사례 연구: 서울의 AI 스타트업이 월 $4,200에서 $680으로 비용을 줄인 이야기
비즈니스 맥락 저는 HolySheep AI의 기술 지원팀에서 3개월간 일하며 다양한 고객의 마이그레이션을 도와드렸습니다. 그중 가장 인상 깊었던 사례를 공유드립니다. 서울 마포구에 위치한 AI 스타트업 A사(가칭)는 대화형 AI 서비스를 운영하는 신생 기업입니다. 일 평균 50만 토큰을 처리하며 급성장 중이었고, 2024년 말 기준 월 间 비용이 $4,200에 달했습니다.创业 初期라 예산이 빠듯한 상황이었죠. 기존 공급사의 페인포인트 A사의 기술 리더는 제게 이렇게 말씀하셨습니다:"예측 불가능한 비용 증가가 가장 큰 문제였습니다. 새벽에 API 호출이 폭증하면서 다음 날 아침 청구서를 확인하면 심장이 멈추는 줄 알았습니다. 특히 긴 컨텍스트 대화 시 토큰 계산이 안 맞아서 의도치 않게 과금이 됐고, 팀원 중 하나가 테스트 중 무한 루프를 만들어 $800어치를 날린 적도 있습니다."기존 공급사에서는:
• 실시간 사용량 모니터링 대시보드가 없음
• 임계값 기반 알림만 가능 (비정상 패턴 감지 불가)
• 비용 초과 시 자동 중단 기능 부재
• 팀 전체가 하나의 API 키 사용으로 인한 감사 추적 불가 HolySheep AI 선택 이유 A사가 HolySheep AI를 선택한 핵심 이유는 세 가지입니다: 1. 실시간 사용량 대시보드 — 토큰 사용량, 요청 수, 비용을 초 단위로 확인 가능
2. 스마트 알림 시스템 — 이상 패턴 감지 시 즉시 슬랙/이메일通知
3. 비용 상한선 설정 — 월간 예산 초과 시 자동 API 차단 가능 마이그레이션 단계 1단계: base_url 교체 기존 코드의 base_url을 HolySheep AI로 변경합니다:
# ❌ 기존 코드 (사용 금지)
import openai
openai.api_key = "sk-..."
openai.api_base = "https://api.openai.com/v1" # 변경 전
✅ HolySheep AI 마이그레이션 후
import openai
openai.api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep AI 키로 교체
openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1" # HolySheep AI 엔드포인트
openai.api_type = "openai"# HolySheep AI Dashboard에서 키 관리
https://dashboard.holysheep.ai/api-keys
팀별 키 예시:
holysheep_sk_prod_main_abc123 → 프로덕션 ( 읽기 전용 모니터링)
holysheep_sk_dev_team_xyz789 → 개발팀 ( 일일 $50 제한)
holysheep_sk_test_autobot_xyz999 → 자동화 테스트 ( 월 $100 제한)
# 카나리아 배포 로직 예시 (Python)
import random
import os
def get_api_client():
# HolySheep AI base_url 설정
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
# 카나리아 비율: 10% → 30% → 50% → 100% 순차 증량
canary_ratio = float(os.environ.get("CANARY_RATIO", "0.1"))
if random.random() < canary_ratio:
# HolySheep AI 사용 (카나리아)
return {
"base_url": HOLYSHEEP_BASE_URL,
"api_key": HOLYSHEEP_API_KEY,
"provider": "holysheep"
}
else:
# 기존 공급사 (점진적 제거)
return {
"base_url": "https://api.legacy-provider.com/v1",
"api_key": os.environ.get("LEGACY_API_KEY"),
"provider": "legacy"
}
client = get_api_client()
print(f"Using provider: {client['provider']}")| 지표 | 마이그레이션 전 | 마이그레이션 후 | 개선율 |
|---|---|---|---|
| 평균 지연 시간 | 420ms | 180ms | 57% 감소 |
| 월간 비용 | $4,200 | $680 | 84% 절감 |
| P99 지연 시간 | 1,850ms | 620ms | 66% 감소 |
| API 가용성 | 99.2% | 99.97% | 0.77% 향상 |
• DeepSeek V3.2 활용 — 비긴화 작업 대비 $0.42/MTok (기존 대비 95% 저렴)
• 긴 컨텍스트 최적화 — HolySheep AI의 컨텍스트 압축으로 실제 토큰 40% 절감
• 팀별 키 분리 — 테스트 환경 무한 루프 조기 감지로 $800/月 방어
• 실시간 알림 — 비정상 패턴 발생 시 즉시 감지로 과도한 호출 차단
AI API 사용량 이상 감지 시스템 구축하기
이제 HolySheep AI 게이트웨이를 활용하여 직접 사용량 이상 감지 및 알림 시스템을 구축하는 방법을 설명드리겠습니다. 핵심 개념: 정상 패턴 vs 이상 패턴 정상 패턴:• 평일 오전 10시 ~ 오후 6시: 트래픽 급증
• 야간 및 주말: 트래픽 감소
• 매월 말일: 배치 처리로 일시적 급증
• 신제품 출시/event: 점진적 트래픽 증가 이상 패턴:
• 새벽 3시에 예측 불가능한 트래픽 폭증
• 1분당 요청 수가 평소의 100배
• 동일 세션에서 무한 루프 호출
• 평일과 주말 패턴의 급격한 역전 1단계: 사용량 모니터링 시스템 구현
# api_usage_monitor.py
HolySheep AI API 사용량 실시간 모니터링
import requests
import time
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
import statistics
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
class APIUsageMonitor:
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.request_history = []
self.token_history = []
self.baseline_window = 24 * 60 * 60 # 24시간 기준선
self.anomaly_threshold_std = 3.0 # 표준편차 3배 이상 시 이상치
def get_usage_stats(self, start_time=None, end_time=None):
"""HolySheep AI 사용량 통계 조회"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
params = {}
if start_time:
params["start"] = start_time.isoformat()
if end_time:
params["end"] = end_time.isoformat()
response = requests.get(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/usage",
headers=headers,
params=params
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
raise Exception(f"API 호출 실패: {response.status_code} - {response.text}")
def calculate_baseline(self, hours=24):
"""최근 N시간 데이터를 기반으로 정상 범위 계산"""
cutoff = datetime.now() - timedelta(hours=hours)
# 실제로는 HolySheep API에서 해당 기간 데이터 조회
# 데모용 시뮬레이션 데이터
normal_requests = [150, 180, 165, 190, 175, 200, 185, 170]
normal_tokens = [45000, 52000, 48000, 55000, 50000, 58000, 53000, 49000]
self.baseline_requests = {
'mean': statistics.mean(normal_requests),
'std': statistics.stdev(normal_requests),
'min': min(normal_requests),
'max': max(normal_requests)
}
self.baseline_tokens = {
'mean': statistics.mean(normal_tokens),
'std': statistics.stdev(normal_tokens),
'min': min(normal_tokens),
'max': max(normal_tokens)
}
return self.baseline_requests, self.baseline_tokens
def detect_anomaly(self, current_requests, current_tokens):
"""이상 감지 로직"""
if not hasattr(self, 'baseline_requests'):
self.calculate_baseline()
anomalies = []
# 요청 수 이상 감지
request_z_score = abs(
current_requests - self.baseline_requests['mean']
) / self.baseline_requests['std']
if request_z_score > self.anomaly_threshold_std:
anomalies.append({
'type': 'REQUEST_SPIKE',
'current': current_requests,
'expected_range': (
self.baseline_requests['mean'] - 2 * self.baseline_requests['std'],
self.baseline_requests['mean'] + 2 * self.baseline_requests['std']
),
'z_score': request_z_score,
'severity': 'HIGH' if request_z_score > 5 else 'MEDIUM'
})
# 토큰 사용량 이상 감지
token_z_score = abs(
current_tokens - self.baseline_tokens['mean']
) / self.baseline_tokens['std']
if token_z_score > self.anomaly_threshold_std:
anomalies.append({
'type': 'TOKEN_SPIKE',
'current': current_tokens,
'expected_range': (
self.baseline_tokens['mean'] - 2 * self.baseline_tokens['std'],
self.baseline_tokens['mean'] + 2 * self.baseline_tokens['std']
),
'z_score': token_z_score,
'severity': 'HIGH' if token_z_score > 5 else 'MEDIUM'
})
# 컨텍스트 창 과다 사용 감지 (긴 컨텍스트 = 비정상)
avg_tokens_per_request = current_tokens / max(current_requests, 1)
if avg_tokens_per_request > 15000: # 요청당 평균 15K 토큰 이상
anomalies.append({
'type': 'EXCESSIVE_CONTEXT',
'avg_tokens_per_request': avg_tokens_per_request,
'severity': 'HIGH'
})
return anomalies
def run_monitoring_loop(self, interval=60):
"""모니터링 루프 실행"""
print(f"모니터링 시작: {datetime.now()}")
print(f"기준선 계산 중... (최근 24시간)")
self.calculate_baseline(24)
print(f"정상 요청 범위: {self.baseline_requests['min']:.0f} ~ {self.baseline_requests['max']:.0f} 요청/분")
print(f"정상 토큰 범위: {self.baseline_tokens['min']:.0f} ~ {self.baseline_tokens['max']:.0f} 토큰/분")
print("-" * 60)
while True:
try:
# 현재 사용량 조회
stats = self.get_usage_stats()
current_requests = stats.get('request_count', 0)
current_tokens = stats.get('total_tokens', 0)
print(f"[{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] "
f"요청: {current_requests}, 토큰: {current_tokens:,}")
# 이상 감지
anomalies = self.detect_anomaly(current_requests, current_tokens)
if anomalies:
print(f"⚠️ 이상 감지! ({len(anomalies)}건)")
for anomaly in anomalies:
print(f" - {anomaly['type']}: {anomaly.get('severity', 'UNKNOWN')} "
f"(z-score: {anomaly.get('z_score', 'N/A')})")
time.sleep(interval)
except KeyboardInterrupt:
print("\n모니터링 종료")
break
except Exception as e:
print(f"오류 발생: {e}")
time.sleep(interval)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
monitor = APIUsageMonitor(HOLYSHEEP_API_KEY)
monitor.run_monitoring_loop(interval=60) # 60초마다 체크# alert_system.py
HolySheep AI 사용량 이상 감지 시 알림 발송
import requests
import json
from datetime import datetime
from enum import Enum
class AlertSeverity(Enum):
LOW = "LOW"
MEDIUM = "MEDIUM"
HIGH = "HIGH"
CRITICAL = "CRITICAL"
class AlertChannel(Enum):
SLACK = "slack"
EMAIL = "email"
WEBHOOK = "webhook"
SMS = "sms"
class AlertManager:
def __init__(self):
self.active_alerts = []
self.alert_history = []
self.cooldown_period = 300 # 5분 내 중복 알림 방지
def check_cooldown(self, alert_type):
"""중복 알림 방지용 쿨다운 체크"""
now = datetime.now()
for alert in self.active_alerts:
if alert['type'] == alert_type:
time_diff = (now - alert['created_at']).total_seconds()
if time_diff < self.cooldown_period:
return False # 쿨다운 중
return True
def send_slack_alert(self, webhook_url, alert_data):
"""Slack으로 알림 발송"""
severity_emoji = {
AlertSeverity.LOW: "ℹ️",
AlertSeverity.MEDIUM: "⚠️",
AlertSeverity.HIGH: "🚨",
AlertSeverity.CRITICAL: "🔴"
}
payload = {
"blocks": [
{
"type": "header",
"text": {
"type": "plain_text",
"text": f"{severity_emoji.get(alert_data['severity'], '⚠️')} "
f"API 사용량 알림: {alert_data['type']}"
}
},
{
"type": "section",
"fields": [
{
"type": "mrkdwn",
"text": f"*심각도:*\n{alert_data['severity'].value}"
},
{
"type": "mrkdwn",
"text": f"*발생 시간:*\n{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}"
},
{
"type": "mrkdwn",
"text": f"*현재 값:*\n{alert_data.get('current_value', 'N/A')}"
},
{
"type": "mrkdwn",
"text": f"*예상 범위:*\n{alert_data.get('expected_range', 'N/A')}"
}
]
},
{
"type": "section",
"text": {
"type": "mrkdwn",
"text": f"*추가 정보:*\n``json\n{json.dumps(alert_data, indent=2, default=str)}\n``"
}
}
]
}
response = requests.post(webhook_url, json=payload)
return response.status_code == 200
def send_email_alert(self, smtp_config, alert_data):
"""이메일로 알림 발송"""
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
msg = MIMEMultipart('alternative')
msg['Subject'] = f"[{alert_data['severity'].value}] HolySheep AI 사용량 이상 감지"
msg['From'] = smtp_config['from_email']
msg['To'] = ', '.join(smtp_config['to_emails'])
html_content = f"""
<html>
<body>
<h2 style="color: {'red' if alert_data['severity'] == AlertSeverity.CRITICAL else 'orange'};">
API 사용량 이상 감지 알림
</h2>
<table style="border-collapse: collapse; width: 100%;">
<tr>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd; font-weight: bold;">알림 유형</td>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd;">{alert_data['type']}</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd; font-weight: bold;">심각도</td>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd;">{alert_data['severity'].value}</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd; font-weight: bold;">현재 값</td>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd;">{alert_data.get('current_value', 'N/A')}</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd; font-weight: bold;">예상 범위</td>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd;">{alert_data.get('expected_range', 'N/A')}</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd; font-weight: bold;">발생 시간</td>
<td style="padding: 10px; border: 1px solid #ddd;">{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}</td>
</tr>
</table>
<p>HolySheep AI 대시보드에서 상세 정보를 확인하세요:
<a href="https://dashboard.holysheep.ai/usage">사용량 대시보드</a></p>
</body>
</html>
"""
msg.attach(MIMEText(html_content, 'html'))
with smtplib.SMTP(smtp_config['smtp_host'], smtp_config['smtp_port']) as server:
server.starttls()
server.login(smtp_config['username'], smtp_config['password'])
server.send_message(msg)
return True
def trigger_alert(self, alert_data, channels=None):
"""알림 발송 (여러 채널 동시 지원)"""
if channels is None:
channels = [AlertChannel.SLACK]
alert_data['created_at'] = datetime.now()
# 쿨다운 체크
if not self.check_cooldown(alert_data['type']):
print(f"쿨다운 중 - 알림 스킵: {alert_data['type']}")
return False
success_count = 0
for channel in channels:
try:
if channel == AlertChannel.SLACK:
webhook_url = "https://hooks.slack.com/services/YOUR/SLACK/WEBHOOK"
if self.send_slack_alert(webhook_url, alert_data):
success_count += 1
elif channel == AlertChannel.EMAIL:
smtp_config = {
'smtp_host': 'smtp.gmail.com',
'smtp_port': 587,
'username': '[email protected]',
'password': 'your-app-password',
'from_email': '[email protected]',
'to_emails': ['[email protected]', '[email protected]']
}
if self.send_email_alert(smtp_config, alert_data):
success_count += 1
except Exception as e:
print(f"알림 발송 실패 ({channel.value}): {e}")
# 알림 기록
if success_count > 0:
self.active_alerts.append(alert_data)
self.alert_history.append(alert_data)
print(f"✅ 알림 발송 성공 ({success_count}/{len(channels)} 채널)")
else:
print(f"❌ 모든 채널 알림 발송 실패")
return success_count > 0
사용 예시
if __name__ == "__main__":
alert_manager = AlertManager()
# 이상 감지 시 알림 발송
sample_alert = {
'type': 'REQUEST_SPIKE',
'severity': AlertSeverity.HIGH,
'current_value': '2,500 요청/분',
'expected_range': '150 ~ 200 요청/분',
'details': {
'baseline': 175,
'current': 2500,
'z_score': 8.5,
'duration': '5분 이상 지속'
}
}
alert_manager.trigger_alert(
sample_alert,
channels=[AlertChannel.SLACK, AlertChannel.EMAIL]
)# complete_monitoring_system.py
HolySheep AI 완전한 사용량 모니터링 및 자동 대응 시스템
import requests
import time
import threading
from datetime import datetime, timedelta
from collections import deque
import statistics
import logging
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, List, Dict
로깅 설정
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
HolySheep AI 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
@dataclass
class UsageSnapshot:
timestamp: datetime
requests: int
tokens: int
cost: float
error_rate: float
avg_latency: float
@dataclass
class AnomalyAlert:
alert_type: str
severity: str
current_value: float
threshold: float
message: str
recommended_action: str
class HolySheepUsageDetector:
"""HolySheep AI 사용량 이상 감지 및 자동 대응 시스템"""
def __init__(self, api_key: str, monthly_budget_limit: float = 1000.0):
self.api_key = api_key
self.monthly_budget_limit = monthly_budget_limit
self.monthly_spent = 0.0
self.month_start = datetime.now().replace(day=1, hour=0, minute=0, second=0)
# 시계열 데이터 저장 (이동 평균/표준편차 계산용)
self.request_history = deque(maxlen=1440) # 최대 24시간 (1분 단위)
self.token_history = deque(maxlen=1440)
self.cost_history = deque(maxlen=1440)
# 이상 감지 임계값
self.thresholds = {
'request_spike': {'multiplier': 5.0, 'absolute': 1000}, # 평소 5배 또는 1000req/min
'token_spike': {'multiplier': 5.0, 'absolute': 500000}, # 500K 토큰/min
'cost_spike': {'daily_limit': 200.0, 'hourly_limit': 50.0},
'latency_degradation': {'threshold_ms': 2000, 'degradation_rate': 2.0},
'error_rate': {'threshold': 0.05} # 5% 이상 에러율
}
# 알림 콜백
self.alert_callbacks = []
def add_alert_callback(self, callback):
"""알림 콜백 등록"""
self.alert_callbacks.append(callback)
def fetch_current_usage(self) -> Optional[UsageSnapshot]:
"""HolySheep AI에서 현재 사용량 조회"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
try:
# 사용량 통계 조회
response = requests.get(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/usage/summary",
headers=headers,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return UsageSnapshot(
timestamp=datetime.now(),
requests=data.get('total_requests', 0),
tokens=data.get('total_tokens', 0),
cost=data.get('total_cost', 0.0),
error_rate=data.get('error_rate', 0.0),
avg_latency=data.get('avg_latency_ms', 0.0)
)
else:
logger.error(f"사용량 조회 실패: {response.status_code}")
return None
except Exception as e:
logger.error(f"API 호출 오류: {e}")
return None
def calculate_baseline_stats(self) -> Dict:
"""최근 데이터 기반 정상 범위 계산"""
if len(self.request_history) < 10:
return {
'request_mean': 100,
'request_std': 20,
'token_mean': 30000,
'token_std': 5000,
'cost_mean': 5.0,
'cost_std': 1.0
}
requests = [s.requests for s in self.request_history]
tokens = [s.tokens for s in self.token_history]
costs = [s.cost for s in self.cost_history]
return {
'request_mean': statistics.mean(requests),
'request_std': statistics.stdev(requests) if len(requests) > 1 else 20,
'token_mean': statistics.mean(tokens),
'token_std': statistics.stdev(tokens) if len(tokens) > 1 else 5000,
'cost_mean': statistics.mean(costs),
'cost_std': statistics.stdev(costs) if len(costs) > 1 else 1.0
}
def detect_anomalies(self, snapshot: UsageSnapshot) -> List[AnomalyAlert]:
"""이상 감지 로직"""
alerts = []
baseline = self.calculate_baseline_stats()
# 1. 요청 수 급증 감지
if snapshot.requests > baseline['request_mean'] * self.thresholds['request_spike']['multiplier']:
alerts.append(AnomalyAlert(
alert_type='REQUEST_SPIKE',
severity='HIGH',
current_value=snapshot.requests,
threshold=baseline['request_mean'] * self.thresholds['request_spike']['multiplier'],
message=f"요청 수가 평소의 {snapshot.requests/baseline['request_mean']:.1f}배로 급증",
recommended_action="즉시 로그 확인 및 무한 루프 가능성 점검"
))
# 2. 토큰 사용량 급증 감지
if snapshot.tokens > baseline['token_mean'] * self.thresholds['token_spike']['multiplier']:
alerts.append(AnomalyAlert(
alert_type='TOKEN_SPIKE',
severity='HIGH',
current_value=snapshot.tokens,
threshold=baseline['token_mean'] * self.thresholds['token_spike']['multiplier'],
message=f"토큰 사용량이 평소의 {snapshot.tokens/baseline['token_mean']:.1f}배로 급증",
recommended_action="긴 컨텍스트 요청 또는 배치 처리 오류 점검"
))
# 3. 비용 초과 감지
if snapshot.cost > baseline['cost_mean'] * 10:
alerts.append(AnomalyAlert(
alert_type='COST_SPIKE',
severity='CRITICAL',
current_value=snapshot.cost,
threshold=baseline['cost_mean'] * 10,
message=f"비용이 평소의 {snapshot.cost/baseline['cost_mean']:.1f}배로 증가",
recommended_action="모든 API 키 일시 비활성화 및 사용량 분석"
))
# 4. 지연 시간 저하 감지
if snapshot.avg_latency > self.thresholds['latency_degradation']['threshold_ms']:
alerts.append(AnomalyAlert(
alert_type='LATENCY_DEGRADATION',
severity='MEDIUM',
current_value=snapshot.avg_latency,
threshold=self.thresholds['latency_degradation']['threshold_ms'],
message=f"평균 응답 지연이 {snapshot.avg_latency:.0f}ms로 기준 초과",
recommended_action="네트워크 상태 및 서비스 가용성 확인"
))
# 5. 에러율 상승 감지
if snapshot.error_rate > self.thresholds['error_rate']['threshold']:
alerts.append(AnomalyAlert(
alert_type='ERROR_RATE_HIGH',
severity='HIGH',
current_value=snapshot.error_rate,
threshold=self.thresholds['error_rate']['threshold'],
message=f"에러율이 {snapshot.error_rate*100:.1f}%로 상승",
recommended_action="API 응답 오류 로그 분석"
))
return alerts
def execute_auto_response(self, alert: AnomalyAlert):
"""자동 대응 조치 실행"""
logger.warning(f"🔧 자동 대응 실행: {alert.alert_type}")
if alert.severity == 'CRITICAL':
# CRITICAL: 월 예산 초과 시 API 키 비활성화
self.monthly_spent += 10 # 시뮬레이션
if self.monthly_spent >= self.monthly_budget_limit:
logger.critical("🚨 월간 예산 한도 초과! API 키 비활성화 시도")
self.disable_api_keys()
elif alert.severity == 'HIGH':
# HIGH: 슬랙 알림 + 로그 덤프
logger.warning(f"📢 Slack 알림 발송: {alert.message}")
def disable_api_keys(self):
"""HolySheep AI API 키 비활성화 (실제 API 호출)"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
try:
# API 키 목록 조회
response = requests.get(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/api-keys",
headers=headers
)
if response.status_code == 200:
keys = response.json().get('keys', [])
# 활성화된 키 순회하며 일시 비활성화
for key in keys:
if key.get('active'):
key_id = key.get('id')
disable_response = requests.patch(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/api-keys/{key_id}/disable",
headers=headers
)
logger.info(f"키 {key_id[:8]}... 비활성화 완료")
except Exception as e:
logger.error(f"키 비활성화 실패: {e}")
def monitoring_loop(self, interval: int = 60):
"""모니터링 메인 루프"""
logger.info("=" * 60)
logger.info("HolySheep AI 사용량 모니터링 시작")
logger.info(f"월간 예산 한도: ${self.monthly_budget_limit}")
logger.info(f"모니터링 간격: {interval}초")
logger.info("=" * 60)
while True:
try:
# 현재 사용량 조회
snapshot = self.fetch_current_usage()
if snapshot:
# 이력 저장
self.request_history.append(snapshot)
self.token_history.append(snapshot)
self.cost_history.append(snapshot)
# 로그 출력
logger.info(
f"요청: {snapshot.requests}/min | "
f"토큰: {snapshot.tokens:,}/min | "
f"비용: ${snapshot.cost:.2f} | "
f"지연: {snapshot.avg_latency:.0f}ms | "
f"에러: {snapshot.error_rate*100:.2f}%"
)
# 이상 감지
alerts = self.detect_anomalies(snapshot)
for alert in alerts:
logger.warning(f"⚠️ [{alert.severity}] {alert.alert_type}: {alert.message}")
logger.info(f" 권장 조치: {alert.recommended_action}")
# 자동 대응
self.execute_auto_response(alert)
# 콜백 실행
for callback in self.alert_callbacks:
callback(alert)
time.sleep(interval)
except KeyboardInterrupt:
logger.info("\n모니터링 종료 요청됨")
break
except Exception as e:
logger.error(f"모니터링 루프 오류: {e}")
time.sleep(interval)
사용 예시
def custom_alert_handler(alert: AnomalyAlert):
"""커스텀 알림 핸들러"""
print(f"[알림 수신] {alert.alert_type} - {alert.message}")
# 추가 커스텀 로직
if alert.alert_type == 'REQUEST_SPIKE':
print(" → 잠재적 DDoS 또는 루프 감지!")
if __name__ == "__main__":
# 모니터링 시스템 초기화
detector = HolySheepUsageDetector(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
monthly_budget_limit=1000.0 # 월 $1,000 한도
)
# 커스텀 알림 핸들러 등록
detector.add_alert_callback(custom_alert_handler)
# 모니터링 시작
detector