AI 비디오 생성 API接入实战：Pika vs Runway vs KLING 모델 완전 비교

AI 비디오 생성 시장은 2024년 말을 기점으로 폭발적 성장을 보이고 있습니다. 텍스트에서 비디오를 생성하는 기술이 광고, 콘텐츠 제작, 교육 등 다양한 산업에서 필수 도구로 자리 잡았습니다. 이번 튜토리얼에서는 현재 가장 핫한 세 가지 AI 비디오 생성 API—Pika, Runway Gen-3, KLING(可灵)—를 HolySheep AI 게이트웨이 기반으로 실제接入하고 성능과 비용을徹底 비교합니다.

저는 HolySheep AI에서 2년간 다양한 AI API 통합 프로젝트를 수행하며 수십 개의 비디오 생성 API를 테스트하고 실무에 적용해왔습니다. 이 글은 실제 프로덕션 환경에서 겪은 문제와 최적화 경험을 바탕으로 작성했습니다.

AI 비디오 생성 API：HolySheep vs 공식 API vs 릴레이 서비스 비교

비교 항목	HolySheep AI	공식 API (Pika/Runway/KLING)	기존 릴레이 서비스
지원 모델	Pika, Runway Gen-3, KLING 통합	각사独自 모델만	1~2개 모델
결제 방식	로컬 결제 지원 (해외 신용카드 불필요)	해외 신용카드 필수	해외 신용카드 필수
API 키 관리	단일 키로 모든 모델 접근	플랫폼별 개별 키	개별 키 필요
Pika 요금	$0.013/초 (구독)	$0.013/초	$0.015~$0.02/초
Runway 요금	구독 기반 접근	구독 기반	마진 추가
KLING 요금	경쟁력 있는 가격	¥ 기반 (해외 결제 어려움)	변동적
latency (비디오 생성)	30~90초 (모델별 상이)	30~90초	추가 latency 가능
웹훅/비동기 지원	✅ 지원	플랫폼별 상이	제한적
한국어 지원	✅ 완전 지원	제한적	제한적

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ HolySheep AI가 적합한 팀

• 콘텐츠 제작 스타트업: 단일 API 키로 여러 AI 비디오 모델을 빠르게 프로토타이핑하고 싶으신 분
• 마케팅 에이전시: 해외 신용카드 없이 다양한 AI 서비스를 테스트하고 싶은 팀
• 개발자 개인/프리랜서: 비용 최적화와 안정적인 API 연결이 동시에 필요한 분
• 중견기업 AI 팀: 다중 AI 모델을 통합 관리하고 비용을 절감하고 싶은 분
• 교육/연구 기관: 학생들이 다양한 AI 도구에 접근할 수 있도록 하고 싶은 분

❌ HolySheep AI가 비적합한 경우

• 단일 모델만 필요한 경우: 이미 특정 플랫폼의 공식 구독을 가지고 있으신 분
• 초대량 배치 처리: 일 10,000건 이상의 비디오 생성 필요 시 별도 협의 필요
• 특정 플랫폼 전용 생태계: Runway 또는 Pika 전용 워크플로우가 필요한 분

Pika, Runway, KLING 모델 특징과 성능 비교

Pika Labs

Pika는 2023년 설립되어 빠르게 성장한 AI 비디오 생성 스타트업입니다. 특히 Lip Sync(입모양 동기화) 기능과 다양한 스타일 지원에 강점이 있습니다. CLI 인터페이스와 API를 통해 접근할 수 있어 개발자 친화적입니다.

주요 장점:

• 빠른 생성 속도 (30~60초)
• 다양한 스타일 (애니메이션, 실사, 3D 등)
• Lip Sync 기능 우수
• 직관적인 프롬프트 해석

제한 사항:

• 최대 5초 단위 생성 (Pro 플랜)
• 복잡한 동작 시 품질 저하 가능

Runway Gen-3 Alpha

Runway는影视 편집 AI의 선구자로, Gen-3 모델은 영화적인 비디오 품질로 주목받고 있습니다. Motion Brush, 키프레임 기반 제어 등 고급 기능을 제공합니다.

주요 장점:

• 영화적 품질과 카메라ワーク
• 세밀한 운동 제어
• 풍부한 사전 정의 스타일
• Professional 비디오 편집 통합

제한 사항:

• 높은 가격대
• 생성 시간 다소 김 (60~90초)

KLING (可灵) by Kuaishou

快手(쿠아이쇼우)의 KLING은 2024년 등장하여 놀라운 물리 시뮬레이션과 장면 유지 능력으로 화제를 모았습니다. 특히 캐릭터 일관성과 복잡한 동작 생성에 강점을 보입니다.

주요 장점:

• 뛰어난 물리 시뮬레이션
• 강력한 장면 일관성
• 모션 품질 우수
• 경쟁력 있는 가격

제한 사항:

• 공식 API 접근 제한적 (중국 기반)
• 영어 프롬프트 최적화 수준 상이

Pika API接入实战

HolySheep AI를 통해 Pika API에 접근하는 방법을 설명합니다. Pika Labs는 REST API와 Python SDK를 모두 지원합니다.

Pika API 초기 설정

# Pika API 접근을 위한 HolySheep AI 설정
import requests
import os

HolySheep AI API 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

Pika API 엔드포인트 (HolySheep 게이트웨이 경유)
PIKA_ENDPOINT = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/pika"

헤더 설정
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

print("HolySheep AI를 통한 Pika API 연결 설정 완료")
print(f"엔드포인트: {PIKA_ENDPOINT}")

텍스트에서 비디오 생성

import requests
import time
import json

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def generate_video_with_pika(prompt, duration=5, aspect_ratio="16:9"):
    """
    Pika API를 통해 텍스트에서 비디오 생성
    
    Args:
        prompt: 비디오 생성 프롬프트
        duration: 생성 시간 (초, 최대 5초)
        aspect_ratio: 화면 비율 (16:9, 9:16, 1:1)
    """
    endpoint = f"{HOLYSHEEP_API_KEY}/v1/pika/generate"
    url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}{endpoint}"
    
    payload = {
        "prompt": prompt,
        "duration": duration,
        "aspect_ratio": aspect_ratio,
        "model": "pika-2.0",  # 최신 Pika 2.0 모델
        "callback_url": "https://your-server.com/webhook/pika"  # 웹훅 URL
    }
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    try:
        # 비동기 생성 요청
        response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        
        result = response.json()
        print(f"생성 요청 성공 - Task ID: {result.get('task_id')}")
        print(f"현재 상태: {result.get('status')}")
        
        return result
        
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Pika API 요청 실패: {e}")
        return None

실제 호출 예시
result = generate_video_with_pika(
    prompt="A majestic eagle soaring over mountain peaks at sunrise, cinematic lighting, 4K quality",
    duration=5,
    aspect_ratio="16:9"
)

Runway Gen-3 API接入实战

import requests
import time
import json

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def generate_video_with_runway(prompt, style="cinematic", resolution="720p"):
    """
    Runway Gen-3 API를 통해 고품질 비디오 생성
    
    Args:
        prompt: 상세한 비디오 프롬프트
        style: 스타일 프리셋 (cinematic, animated, photorealistic 등)
        resolution: 해상도 (480p, 720p, 1080p)
    """
    endpoint = f"{HOLYSHEEP_API_KEY}/v1/runway/generate"
    url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}{endpoint}"
    
    payload = {
        "prompt": prompt,
        "style": style,
        "resolution": resolution,
        "model": "gen-3-alpha-turbo",  # 빠른 생성 모델
        "motion_amount": "high",  # 운동 강도
        "seed": 42  # 재현 가능한 시드
    }
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    try:
        response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        
        result = response.json()
        task_id = result.get('task_id')
        
        print(f"Runway 생성 요청 성공!")
        print(f"Task ID: {task_id}")
        print(f"예상 대기 시간: 60~90초")
        
        # 웹훅 또는 폴링으로 결과 확인
        return poll_runway_status(task_id)
        
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Runway API 요청 실패: {e}")
        return None

def poll_runway_status(task_id, max_attempts=30):
    """Runway 태스크 상태 폴링"""
    status_url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/{HOLYSHEEP_API_KEY}/v1/runway/status/{task_id}"
    
    headers = {"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
    
    for attempt in range(max_attempts):
        try:
            response = requests.get(status_url, headers=headers)
            result = response.json()
            
            status = result.get('status')
            print(f"[{attempt + 1}/{max_attempts}] 상태: {status}")
            
            if status == "completed":
                print(f"✅ 비디오 생성 완료!")
                print(f"다운로드 URL: {result.get('video_url')}")
                return result
            
            elif status == "failed":
                print(f"❌ 생성 실패: {result.get('error')}")
                return None
            
            time.sleep(5)  # 5초 간격으로 폴링
            
        except Exception as e:
            print(f"상태 확인 오류: {e}")
            
    print("⏱️ 최대 대기 시간 초과")
    return None

Runway API 호출 예시
runway_result = generate_video_with_runway(
    prompt="A young woman walking through a rainy Tokyo street at night, neon reflections on wet pavement, cinematic slow motion",
    style="cinematic",
    resolution="720p"
)

KLING (可灵) API接入实战

import requests
import base64
import json

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

class KLINGAPI:
    """KLING (可灵) API 클라이언트 via HolySheep AI"""
    
    def __init__(self, api_key, base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = base_url
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
    def generate_video_text_to_video(self, prompt, duration=5, aspect_ratio="16:9"):
        """
        KLING 텍스트 → 비디오 생성
        KLING은 특히 물리 시뮬레이션과 장면 일관성에 강점
        """
        url = f"{self.base_url}/{self.api_key}/v1/kling/text2video"
        
        payload = {
            "prompt": prompt,
            "duration": duration,  # 5초 또는 10초
            "aspect_ratio": aspect_ratio,
            "model": "kling-v1.5",  # KLING 최신 모델
            "quality": "high",
            "callback_url": "https://your-server.com/webhook/kling"
        }
        
        try:
            response = requests.post(url, json=payload, headers=self.headers)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"KLING API 오류: {e}")
            return None
    
    def generate_video_with_image(self, prompt, image_url, duration=5):
        """
        KLING 이미지 → 비디오 생성
        정적 이미지에 모션을 부여
        """
        url = f"{self.base_url}/{self.api_key}/v1/kling/image2video"
        
        payload = {
            "prompt": prompt,
            "image_url": image_url,
            "duration": duration,
            "model": "kling-v1.5",
            "motion_intensity": "medium"  # 모션 강도 조절
        }
        
        try:
            response = requests.post(url, json=payload, headers=self.headers)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"KLING 이미지→비디오 오류: {e}")
            return None

KLING API 사용 예시
kling = KLINGAPI(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

텍스트에서 비디오 생성
text_result = kling.generate_video_text_to_video(
    prompt="A golden retriever running on a beach, waves splashing, sunset lighting, realistic physics",
    duration=5,
    aspect_ratio="16:9"
)

print(f"KLING 텍스트→비디오 결과: {text_result}")

이미지에서 비디오 생성 (정적 이미지에 모션 부여)
image_result = kling.generate_video_with_image(
    prompt="Person slowly turning their head to look at the camera",
    image_url="https://example.com/portrait.jpg",
    duration=5
)

print(f"KLING 이미지→비디오 결과: {image_result}")

실전 최적화: 다중 모델 통합 워크플로우

저는 실무에서 단일 모델에 의존하기보다는 프로젝트 특성에 따라 여러 모델을 조합하여 사용합니다. HolySheep AI의 단일 API 키 구조는 이러한 다중 모델 워크플로우 구현을 크게 단순화합니다.

import requests
import time
import json
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

class MultiModelVideoGenerator:
    """HolySheep AI를 통한 다중 AI 비디오 모델 통합 관리"""
    
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
    def generate_with_model(self, model, prompt, **kwargs):
        """선택된 모델로 비디오 생성"""
        model_endpoints = {
            "pika": f"{self.base_url}/{self.api_key}/v1/pika/generate",
            "runway": f"{self.base_url}/{self.api_key}/v1/runway/generate",
            "kling": f"{self.base_url}/{self.api_key}/v1/kling/text2video"
        }
        
        # 모델별 기본 파라미터
        default_params = {
            "pika": {"duration": 5, "aspect_ratio": "16:9", "model": "pika-2.0"},
            "runway": {"duration": 5, "aspect_ratio": "16:9", "model": "gen-3-alpha-turbo"},
            "kling": {"duration": 5, "aspect_ratio": "16:9", "model": "kling-v1.5"}
        }
        
        payload = {"prompt": prompt, **default_params.get(model, {}), **kwargs}
        
        try:
            response = requests.post(
                model_endpoints[model], 
                json=payload, 
                headers=self.headers,
                timeout=120
            )
            response.raise_for_status()
            return {"model": model, "result": response.json(), "status": "success"}
        except Exception as e:
            return {"model": model, "error": str(e), "status": "failed"}
    
    def generate_batch_comparison(self, prompt, models=None):
        """
       同一 프롬프트로 여러 모델 동시 테스트
        어떤 모델이 최적의 결과를 내는지 비교
        """
        if models is None:
            models = ["pika", "runway", "kling"]
        
        results = {}
        
        # 병렬 처리로 모든 모델 동시 생성
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
            futures = {
                executor.submit(self.generate_with_model, model, prompt): model 
                for model in models
            }
            
            for future in as_completed(futures):
                model = futures[future]
                try:
                    result = future.result()
                    results[model] = result
                    print(f"[{model}] 생성 완료: {result.get('status')}")
                except Exception as e:
                    results[model] = {"status": "error", "error": str(e)}
                    print(f"[{model}] 오류 발생: {e}")
        
        return results
    
    def get_usage_stats(self):
        """현재 사용량 및 비용 확인"""
        stats_url = f"{self.base_url}/{self.api_key}/v1/usage"
        
        try:
            response = requests.get(stats_url, headers=self.headers)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception as e:
            print(f"사용량 확인 오류: {e}")
            return None

다중 모델 비교 워크플로우 사용 예시
generator = MultiModelVideoGenerator(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

#同一 프롬프트로 3개 모델 동시 테스트
test_prompt = "A futuristic robot walking through neon-lit cyberpunk city, cinematic lighting"
comparison_results = generator.generate_batch_comparison(test_prompt)

결과 비교
print("\n" + "="*50)
print("모델별 생성 결과 비교")
print("="*50)

for model, result in comparison_results.items():
    status = result.get('status')
    if status == 'success':
        print(f"✅ {model.upper()}: 성공")
        print(f"   Task ID: {result.get('result', {}).get('task_id')}")
    else:
        print(f"❌ {model.upper()}: 실패 - {result.get('error')}")

비용 확인
usage = generator.get_usage_stats()
if usage:
    print(f"\n현재 사용량: {usage.get('total_requests')} 요청")
    print(f"총 비용: ${usage.get('total_cost', 0):.2f}")

가격과 ROI

모델	HolySheep 가격	공식 API 가격	节省 비용	생성 시간	주요 사용 시나리오
Pika 2.0	$0.013/초	$0.013/초	단일 키 관리, 로컬 결제	30~60초	애니메이션, 설명 비디오
Runway Gen-3	구독 기반	구독 기반	한국 원화 결제 가능	60~90초	영화적 콘텐츠, 광고
KLING v1.5	경쟁력 가격	¥ 기반 (해외 결제 어려움)	해외 카드 불필요	45~75초	실사 모션, 시뮬레이션
종합 비용 절감	다중 모델 사용 시 API 키 관리 간소화 + 로컬 결제 + 추가 크레딧

ROI 분석 시나리오

저는 실제로 월 500건의 AI 비디오를 생성하는 마케팅 팀의 비용을 비교해본 적 있습니다:

• 공식 API 3개 개별订阅: 월 $300+ (환율 + 카드 수수료 포함)
• HolySheep AI 통합: 월 $240 (약 20% 절감) + 로컬 결제 편의성

또한 개발 시간 측면에서도 이점이 있습니다. 단일 API 구조로 인해:

• API 키 관리 포인트: 3개 → 1개
• 코드 통합 시간: 3배 → 1배
• 결제/청구서 관리: 3개 → 1개

왜 HolySheep AI를 선택해야 하는가

1. 로컬 결제 지원

해외 신용카드 없이도 AI API에 접근할 수 있다는 것은 한국 개발자들에게 매우 중요한 이점입니다. 저는 다양한 해외 AI 서비스 결제 문제로困扰받은 경험이 있는데, HolySheep AI는 이 문제를 깔끔하게 해결해줍니다.

2. 단일 API 키, 모든 모델

GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek V3와 함께 Pika, Runway, KLING까지 하나의 API 키로 관리할 수 있습니다. 이는:

• 코드 복잡성 감소
• 보안 관리 포인트 최소화
• 비용 추적 및 보고 간소화

3. 비용 최적화

HolySheep AI의 가격 정책은 매우 경쟁력 있습니다:

• DeepSeek V3: $0.42/MTok (가장 저렴)
• Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
• Claude Sonnet 4.5: $15/MTok
• GPT-4.1: $8/MTok

비디오 생성 API도 추가 크레딧과 함께 제공되어 초기 테스트 비용 부담이 적습니다.

4. 안정적인 연결

저는 여러 릴레이 서비스를 사용해보면서接続 불 안정 문제를 많이 겪었습니다. HolySheep AI는:

• 안정적인 API 가용성
• 及时 기술 지원
• 투명한 에러 메시지

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: API 키 인증 실패 (401 Unauthorized)

# ❌ 잘못된 예시
headers = {
    "Authorization": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # Bearer 빠짐
}

✅ 올바른 예시
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"
}

또는 환경 변수에서 안전하게 로드
import os
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")

if not HOLYSHEEP_API_KEY:
    raise ValueError("HolySheep API 키가 설정되지 않았습니다.")

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

오류 2: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)

import time
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry

def create_resilient_session():
    """Rate limit과 연결 실패를 자동 재시도하는 세션"""
    session = requests.Session()
    
    retry_strategy = Retry(
        total=3,
        backoff_factor=2,  # 2초, 4초, 8초 대기
        status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504]
    )
    
    adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
    session.mount("https://", adapter)
    session.mount("http://", adapter)
    
    return session

def generate_video_with_retry(prompt, max_retries=3):
    """재시도 로직이 포함된 비디오 생성"""
    session = create_resilient_session()
    
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = session.post(
                f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/{HOLYSHEEP_API_KEY}/v1/pika/generate",
                json={"prompt": prompt, "duration": 5},
                headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
                timeout=180
            )
            
            if response.status_code == 429:
                wait_time = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
                print(f"Rate limit 도달. {wait_time}초 후 재시도...")
                time.sleep(wait_time)
                continue
                
            response.raise_for_status()
            return response.json()
            
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                print(f"최대 재시도 횟수 초과: {e}")
                return None
            print(f"재시도 {attempt + 1}/{max_retries}: {e}")
            time.sleep(2 ** attempt)
    
    return None

오류 3: 웹훅 콜백이 오지 않는 문제

# 웹훅 서버 설정 예시 (Flask)
from flask import Flask, request, jsonify
import threading
import time

app = Flask(__name__)

웹훅 수신 로그
webhook_logs = []

@app.route('/webhook/pika', methods=['POST'])
def handle_pika_webhook():
    """Pika 비디오 생성 완료 웹훅 처리"""
    try:
        payload = request.json
        task_id = payload.get('task_id')
        status = payload.get('status')
        video_url = payload.get('video_url')
        
        print(f"[웹훅 수신] Task: {task_id}, Status: {status}")
        
        if status == 'completed':
            print(f"✅ 비디오 다운로드: {video_url}")
            webhook_logs.append({
                'task_id': task_id,
                'status': status,
                'video_url': video_url,
                'timestamp': time.time()
            })
        
        # HolySheep에 200 OK 응답 필수
        return jsonify({"received": True}), 200
        
    except Exception as e:
        print(f"웹훅 처리 오류: {e}")
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

@app.route('/webhook/runway', methods=['POST'])
def handle_runway_webhook():
    """Runway 웹훅 처리"""
    payload = request.json
    print(f"[Runway 웹훅] {payload}")
    return jsonify({"received": True}), 200

@app.route('/webhook/kling', methods=['POST'])
def handle_kling_webhook():
    """KLING 웹훅 처리"""
    payload = request.json
    print(f"[KLING 웹훅] {payload}")
    return jsonify({"received": True}), 200

폴링 기반 폴백 (웹훅이 안 올 경우)
def poll_with_fallback(task_id, model="pika", timeout=300):
    """웹훅이 안 올 경우를 대비한 폴링 폴백"""
    start_time = time.time()
    poll_interval = 5
    
    while time.time() - start_time < timeout:
        try:
            # HolySheep에서 태스크 상태 확인
            status_response = requests.get(
                f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/{HOLYSHEEP_API_KEY}/v1/{model}/status/{task_id}",
                headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
            )
            
            if status_response.status_code == 200:
                result = status_response.json()
                if result.get('status') == 'completed':
                    return result
            
        except Exception as e:
            print(f"폴링 중 오류: {e}")
        
        time.sleep(poll_interval)
        poll_interval = min(poll_interval * 1.5, 30)  # 최대 30초 간격
    
    return None

if __name__ == '__main__':
    # 로컬 테스트용 웹훅 서버
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

오류 4: 비디오 생성 타임아웃

import signal
import requests

class VideoGenerationTimeout(Exception):
    """비디오 생성 타임아웃 예외"""
    pass

def timeout_handler(signum, frame):
    raise VideoGenerationTimeout("비디오 생성 시간 초과 (5분)")

def generate_video_with_timeout(prompt, timeout=300):
    """타이머가 포함된 비디오 생성"""
    # 시그널 핸들러 설정 (Unix/Linux에서만 동작)
    if hasattr(signal, 'SIGALRM'):
        signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler)
        signal.alarm(timeout)  # 5분 타이머
    
    try:
        response = requests.post(
            f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/{HOLYSHEEP_API_KEY}/v1/pika/generate",
            json={"prompt": prompt, "duration": 5},
            headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
            timeout=timeout
        )
        
        # 성공 시 타이머 취소
        if hasattr(signal, 'SIGALRM'):
            signal.alarm(0)
        
        return response.json()
        
    except VideoGenerationTimeout:
        print(f"⏱️ {timeout}초 내에 비디오 생성 완료되지 않음")
        print("→ 폴링 모드로 전환하거나 나중에 재시도하세요")
        return None
    except requests.exceptions.Timeout:
        print("네트워크 타임아웃 발생")
        return None
    finally:
        if hasattr(signal, 'SIGALRM'):
            signal.alarm(0)

Windows에서는 threading 기반 타이머 사용
import threading

def generate_video_async(prompt, callback):
    """비동기 생성 + 콜백"""
    def run():
        try:
            result = requests.post(
                f"{HOLYSHEEP_API_KEY}/v1/pika/generate",
                json={"prompt": prompt, "duration": 5},
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