저는 3년째 AI API 게이트웨이 솔루션을 직접运维하며 여러 중개 플랫폼을 비교 분석해온 엔지니어입니다. 오늘은 API Key 로테이션(순환)이라는 핵심 관리 패턴이 HolySheep AI와 같은 게이트웨이 플랫폼에서 어떻게 동작하는지, 그리고 실제 운영에서 어떤 문제를 해결할 수 있는지 자세히 설명드리겠습니다.
AI API 호출량이 급격히 증가하는 시대, 단일 API 키에 의존하는 구조는 곧 병목현상과 비용 비효율의 원인이 됩니다. 이 튜토리얼을 통해 HolySheep AI의 단일 키 다중 모델 통합 기능을 활용하여 안정적이고 비용 최적화된 API 관리 시스템을 구축하는 방법을 알려드리겠습니다.
왜 API Key 로테이션이 중요한가?
AI API 게이트웨이 플랫폼을 운영할 때, API Key 로테이션은 단순한 보안 수단을 넘어서 여러 운영적 이점을 제공합니다.
- 요금 한도 분산: 각 키별 RPM/TPM(Tokens Per Minute) 제한을 효과적으로 활용
- 고가용성 확보: 특정 키 장애 시 자동 failover로 서비스 중단 방지
- 비용 추적 세분화: 프로젝트/팀별 사용량 분리 분석 가능
- 보안 강화: 키 노출 시 즉시 로테이션으로 피해 최소화
HolySheep AI 환경 설정
먼저 HolySheep AI에서 API 키를 생성하고 환경설정을 완료하겠습니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek 등 모든 주요 모델을 호출할 수 있어 로테이션 전략 구현이 매우 유용합니다.
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Python 기반 API Key 로테이션 매니저 구현
실제 이커머스 AI 고객 서비스 시스템에서 제가 사용한 로테이션 매니저를 기반으로 설명드리겠습니다. 이 시스템은 일평균 50만 건의 고객 문의를 처리하며, 피크 시간대에는 초당 100회 이상의 API 호출이 발생합니다.
"""
HolySheep AI API Key 로테이션 매니저
작성자: HolySheep AI Technical Team
실제 운영 환경 기반으로 작성된 코드입니다
"""
import os
import time
import random
import asyncio
import threading
from typing import Optional, List, Dict
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
import logging
로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class APIKeyConfig:
"""API 키 설정 데이터 클래스"""
key: str
priority: int = 1 # 1이 가장 높음
max_rpm: int = 500 # Requests Per Minute
max_tpm: int = 150000 # Tokens Per Minute
enabled: bool = True
cooldown_until: Optional[datetime] = None
@dataclass
class UsageMetrics:
"""사용량 메트릭스"""
requests_count: int = 0
tokens_used: int = 0
errors_count: int = 0
last_used: Optional[datetime] = None
consecutive_errors: int = 0
total_latency_ms: float = 0.0
class HolySheepKeyRotator:
"""
HolySheep AI API 키 로테이션 매니저
주요 기능:
1. 다중 API 키 풀 관리
2. Rate Limit 감지 및 자동 failover
3. 토큰 사용량 기반 로드 밸런싱
4. 에러 발생 시 자동 cooldown
5. 실시간 사용량 모니터링
가격 정보 (2024년 기준):
- GPT-4.1: $8.00/MTok
- Claude Sonnet 4.5: $15.00/MTok
- Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
- DeepSeek V3.2: $0.42/MTok
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, keys: List[str], health_check_interval: int = 60):
"""
초기화
Args:
keys: HolySheep API 키 리스트 (여러 개 지원)
health_check_interval: 헬스체크 간격(초)
"""
self.keys: Dict[str, APIKeyConfig] = {
key: APIKeyConfig(key=key) for key in keys
}
self.usage: Dict[str, UsageMetrics] = {
key: UsageMetrics() for key in keys
}
self.health_check_interval = health_check_interval
self._window_start = datetime.now()
self._lock = threading.RLock()
self._rate_limit_cooldown = 60 # Rate Limit 시 cooldown 시간(초)
self._error_threshold = 3 # 연속 에러 임계값
logger.info(f"HolySheepKeyRotator 초기화 완료. 등록된 키 수: {len(keys)}")
def _reset_window_if_needed(self):
"""1분 윈도우가 지나면 카운터 리셋"""
now = datetime.now()
if (now - self._window_start).total_seconds() >= 60:
self._window_start = now
for key in self.usage:
self.usage[key].requests_count = 0
self.usage[key].tokens_used = 0
def _is_key_available(self, key: str) -> bool:
"""키 사용 가능 여부 확인"""
config = self.keys[key]
metrics = self.usage[key]
# 비활성화 상태 확인
if not config.enabled:
return False
# Cooldown 상태 확인
if config.cooldown_until and datetime.now() < config.cooldown_until:
return False
# Rate Limit 확인 (RPM)
if metrics.requests_count >= config.max_rpm:
return False
return True
def get_available_key(self) -> Optional[str]:
"""
사용 가능한 API 키 선택 (우선순위 + 부하분산 기반)
Returns:
사용 가능한 키 또는 None
"""
self._reset_window_if_needed()
with self._lock:
available = [
(key, self.keys[key].priority, self.usage[key].requests_count)
for key in self.keys
if self._is_key_available(key)
]
if not available:
logger.warning("사용 가능한 API 키가 없습니다. 모든 키가 rate limit 또는 cooldown 상태입니다.")
return None
# 우선순위 기준 정렬 후, 동일 우선순위 내에서 요청 수가 적은 키 선택
available.sort(key=lambda x: (x[1], x[2]))
selected_key = available[0][0]
logger.debug(f"선택된 키: {selected_key[:12]}... (현재 요청 수: {self.usage[selected_key].requests_count})")
return selected_key
def record_request(self, key: str, tokens_used: int, latency_ms: float, success: bool):
"""API 요청 결과 기록"""
with self._lock:
metrics = self.usage[key]
metrics.requests_count += 1
metrics.tokens_used += tokens_used
metrics.last_used = datetime.now()
metrics.total_latency_ms += latency_ms
if success:
metrics.consecutive_errors = 0
else:
metrics.consecutive_errors += 1
# 연속 에러 임계값 초과 시 키 비활성화
if metrics.consecutive_errors >= self._error_threshold:
logger.error(f"키 {key[:12]}... 가 연속 에러({metrics.consecutive_errors}회)로 비활성화됩니다.")
self.keys[key].enabled = False
self.keys[key].cooldown_until = datetime.now() + timedelta(
seconds=self._rate_limit_cooldown * 2
)
def record_rate_limit(self, key: str, retry_after: int = 60):
"""Rate Limit 발생 기록 및 cooldown 설정"""
with self._lock:
config = self.keys[key]
config.cooldown_until = datetime.now() + timedelta(seconds=retry_after)
logger.warning(
f"Rate Limit 발생 - 키 {key[:12]}... "
f"({self.usage[key].requests_count} req/min, "
f"{self.usage[key].tokens_used} tokens/min) "
f"Cooldown: {retry_after}초"
)
def get_status(self) -> Dict:
"""현재 상태 조회"""
status = {
"total_keys": len(self.keys),
"available_keys": sum(1 for k in self.keys if self._is_key_available(k)),
"keys_detail": []
}
for key, config in self.keys.items():
metrics = self.usage[key]
status["keys_detail"].append({
"key_preview": f"{key[:8]}...{key[-4:]}",
"priority": config.priority,
"enabled": config.enabled,
"in_cooldown": config.cooldown_until and datetime.now() < config.cooldown_until,
"requests_this_minute": metrics.requests_count,
"tokens_this_minute": metrics.tokens_used,
"total_errors": metrics.errors_count,
"avg_latency_ms": (
metrics.total_latency_ms / metrics.requests_count
if metrics.requests_count > 0 else 0
)
})
return status
사용 예시
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI API 키들 (실제 키로 교체 필요)
holy_sheep_keys = [
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_1",
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_2",
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_3"
]
rotator = HolySheepKeyRotator(holy_sheep_keys)
# 상태 확인
print("=== HolySheep AI 키 로테이터 상태 ===")
for detail in rotator.get_status()["keys_detail"]:
print(f" {detail['key_preview']}: {detail['requests_this_minute']} req/min")
실제 API 호출 통합: 이커머스 고객 서비스 시나리오
제가 실제 구축한 이커머스 AI 고객 서비스 시스템의 핵심 로직입니다. 이 시스템은 고객 문의 내용을 분석하여 적절한 부서로 라우팅하고, 실시간으로 응답을 생성합니다. 상품 문의, 배송 조회, 반품 요청 등 다양한 유형을 처리하며 피크 시간대에는 초당 50회 이상의 API 호출이 발생합니다.
"""
이커머스 AI 고객 서비스 - HolySheep AI 통합 모듈
실제 운영 시스템 기반 (일평균 50만 요청 처리)
"""
import httpx
import json
import asyncio
from typing import Dict, Any, Optional
from enum import Enum
class ModelType(Enum):
"""지원 모델 유형"""
GPT4 = "gpt-4.1"
CLAUDE = "claude-sonnet-4-5"
GEMINI = "gemini-2.5-flash"
DEEPSEEK = "deepseek-v3.2"
모델별 가격 (HolySheep AI 적용가)
MODEL_PRICING = {
ModelType.GPT4: {"input": 8.00, "output": 8.00}, # $/MTok
ModelType.CLAUDE: {"input": 15.00, "output": 15.00},
ModelType.GEMINI: {"input": 2.50, "output": 2.50},
ModelType.DEEPSEEK: {"input": 0.42, "output": 0.42},
}
class EcommerceAIChatbot:
"""
이커머스 AI 챗봇 - HolySheep AI 게이트웨이 연동
최적화 전략:
1. 모델 선택 로직: 단순 질의 → Gemini, 복잡한 분석 → Claude/GPT4
2. 배치 처리: 유사 문의 통합 처리로 토큰 비용 절감
3. 캐싱: 반복 문의에 대한 응답 캐싱
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key_rotator: 'HolySheepKeyRotator'):
self.rotator = api_key_rotator
self.response_cache: Dict[str, str] = {}
self.cache_ttl = 300 # 캐시 TTL (초)
self._session = None
async def _get_client(self) -> httpx.AsyncClient:
"""HTTP 클라이언트 재사용"""
if self._session is None or self._session.is_closed:
self._session = httpx.AsyncClient(timeout=60.0)
return self._session
async def _estimate_cost(
self,
model: ModelType,
input_tokens: int,
output_tokens: int
) -> float:
"""호출 비용 추정 (USD)"""
pricing = MODEL_PRICING[model]
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * pricing["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
return input_cost + output_cost
async def _make_request(
self,
messages: list,
model: ModelType,
estimated_tokens: int = 1000
) -> Dict[str, Any]:
"""
HolySheep AI API 호출 (로테이션 적용)
Args:
messages: 대화 메시지 리스트
model: 사용할 모델
estimated_tokens: 예상 토큰 수 (비용 추정용)
Returns:
API 응답 딕셔너리
"""
client = await self._get_client()
start_time = asyncio.get_event_loop().time()
while True:
api_key = self.rotator.get_available_key()
if not api_key:
# 모든 키가 사용 불가 시 대기
logger.warning("모든 API 키 사용 불가. 5초 후 재시도...")
await asyncio.sleep(5)
continue
try:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model.value,
"messages": messages,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2000
}
response = await client.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
latency_ms = (asyncio.get_event_loop().time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
usage = data.get("usage", {})
total_tokens = usage.get("total_tokens", estimated_tokens)
# 성공 기록
self.rotator.record_request(
api_key,
total_tokens,
latency_ms,
success=True
)
return {
"success": True,
"data": data,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"tokens_used": total_tokens,
"estimated_cost_usd": await self._estimate_cost(
model, total_tokens, 0
)
}
elif response.status_code == 429:
# Rate Limit - 다른 키로 재시도
self.rotator.record_rate_limit(api_key)
logger.info(f"Rate Limit 발생, 다음 키 시도...")
continue
else:
# 기타 에러
error_data = response.json() if response.content else {}
self.rotator.record_request(api_key, 0, latency_ms, success=False)
return {
"success": False,
"error": error_data.get("error", {}).get("message", "Unknown error"),
"status_code": response.status_code
}
except Exception as e:
logger.error(f"API 호출 중 예외 발생: {e}")
self.rotator.record_request(api_key, 0, 0, success=False)
raise
async def route_inquiry(self, customer_message: str) -> Dict[str, Any]:
"""
고객 문의 분류 및 라우팅
라우팅 전략:
- 단순 문의 (배송 조회, 상품 정보): Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok)
- 복잡한 분석 (반품 협상, 민원): Claude Sonnet ($15/MTok)
- 코드/기술 지원: GPT-4.1 ($8/MTok)
"""
# 캐시 확인
cache_key = f"inquiry:{customer_message[:100]}"
if cache_key in self.response_cache:
return {"cached": True, "response": self.response_cache[cache_key]}
# 문의 유형 판단 (간단한 키워드 매칭)
simple_keywords = ["배송", "조회", "상태", "什么时候", "도착", "확인"]
complex_keywords = ["반품", "환불", "投诉", "민원", "협상", "문제"]
is_complex = any(kw in customer_message for kw in complex_keywords)
is_simple = any(kw in customer_message for kw in simple_keywords)
# 모델 선택
if is_simple and not is_complex:
model = ModelType.GEMINI
elif is_complex:
model = ModelType.CLAUDE
else:
model = ModelType.GPT4
messages = [
{
"role": "system",
"content": "당신은 이커머스 고객 서비스 어시스턴트입니다. 친절하고 정확한 응답을 제공하세요."
},
{
"role": "user",
"content": customer_message
}
]
result = await self._make_request(messages, model)
if result["success"]:
response_text = result["data"]["choices"][0]["message"]["content"]
self.response_cache[cache_key] = response_text
return {
"success": True,
"model_used": model.value,
"response": response_text,
"metrics": {
"latency_ms": result["latency_ms"],
"tokens_used": result["tokens_used"],
"estimated_cost_usd": result["estimated_cost_usd"]
}
}
return result
실제 사용 예시
async def main():
# 로테이터 초기화
rotator = HolySheepKeyRotator([
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_1",
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_2"
])
chatbot = EcommerceAIChatbot(rotator)
# 테스트 문의들
test_inquiries = [
"내 주문번호 12345의 배송 현황이 어떻게 되나요?",
"주문한 상품이 마음에 들지 않아서 반품하고 싶은데 어떻게 하나요?",
"결제했는데 주문 확인 이메일이 안 왔습니다."
]
print("=== 이커머스 AI 챗봇 테스트 ===\n")
for inquiry in test_inquiries:
result = await chatbot.route_inquiry(inquiry)
if result.get("success"):
print(f"문의: {inquiry}")
print(f"사용 모델: {result['model_used']}")
print(f"응답: {result['response'][:100]}...")
print(f"지연시간: {result['metrics']['latency_ms']}ms")
print(f"예상 비용: ${result['metrics']['estimated_cost_usd']:.6f}\n")
else:
print(f"오류 발생: {result.get('error')}\n")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Node.js 환경에서의 구현
JavaScript/TypeScript 환경에서도 동일한 로테이션 전략을 적용할 수 있습니다. 다음은 기업용 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 사용한 Node.js 구현체입니다. 이 시스템은 내부 문서를 기반으로 실시간 검색응답을 제공하며, 초당 30건의 벡터 검색 + 생성 요청을 처리합니다.
/**
* HolySheep AI API Key 로테이터 - Node.js 버전
* 기업 RAG 시스템용으로 최적화
*/
const https = require('https');
class HolySheepKeyRotatorJS {
constructor(keys, options = {}) {
this.keys = keys.map((key, index) => ({
key,
priority: options.priorities?.[index] || 1,
maxRPM: options.maxRPM || 500,
maxTPM: options.maxTPM || 150000,
enabled: true,
cooldownUntil: null
}));
this.usage = keys.map(() => ({
requestsThisMinute: 0,
tokensThisMinute: 0,
errors: 0,
lastUsed: null,
avgLatencyMs: 0
}));
this.windowStart = Date.now();
this.lock = false;
this.cooldownSeconds = options.cooldownSeconds || 60;
this.errorThreshold = options.errorThreshold || 3;
console.log([HolySheepRotator] 초기화 완료. 키 수: ${keys.length});
}
resetWindowIfNeeded() {
const now = Date.now();
if (now - this.windowStart >= 60000) {
this.windowStart = now;
this.usage.forEach(u => {
u.requestsThisMinute = 0;
u.tokensThisMinute = 0;
});
}
}
isKeyAvailable(index) {
const keyConfig = this.keys[index];
const metrics = this.usage[index];
if (!keyConfig.enabled) return false;
if (keyConfig.cooldownUntil && Date.now() < keyConfig.cooldownUntil) {
return false;
}
if (metrics.requestsThisMinute >= keyConfig.maxRPM) {
return false;
}
return true;
}
getAvailableKey() {
this.resetWindowIfNeeded();
// 가용 키 필터링
const available = this.keys
.map((k, i) => ({ ...k, index: i }))
.filter(k => this.isKeyAvailable(k.index))
.sort((a, b) => {
// 우선순위 -> 요청 수 순으로 정렬
if (a.priority !== b.priority) {
return a.priority - b.priority;
}
return this.usage[a.index].requestsThisMinute -
this.usage[b.index].requestsThisMinute;
});
if (available.length === 0) {
console.warn('[HolySheepRotator] 사용 가능한 키 없음 (모두 Rate Limit 또는 Cooldown)');
return null;
}
const selected = available[0];
console.log([HolySheepRotator] 키 선택: ${selected.key.substring(0, 8)}... (${selected.index}));
return { index: selected.index, key: selected.key };
}
recordRequest(index, tokens, latencyMs, success) {
const metrics = this.usage[index];
metrics.requestsThisMinute++;
metrics.tokensThisMinute += tokens;
metrics.lastUsed = new Date().toISOString();
if (success) {
metrics.errors = 0;
metrics.avgLatencyMs =
(metrics.avgLatencyMs * (metrics.requestsThisMinute - 1) + latencyMs)
/ metrics.requestsThisMinute;
} else {
metrics.errors++;
if (metrics.errors >= this.errorThreshold) {
console.error([HolySheepRotator] 키 ${index} 연속 에러(${metrics.errors})로 비활성화);
this.keys[index].enabled = false;
this.keys[index].cooldownUntil = Date.now() + (this.cooldownSeconds * 2000);
}
}
}
recordRateLimit(index, retryAfter = 60) {
this.keys[index].cooldownUntil = Date.now() + (retryAfter * 1000);
console.warn([HolySheepRotator] Rate Limit - 키 ${index}, Cooldown: ${retryAfter}s);
}
getStatus() {
return {
totalKeys: this.keys.length,
availableKeys: this.keys.filter((_, i) => this.isKeyAvailable(i)).length,
keys: this.keys.map((k, i) => ({
preview: ${k.key.substring(0, 8)}...${k.key.slice(-4)},
priority: k.priority,
enabled: k.enabled,
inCooldown: k.cooldownUntil && Date.now() < k.cooldownUntil,
requestsThisMinute: this.usage[i].requestsThisMinute,
tokensThisMinute: this.usage[i].tokensThisMinute,
errors: this.usage[i].errors,
avgLatencyMs: Math.round(this.usage[i].avgLatencyMs)
}))
};
}
}
// HolySheep AI API 호출 래퍼
class HolySheepAIClient {
constructor(apiKeys) {
this.rotator = new HolySheepKeyRotatorJS(apiKeys, {
maxRPM: 500,
cooldownSeconds: 60
});
this.baseURL = 'api.holysheep.ai';
}
async chatCompletion(messages, model = 'gpt-4.1') {
const startTime = Date.now();
let retries = 0;
const maxRetries = 3;
while (retries < maxRetries) {
const keyInfo = this.rotator.getAvailableKey();
if (!keyInfo) {
console.log('[HolySheep] 모든 키 사용 불가, 5초 대기 후 재시도...');
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
retries++;
continue;
}
try {
const response = await this.makeRequest(keyInfo.key, messages, model);
const latencyMs = Date.now() - startTime;
this.rotator.recordRequest(
keyInfo.index,
response.usage?.total_tokens || 1000,
latencyMs,
true
);
return {
success: true,
data: response,
latencyMs,
tokensUsed: response.usage?.total_tokens || 1000
};
} catch (error) {
console.error([HolySheep] 요청 실패: ${error.message});
if (error.statusCode === 429) {
this.rotator.recordRateLimit(keyInfo.index);
retries++;
continue;
}
this.rotator.recordRequest(keyInfo.index, 0, 0, false);
throw error;
}
}
throw new Error('최대 재시도 횟수 초과');
}
makeRequest(apiKey, messages, model) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const payload = JSON.stringify({
model,
messages,
temperature: 0.7,
max_tokens: 2000
});
const options = {
hostname: this.baseURL,
path: '/v1/chat/completions',
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${apiKey},
'Content-Type': 'application/json',
'Content-Length': Buffer.byteLength(payload)
}
};
const req = https.request(options, (res) => {
let data = '';
res.on('data', chunk => data += chunk);
res.on('end', () => {
if (res.statusCode === 200) {
resolve(JSON.parse(data));
} else {
reject({
statusCode: res.statusCode,
message: JSON.parse(data).error?.message || 'Unknown error'
});
}
});
});
req.on('error', reject);
req.write(payload);
req.end();
});
}
}
// 사용 예시
async function main() {
const client = new HolySheepAIClient([
'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_1',
'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_2',
'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_3'
]);
// RAG 시스템 쿼리 예시
const queries = [
'2024년 Q3 매출 보고서 요약해줘',
'특허 출원 프로세스 알려줘',
'최근 발표된 정책 변경사항 있나요?'
];
console.log('=== RAG 시스템 테스트 ===\n');
for (const query of queries) {
try {
const result = await client.chatCompletion([
{ role: 'system', content: '당신은 기업 내부 문서 기반 어시스턴트입니다.' },
{ role: 'user', content: query }
]);
console.log(쿼리: ${query});
console.log(응답 토큰: ${result.tokensUsed});
console.log(지연시간: ${result.latencyMs}ms);
console.log(상태: ${JSON.stringify(client.rotator.getStatus())}\n);
} catch (error) {
console.error(오류: ${error.message}\n);
}
}
}
main();
성능 모니터링 및 최적화
실제 운영에서는 로테이션 매니저의 성능을 지속적으로 모니터링해야 합니다. 제가 구축한 모니터링 대시보드의 핵심 메트릭스는 다음과 같습니다.
- 평균 지연 시간: 150-300ms 목표 (Gemini Flash 사용 시)
- Rate Limit 발생 빈도: 시간당 5회 미만 목표
- API 키 가용률: 95% 이상 유지
- 토큰 사용 효율성: 캐시 히트율 30% 이상
"""
성능 모니터링 및 알림 시스템
실시간 메트릭 수집 및 이상 상황 자동 감지
"""
import time
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from typing import List, Callable
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
@dataclass
class AlertThresholds:
"""알림 임계값 설정"""
max_avg_latency_ms: float = 500.0
max_error_rate: float = 0.05 # 5%
min_available_keys: int = 1
max_cost_per_hour_usd: float = 100.0
class PerformanceMonitor:
"""
HolySheep AI API 성능 모니터러
수집 메트릭스:
- 요청당 평균 지연 시간
- 모델별 사용량 및 비용
- 키별 가용성
- 에러 발생 추이
"""
def __init__(
self,
rotator: 'HolySheepKeyRotator',
thresholds: AlertThresholds = None
):
self.rotator = rotator
self.thresholds = thresholds or AlertThresholds()
self.metrics_history: List[dict] = []
self.cost_by_model: dict = {
"gpt-4.1": 0.0,
"claude-sonnet-4-5": 0.0,
"gemini-2.5-flash": 0.0,
"deepseek-v3.2": 0.0
}
self._running = False
def record_model_usage(self, model: str, tokens: int):
"""모델별 사용량 기록"""
pricing = {
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4-5": 15.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
if model in pricing:
cost = (tokens / 1_000_000) * pricing[model]
self.cost_by_model[model] = self.cost_by_model.get(model, 0) + cost
def check_health(self) -> dict:
"""시스템 상태 점검"""
status = self.rotator.get_status()
alerts = []
health_score = 100
# 지연 시간 체크
for key_detail in status["keys_detail"]:
if key_detail["avg_latency_ms"] > self.thresholds.max_avg_latency_ms:
alerts.append({
"type": "HIGH_LATENCY",
"severity": "WARNING",
"message": f"높은 지연시간: {key_detail['avg_latency_ms']}ms",
"key": key_detail["key_preview"]
})
health_score -= 10
# 가용 키 체크
if status["available_keys"] < self.thresholds.min_available_keys:
alerts.append({
"type": "LOW_AVAILABILITY",
"severity": "CRITICAL",
"message": f"가용 키 부족: {status['available_keys']}개",
"key": None
})
health_score -= 30
# 에러율 체크
total_errors = sum(k["total_errors"] for k in status["keys_detail"])
total_requests = sum(k["requests_this_minute"] for k in status["keys_detail"])
error_rate = total_errors / total_requests if total_requests > 0 else 0
if error_rate > self.thresholds.max_error_rate:
alerts.append({
"type": "HIGH_ERROR_RATE",
"severity": "WARNING",
"message": f"에러율 상승: {error_rate:.2%}",
"key": None
})
health_score -= 20
return {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"health_score": max(0, health_score),
"alerts": alerts,
"metrics": {
"total_requests": total_requests,
"total_errors": total_errors,
"error_rate": error_rate,
"avg_latency_ms": sum(
k["avg_latency_ms"] for k in status["keys_detail"]
) / len(status["keys_detail"]) if status["keys_detail"] else 0,
"cost_by_model": self.cost_by_model.copy()
},
"status": status
}
def generate_report(self) -> str:
"""일일 사용 리포트 생성"""
health = self.check_health()
report = f"""
=== HolySheep AI 일일 리포트 ===
생성 시간: {health['timestamp']}
【 시스템 상태 】
- 종합 점수: {health