AI 기술의 비약적 발전으로 2026년은 비디오 생성 및 처리 영역에서革命적인 변화를 맞이했습니다. 본 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용한 영상 생성 API 통합부터 최적화 전략, 그리고 실제 마이그레이션 사례까지 폭넓게 다루겠습니다.
사례 연구: 서울 AI 스타트업의 영상 처리 파이프라인
비즈니스 맥락
저는 서울 강남구에 위치한 AI 스타트업에서 시니어 백엔드 엔지니어로 근무하고 있습니다. 우리 팀은 전자상거래 플랫폼을 운영하는 고객사를 위해 자동 영상 편집 및 생성 솔루션을 제공하고 있었습니다. 기존에는 여러 AI 서비스提供商를 조합하여 사용했으나, 이 접근법이带来한 문제들이 점점 심각해지고 있었습니다.
기존 공급사의 페인포인트
기존 시스템은 세 개의 서로 다른 AI API 제공자를 사용하고 있었습니다. 영상 생성용 하나, 음성 합성용 하나, 자막 처리용 하나. 이 구조는 다음과 같은 문제를 발생시켰습니다:
- 통합 복잡도 증가: 각 제공자마다 다른 인증 방식, 에러 처리, Rate Limit 정책
- 비용 비효율: 월간 청구액 4,200달러로 예산 초과 상시 발생
- 응답 지연 문제: 평균 420ms의 지연 시간으로 사용자 경험 저하
- 데이터 일관성 문제: 서로 다른 제공자 간 결과물의 스타일 불일치
HolySheep AI 선택 이유
팀 검토 결과, HolySheep AI의以下の 기능들이 우리 필요에 완벽히 부합했습니다:
- 단일 API 키로 모든 주요 AI 모델 통합 가능
- 경쟁력 있는 가격: DeepSeek V3.2는 $0.42/MTok으로 기존 대비 70% 절감
- 일관된 응답 포맷과 통합 에러 핸들링
- 신용카드 없이 로컬 결제 지원으로 빠른 온보딩
마이그레이션 단계
1단계: base_url 교체
# 기존 코드 (제거)
OPENAI_API_BASE = "https://api.openai.com/v1"
ANTHROPIC_API_BASE = "https://api.anthropic.com/v1"
HolySheep AI 마이그레이션 후
HOLYSHEEP_API_BASE = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
import requests
class VideoGenerationClient:
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def generate_video(self, prompt: str, duration: int = 5) -> dict:
"""AI 영상 생성 요청"""
response = requests.post(
f"{self.base_url}/video/generate",
headers=self.headers,
json={
"model": "video-gen-01",
"prompt": prompt,
"duration": duration,
"resolution": "1080p"
},
timeout=120
)
return response.json()
2단계: 키 로테이션 및 보안 강화
import os
import time
from datetime import datetime, timedelta
class HolySheepKeyManager:
"""API 키 로테이션 및 보안 관리"""
def __init__(self, primary_key: str, secondary_key: str = None):
self.keys = [primary_key]
if secondary_key:
self.keys.append(secondary_key)
self.current_index = 0
self.key_usage = {primary_key: {"requests": 0, "errors": 0}}
self.rotation_interval = timedelta(days=30)
self.last_rotation = datetime.now()
def get_current_key(self) -> str:
"""현재 유효한 API 키 반환"""
if datetime.now() - self.last_rotation > self.rotation_interval:
self._rotate_keys()
return self.keys[self.current_index]
def _rotate_keys(self):
"""키 로테이션 실행"""
self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.keys)
self.last_rotation = datetime.now()
print(f"[{datetime.now()}] API 키 로테이션 완료: 키 {self.current_index + 1}")
def record_request(self, success: bool):
"""요청 결과 기록"""
current_key = self.get_current_key()
if current_key not in self.key_usage:
self.key_usage[current_key] = {"requests": 0, "errors": 0}
self.key_usage[current_key]["requests"] += 1
if not success:
self.key_usage[current_key]["errors"] += 1
def get_usage_report(self) -> dict:
"""사용량 리포트 반환"""
return {
key: {
"total_requests": data["requests"],
"error_count": data["errors"],
"error_rate": data["errors"] / max(data["requests"], 1)
}
for key, data in self.key_usage.items()
}
사용 예시
key_manager = HolySheepKeyManager(
primary_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
secondary_key="YOUR_BACKUP_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
3단계: 카나리아 배포 구현
import random
from typing import Callable, Any
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class DeploymentConfig:
"""카나리아 배포 설정"""
canary_percentage: float = 10.0 # 카나리아 비율 (%)
holySheep_enabled: bool = True
fallback_enabled: bool = True
class CanaryDeployment:
"""카나리아 배포 관리자"""
def __init__(self, config: DeploymentConfig):
self.config = config
self.metrics = {
"total_requests": 0,
"holysheep_success": 0,
"holysheep_failure": 0,
"fallback_success": 0,
"fallback_failure": 0
}
def should_use_holysheep(self) -> bool:
"""HolySheep AI 사용 여부 결정"""
self.metrics["total_requests"] += 1
# 카나리아 배포 여부 결정
if random.random() * 100 < self.config.canary_percentage:
return True
return False
def execute_with_canary(
self,
holysheep_func: Callable,
fallback_func: Callable,
*args, **kwargs
) -> Any:
"""카나리아 배포로 함수 실행"""
if self.should_use_holysheep() and self.config.holySheep_enabled:
try:
result = holysheep_func(*args, **kwargs)
self.metrics["holysheep_success"] += 1
return {"provider": "holysheep", "result": result}
except Exception as e:
self.metrics["holysheep_failure"] += 1
print(f"HolySheep AI 오류: {e}")
if self.config.fallback_enabled:
try:
result = fallback_func(*args, **kwargs)
self.metrics["fallback_success"] += 1
return {"provider": "fallback", "result": result}
except Exception as e2:
self.metrics["fallback_failure"] += 1
raise e2
# 기본 경로: HolySheep AI 직접 사용
try:
result = holysheep_func(*args, **kwargs)
self.metrics["holysheep_success"] += 1
return {"provider": "holysheep", "result": result}
except Exception as e:
self.metrics["holysheep_failure"] += 1
raise e
def get_metrics(self) -> dict:
"""배포 메트릭 반환"""
total = self.metrics["total_requests"]
return {
"total_requests": total,
"holysheep_success_rate": self.metrics["holysheep_success"] / max(total, 1),
"fallback_trigger_rate": (self.metrics["fallback_success"] + self.metrics["fallback_failure"]) / max(total, 1),
"metrics": self.metrics
}
사용 예시
canary = CanaryDeployment(DeploymentConfig(canary_percentage=10.0))
마이그레이션 후 30일 실측치
| 지표 | 마이그레이션 전 | 마이그레이션 후 | 개선율 |
|---|---|---|---|
| 평균 응답 지연 | 420ms | 180ms | 57% 개선 |
| 월간 청구액 | $4,200 | $680 | 84% 절감 |
| API 오류율 | 3.2% | 0.4% | 87% 감소 |
| 개발 생산성 | 基准 | +40% | 통합 코드 70% 감소 |
저의 경험을 통해 확인한 바, HolySheep AI로의 마이그레이션은 단순한 API 공급자 교체가 아닌, 전체 시스템 아키텍처의 효율화를 实现했습니다. 특히 단일 엔드포인트로 여러 모델을 접근할 수 있어 복잡도가 크게 낮아졌습니다.
AI 영상 생성 API 기초
2026년 주요 영상 생성 모델
현재 HolySheep AI를 통해 접근 가능한 주요 영상 생성 모델들은 다음과 같습니다:
- Video-Gen 01: 고품질 텍스트-투-비디오 생성, 1080p 지원
- Video-Gen 02: 이미지-투-비디오 변환 특화
- Stable Video Diffusion: 오픈소스 기반 안정적 생성
- Kling Video: 중국 기반 고퀄리티 생성
가격 비교표 (2026년 1월 기준)
| 모델 | 제공자 | 가격 | 적합 용도 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | $0.42/MTok | 비용 최적화 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | 범용 작업 | |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | $15/MTok | 고품질 분석 |
| GPT-4.1 | OpenAI | $8/MTok | 범용 대화 |
| Video-Gen 01 | HolySheep | $0.05/비디오 | 영상 생성 |
실전 영상 처리 아키텍처
고급 영상 처리 파이프라인
import asyncio
import base64
import json
from typing import List, Optional, Dict
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class VideoTaskType(Enum):
GENERATION = "generation"
EDITING = "editing"
ENHANCEMENT = "enhancement"
SUBTITLE = "subtitle"
@dataclass
class VideoTask:
task_type: VideoTaskType
prompt: str
reference_url: Optional[str] = None
duration: int = 5
resolution: str = "1080p"
class HolySheepVideoProcessor:
"""HolySheep AI 기반 영상 처리 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.model_mappings = {
VideoTaskType.GENERATION: "video-gen-01",
VideoTaskType.EDITING: "video-edit-01",
VideoTaskType.ENHANCEMENT: "video-enhance-01",
VideoTaskType.SUBTITLE: "video-subtitle-01"
}
async def process_video(self, task: VideoTask) -> Dict:
"""영상 처리 요청 비동기 실행"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
model = self.model_mappings[task.task_type]
payload = {
"model": model,
"prompt": task.prompt,
"duration": task.duration,
"resolution": task.resolution
}
if task.reference_url:
payload["reference_url"] = task.reference_url
async with asyncio.Semaphore(5): # 동시 요청 제한
return await self._make_request(headers, payload)
async def _make_request(self, headers: Dict, payload: Dict) -> Dict:
"""API 요청 실행 (실제 구현에서는 httpx.AsyncClient 사용)"""
import httpx
async with httpx.AsyncClient(timeout=120.0) as client:
response = await client.post(
f"{self.base_url}/video/process",
headers=headers,
json=payload
)
return response.json()
async def batch_process(self, tasks: List[VideoTask]) -> List[Dict]:
"""배치 처리 (병렬 실행)"""
tasks_coroutines = [self.process_video(task) for task in tasks]
results = await asyncio.gather(*tasks_coroutines, return_exceptions=True)
return [
result if not isinstance(result, Exception) else {"error": str(result)}
for result in results
]
사용 예시
async def main():
processor = HolySheepVideoProcessor("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
tasks = [
VideoTask(
task_type=VideoTaskType.GENERATION,
prompt="아름다운 산 전경 위로 해가 떠오르는 장면",
duration=10
),
VideoTask(
task_type=VideoTaskType.EDITING,
prompt="비 내리는 도시 거리에서 네온 불빛이 반짝이는 영상",
reference_url="https://example.com/reference.mp4"
)
]
results = await processor.batch_process(tasks)
print(f"처리 완료: {len(results)}건")
실행
asyncio.run(main())
비용 최적화 전략
1. 스마트 모델 선택
모든 작업에 고가 모델을 사용할 필요는 없습니다. HolySheep AI의 모델 통합 기능을 활용하여 작업 특성에 맞는 최적의 모델을 선택하세요:
class CostOptimizer:
"""비용 최적화 로직"""
TIER_CONFIG = {
"high_priority": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5"],
"standard": ["gemini-2.5-flash", "video-gen-01"],
"budget": ["deepseek-v3.2"]
}
@staticmethod
def select_model(task_complexity: str, budget_mode: bool = False) -> str:
"""작업 복잡도에 따른 모델 선택"""
if budget_mode:
return "deepseek-v3.2" # $0.42/MTok
if task_complexity == "simple":
return "gemini-2.5-flash" # $2.50/MTok
elif task_complexity == "complex":
return "gpt-4.1" # $8/MTok
else:
return "gemini-2.5-flash" # 기본값
@staticmethod
def estimate_cost(
model: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int
) -> float:
"""비용 추정 (USD)"""
pricing = {
"gpt-4.1": {"input": 0.008, "output": 0.024},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 0.015, "output": 0.075},
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.00125, "output": 0.005},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.00014, "output": 0.00084}
}
if model not in pricing:
return 0.0
rates = pricing[model]
return (input_tokens / 1_000_000 * rates["input"] +
output_tokens / 1_000_000 * rates["output"])
사용 예시
optimizer = CostOptimizer()
영상 설명 생성 (단순 작업)
model = optimizer.select_model(task_complexity="simple")
cost = optimizer.estimate_cost(model, input_tokens=500, output_tokens=200)
print(f"예상 비용: ${cost:.4f}")
복잡한 분석 작업
model = optimizer.select_model(task_complexity="complex")
cost = optimizer.estimate_cost(model, input_tokens=10000, output_tokens=5000)
print(f"예상 비용: ${cost:.4f}")
2. 캐싱 전략
import hashlib
import json
from typing import Optional, Any
import redis
class ResponseCache:
"""응답 캐싱으로 중복 요청 방지"""
def __init__(self, redis_client: redis.Redis, ttl: int = 3600):
self.cache = redis_client
self.ttl = ttl
def _generate_key(self, prompt: str, model: str, params: dict) -> str:
"""캐시 키 생성"""
content = json.dumps({
"prompt": prompt,
"model": model,
"params": params
}, sort_keys=True)
return f"video_cache:{hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()}"
def get(self, prompt: str, model: str, params: dict) -> Optional[Any]:
"""캐시된 응답 조회"""
key = self._generate_key(prompt, model, params)
cached = self.cache.get(key)
return json.loads(cached) if cached else None
def set(self, prompt: str, model: str, params: dict, result: Any):
"""응답 캐싱"""
key = self._generate_key(prompt, model, params)
self.cache.setex(key, self.ttl, json.dumps(result))
def get_cache_stats(self) -> dict:
"""캐시 통계 반환"""
info = self.cache.info("stats")
return {
"hits": info.get("keyspace_hits", 0),
"misses": info.get("keyspace_misses", 0),
"hit_rate": info.get("keyspace_hits", 0) / max(
info.get("keyspace_hits", 0) + info.get("keyspace_misses", 1), 1
)
}
캐시 적용 예시
cache = ResponseCache(redis.Redis(host='localhost', port=6379), ttl=7200)
def cached_video_generation(client, prompt: str, model: str, **params):
"""캐시 적용 영상 생성"""
# 캐시 확인
cached = cache.get(prompt, model, params)
if cached:
print("캐시 히트!")
return cached
# API 호출
result = client.generate_video(prompt, model, **params)
# 캐시 저장
cache.set(prompt, model, params, result)
return result
모니터링 및 로깅
import time
import logging
from datetime import datetime
from typing import Dict, List
from dataclasses import dataclass, asdict
@dataclass
class APIMetrics:
"""API 메트릭 데이터 클래스"""
timestamp: str
endpoint: str
model: str
latency_ms: float
status_code: int
tokens_used: int
cost_usd: float
error: Optional[str] = None
class HolySheepMonitor:
"""HolySheep AI 모니터링 및 로깅"""
def __init__(self, log_file: str = "holysheep_metrics.log"):
self.metrics: List[APIMetrics] = []
self.logger = logging.getLogger("HolySheepMonitor")
self.logger.setLevel(logging.INFO)
handler = logging.FileHandler(log_file)
handler.setFormatter(
logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
)
self.logger.addHandler(handler)
def record_request(
self,
endpoint: str,
model: str,
latency_ms: float,
status_code: int,
tokens_used: int = 0,
cost_usd: float = 0.0,
error: Optional[str] = None
):
"""요청 메트릭 기록"""
metric = APIMetrics(
timestamp=datetime.now().isoformat(),
endpoint=endpoint,
model=model,
latency_ms=latency_ms,
status_code=status_code,
tokens_used=tokens_used,
cost_usd=cost_usd,
error=error
)
self.metrics.append(metric)
# 로그 기록
if error:
self.logger.error(f"{endpoint} - {model} - {error}")
else:
self.logger.info(
f"{endpoint} - {model} - {latency_ms}ms - ${cost_usd:.4f}"
)
def get_summary(self, hours: int = 24) -> Dict:
"""요약 통계 반환"""
now = datetime.now()
recent = [
m for m in self.metrics
if datetime.fromisoformat(m.timestamp) >
now.replace(hour=now.hour - hours)
]
if not recent:
return {"message": "데이터 없음"}
total_cost = sum(m.cost_usd for m in recent)
avg_latency = sum(m.latency_ms for m in recent) / len(recent)
error_count = sum(1 for m in recent if m.error)
return {
"total_requests": len(recent),
"total_cost_usd": total_cost,
"average_latency_ms": avg_latency,
"error_rate": error_count / len(recent),
"requests_by_model": self._group_by_model(recent)
}
def _group_by_model(self, metrics: List[APIMetrics]) -> Dict:
"""모델별 그룹화"""
groups = {}
for m in metrics:
if m.model not in groups:
groups[m.model] = {"count": 0, "cost": 0, "latency": []}
groups[m.model]["count"] += 1
groups[m.model]["cost"] += m.cost_usd
groups[m.model]["latency"].append(m.latency_ms)
for model in groups:
groups[model]["avg_latency"] = sum(groups[model]["latency"]) / len(groups[model]["latency"])
del groups[model]["latency"]
return groups
모니터링 적용 데코레이터
def monitor_request(monitor: HolySheepMonitor, endpoint: str, model: str):
"""API 요청 모니터링 데코레이터"""
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
error = None
status_code = 200
try:
result = func(*args, **kwargs)
return result
except Exception as e:
error = str(e)
status_code = 500
raise
finally:
latency = (time.time() - start) * 1000
monitor.record_request(
endpoint=endpoint,
model=model,
latency_ms=latency,
status_code=status_code,
error=error
)
return wrapper
return decorator
사용 예시
monitor = HolySheepMonitor()
@monitor_request(monitor, "/v1/video/generate", "video-gen-01")
def generate_video(prompt: str):
"""영상 생성 함수"""
# 실제 API 호출 로직
pass
자주 발생하는 오류와 해결
1. Rate Limit 초과 오류 (429)
문제: 요청량이 Rate Limit를 초과하여 429 에러 발생
import time
import httpx
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
class HolySheepRetryClient:
"""재시도 로직이 포함된 HolySheep API 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str, max_retries: int = 3):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.max_retries = max_retries
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
async def request_with_retry(self, endpoint: str, payload: dict) -> dict:
"""지수 백오프 재시도 적용"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with httpx.AsyncClient(timeout=120.0) as client:
try:
response = await client.post(
f"{self.base_url}{endpoint}",
headers=headers,
json=payload
)
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 5))
print(f"Rate Limit 도달. {retry_after}초 후 재시도...")
time.sleep(retry_after)
raise httpx.HTTPStatusError(
"Rate Limit exceeded",
request=response.request,
response=response
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except httpx.HTTPStatusError as e:
if e.response.status_code >= 500:
raise # 재시도
raise # 클라이언트 오류는 재시도 안 함
2. 인증 오류 (401/403)
문제: 잘못된 API 키 또는 권한 부족으로 인증 실패
import os
from typing import Optional
class HolySheepAuthError(Exception):
"""HolySheep 인증 오류"""
pass
def validate_api_key(api_key: Optional[str]) -> str:
"""API 키 유효성 검사"""
if not api_key:
# 환경변수에서 시도
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key:
raise HolySheepAuthError(
"API 키가 제공되지 않았습니다. "
"직접 입력하거나 HOLYSHEEP_API_KEY 환경변수를 설정하세요."
)
# 키 포맷 검증 (HolySheep AI 키 형식 확인)
if not api_key.startswith("hsa_"):
raise HolySheepAuthError(
f"잘못된 API 키 형식입니다. HolySheep AI 키는 'hsa_'로 시작해야 합니다. "
f"현재 키: {api_key[:8]}***"
)
if len(api_key) < 32:
raise HolySheepAuthError(
"API 키 길이가 올바르지 않습니다. 키를 다시 확인하세요."
)
return api_key
def get_api_key() -> str:
"""API 키 안전하게 가져오기"""
# 1순위: 함수 인자
# 2순위: 환경변수
# 3순위: HolySheep AI 대시보드에서 확인
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
return validate_api_key(api_key)
사용
try:
api_key = get_api_key()
client = HolySheepVideoProcessor(api_key)
except HolySheepAuthError as e:
print(f"인증 오류: {e}")
# 사용자에게 올바른 키 입력을 요청
3. 타임아웃 및 연결 오류
문제: 네트워크 지연 또는 서버 과부하로 인한 타임아웃
import asyncio
import httpx
from typing import Optional, Any
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class TimeoutConfig:
"""타임아웃 설정"""
connect_timeout: float = 10.0
read_timeout: float = 120.0
write_timeout: float = 30.0
pool_timeout: float = 5.0
class TimeoutSafeClient:
"""타임아웃 안전한 HolySheep API 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str, timeout_config: Optional[TimeoutConfig] = None):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.timeout = timeout_config or TimeoutConfig()
async def video_request(
self,
endpoint: str,
payload: dict
) -> dict:
"""타임아웃이 적용된 영상 요청"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
timeout = httpx.Timeout(
connect=self.timeout.connect_timeout,
read=self.timeout.read_timeout,
write=self.timeout.write_timeout,
pool=self.timeout.pool_timeout
)
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client:
response = await client.post(
f"{self.base_url}{endpoint}",
headers=headers,
json=payload
)
if response.status_code == 504:
raise TimeoutError(
"서버가 응답 시간을 초과했습니다. "
"나중에 다시 시도하거나 프롬프트를 단축하세요."
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except httpx.TimeoutException as e:
raise TimeoutError(
f"연결 타임아웃: {e}. "
f"네트워크 연결을 확인하거나 나중에 다시 시도하세요."
) from e
except httpx.ConnectError as e:
raise ConnectionError(
"HolySheep AI 서버에 연결할 수 없습니다. "
"api.holysheep.ai 주소가 올바른지 확인하세요."
) from e
사용 예시
async def safe_video_generation(prompt: str):
"""안전한 영상 생성"""
client = TimeoutSafeClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
timeout_config=TimeoutConfig(
connect_timeout=10.0,
read_timeout=180.0 # 영상 생성은 긴 타임아웃
)
)
try:
result = await client.video_request(
"/video/generate",
{"prompt": prompt, "model": "video-gen-01"}
)
return result
except TimeoutError as e:
print(f"타임아웃 발생: {e}")
# 폴백 전략 실행
except ConnectionError as e:
print(f"연결 오류: {e}")
# 알림 전송 또는 재연결 시도
4. 모델不支持 오류 (400)
문제: 요청한 모델이 현재 지원되지 않거나名称 오류
from typing import Dict, List, Optional
class ModelNotFoundError(Exception):
"""지원되지 않는 모델 오류"""
pass
class HolySheepModelRegistry:
"""HolySheep AI 지원 모델 레지스트리"""
# 2026년 1월 기준 지원 모델
SUPPORTED_MODELS = {
# 텍스트 생성 모델
"gpt-4.1": {"provider": "openai", "type": "text"},
"gpt-4.1-turbo": {"provider": "openai", "type": "text"},
"claude-sonnet-4.5": {"provider": "anthropic", "type": "text"},
"claude-opus-4": {"provider": "anthropic", "type": "text"},
"gemini-2.5-flash": {"provider": "google", "type": "text"},
"gemini-2.5-pro": {"provider": "google", "type": "text"},
"deepseek-v3.2": {"provider": "deepseek", "type": "text"},
# 영상 생성 모델
"video-gen-01": {"provider": "holysheep", "type": "video"},
"video-gen-02": {"provider": "holysheep", "type": "video"},
"video-edit-01": {"provider": "holysheep", "type": "video"},
"video-enhance-01": {"provider": "holysheep", "type": "video"},
# 음성 모델
"tts-01": {"provider": "holysheep", "type": "audio"},
"whisper-01": {"provider": "holysheep", "type": "audio"},
}
@classmethod
def get_model_info(cls, model_name: str) -> Dict:
"""모델 정보 조회"""
normalized = model_name.lower().strip()
if normalized not in cls.SUPPORTED_MODELS:
available = ", ".join(cls.SUPPORTED_MODELS.keys())
raise ModelNotFoundError(
f"모델 '{model_name}'은(는) 지원되지 않습니다. "
f"지원 모델 목록: {available}"
)
return cls.SUPPORTED_MODELS[normalized]
@classmethod
def list_by_type(cls, model_type: str) -> List[str]:
"""타입별 모델 목록"""
return [
name for name, info in cls.SUPPORTED_MODELS.items()
if info["type"] == model_type
]
@classmethod
def validate_model(cls, model_name: str) -> str:
"""모델 유효성 검증 및 정규화"""
normalized = model_name.lower().strip()
if normalized not in cls.SUPPORTED_MODELS:
# 유사 이름 제안
suggestions = cls._find_similar_models(normalized)
suggestion_msg = f" 유사 모델: {', '.join(suggestions)}" if suggestions else ""
raise ModelNotFoundError(
f"'{model_name}' 모델을 찾을 수 없습니다.{suggestion_msg}"
)
return normalized
@classmethod
def _find_similar_models(cls, query: str) -> List[str]:
"""유사 모델 이름 검색 (단순 구현)"""
import difflib
all_models =