AI API를 처음 사용하는 개발자분들이 가장 많이 놓치는 부분이 바로 재시도(retry)机制입니다. 저는 HolySheep AI에서 2년 넘게 API 통합 관련 기술 지원을 하면서 수많은 개발자들이 재시도机制 없이 급하게 프로덕션 배포 후 의도치 않게 예산을 초과하는 모습을 봐왔습니다.
이 튜토리얼에서는 재시도가 어떻게 동작하고, 각 재시도마다 비용이 누적되는지, 그리고 어떻게 비용을 절감하면서도 안정적인 시스템을 구축할 수 있는지 초보자 눈높이에서 설명드리겠습니다.
1. 재시도机制이란 무엇인가?
AI API를 호출하면 네트워크 문제, 서버 과부하, 일시적 오류 등의 이유로 요청이 실패할 수 있습니다. 재시도机制이란 이러한 실패한 요청을 자동으로 다시 보내는 기능입니다.
실생활 비유
카페에서 커피를 주문했는데 머신이 고장 나면 직원이 "잠시만 기다려주세요"라고 합니다. 커피머신이 복구되면 다시 주문을 처리하죠. 이 과정을 자동으로 해주는 것이 바로 재시도机制입니다.
왜 재시도가 필요한가?
- 네트워크 불안정 — Wi-Fi 연결이 순간 끊어질 때
- 서버 일시 과부하 — 많은 사용자가 동시에 접속할 때
- Rate Limit 초과 — 요청이 너무 빠르게 보내질 때
- 일시적 서비스 장애 — API 제공자의 서버 문제
2. 재시도와 Token 소비의 관계
여기서 중요한 점: 실패한 요청도 Token을 소비합니다. 대부분의 AI API는 요청을 받는 순간 비용이 청구됩니다.
HolySheep AI 가격표 (참고)
- GPT-4.1: $8.00 / 1M Token
- Claude Sonnet 4.5: $15.00 / 1M Token
- Gemini 2.5 Flash: $2.50 / 1M Token
- DeepSeek V3.2: $0.42 / 1M Token
입력 1000 Token, 출력 500 Token인 요청을 DeepSeek V3.2로 보낸다고 가정하면:
# 1회 성공 시 비용
입력: 1000 Token × $0.42 / 1,000,000 = $0.00042
출력: 500 Token × $0.42 / 1,000,000 = $0.00021
총계: $0.00063 (약 0.063센트)
재시도 3회 포함 시 (모두 실패)
총 비용: $0.00063 × 4 = $0.00252작은 금액처럼 보이지만, 하루에 10만 건의 요청을 처리하는 시스템이라면 재시도만으로 하루에 $63이 추가로 발생할 수 있습니다. 월간으로는 거의 $2,000에 육박하죠.
3. 기본 재시도 구현 (Python)
가장 간단한 재시도 패턴부터 시작하겠습니다.
import time
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
HolySheep AI API 설정
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep AI 대시보드에서 발급
def create_session_with_retry(max_retries=3, backoff_factor=1.0):
"""재시도 로직이 포함된 세션을 생성합니다"""
session = requests.Session()
# 재시도策略 설정
retry_strategy = Retry(
total=max_retries, # 최대 3회 재시도
backoff_factor=backoff_factor, # 실패 시 1초, 2초, 4초 대기
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504], # 재시도할 HTTP 상태 코드
allowed_methods=["HEAD", "GET", "OPTIONS", "POST"]
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
return session
def send_chat_request(prompt: str):
"""HolySheep AI에 채팅 요청을 보냅니다"""
session = create_session_with_retry(max_retries=3, backoff_factor=1.0)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-chat", # DeepSeek V3.2 사용
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"max_tokens": 500
}
try:
response = session.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"요청 실패: {e}")
return None
사용 예시
result = send_chat_request("안녕하세요, 자기소개를 해주세요")
if result:
print(f"응답: {result['choices'][0]['message']['content']}")실행 결과 예시
# 성공 시 출력
{'id': 'chatcmpl-xxx', 'model': 'deepseek-chat',
'choices': [{'message': {'role': 'assistant',
'content': '안녕하세요! 저는...'}}}]
Rate Limit 초과 시 출력 (1차 ~ 3차 재시도 로그)
재시도 1/3: 429 Too Many Requests - 1.0초 후 재시도
재시도 2/3: 429 Too Many Requests - 2.0초 후 재시도
재시도 3/3: 성공!4. 고급 재시도 전략 (비용 최적화)
기본 재시도는 단순하지만, 비용 측면에서 비효율적일 수 있습니다. 저는 실무에서 다음 전략들을 조합해서 사용합니다.
4-1. 지수 백오프 (Exponential Backoff)
실패할수록 대기 시간을 늘리는 방식입니다. HolySheep AI의 Rate Limit이 60 RPM이라면:
import random
import time
class SmartRetryHandler:
"""비용을 고려한 스마트 재시도 핸들러"""
def __init__(self,
max_retries=3,
base_delay=1.0,
max_delay=60.0,
jitter=True):
self.max_retries = max_retries
self.base_delay = base_delay
self.max_delay = max_delay
self.jitter = jitter
self.total_cost_saved = 0
def calculate_delay(self, attempt: int) -> float:
"""
재시도 대기 시간을 계산합니다
attempt=0: 첫 실패 후, attempt=1: 두 번째 실패 후...
"""
# 지수 백오프: 1초 → 2초 → 4초 → 8초...
delay = self.base_delay * (2 ** attempt)
# 최대 대기 시간 제한
delay = min(delay, self.max_delay)
# 무작위 지터 추가 (서버 혼잡 방지)
if self.jitter:
delay = delay * (0.5 + random.random() * 0.5)
return delay
def should_retry(self, attempt: int, error_type: str,
response=None) -> bool:
"""
재시도가 비용 대비 가치가 있는지 판단합니다
판단 기준:
- Rate Limit 초과 → 재시도 가치 높음
- 인증 실패 → 재시도 무의미
- 서버 오류 5xx → 재시도 가치 높음
- 요청 본문太大 → 재시도 시 동일한 비용 발생
"""
if attempt >= self.max_retries:
return False
# 인증 오류는 재시도해도 해결 안 됨
if error_type == "auth_error":
return False
# Rate Limit은 재시도가 필수
if error_type == "rate_limit":
return True
# 서버 오류는 재시도로 해결 가능
if error_type in ["server_error", "timeout"]:
return True
# 응답 기반 판단
if response:
status = response.status_code
# 429 Rate Limit
if status == 429:
# HolySheep AI가 제시한 대기 시간을 확인
retry_after = response.headers.get('Retry-After',
self.max_delay)
self.wait_time = int(retry_after)
return True
# 5xx 서버 오류
if 500 <= status < 600:
return True
# 4xx 클라이언트 오류 (재시도 의미 없음)
if 400 <= status < 500 and status != 429:
return False
return False
def execute_with_retry(self, api_call_func, *args, **kwargs):
"""재시도와 함께 API 함수를 실행합니다"""
last_error = None
estimated_cost = 0
for attempt in range(self.max_retries + 1):
try:
result = api_call_func(*args, **kwargs)
if attempt > 0:
print(f"✅ 성공! {attempt}회차 재시도 후 복구")
# 재시도 비용 계산
self.total_cost_saved += estimated_cost
return result, attempt
except Exception as e:
last_error = e
error_type = self._classify_error(e)
print(f"❌ 시도 {attempt + 1} 실패: {error_type}")
if self.should_retry(attempt, error_type):
delay = self.calculate_delay(attempt)
print(f" ⏳ {delay:.1f}초 후 재시도...")
time.sleep(delay)
else:
print(f" 🚫 재시도 중단: {error_type}")
break
return None, attempt, last_error
def _classify_error(self, error):
"""에러 유형을 분류합니다"""
error_str = str(error).lower()
if "401" in error_str or "403" in error_str:
return "auth_error"
elif "429" in error_str:
return "rate_limit"
elif "timeout" in error_str:
return "timeout"
elif "500" in error_str or "502" in error_str or "503" in error_str:
return "server_error"
else:
return "unknown"
사용 예시
retry_handler = SmartRetryHandler(
max_retries=3,
base_delay=1.0,
max_delay=30.0,
jitter=True
)
def my_api_call(prompt):
"""실제 API 호출 함수"""
import requests
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "gpt-4o-mini",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
},
timeout=30
)
return response.json()
실행
result, attempts, error = retry_handler.execute_with_retry(
my_api_call,
"한국의 수도는 어디인가요?"
)
print(f"재시도 횟수: {attempts}")
print(f"예상 절감 비용: ${retry_handler.total_cost_saved:.6f}")4-2. 실패 패턴별 최적화
저는 HolySheep AI의 다양한 모델을 사용할 때 다음과 같이 재시도 전략을 다르게 적용합니다:
# HolySheep AI 모델별 재시도 권장 설정
RETRY_CONFIGS = {
"deepseek-chat": { # $0.42/MTok - 비용 효율적
"max_retries": 5,
"base_delay": 2.0, # 더 많은 재시도 허용 (비용이 낮음)
"timeout": 45,
},
"gpt-4o-mini": { # $2.50/MTok
"max_retries": 3,
"base_delay": 1.5,
"timeout": 30,
},
"gpt-4o": { # $8.00/MTok
"max_retries": 2,
"base_delay": 1.0,
"timeout": 60, # 긴 컨텍스트 대비
"early_abort_on_auth": True, # 인증 실패 시 즉시 중단
},
"claude-sonnet-4-20250514": { # $15.00/MTok
"max_retries": 2,
"base_delay": 1.0,
"timeout": 60,
"cost_weight": "high", # 비용 인식 플래그
},
"gemini-2.5-flash": { # $2.50/MTok
"max_retries": 3,
"base_delay": 1.0,
"timeout": 30,
}
}
def get_retry_config(model_name: str) -> dict:
"""모델별 재시도 설정을 반환합니다"""
# 정확한 모델명 매칭
if model_name in RETRY_CONFIGS:
return RETRY_CONFIGS[model_name]
# 부분 매칭 (접두사 기반)
for config_name, config in RETRY_CONFIGS.items():
if model_name.startswith(config_name.rsplit('-', 1)[0]):
return config
# 기본값 반환
return {
"max_retries": 3,
"base_delay": 1.0,
"timeout": 30
}
HolySheep AI 모델 목록 확인
print("DeepSeek V3.2 설정:", get_retry_config("deepseek-chat"))
print("GPT-4.1 설정:", get_retry_config("gpt-4o"))
print("Claude Sonnet 설정:", get_retry_config("claude-sonnet-4-20250514"))
print("Gemini 2.5 Flash 설정:", get_retry_config("gemini-2.5-flash"))5. 비용 모니터링 시스템 구축
재시도로 인한 예상 비용을 실시간으로 추적하는 시스템을 만들어보겠습니다.
import json
from datetime import datetime
from typing import Dict, List
from dataclasses import dataclass, asdict
from collections import defaultdict
@dataclass
class TokenUsage:
"""Token 사용량 추적"""
model: str
input_tokens: int
output_tokens: int
request_count: int
retry_count: int
failed_requests: int
timestamp: datetime
class CostTracker:
"""재시도 관련 비용 추적기"""
# HolySheep AI 가격표 (2024년 기준)
PRICING = {
"deepseek-chat": {"input": 0.42, "output": 0.42}, # $/M Token
"gpt-4o-mini": {"input": 2.50, "output": 10.00},
"gpt-4o": {"input": 8.00, "output": 24.00},
"claude-sonnet-4-20250514": {"input": 15.00, "output": 15.00},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00}
}
def __init__(self):
self.usages: List[TokenUsage] = []
self.retry_costs: Dict[str, float] = defaultdict(float)
self.total_successful_cost = 0.0
self.total_retry_cost = 0.0
def record_request(self,
model: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int,
is_retry: bool = False,
is_success: bool = True):
"""
요청 정보를 기록합니다
Args:
model: 모델명
input_tokens: 입력 Token 수
output_tokens: 출력 Token 수
is_retry: 재시도 여부
is_success: 성공 여부
"""
# 가격 계산
pricing = self.PRICING.get(model, {"input": 0, "output": 0})
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * pricing["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
total_cost = input_cost + output_cost
# 기록
usage = TokenUsage(
model=model,
input_tokens=input_tokens,
output_tokens=output_tokens,
request_count=1,
retry_count=1 if is_retry else 0,
failed_requests=0 if is_success else 1,
timestamp=datetime.now()
)
self.usages.append(usage)
# 비용 누적
if is_retry:
self.retry_costs[model] += total_cost
self.total_retry_cost += total_cost
else:
self.total_successful_cost += total_cost
return total_cost
def get_summary(self) -> Dict:
"""비용 요약 보고서를 반환합니다"""
summary = {
"total_successful_cost": self.total_successful_cost,
"total_retry_cost": self.total_retry_cost,
"total_cost": self.total_successful_cost + self.total_retry_cost,
"retry_rate": self.total_retry_cost /
(self.total_successful_cost + self.total_retry_cost) * 100
if self.total_successful_cost > 0 else 0,
"by_model": {}
}
# 모델별 분석
for model in self.PRICING.keys():
model_usages = [u for u in self.usages if u.model == model]
if model_usages:
model_retry_cost = self.retry_costs.get(model, 0)
model_successful = sum(
(u.input_tokens + u.output_tokens) / 1_000_000 *
self.PRICING[model]["input"]
for u in model_usages if not u.retry_count
)
summary["by_model"][model] = {
"total_requests": len(model_usages),
"retry_requests": sum(u.retry_count for u in model_usages),
"successful_cost": model_successful,
"retry_cost": model_retry_cost,
"retry_rate": model_retry_cost /
(model_successful + model_retry_cost) * 100
if model_successful > 0 else 0
}
return summary
def estimate_daily_budget(self, days: int = 30) -> Dict:
"""일일 예산 소요 예측"""
if not self.usages:
return {"message": "아직 데이터가 없습니다"}
days_analyzed = (datetime.now() - self.usages[0].timestamp).days + 1
if days_analyzed == 0:
days_analyzed = 1
daily_cost = (self.total_successful_cost + self.total_retry_cost) / days_analyzed
projected_monthly = daily_cost * 30
# 재시도 최적화 후 예상 비용
optimized_retry_rate = 0.5 # 재시도 50% 절감 예상
projected_monthly_optimized = (
self.total_successful_cost / days_analyzed * 30 +
self.total_retry_cost * optimized_retry_rate / days_analyzed * 30
)
return {
"current_daily_cost": round(daily_cost, 4),
"projected_monthly": round(projected_monthly, 2),
"projected_monthly_optimized": round(projected_monthly_optimized, 2),
"potential_savings": round(projected_monthly - projected_monthly_optimized, 2),
"savings_percentage": round(
(projected_monthly - projected_monthly_optimized) /
projected_monthly * 100, 1
) if projected_monthly > 0 else 0
}
def print_report(self):
"""상세 보고서를 출력합니다"""
print("=" * 60)
print("HolySheep AI 비용 추적 보고서")
print("=" * 60)
summary = self.get_summary()
print(f"\n📊 전체 비용 요약")
print(f" 성공 요청 비용: ${summary['total_successful_cost']:.4f}")
print(f" 재시도 비용: ${summary['total_retry_cost']:.4f}")
print(f" 총 비용: ${summary['total_cost']:.4f}")
print(f" 재시도 비율: {summary['retry_rate']:.1f}%")
print(f"\n📈 모델별 상세")
for model, data in summary.get("by_model", {}).items():
print(f"\n [{model}]")
print(f" - 총 요청: {data['total_requests']}")
print(f" - 재시도: {data['retry_requests']} ({data['retry_rate']:.1f}%)")
print(f" - 비용: ${data['successful_cost']:.4f} + ${data['retry_cost']:.4f}")
budget = self.estimate_daily_budget()
if "message" not in budget:
print(f"\n💰 예산 예측 (30일)")
print(f" 현재 일일 비용: ${budget['current_daily_cost']:.4f}")
print(f" 현재 월 예상 비용: ${budget['projected_monthly']:.2f}")
print(f" 최적화 후 월 비용: ${budget['projected_monthly_optimized']:.2f}")
print(f" 절감 가능 금액: ${budget['potential_savings']:.2f} ({budget['savings_percentage']:.1f}%)")
사용 예시
tracker = CostTracker()
실제 요청 시뮬레이션
tracker.record_request("deepseek-chat", 1500, 500, is_retry=False, is_success=True)
tracker.record_request("deepseek-chat", 1500, 500, is_retry=True, is_success=True)
tracker.record_request("gpt-4o-mini", 2000, 800, is_retry=False, is_success=True)
tracker.record_request("gpt-4o", 3000, 1000, is_retry=True, is_success=True)
tracker.record_request("deepseek-chat", 1500, 500, is_retry=True, is_success=True)
tracker.print_report()자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: 무한 재시도로 인한 과도한 비용 발생
문제 상황: 재시도 로직에 최대 횟수 제한이 없어서 서버가 복구되지 않으면 계속 재시도를 반복하여 수천 달러의 비용이 발생
# ❌ 잘못된 코드 (무한 재시도)
def bad_retry():
while True:
try:
response = requests.post(url, json=data)
return response.json()
except:
time.sleep(1) # 영원히 반복!
✅ 올바른 코드 (최대 재시도 횟수 설정)
def good_retry():
MAX_RETRIES = 3
for attempt in range(MAX_RETRIES + 1):
try:
response = requests.post(url, json=data, timeout=30)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
if attempt == MAX_RETRIES:
# 마지막 시도까지 실패하면 예외 발생
raise Exception(f"최대 재시도 횟수({MAX_RETRIES}) 초과: {e}")
# 지수 백오프 적용
wait_time = 2 ** attempt
print(f"재시도 {attempt + 1}/{MAX_RETRIES}, {wait_time}초 대기...")
time.sleep(wait_time)
return None오류 2: Rate Limit 도달 후 즉시 재시도
문제 상황: 429 에러를 받자마자 바로 재시도해서 계속 Rate Limit에 걸림
# ❌ 잘못된 코드 (즉시 재시도)
def bad_rate_limit_handling():
for i in range(10):
try:
response = requests.post(url)
return response.json()
except Exception as e:
if "429" in str(e):
continue # 바로 재시도 → 계속 실패
✅ 올바른 코드 (Retry-After 헤더 확인)
def good_rate_limit_handling():
for attempt in range(5):
try:
response = requests.post(url)
if response.status_code == 429:
# Retry-After 헤더가 있으면 해당 시간만큼 대기
retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 60))
print(f"Rate Limit 도달. {retry_after}초 대기 후 재시도...")
time.sleep(retry_after)
continue
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"요청 실패: {e}")
if attempt < 4:
time.sleep(2 ** attempt)
else:
raise
return None
HolySheep AI Rate Limit 권장 대기 시간
RATE_LIMIT_GUIDE = """
HolySheep AI Rate Limit 권장 처리:
1. 429 응답 수신 시:
- Retry-After 헤더 확인 (초 단위)
- 없으면 기본 60초 대기
2. HolySheep AI 모델별 권장 RPM:
- DeepSeek V3.2: 60 RPM (Tier 1), 600 RPM (Tier 2)
- GPT-4o: 500 RPM
- Claude Sonnet: 50 RPM
3. 권장 접근:
- 배치 처리로 요청 빈도 줄이기
- HolySheep AI 대시보드에서 Rate Limit 확인
- 비용 효율적인 모델(DeepSeek) 우선 고려
"""오류 3: 재시도 시 중복 요청으로 인한 데이터 불일치
문제 상황: 응답을 받지 못했지만 서버에서는 요청을 처리해서 두 번의 결과가 발생 (예: 중복 결제, 중복 메시지 전송)
# ❌ 위험한 코드 (멱등성 없음)
def bad_non_idempotent():
for attempt in range(3):
try:
# 결제 요청 등 부수 효과 있는 작업
result = requests.post("https://api.holysheep.ai/v1/payments", json={
"amount": 1000,
"user_id": "user123"
})
return result.json() # 이미 결제되었을 수 있음
except:
time.sleep(1)
✅ 올바른 코드 (멱등성 키 사용)
import uuid
def good_idempotent():
"""
멱등성 키(Idempotency Key)를 사용해서 중복 요청 방지
HolySheep AI는 기본적으로 멱등성을 지원하지 않지만,
클라이언트 단에서 중복 요청 방지가 가능
"""
# 요청 결과를 캐싱
request_cache = {}
idempotency_key = str(uuid.uuid4())
for attempt in range(3):
try:
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
json={
"model": "deepseek-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": "질문"}],
"max_tokens": 500
},
headers={
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"X-Idempotency-Key": idempotency_key # 중복 방지 키
},
timeout=30
)
# 성공 시 캐시에 저장
if response.status_code == 200:
request_cache[idempotency_key] = response.json()
return response.json()
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.RequestException as e:
# 재시도 전에 캐시 확인
if idempotency_key in request_cache:
print(f"캐시된 결과 반환 (재시도로 인한 중복 요청 감지)")
return request_cache[idempotency_key]
if attempt < 2:
time.sleep(2 ** attempt)
else:
raise
return None
안전한 재시도 패턴: 결과 캐싱 + 응답 비교
class SafeAPIClient:
"""안전한 재시도가 가능한 API 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.cache = {} # 최근 요청 캐시
self.max_cache_size = 100
def _generate_request_hash(self, model: str, messages: list) -> str:
"""요청의 고유 해시 생성"""
import hashlib
content = f"{model}:{json.dumps(messages, sort_keys=True)}"
return hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()[:16]
def request(self, model: str, messages: list, max_tokens: int = 500):
"""캐싱이 적용된 안전한 API 요청"""
request_hash = self._generate_request_hash(model, messages)
# 캐시 확인
if request_hash in self.cache:
print("📦 캐시된 응답 사용")
return self.cache[request_hash]
# 실제 API 호출
for attempt in range(3):
try:
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens
},
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
# 캐시 저장
self.cache[request_hash] = result
if len(self.cache) > self.max_cache_size:
# 가장 오래된 캐시 삭제
oldest_key = next(iter(self.cache))
del self.cache[oldest_key]
return result
response.raise_for_status()
except Exception as e:
if attempt == 2:
raise
time.sleep(2 ** attempt)
return None오류 4: 재시도 시마다 다른 모델로 호출되어 비용 증가
문제 상황: failover 로직에서 비용이 비싼 모델로 자동 전환되어 의도치 않은 비용 증가
# ❌ 위험한 코드 (확장성 없는 failover)
def bad_failover():
models = ["gpt-4o", "gpt-4o-mini", "deepseek-chat"] # expensive → cheap
for model in models:
try:
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
json={"model": model, "messages": messages}
)
return response.json() # expensive model로 성공!
except:
continue
✅ 올바른 코드 (비용 순서대로 시도, Rate Limit 고려)
def good_cost_aware_failover():
"""
비용 효율적인 순서로 모델 시도
HolySheep AI 가격 비교:
- DeepSeek V3.2: $0.42/MTok (가장 저렴)
- Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
- GPT-4o-mini: $2.50/MTok
- GPT-4o: $8.00/MTok
- Claude Sonnet: $15.00/MTok (가장 비쌈)
"""
# 비용 효율적 순서 정렬 (저렴한 모델 우선)
models_by_cost = [
("deepseek-chat", 0.42), # 가장 저렴
("gemini-2.5-flash", 2.50),
("gpt-4o-mini", 2.50),
("gpt-4o", 8.00),
("claude-sonnet-4-20250514", 15.00) # 가장 비쌈
]
last_error = None
for model, cost_per_mtok in models_by_cost:
for attempt in range(2): # 모델당 최대 2회 시도
try:
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 500
},
headers={
"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
},
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
print(f"✅ {model} 성공! (${cost_per_mtok}/MTok)")
return response.json()
elif response.status_code == 429:
# Rate Limit이면 다음 모델로
print(f"⚠️ {model} Rate Limit. 다음 모델 시도...")
break # inner loop break → next model
else:
response.raise_for_status()
except Exception as e:
last_error = e
print(f"❌ {model} 실패: {e}")
if "429" in str(e):
break # Rate Limit이면 다음 모델
# expensive model 시도 전 체크
if cost_per_mtok >= 8.00: # $8 이상이면 한 번만 시도
print(f"🔒 {model} 비용 높음. 추가 시도 제한")
raise Exception(f"모든 모델 실패: {last_error}")