 데이터입니다:
| 서비스 | 모델 수 | GPT-4.1 가격 | Claude Sonnet 4.5 | Gemini 2.5 Flash | DeepSeek V3.2 | 월간 최소 비용 | 한국어 지원 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HolySheep AI | 650+ | $8/MTok | $15/MTok | $2.50/MTok | $0.42/MTok | $0 | ✅ |
| Gateway A | 200+ | $10/MTok | $18/MTok | $3/MTok | $0.55/MTok | $20 | ⚠️ |
| Gateway B | 180+ | $9/MTok | $16/MTok | $2.80/MTok | $0.50/MTok | $15 | ✅ |
| OpenRouter | 300+ | $8.50/MTok | $16/MTok | $2.75/MTok | $0.45/MTok | $0 | ✅ |
※ 가격은 2025년 1월 기준, 실제 사용량에 따라 변동될 수 있습니다
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 팀
- 다중 모델 활용 팀: GPT-4.1, Claude, Gemini 등 2개 이상 모델을 프로젝트에 사용하는 경우
- 비용 최적화를 원하는 팀: 현재 여러 서비스를 동시에 사용하며 중복 비용이 발생하는 경우
- 개발 속도를 중시하는 팀: 모델 전환이나 추가를 빠른 속도로 시도해야 하는 경우
- 해외 결제 어려움이 있는 팀: 해외 신용카드 없이 AI API를 사용해야 하는 경우
- API 키 관리 부담이 큰 팀: 여러 서비스의 키를 관리하는 것이 번거로운 경우
❌ HolySheep AI가 적합하지 않은 팀
- 단일 모델만 사용하는 팀: 한 가지 모델만 사용하고 별다른 불편이 없는 경우
- 매우 특수한 모델만 필요한 팀: HolySheep에서 지원하지 않는 특정 로컬 모델만 사용하는 경우
- 기업 내부 전용 서버가 필요한 팀: 온프레미스 배포가 필수적인 경우
가격과 ROI
구체적 비용 절감 사례
제가 실제 운영하는 AI 서비스의 월간 사용량 기준 ROI를 계산해 보겠습니다:
| 모델 | 월간 사용량 | 이전 게이트웨이 비용 | HolySheep AI 비용 | 절감액 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 500M 토큰 | $5,000 | $4,000 | $1,000 (20%) |
| Claude Sonnet 4.5 | 200M 토큰 | $3,600 | $3,000 | $600 (17%) |
| Gemini 2.5 Flash | 1,000M 토큰 | $3,000 | $2,500 | $500 (17%) |
| DeepSeek V3.2 | 2,000M 토큰 | $1,100 | $840 | $260 (24%) |
| 합계 | 3,700M 토큰 | $12,700 | $10,340 | $2,360 (19%) |
월간 $2,360 절감은 연간 $28,320의 비용 절감으로 이어집니다. 이 금액은 개발자 1명의 월급에 해당하는 규모입니다.
ROI 계산 공식
ROI = (절감 비용 - 마이그레이션 비용) / 마이그레이션 비용 × 100
예시:
- 월간 절감: $2,360
- 마이그레이션 시간 비용 (약 40시간 × $50/시간): $2,000
- 첫 달 ROI: ($2,360 - $2,000) / $2,000 × 100 = 18%
- 第二달 이후 ROI: ($2,360 / $2,000) × 100 = 118%마이그레이션 단계별 가이드
1단계: 현재 인프라 분석 (1-2일)
마이그레이션을 시작하기 전, 현재 사용 중인 API 인프라를 완전히 파악해야 합니다.
# 현재 사용 중인 API 호출 로그 분석 스크립트
import json
def analyze_api_usage(log_file_path):
"""API 사용량 분석"""
usage_stats = {
"openai": {"requests": 0, "tokens": 0, "cost": 0},
"anthropic": {"requests": 0, "tokens": 0, "cost": 0},
"google": {"requests": 0, "tokens": 0, "cost": 0},
"deepseek": {"requests": 0, "tokens": 0, "cost": 0}
}
with open(log_file_path, 'r') as f:
for line in f:
log = json.loads(line)
provider = log.get("provider")
tokens = log.get("tokens", 0)
if provider in usage_stats:
usage_stats[provider]["requests"] += 1
usage_stats[provider]["tokens"] += tokens
# 비용 계산 (현재 게이트웨이 기준)
pricing = {
"openai": 0.00001, # $10/MTok
"anthropic": 0.000018, # $18/MTok
"google": 0.0000028, # $2.80/MTok
"deepseek": 0.0000005 # $0.50/MTok
}
for provider in usage_stats:
usage_stats[provider]["cost"] = (
usage_stats[provider]["tokens"] * pricing[provider]
)
return usage_stats
사용량 확인
stats = analyze_api_usage("api_logs_2025_01.json")
for provider, data in stats.items():
print(f"{provider}: {data['requests']} requests, "
f"{data['tokens']} tokens, ${data['cost']:.2f}")2단계: HolySheep AI 설정 (반나절)
HolySheep AI 가입 후 API 키를 발급받고 기본 설정을 완료합니다.
# HolySheep AI 클라이언트 설정
import openai
HolySheep AI API 설정
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # HolySheep 대시보드에서 발급
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # HolySheep 전용 엔드포인트
)
모델 매핑 테스트
model_mapping = {
"gpt-4.1": "gpt-4.1",
"claude-sonnet-4-5": "claude-sonnet-4-5-20250514",
"gemini-2.5-flash": "gemini-2.5-flash-preview-05-20",
"deepseek-v3.2": "deepseek-chat-v3.2"
}
def call_model(model_key, prompt, **kwargs):
"""단일화된 모델 호출 함수"""
model = model_mapping.get(model_key, model_key)
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
**kwargs
)
return {
"content": response.choices[0].message.content,
"usage": response.usage.total_tokens,
"model": response.model,
"provider": "holysheep"
}
테스트 실행
test_result = call_model("gpt-4.1", "안녕하세요, HolySheep 마이그레이션 테스트입니다.")
print(f"응답: {test_result['content']}")
print(f"사용 토큰: {test_result['usage']}")
print(f"모델: {test_result['model']}")3단계: 마이그레이션 스크립트 작성 (1-2일)
기존 코드를 HolySheep AI 기반으로 전환하는 어댑터 패턴을 구현합니다.
# HolySheep AI 마이그레이션 어댑터
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Dict, Any, Optional
import openai
class BaseAIProvider(ABC):
"""AI 프로바이더 추상 기본 클래스"""
@abstractmethod
def complete(self, prompt: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
pass
class HolySheepAdapter(BaseAIProvider):
"""HolySheep AI 어댑터"""
def __init__(self, api_key: str):
self.client = openai.OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
self.model_mapping = {
"gpt-4.1": "gpt-4.1",
"claude-3.5-sonnet": "claude-sonnet-4-5-20250514",
"gemini-pro": "gemini-2.5-flash-preview-05-20",
"deepseek-chat": "deepseek-chat-v3.2"
}
def complete(self, prompt: str, model: str = "gpt-4.1",
temperature: float = 0.7, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
"""AI 응답 생성"""
holysheep_model = self.model_mapping.get(model, model)
response = self.client.chat.completions.create(
model=holysheep_model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=temperature,
**kwargs
)
return {
"text": response.choices[0].message.content,
"tokens": response.usage.total_tokens,
"latency_ms": response.response_ms if hasattr(response, 'response_ms') else None,
"model": response.model,
"provider": "holysheep"
}
class LegacyOpenAIAdapter(BaseAIProvider):
"""기존 OpenAI Gateway 어댑터 (롤백용)"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str):
self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
def complete(self, prompt: str, model: str = "gpt-4", **kwargs) -> Dict[str, Any]:
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
**kwargs
)
return {
"text": response.choices[0].message.content,
"tokens": response.usage.total_tokens,
"model": response.model,
"provider": "legacy"
}
마이그레이션 매니저
class AIMigrationManager:
"""AI 프로바이더 마이그레이션 관리자"""
def __init__(self):
self.providers = {}
self.current_provider = None
self.fallback_provider = None
def add_provider(self, name: str, provider: BaseAIProvider,
set_current: bool = False):
self.providers[name] = provider
if set_current:
self.current_provider = name
def switch_provider(self, name: str):
if name in self.providers:
self.current_provider = name
print(f"프로바이더 전환: {name}")
else:
raise ValueError(f"알 수 없는 프로바이더: {name}")
def complete(self, prompt: str, **kwargs):
"""현재 프로바이더로 응답 생성"""
provider = self.providers.get(self.current_provider)
if not provider:
raise RuntimeError("프로바이더가 설정되지 않았습니다")
try:
return provider.complete(prompt, **kwargs)
except Exception as e:
# 폴백 프로바이더로 자동 전환
if self.fallback_provider and self.current_provider != self.fallback_provider:
print(f"현재 프로바이더 오류: {e}, 폴백 전환...")
self.switch_provider(self.fallback_provider)
return self.providers[self.fallback_provider].complete(prompt, **kwargs)
raise
사용 예시
manager = AIMigrationManager()
HolySheep AI (현재 주 프로바이더)
manager.add_provider("holysheep", HolySheepAdapter("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
set_current=True)
레거시 Gateway (롤백용)
manager.add_provider("legacy", LegacyOpenAIAdapter(
"LEGACY_API_KEY", "https://api.legacy-gateway.com/v1"
))
manager.fallback_provider = "legacy"
실제 사용
result = manager.complete("한국어로 인사해 주세요", model="gpt-4.1")
print(result)4단계: 병렬 테스트 실행 (3-5일)
모든 모델을 HolySheep AI와 기존 서비스에서 동시에 호출하여 응답 품질과 지연 시간을 비교합니다.
# 병렬 테스트 및 비교 분석
import asyncio
import time
from typing import List, Dict
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
class ParallelAITester:
"""AI 프로바이더 병렬 테스트"""
def __init__(self):
self.results = {}
async def test_single_request(self, provider_name: str,
provider, prompt: str, model: str) -> Dict:
"""단일 요청 테스트"""
start_time = time.time()
try:
if provider_name == "holysheep":
result = provider.complete(prompt, model=model)
else:
result = provider.complete(prompt, model=model)
latency = (time.time() - start_time) * 1000 # ms 변환
return {
"provider": provider_name,
"model": model,
"success": True,
"latency_ms": latency,
"tokens": result.get("tokens", 0),
"response": result.get("text", "")[:100] # 처음 100자만 저장
}
except Exception as e:
return {
"provider": provider_name,
"model": model,
"success": False,
"error": str(e),
"latency_ms": (time.time() - start_time) * 1000
}
async def run_parallel_tests(self, providers: Dict,
prompts: List[str], model: str) -> List[Dict]:
"""병렬 테스트 실행"""
tasks = []
for prompt in prompts:
for provider_name, provider in providers.items():
tasks.append(self.test_single_request(
provider_name, provider, prompt, model
))
return await asyncio.gather(*tasks)
def generate_report(self, results: List[Dict]) -> str:
"""테스트 결과 보고서 생성"""
report = ["=" * 60]
report.append("AI 프로바이더 비교 테스트 보고서")
report.append("=" * 60)
# 프로바이더별 통계
provider_stats = {}
for r in results:
p = r["provider"]
if p not in provider_stats:
provider_stats[p] = {"success": 0, "fail": 0,
"latencies": [], "tokens": 0}
if r["success"]:
provider_stats[p]["success"] += 1
provider_stats[p]["latencies"].append(r["latency_ms"])
provider_stats[p]["tokens"] += r["tokens"]
else:
provider_stats[p]["fail"] += 1
for provider, stats in provider_stats.items():
avg_latency = sum(stats["latencies"]) / len(stats["latencies"]) if stats["latencies"] else 0
report.append(f"\n{provider}:")
report.append(f" 성공: {stats['success']}, 실패: {stats['fail']}")
report.append(f" 평균 지연: {avg_latency:.2f}ms")
report.append(f" 총 토큰: {stats['tokens']:,}")
return "\n".join(report)
테스트 실행
async def main():
tester = ParallelAITester()
# 테스트용 HolySheep 어댑터
holysheep = HolySheepAdapter("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 테스트용 레거시 어댑터
legacy = LegacyOpenAIAdapter("LEGACY_KEY", "https://api.legacy.com/v1")
providers = {
"holysheep": holysheep,
"legacy": legacy
}
# 테스트 프롬프트
prompts = [
"한국의 수도는 어디인가요?",
"파이썬으로 리스트 내포를 사용하는 예제를 보여주세요.",
"인공지능의 미래에 대해 3문장으로 설명해 주세요."
] * 10 # 각 10회 반복
# 병렬 테스트 실행
results = await tester.run_parallel_tests(providers, prompts, "gpt-4.1")
# 보고서 출력
report = tester.generate_report(results)
print(report)
# CSV 저장
import csv
with open("test_results.csv", "w", newline="") as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=results[0].keys())
writer.writeheader()
writer.writerows(results)
asyncio.run(main())5단계: 프로덕션 배포 (1일)
테스트가 완료되면 점진적으로 트래픽을 HolySheep AI로 전환합니다.
# 점진적 트래픽 전환 스크립트
import random
from collections import defaultdict
class TrafficMigrator:
"""점진적 트래픽 전환 관리자"""
def __init__(self, holysheep_provider, legacy_provider,
initial_ratio: float = 0.1):
self.holysheep = holysheep_provider
self.legacy = legacy_provider
self.ratio = initial_ratio # HolySheep로 향하는 트래픽 비율
self.metrics = defaultdict(lambda: {"success": 0, "fail": 0,
"latencies": []})
def update_ratio(self, new_ratio: float):
"""전환 비율 업데이트"""
if 0 <= new_ratio <= 1:
self.ratio = new_ratio
print(f"트래픽 비율 업데이트: HolySheep {self.ratio*100:.0f}%")
else:
raise ValueError("비율은 0과 1 사이여야 합니다")
def call(self, prompt: str, model: str = "gpt-4.1", **kwargs):
"""트래픽 분산 호출"""
if random.random() < self.ratio:
# HolySheep로 라우팅
try:
start = time.time()
result = self.holysheep.complete(prompt, model=model, **kwargs)
latency = (time.time() - start) * 1000
self.metrics["holysheep"]["success"] += 1
self.metrics["holysheep"]["latencies"].append(latency)
return result
except Exception as e:
self.metrics["holysheep"]["fail"] += 1
# 레거시로 폴백
print(f"HolySheep 실패, 레거시 폴백: {e}")
return self.legacy.complete(prompt, model=model, **kwargs)
else:
# 레거시로 라우팅
try:
start = time.time()
result = self.legacy.complete(prompt, model=model, **kwargs)
latency = (time.time() - start) * 1000
self.metrics["legacy"]["success"] += 1
self.metrics["legacy"]["latencies"].append(latency)
return result
except Exception as e:
self.metrics["legacy"]["fail"] += 1
# HolySheep로 폴백
print(f"레거시 실패, HolySheep 폴백: {e}")
return self.holysheep.complete(prompt, model=model, **kwargs)
def get_health_check(self) -> Dict:
"""헬스 체크 및 비율 권장"""
holysheep_stats = self.metrics["holysheep"]
legacy_stats = self.metrics["legacy"]
holysheep_success_rate = (
holysheep_stats["success"] /
(holysheep_stats["success"] + holysheep_stats["fail"])
if holysheep_stats["success"] + holysheep_stats["fail"] > 0 else 0
)
holysheep_avg_latency = (
sum(holysheep_stats["latencies"]) / len(holysheep_stats["latencies"])
if holysheep_stats["latencies"] else 0
)
# 비율 조정 권장
if holysheep_success_rate > 0.99 and holysheep_avg_latency < 2000:
recommended_ratio = min(self.ratio + 0.1, 1.0)
else:
recommended_ratio = max(self.ratio - 0.1, 0.0)
return {
"current_ratio": self.ratio,
"holysheep_success_rate": holysheep_success_rate,
"holysheep_avg_latency_ms": holysheep_avg_latency,
"recommended_next_ratio": recommended_ratio,
"total_requests": sum(self.metrics[p]["success"] + self.metrics[p]["fail"]
for p in self.metrics)
}
사용 예시: 10% → 50% → 100% 점진적 전환
migrator = TrafficMigrator(
holysheep_provider=HolySheepAdapter("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
legacy_provider=LegacyOpenAIAdapter("LEGACY_KEY", "https://api.legacy.com/v1"),
initial_ratio=0.1
)
점진적 비율 조정
for ratio in [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 1.0]:
migrator.update_ratio(ratio)
# 실제 트래픽 처리...
# health = migrator.get_health_check()
# print(health)리스크 평가 및 완화 전략
| 리스크 | 발생 가능성 | 영향도 | 완화 전략 |
|---|---|---|---|
| HolySheep API 응답 형식 차이 | 낮음 | 중 | 어댑터 패턴으로 추상화, 응답 검증 로직 포함 |
| 응답 품질 저하 | 중 | 고 | 병렬 테스트 실행, A/B 비교 평가 |
| 서비스 장애 | 낮음 | 고 | 레거시 Gateway 폴백 자동 전환 설정 |
| 비용 예상 불일치 | 중 | 중 | 마이그레이션 전 1주일간 사용량 모니터링 |
| 특정 모델 미지원 | 낮음 | 중 | 미지원 모델 목록 사전 확인, 대체 모델 매핑 |
롤백 계획
만약 HolySheep AI 마이그레이션 중 문제가 발생하면, 다음 롤백 절차를 따릅니다:
# 롤백 실행 스크립트
def rollback_to_legacy():
"""레거시 Gateway로 완전 롤백"""
import os
# 환경 변수 되돌리기
os.environ["AI_PROVIDER"] = "legacy"
os.environ["API_BASE_URL"] = "https://api.legacy-gateway.com/v1"
# 설정 파일 복원
with open("config/ai_config.json", "w") as f:
json.dump({
"provider": "legacy",
"base_url": "https://api.legacy-gateway.com/v1",
"fallback_enabled": True
}, f)
print("롤백 완료: 레거시 Gateway 사용 중")
print("주의: HolySheep API 키는 config/ai_config.json.backup에 백업됨")
def check_rollback_needed(metrics_threshold: Dict) -> bool:
"""롤백 필요성 확인"""
current_holysheep_stats = get_current_stats() # 실제 구현에서 정의
# 롤백 조건
if current_holysheep_stats["success_rate"] < metrics_threshold["min_success_rate"]:
return True
if current_holysheep_stats["avg_latency"] > metrics_threshold["max_latency"]:
return True
if current_holysheep_stats["error_rate"] > metrics_threshold["max_error_rate"]:
return True
return False
롤백 임계값 설정
ROLLBACK_THRESHOLDS = {
"min_success_rate": 0.95, # 95% 이상 성공률 유지
"max_latency": 5000, # 5초 이상 지연 시 롤백
"max_error_rate": 0.05 # 5% 이상 오류 시 롤백
}
모니터링 루프 예시
import time
def monitoring_loop():
while True:
if check_rollback_needed(ROLLBACK_THRESHOLDS):
print("⚠️ 롤백 조건 도달! 자동 롤백 실행...")
rollback_to_legacy()
break
time.sleep(60) # 1분마다 체크자주 발생하는 오류 해결
오류 1: "Invalid API Key" 에러
# 오류 메시지
openai.AuthenticationError: Error code: 401 - {'error': {'message': 'Invalid API Key', 'type': 'invalid_request_error', 'code': 'invalid_api_key'}}
원인
- HolySheep API 키가 올바르게 설정되지 않음
- base_url이 HolySheep 엔드포인트가 아님
해결 방법
import os
올바른 설정 확인
print(f"API Key: {os.environ.get('HOLYSHEEP_API_KEY', 'NOT SET')[:10]}...") # 처음 10자만 표시
print(f"Base URL: {os.environ.get('OPENAI_BASE_URL', 'NOT SET')}")
올바른 환경 변수 설정
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep 대시보드에서 발급
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://api.holysheep.ai/v1"
재설정 후 클라이언트 초기화
client = openai.OpenAI(
api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
base_url=os.environ["OPENAI_BASE_URL"]
)
연결 테스트
try:
models = client.models.list()
print(f"✅ 연결 성공! 사용 가능한 모델 수: {len(models.data)}")
except Exception as e:
print(f"❌ 연결 실패: {e}")오류 2: "Model not found" 에러
# 오류 메시지
openai.NotFoundError: Error code: 404 - {'error': {'message': 'Model gpt-4.1 not found', ...}}
원인
- HolySheep에서 지원하지 않는 모델 이름 사용
- 모델 이름 철자 오류
해결 방법
1. 지원 모델 목록 확인
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
available_models = client.models.list()
print("지원 모델 목록:")
for model in available_models.data:
print(f" - {model.id}")
2. 모델명 매핑 딕셔너리 사용
MODEL_NAME_MAP = {
# OpenAI 모델
"gpt-4": "gpt-4.1",
"gpt-3.5-turbo": "gpt-3.5-turbo",
# Anthropic 모델
"claude-3.5-sonnet": "claude-sonnet-4-5-20250514",
"claude-3-opus": "claude-3-opus",
# Google 모델
"gemini-pro": "gemini-2.5-flash-preview-05-20",
# DeepSeek 모델
"deepseek-chat": "deepseek-chat-v3.2"
}
def get_holysheep_model(user_model_name: str) -> str:
"""사용자 모델명을 HolySheep 모델명으로 변환"""
return MODEL_NAME_MAP.get(user_model_name, user_model_name)
사용 예시
user_requested_model = "gpt-4"
holysheep_model = get_holysheep_model(user_requested_model)
print(f"변환: {user_requested_model