AI API 중계站를 운영하거나 활용할 때 가장 중요한 기술 요소 중 하나가 바로 并发控制(Concurrency Control)와 速率限制(Rate Limiting)입니다. 이 두 가지 요소를 제대로 설정하지 않으면 서비스 장애, 과도한 비용 발생, 또는 API 차단을 경험하게 됩니다.
저는 HolySheep AI 플랫폼에서 2년 넘게 다양한 기업의 AI 통합 프로젝트를 지원하면서 수많은 개발자들이 이 부분에서 어려움을 겪는 것을 지켜봐 왔습니다. 이번 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 중심으로 효과적인 병렬 제어와 속도 제한 전략을 실전 예제와 함께 설명드리겠습니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 중계 서비스 비교
| 구분 | HolySheep AI | 공식 API (OpenAI/Anthropic) | 일반 중계 서비스 |
|---|---|---|---|
| 병렬 요청 제한 | 플랜별 동적 조정 (Starter: 5, Pro: 50, Enterprise: 무제한) | 고정 제한, 초과 시 429 오류 | 제한 없거나 불분명 |
| RPM (요청/분) | 플랜 기반 자동 조정 | OpenAI: 3,000 RPM, Anthropic: 설정 필요 | 제한 있지만 불투명 |
| TPM (토큰/분) | 자동 부하 분산 | 고정 할당량制 | 지원하지 않는 경우 많음 |
| 동일 IP 동시 연결 | 스마트 큐잉 시스템 | 기본 5개 제한 | 제한 불명확 |
| 요금 | GPT-4.1: $8/MTok, Claude Sonnet 4.5: $15/MTok | 동일 또는 더 높음 | 마진 포함, 예측 어려움 |
| 비용 최적화 | 자동 모델 라우팅, 캐싱 | 수동 최적화 필요 | 제한적 |
| 대기열 관리 | 내장 우선순위 큐 | 없음 | 제한적 |
| 지역별 지연시간 | 글로벌 엣지 최적화, 평균 85ms | 지역에 따라 상이 | 불투명 |
병렬 제어의 핵심 개념
AI API 중계站에서 말하는 병렬 제어는 다음 세 가지 차원으로 구분됩니다:
- 동시 요청 수 (Concurrent Requests): 동시에 처리할 수 있는 API 호출 개수
- 초당 요청 수 (Requests Per Second): 시간당 처리 가능한 호출 빈도
- 토큰 처리량 (Tokens Per Minute): 분당 소비 가능한 토큰 양
HolySheep AI 병렬 제어 설정
HolySheep AI는 개발자가 손쉽게 병렬 제어 파라미터를 설정할 수 있도록 SDK 레벨에서 제어를 지원합니다. 아래는 HolySheep AI의 기본 설정 구조입니다.
# HolySheep AI 병렬 제어 설정 예제 (Python SDK)
from openai import OpenAI
HolySheep AI API 초기화
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
timeout=120,
max_retries=3
)
병렬 제어 설정
config = {
"max_concurrent_requests": 10, # 최대 동시 요청 수
"requests_per_minute": 100, # 분당 요청 수 제한
"tokens_per_minute": 100000, # 분당 토큰 제한
"queue_timeout": 60, # 큐 대기 최대 시간
"backoff_factor": 1.5 # 재시도 백오프 계수
}
실제 요청 예제
def chat_with_limit(prompt: str):
"""速率 제한이 적용된 채팅 함수"""
try:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=2048,
temperature=0.7
)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
print(f"요청 오류: {e}")
return None
호출 예시
result = chat_with_limit("안녕하세요, HolySheep AI 테스트입니다.")
print(f"응답: {result}")고급 병렬 제어: 세마포어와 비동기 큐잉
대규모 서비스에서는 단순한 SDK 설정만으로는 부족할 수 있습니다. 아래는 HolySheep AI를 활용한 고급 병렬 제어 패턴입니다.
# HolySheep AI 고급 병렬 제어 (Python asyncio)
import asyncio
import aiohttp
from typing import List, Dict, Optional
import time
class HolySheepConcurrencyController:
"""
HolySheep AI를 위한 고급 병렬 제어기
- 세마포어 기반 동시성 관리
- 요청 큐잉 및 우선순위 처리
- 자동 재시도 및 백오프
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
max_concurrent: int = 10,
rpm_limit: int = 100,
tpm_limit: int = 100000
):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
self.rpm_limit = rpm_limit
self.tpm_limit = tpm_limit
self.request_times: List[float] = []
self.token_counts: List[tuple] = [] # (timestamp, tokens)
async def _check_rate_limit(self, estimated_tokens: int) -> bool:
"""RPM 및 TPM 제한 확인"""
now = time.time()
# 1분 이상된 기록 제거
self.request_times = [t for t in self.request_times if now - t < 60]
self.token_counts = [(t, tok) for t, tok in self.token_counts if now - t < 60]
# RPM 확인
if len(self.request_times) >= self.rpm_limit:
return False
# TPM 확인
total_tokens = sum(tokens for _, tokens in self.token_counts)
if total_tokens + estimated_tokens > self.tpm_limit:
return False
return True
async def _wait_for_slot(self, estimated_tokens: int):
"""速率限制에 여유가 생길 때까지 대기"""
while True:
if await self._check_rate_limit(estimated_tokens):
return
await asyncio.sleep(1) # 1초 후 재확인
async def chat_completion(
self,
prompt: str,
model: str = "gpt-4.1",
priority: int = 1
) -> Optional[Dict]:
"""
HolySheep AI 채팅 완료 API 호출 (병렬 제어 적용)
Args:
prompt: 사용자 프롬프트
model: 사용할 모델 (gpt-4.1, claude-sonnet-4.5, gemini-2.5-flash 등)
priority: 요청 우선순위 (높을수록 먼저 처리)
"""
async with self.semaphore: # 동시성 제어
estimated_tokens = len(prompt) // 4 # 대략적인 토큰 추정
# 속도 제한 대기
await self._wait_for_slot(estimated_tokens)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.7
}
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=120)
) as response:
now = time.time()
self.request_times.append(now)
if response.status == 200:
data = await response.json()
usage = data.get("usage", {})
tokens_used = usage.get("total_tokens", 0)
self.token_counts.append((now, tokens_used))
return data
elif response.status == 429:
# 속도 제한 초과 - 지수 백오프
await asyncio.sleep(2 ** priority)
return await self.chat_completion(prompt, model, priority + 1)
else:
error = await response.text()
print(f"API 오류 ({response.status}): {error}")
return None
except asyncio.TimeoutError:
print("요청 시간 초과")
return None
except Exception as e:
print(f"예상치 못한 오류: {e}")
return None
사용 예시
async def main():
controller = HolySheepConcurrencyController(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_concurrent=10,
rpm_limit=100,
tpm_limit=100000
)
# 50개 동시 요청 테스트
prompts = [f"테스트 프롬프트 {i}" for i in range(50)]
tasks = [
controller.chat_completion(prompt, model="gpt-4.1")
for prompt in prompts
]
results = await asyncio.gather(*tasks)
success_count = sum(1 for r in results if r is not None)
print(f"성공: {success_count}/{len(prompts)}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())실전 적용: 대화형 AI 서비스 아키텍처
저는 실제 프로젝트에서 HolySheep AI의 병렬 제어 기능을 활용하여 1초에 500건 이상의 요청을 처리하는 챗봇 서비스를 구축한 경험이 있습니다. 핵심은 계층별 속도 제한을 적용하는 것입니다.
# HolySheep AI - 계층별 속도 제한 미들웨어 (Node.js/TypeScript)
interface RateLimitConfig {
windowMs: number; // 시간 창 (밀리초)
maxRequests: number; // 최대 요청 수
maxTokens: number; // 최대 토큰 소비
}
interface UserQuota {
requests: number;
tokens: number;
resetTime: number;
}
class HolySheepRateLimiter {
private apiKey: string;
private baseUrl = "https://api.holysheep.ai/v1";
private quotas: Map = new Map();
// 계층별 제한 정책
private readonly limits: Record = {
free: { windowMs: 60000, maxRequests: 20, maxTokens: 40000 },
starter: { windowMs: 60000, maxRequests: 100, maxTokens: 200000 },
pro: { windowMs: 60000, maxRequests: 500, maxTokens: 1000000 },
enterprise: { windowMs: 60000, maxRequests: Infinity, maxTokens: Infinity }
};
constructor(apiKey: string) {
this.apiKey = apiKey;
}
private getLimit(tier: string): RateLimitConfig {
return this.limits[tier] || this.limits.free;
}
async checkAndConsume(
userId: string,
tier: string,
estimatedTokens: number
): Promise<{ allowed: boolean; remaining: number; resetTime: number }> {
const limit = this.getLimit(tier);
const now = Date.now();
let quota = this.quotas.get(userId);
// 할당량 초기화 또는 만료
if (!quota || now > quota.resetTime) {
quota = {
requests: 0,
tokens: 0,
resetTime: now + limit.windowMs
};
this.quotas.set(userId, quota);
}
// 제한 확인
const requestsAllowed = limit.maxRequests === Infinity ||
quota.requests < limit.maxRequests;
const tokensAllowed = limit.maxTokens === Infinity ||
quota.tokens + estimatedTokens <= limit.maxTokens;
if (requestsAllowed && tokensAllowed) {
quota.requests++;
quota.tokens += estimatedTokens;
return {
allowed: true,
remaining: limit.maxRequests === Infinity ? -1 : limit.maxRequests - quota.requests,
resetTime: quota.resetTime
};
}
return {
allowed: false,
remaining: 0,
resetTime: quota.resetTime
};
}
async chat(prompt: string, userId: string, tier: string): Promise<any> {
const estimatedTokens = Math.ceil(prompt.length / 4);
const { allowed, remaining, resetTime } = await this.checkAndConsume(
userId, tier, estimatedTokens
);
if (!allowed) {
const waitMs = resetTime - Date.now();
throw new Error(
速率限制 초과. ${Math.ceil(waitMs / 1000)}초 후 재시도 가능. +
현재 Remaining: ${remaining}
);
}
// HolySheep AI API 호출
const response = await fetch(${this.baseUrl}/chat/completions, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": Bearer ${this.apiKey},
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: "gpt-4.1",
messages: [{ role: "user", content: prompt }],
max_tokens: 2048
})
});
if (response.status === 429) {
// HolySheep AI 자체 제한 - 백오프 후 재시도
const retryAfter = response.headers.get("Retry-After") || "5";
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, parseInt(retryAfter) * 1000));
return this.chat(prompt, userId, tier);
}
return response.json();
}
}
// 사용 예시
const limiter = new HolySheepRateLimiter("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY");
async function handleUserMessage(userId: string, tier: string, message: string) {
try {
const result = await limiter.chat(message, userId, tier);
console.log("응답:", result.choices[0].message.content);
return result;
} catch (error: any) {
if (error.message.includes("速率限制")) {
// 사용자에게 대기 시간 안내
console.error("서비스 일시 제한:", error.message);
}
throw error;
}
} 모니터링 및 메트릭
효과적인 병렬 제어를 위해 실시간 모니터링은 필수입니다. HolySheep AI 대시보드에서 확인할 수 있는 주요 메트릭과 커스텀 모니터링 구현 방법입니다.
# HolySheep AI 모니터링 대시보드 연동 (Python)
import httpx
import time
from datetime import datetime, timedelta
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List
import json
@dataclass
class ConcurrencyMetrics:
"""병렬 제어 메트릭 데이터"""
timestamp: datetime
active_requests: int
queued_requests: int
rpm_usage: float # 0.0 ~ 1.0
tpm_usage: float
avg_latency_ms: float
error_rate: float
total_cost_usd: float
class HolySheepMonitor:
"""HolySheep AI 병렬 상태 모니터링"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.request_history: List[Dict] = []
self.metrics_history: List[ConcurrencyMetrics] = []
def record_request(
self,
model: str,
tokens_used: int,
latency_ms: float,
status: str,
cost_usd: float
):
"""요청 기록"""
self.request_history.append({
"timestamp": datetime.now(),
"model": model,
"tokens": tokens_used,
"latency_ms": latency_ms,
"status": status,
"cost_usd": cost_usd
})
def get_current_metrics(self) -> ConcurrencyMetrics:
"""현재 메트릭 계산"""
now = datetime.now()
one_minute_ago = now - timedelta(minutes=1)
# 최근 1분간 요청 필터링
recent = [r for r in self.request_history if r["timestamp"] > one_minute_ago]
active = len([r for r in recent if r["status"] == "in_progress"])
queued = len([r for r in recent if r["status"] == "queued"])
# RPM 계산
rpm = len(recent)
rpm_usage = min(rpm / 100, 1.0) # 100 RPM 기준 정규화
# TPM 계산
total_tokens = sum(r["tokens"] for r in recent)
tpm_usage = min(total_tokens / 100000, 1.0) # 100K TPM 기준
# 평균 지연시간
latencies = [r["latency_ms"] for r in recent if "latency_ms" in r]
avg_latency = sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0
# 오류율
errors = len([r for r in recent if r["status"] == "error"])
error_rate = errors / len(recent) if recent else 0
# 총 비용
total_cost = sum(r["cost_usd"] for r in recent)
metrics = ConcurrencyMetrics(
timestamp=now,
active_requests=active,
queued_requests=queued,
rpm_usage=rpm_usage,
tpm_usage=tpm_usage,
avg_latency_ms=avg_latency,
error_rate=error_rate,
total_cost_usd=total_cost
)
self.metrics_history.append(metrics)
return metrics
def get_usage_report(self) -> Dict:
"""사용량 리포트 생성"""
now = datetime.now()
one_hour_ago = now - timedelta(hours=1)
recent = [r for r in self.request_history if r["timestamp"] > one_hour_ago]
# 모델별 사용량
model_usage: Dict[str, Dict] = {}
for r in recent:
model = r["model"]
if model not in model_usage:
model_usage[model] = {"requests": 0, "tokens": 0, "cost": 0}
model_usage[model]["requests"] += 1
model_usage[model]["tokens"] += r["tokens"]
model_usage[model]["cost"] += r["cost_usd"]
return {
"period": "last_hour",
"total_requests": len(recent),
"model_breakdown": model_usage,
"avg_latency_ms": sum(r["latency_ms"] for r in recent) / len(recent) if recent else 0,
"total_cost_usd": sum(r["cost_usd"] for r in recent),
"peak_concurrent": max(
(m.active_requests + m.queued_requests)
for m in self.metrics_history[-60:]
) if self.metrics_history else 0
}
def check_limits_warning(self) -> List[str]:
"""제한 임계치 경고"""
warnings = []
metrics = self.get_current_metrics()
if metrics.rpm_usage > 0.8:
warnings.append(f"⚠️ RPM 사용률 높음: {metrics.rpm_usage * 100:.1f}%")
if metrics.tpm_usage > 0.8:
warnings.append(f"⚠️ TPM 사용률 높음: {metrics.tpm_usage * 100:.1f}%")
if metrics.error_rate > 0.05:
warnings.append(f"⚠️ 오류율 상승: {metrics.error_rate * 100:.1f}%")
if metrics.avg_latency_ms > 500:
warnings.append(f"⚠️ 지연시간 증가: {metrics.avg_latency_ms:.0f}ms")
return warnings
사용 예시
monitor = HolySheepMonitor("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
주기적 메트릭 체크 (실제 환경에서는 백그라운드 태스크로 실행)
def periodic_check():
while True:
metrics = monitor.get_current_metrics()
print(f"""
[{metrics.timestamp.strftime('%H:%M:%S')}]
활성 요청: {metrics.active_requests}
대기열: {metrics.queued_requests}
RPM 사용률: {metrics.rpm_usage * 100:.1f}%
TPM 사용률: {metrics.tpm_usage * 100:.1f}%
평균 지연: {metrics.avg_latency_ms:.0f}ms
오류율: {metrics.error_rate * 100:.1f}%
비용: ${metrics.total_cost_usd:.4f}
""")
warnings = monitor.check_limits_warning()
for w in warnings:
print(w)
time.sleep(10) # 10초마다 체크
if __name__ == "__main__":
periodic_check()HolySheep AI 모델별 제한 사양
| 모델 | 가격 (USD/MTok) | 권장 RPM | 권장 TPM | 최대 동시 요청 | 평균 지연시간 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | 50 | 150,000 | 20 | 2,400ms |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | 40 | 120,000 | 15 | 1,800ms |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | 100 | 1,000,000 | 50 | 450ms |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | 80 | 200,000 | 30 | 650ms |
| GPT-4o Mini | $0.50 | 100 | 500,000 | 40 | 350ms |
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: HTTP 429 Too Many Requests
원인: 요청 속도가 HolySheep AI 또는 원본 API 제공자의 제한을 초과했습니다.
# Python - 429 오류 처리 및 재시도 로직
import time
import random
from typing import Optional
import httpx
def chat_with_retry(
prompt: str,
model: str = "gpt-4.1",
max_retries: int = 5
) -> Optional[str]:
"""
429 오류 발생 시 지수 백오프 방식으로 재시도
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 2048
}
for attempt in range(max_retries):
try:
with httpx.Client(timeout=120.0) as client:
response = client.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return data["choices"][0]["message"]["content"]
elif response.status_code == 429:
# Retry-After 헤더 확인
retry_after = response.headers.get("Retry-After")
if retry_after:
wait_time = int(retry_after)
else:
# 지수 백오프: 2^attempt + 랜덤 지터
wait_time = min(2 ** attempt + random.uniform(0, 1), 60)
print(f"速率 제한 초과. {wait_time:.1f}초 후 재시도 ({attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(wait_time)
elif response.status_code == 503:
# 서비스 일시 불가 - 서비스 상태 확인 후 재시도
print("HolySheep AI 서비스 일시 불가. 30초 후 재시도")
time.sleep(30)
else:
error_msg = response.text
print(f"API 오류 ({response.status_code}): {error_msg}")
return None
except httpx.TimeoutException:
print(f"요청 시간 초과. 재시도 ({attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(5)
except Exception as e:
print(f"예상치 못한 오류: {e}")
time.sleep(5)
print("최대 재시도 횟수 초과")
return None
사용
result = chat_with_retry("Hello, HolySheep AI!")
if result:
print(f"응답: {result}")오류 2: Connection Timeout 초과
원인: 동시 요청이 많아 서버 응답이 지연되고 있습니다. 특히 모델의 처리 시간이 긴 경우 발생합니다.
# Node.js - 타임아웃 및 동시성 제어
const axios = require('axios');
// HolySheep AI 클라이언트 설정
const holySheepClient = axios.create({
baseURL: 'https://api.holysheep.ai/v1',
timeout: 180000, // 3분 타임아웃 (긴 응답용)
headers: {
'Authorization': Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY,
'Content-Type': 'application/json'
}
});
// 동시성 제어용 세마포어
class Semaphore {
constructor(maxConcurrent) {
this.maxConcurrent = maxConcurrent;
this.currentConcurrent = 0;
this.waitQueue = [];
}
async acquire() {
if (this.currentConcurrent < this.maxConcurrent) {
this.currentConcurrent++;
return Promise.resolve();
}
return new Promise(resolve => {
this.waitQueue.push(resolve);
});
}
release() {
this.currentConcurrent--;
if (this.waitQueue.length > 0) {
this.currentConcurrent++;
const next = this.waitQueue.shift();
next();
}
}
}
// 최대 10개 동시 요청으로 제한
const semaphore = new Semaphore(10);
async function chatWithTimeout(prompt, options = {}) {
const { timeout = 180000, retries = 3 } = options;
await semaphore.acquire();
try {
const response = await Promise.race([
holySheepClient.post('/chat/completions', {
model: 'gpt-4.1',
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
max_tokens: 4096
}),
new Promise((_, reject) =>
setTimeout(() => reject(new Error('요청 타임아웃')), timeout)
)
]);
return response.data.choices[0].message.content;
} catch (error) {
if (error.message === '요청 타임아웃') {
console.log('요청 타임아웃 발생 - 재시도 큐에 추가');
// Redis나 다른 큐 시스템에 재시도 작업 추가 가능
throw new Error('QUEUE_TIMEOUT');
}
if (error.response?.status === 429) {
const retryAfter = error.response.headers['retry-after'] || 5;
console.log(${retryAfter}초 후 재시도 예정);
await new Promise(r => setTimeout(r, retryAfter * 1000));
}
throw error;
} finally {
semaphore.release();
}
}
// 배치 처리 함수
async function processBatch(prompts, concurrency = 10) {
const results = [];
const batchSemaphore = new Semaphore(concurrency);
for (const prompt of prompts) {
await batchSemaphore.acquire();
chatWithTimeout(prompt)
.then(result => results.push({ success: true, data: result }))
.catch(err => results.push({ success: false, error: err.message }))
.finally(() => batchSemaphore.release());
}
return Promise.all(results);
}
module.exports = { chatWithTimeout, processBatch };오류 3: Invalid API Key 또는 인증 실패
원인: API 키가 잘못되었거나, HolySheep AI 플랫폼의 키 갱신이 필요합니다.
# Python - API 키 검증 및 자동 갱신 로직
import os
import httpx
from typing import Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class APIKeyStatus:
valid: bool
remaining_quota: Optional[int]
tier: Optional[str]
expires_at: Optional[str]
error_message: Optional[str] = None
class HolySheepKeyManager:
"""
HolySheep AI API 키 관리 및 검증
"""
def __init__(self, api_key: str = None):
self.api_key = api_key or os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def validate_key(self) -> APIKeyStatus:
"""
API 키 유효성 검증
"""
if not self.api_key:
return APIKeyStatus(
valid=False,
remaining_quota=None,
tier=None,
expires_at=None,
error_message="API 키가 설정되지 않았습니다."
)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
try:
# 헬스체크를 통한 키 검증
response = httpx.get(
f"{self.base_url}/models",
headers=headers,
timeout=10.0
)
if response.status_code == 401:
return APIKeyStatus(
valid=False,
remaining_quota=None,
tier=None,
expires_at=None,
error_message="API 키가 유효하지 않습니다. HolySheep AI 대시보드에서 확인하세요."
)
elif response.status_code == 200:
# 키 유효 - 사용량 정보 확인
usage = self.get_usage()
return APIKeyStatus(
valid=True,
remaining_quota=usage.get("remaining"),
tier=usage.get("tier"),
expires_at=usage.get("expires_at")
)
except httpx.ConnectError:
return APIKeyStatus(
valid=False,
remaining_quota=None,
tier=None,
expires_at=None,
error_message="HolySheep AI 서버에 연결할 수 없습니다."
)
except Exception as e:
return APIKeyStatus(
valid=False,
remaining_quota=None,
tier=None,
expires_at=None,
error_message=f"알 수 없는 오류: {str(e)}"
)
def get_usage(self) -> dict:
"""
현재 사용량 및 할당량 조회
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
}
try:
response = httpx.get(
f"{self.base_url}/usage",
headers=headers,
timeout=10.0
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return {
"remaining": data.get("remaining_quota"),
"tier": data.get("subscription_tier"),
"expires_at": data.get("expires_at"),
"daily_used": data.get("daily_used"),
"daily_limit": data.get("daily_limit")
}
except Exception:
pass
return {}
def rotate_key(self, new_key: str) -> bool:
"""
API 키 갱신 (로테이션)
"""
self.api_key = new_key
status = self.validate_key()
return status.valid
사용 예시
def initialize_client() -> Optional[httpx.Client]:
"""
HolySheep AI 클라이언트 초기화 (키 검증 포함)
"""
manager = HolySheepKeyManager()
status = manager.validate_key()
if not status.valid:
print(f"❌ API 키 오류: {status.error_message}")
print("👉 https://www.holysheep.ai/register 에서 새 키를 발급하세요.")
return None
print(f"✅ API 키 유효")
print(f" 플랜: {status.tier}")
print(f" 잔여 할