API 게이트웨이 Kong과 Traefik으로 다중 AI 모델 라우팅实战 가이드

다중 AI 모델을 효율적으로 관리하고 비용을 최적화하는 것은 대규모 AI 애플리케이션 개발의 핵심 과제입니다. 이번 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 중심으로 Kong Gateway와 Traefik을 활용하여 다중 모델 라우팅을 구성하는 실무 방법을 상세히 설명드리겠습니다.

왜 HolySheep AI인가?

저는 실무에서 여러 AI 모델을 동시에 사용하면서 각기 다른 API 키 관리와 비용 최적화의 어려움 을 경험했습니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 등 모든 주요 모델을 통합 관리할 수 있어 개발 생산성이 크게 향상되었습니다.

월 1,000만 토큰 기준 비용 비교 분석

공급자/모델	가격 ($/MTok)	월 1,000만 토큰 비용	특징
HolySheep AI - DeepSeek V3.2	$0.42	$4.20	최고性价比
HolySheep AI - Gemini 2.5 Flash	$2.50	$25.00	고속 응답
HolySheep AI - GPT-4.1	$8.00	$80.00	최고 품질
HolySheep AI - Claude Sonnet 4.5	$15.00	$150.00	장문 이해
OpenAI 직접 - GPT-4o	$15.00	$150.00	별도 키 관리
Anthropic 직접 - Claude 3.5	$18.00	$180.00	별도 키 관리

위 표에서 확인할 수 있듯이 HolySheep AI를 통해 DeepSeek V3.2를 사용하면 월 1,000만 토큰 기준 단 $4.20으로 기존 공급자 대비 최대 97% 비용 절감이 가능합니다. 동시에 단일 API 키로 모든 모델을 관리할 수 있어 운영 복잡성도 크게 줄었습니다.

Kong Gateway 설치 및 다중 모델 라우팅 설정

1단계: Kong Gateway 설치

# Docker Compose를 사용한 Kong Gateway 설치
docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  kong-database:
    image: postgres:15
    container_name: kong-database
    environment:
      POSTGRES_DB: kong
      POSTGRES_USER: kong
      POSTGRES_PASSWORD: kongpass123
    volumes:
      - kong-db-data:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - kong-net
    healthcheck:
      test: ["CMD", "pg_isready", "-U", "kong"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

  kong-migration:
    image: kong:latest
    container_name: kong-migration
    depends_on:
      kong-database:
        condition: service_healthy
    environment:
      KONG_DATABASE: postgres
      KONG_PG_HOST: kong-database
      KONG_PG_USER: kong
      KONG_PG_PASSWORD: kongpass123
      KONG_DATABASE: postgres
    command: kong migrations bootstrap
    networks:
      - kong-net

  kong-gateway:
    image: kong:latest
    container_name: kong-gateway
    depends_on:
      kong-migration:
        condition: service_completed_successfully
    ports:
      - "8000:8000"     # HTTP 트래픽
      - "8443:8443"     # HTTPS 트래픽
      - "8001:8001"     # Admin API
      - "8444:8444"     # Admin API HTTPS
    environment:
      KONG_DATABASE: postgres
      KONG_PG_HOST: kong-database
      KONG_PG_USER: kong
      KONG_PG_PASSWORD: kongpass123
      KONG_PROXY_ACCESS_LOG: /dev/stdout
      KONG_ADMIN_ACCESS_LOG: /dev/stdout
      KONG_PROXY_ERROR_LOG: /dev/stderr
      KONG_ADMIN_ERROR_LOG: /dev/stderr
      KONG_DECLARATIVE_CONFIG: /usr/local/kong/declarative.yml
    volumes:
      - ./declarative.yml:/usr/local/kong/declarative.yml:ro
    networks:
      - kong-net

volumes:
  kong-db-data:

networks:
  kong-net:
    driver: bridge

# Kong 실행 명령어
docker-compose up -d

Kong Admin API 연결 확인
curl -s http://localhost:8001

서비스 등록 상태 확인
curl -s http://localhost:8001/services

2단계: HolySheep AI 다중 모델 서비스 설정

# declarative.yml - Kong 데클러레이티브 설정 파일

_format_version: "3.0"
_transform: true

services:
  # GPT-4.1 모델 라우팅 서비스
  - name: gpt-4.1-service
    url: https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions
    routes:
      - name: gpt-4.1-route
        paths:
          - /api/v1/chat/gpt-4.1
        strip_path: false
    plugins:
      - name: rate-limiting
        config:
          minute: 100
          policy: local
      - name: request-transformer
        config:
          add:
            headers:
              - "X-Model: gpt-4.1"
              - "X-API-Key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

  # Claude Sonnet 4.5 모델 라우팅 서비스
  - name: claude-sonnet-service
    url: https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions
    routes:
      - name: claude-sonnet-route
        paths:
          - /api/v1/chat/claude-sonnet
        strip_path: false
    plugins:
      - name: rate-limiting
        config:
          minute: 100
          policy: local
      - name: request-transformer
        config:
          add:
            headers:
              - "X-Model: claude-sonnet-4-20250514"
              - "X-API-Key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

  # Gemini 2.5 Flash 모델 라우팅 서비스
  - name: gemini-flash-service
    url: https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions
    routes:
      - name: gemini-flash-route
        paths:
          - /api/v1/chat/gemini-flash
        strip_path: false
    plugins:
      - name: rate-limiting
        config:
          minute: 200
          policy: local
      - name: request-transformer
        config:
          add:
            headers:
              - "X-Model: gemini-2.5-flash"
              - "X-API-Key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

  # DeepSeek V3.2 모델 라우팅 서비스 (비용 최적화)
  - name: deepseek-v3-service
    url: https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions
    routes:
      - name: deepseek-v3-route
        paths:
          - /api/v1/chat/deepseek-v3
        strip_path: false
    plugins:
      - name: rate-limiting
        config:
          minute: 500
          policy: local
      - name: request-transformer
        config:
          add:
            headers:
              - "X-Model: deepseek-v3.2"
              - "X-API-Key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

  # 스마트 라우팅 서비스 (부하 분산)
  - name: smart-routing-service
    url: https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions
    routes:
      - name: smart-routing-route
        paths:
          - /api/v1/chat/smart
        strip_path: false
    plugins:
      - name: request-transformer
        config:
          add:
            headers:
              - "X-API-Key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
              - "X-Smart-Routing: enabled"

# Kong 설정 적용
curl -i -X POST http://localhost:8001/config \
  --data-urlencode _format_version=3.0 \
  --data-urlencode "services[0][name]=gpt-4.1-service" \
  --data-urlencode "services[0][url]=https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions" \
  --data-urlencode "services[0][routes][0][name]=gpt-4.1-route" \
  --data-urlencode "services[0][routes][0][paths][0]=/api/v1/chat/gpt-4.1"

모든 서비스 목록 확인
curl -s http://localhost:8001/services | jq '.'

개별 서비스 상태 확인
curl -s http://localhost:8001/services/gpt-4.1-service | jq '.'

Traefik 역방향 프록시 다중 모델 설정

1단계: Traefik 설치 및 설정

# docker-compose.yml - Traefik 설정

version: '3.8'

services:
  traefik:
    image: traefik:v3.0
    container_name: traefik
    command:
      - "--api.insecure=true"
      - "--providers.docker=true"
      - "--providers.docker.exposedbydefault=false"
      - "--entrypoints.web.address=:80"
      - "--entrypoints.websecure.address=:443"
      - "--log.level=INFO"
      - "--accesslog=true"
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
      - "8080:8080"
    environment:
      - "TZ=Asia/Seoul"
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
      - ./traefik-config.yml:/etc/traefik/traefik.yml:ro
      - ./middlewares.yml:/etc/traefik/middlewares.yml:ro
    networks:
      - ai-proxy-net
    restart: unless-stopped

  # HolySheep AI GPT-4.1 미들웨어
  gpt4-service:
    image: nginx:alpine
    container_name: gpt4-middleware
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.gpt4.rule=PathPrefix(\"/models/gpt-4.1\")"
      - "traefik.http.routers.gpt4.entrypoints=web"
      - "traefik.http.services.gpt4.loadbalancer.server.port=80"
      - "traefik.http.middlewares.gpt4-headers.headers.customrequestheaders.X-Model=gpt-4.1"
      - "traefik.http.middlewares.gpt4-headers.headers.customrequestheaders.X-API-Key=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
      - "traefik.http.middlewares.gpt4-rate.headers.customrequestheaders.X-RateLimit-Limit=100"
    networks:
      - ai-proxy-net

  # HolySheep AI Claude 미들웨어
  claude-service:
    image: nginx:alpine
    container_name: claude-middleware
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.claude.rule=PathPrefix(\"/models/claude\")"
      - "traefik.http.routers.claude.entrypoints=web"
      - "traefik.http.services.claude.loadbalancer.server.port=80"
      - "traefik.http.middlewares.claude-headers.headers.customrequestheaders.X-Model=claude-sonnet-4-20250514"
      - "traefik.http.middlewares.claude-headers.headers.customrequestheaders.X-API-Key=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    networks:
      - ai-proxy-net

  # HolySheep AI Gemini Flash 미들웨어
  gemini-service:
    image: nginx:alpine
    container_name: gemini-middleware
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.gemini.rule=PathPrefix(\"/models/gemini\")"
      - "traefik.http.routers.gemini.entrypoints=web"
      - "traefik.http.services.gemini.loadbalancer.server.port=80"
      - "traefik.http.middlewares.gemini-headers.headers.customrequestheaders.X-Model=gemini-2.5-flash"
      - "traefik.http.middlewares.gemini-headers.headers.customrequestheaders.X-API-Key=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    networks:
      - ai-proxy-net

  # HolySheep AI DeepSeek 미들웨어 (비용 최적화용)
  deepseek-service:
    image: nginx:alpine
    container_name: deepseek-middleware
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.deepseek.rule=PathPrefix(\"/models/deepseek\")"
      - "traefik.http.routers.deepseek.entrypoints=web"
      - "traefik.http.services.deepseek.loadbalancer.server.port=80"
      - "traefik.http.middlewares.deepseek-headers.headers.customrequestheaders.X-Model=deepseek-v3.2"
      - "traefik.http.middlewares.deepseek-headers.headers.customrequestheaders.X-API-Key=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    networks:
      - ai-proxy-net

networks:
  ai-proxy-net:
    driver: bridge

# traefik-config.yml
api:
  dashboard: true
  insecure: true

providers:
  docker:
    endpoint: "unix:///var/run/docker.sock"
    exposedByDefault: false
    network: ai-proxy-net
  file:
    filename: /etc/traefik/middlewares.yml
    watch: true

entryPoints:
  web:
    address: ":80"
  websecure:
    address: ":443"

log:
  level: INFO
  filePath: /var/log/traefik/traefik.log

accessLog:
  filePath: /var/log/traefik/access.log
  bufferingSize: 100
  filters:
    statusCodes:
      - "200-599"

Python 기반 다중 모델 API 통합 예제

# holy_sheep_gateway.py
HolySheep AI 다중 모델 라우팅 Python SDK

import requests
import json
import time
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class ModelType(Enum):
    GPT_4_1 = "gpt-4.1"
    CLAUDE_SONNET = "claude-sonnet"
    GEMINI_FLASH = "gemini-2.5-flash"
    DEEPSEEK_V3 = "deepseek-v3.2"

@dataclass
class ModelConfig:
    name: str
    model_id: str
    max_tokens: int
    temperature: float
    cost_per_1k: float  # USD per 1M tokens

class HolySheepGateway:
    """HolySheep AI 게이트웨이 다중 모델 라우팅 클라이언트"""

    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

    # 모델별 비용 및 설정 (2026년 1월 기준)
    MODEL_CONFIGS: Dict[ModelType, ModelConfig] = {
        ModelType.GPT_4_1: ModelConfig(
            name="GPT-4.1",
            model_id="gpt-4.1",
            max_tokens=8192,
            temperature=0.7,
            cost_per_1k=8.00
        ),
        ModelType.CLAUDE_SONNET: ModelConfig(
            name="Claude Sonnet 4.5",
            model_id="claude-sonnet-4-20250514",
            max_tokens=8192,
            temperature=0.7,
            cost_per_1k=15.00
        ),
        ModelType.GEMINI_FLASH: ModelConfig(
            name="Gemini 2.5 Flash",
            model_id="gemini-2.5-flash",
            max_tokens=8192,
            temperature=0.7,
            cost_per_1k=2.50
        ),
        ModelType.DEEPSEEK_V3: ModelConfig(
            name="DeepSeek V3.2",
            model_id="deepseek-v3.2",
            max_tokens=8192,
            temperature=0.7,
            cost_per_1k=0.42
        ),
    }

    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.session = requests.Session()
        self.session.headers.update({
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        })

    def chat_completion(
        self,
        messages: List[Dict[str, str]],
        model: ModelType = ModelType.GPT_4_1,
        temperature: Optional[float] = None,
        max_tokens: Optional[int] = None,
        **kwargs
    ) -> Dict[str, Any]:
        """다중 모델 채팅 완료 API 호출"""

        config = self.MODEL_CONFIGS[model]

        payload = {
            "model": config.model_id,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature or config.temperature,
            "max_tokens": max_tokens or config.max_tokens,
            **kwargs
        }

        start_time = time.time()
        response = self.session.post(
            f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
            json=payload,
            timeout=60
        )
        latency = (time.time() - start_time) * 1000  # ms 단위

        if response.status_code != 200:
            raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")

        result = response.json()
        result['_metadata'] = {
            'latency_ms': round(latency, 2),
            'model': config.name,
            'estimated_cost': self._calculate_cost(result, config.cost_per_1k)
        }

        return result

    def _calculate_cost(self, response: Dict, cost_per_1m: float) -> float:
        """토큰 사용량 기반 비용 계산"""
        usage = response.get('usage', {})
        total_tokens = usage.get('total_tokens', 0)
        return round((total_tokens / 1_000_000) * cost_per_1m, 6)

    def smart_route(
        self,
        messages: List[Dict[str, str]],
        priority: str = "cost"
    ) -> Dict[str, Any]:
        """스마트 라우팅: 비용 또는 성능 우선 자동 선택"""

        content_preview = messages[-1].get('content', '')[:100] if messages else ''

        # 간단한 라우팅 전략
        if priority == "cost":
            # 가장 저렴한 모델 선택 (일상적인 질문)
            return self.chat_completion(messages, ModelType.DEEPSEEK_V3)
        elif priority == "quality":
            # 최고 품질 모델 선택 (복잡한 분석)
            return self.chat_completion(messages, ModelType.GPT_4_1)
        elif priority == "speed":
            # 고속 응답 모델 선택 (실시간 채팅)
            return self.chat_completion(messages, ModelType.GEMINI_FLASH)
        else:
            # Claude 모델 선택 (장문 이해가 필요한 경우)
            return self.chat_completion(messages, ModelType.CLAUDE_SONNET)

    def batch_completion(
        self,
        requests: List[Dict[str, Any]],
        models: List[ModelType]
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """배치 처리: 여러 모델로 동시 요청"""
        import concurrent.futures

        results = []
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
            futures = []
            for req, model in zip(requests, models):
                future = executor.submit(
                    self.chat_completion,
                    req['messages'],
                    model
                )
                futures.append(future)

            for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
                results.append(future.result())

        return results

사용 예제
if __name__ == "__main__":
    gateway = HolySheepGateway(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

    # 1. 특정 모델 사용
    response = gateway.chat_completion(
        messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요!"}],
        model=ModelType.GPT_4_1
    )
    print(f"응답: {response['choices'][0]['message']['content']}")
    print(f"지연시간: {response['_metadata']['latency_ms']}ms")
    print(f"예상 비용: ${response['_metadata']['estimated_cost']}")

    # 2. 스마트 라우팅 사용
    response = gateway.smart_route(
        messages=[{"role": "user", "content": "한국의 수도는 어디인가요?"}],
        priority="cost"
    )
    print(f"스마트 라우팅 응답: {response['choices'][0]['message']['content']}")

    # 3. 비용 비교 테스트
    test_messages = [{"role": "user", "content": "Python에서 리스트 정렬 방법을 알려주세요"}]
    for model in ModelType:
        try:
            result = gateway.chat_completion(test_messages, model)
            print(f"{model.value}: ${result['_metadata']['estimated_cost']}, "
                  f"{result['_metadata']['latency_ms']}ms")
        except Exception as e:
            print(f"{model.value}: Error - {str(e)}")

# Node.js 기반 HolySheep AI 다중 모델 라우팅 예제
// holySheepRouter.js

const https = require('https');

class HolySheepRouter {
  constructor(apiKey) {
    this.apiKey = apiKey;
    this.baseUrl = 'api.holysheep.ai';

    // 모델별 비용 정보 (2026년 1월 기준)
    this.models = {
      'gpt-4.1': {
        name: 'GPT-4.1',
        costPerM: 8.00,
        maxTokens: 8192,
        recommendedFor: ['복잡한 분석', '창작 콘텐츠', '코딩']
      },
      'claude-sonnet-4-20250514': {
        name: 'Claude Sonnet 4.5',
        costPerM: 15.00,
        maxTokens: 8192,
        recommendedFor: ['장문 이해', '논리적 추론', '문서 분석']
      },
      'gemini-2.5-flash': {
        name: 'Gemini 2.5 Flash',
        costPerM: 2.50,
        maxTokens: 8192,
        recommendedFor: ['실시간 채팅', '빠른 응답 필요', '대량 처리']
      },
      'deepseek-v3.2': {
        name: 'DeepSeek V3.2',
        costPerM: 0.42,
        maxTokens: 8192,
        recommendedFor: ['일상적 질문', '비용 최적화', '대량 요청']
      }
    };
  }

  // HTTP 요청 헬퍼
  async makeRequest(payload) {
    const postData = JSON.stringify(payload);

    const options = {
      hostname: this.baseUrl,
      port: 443,
      path: '/v1/chat/completions',
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
        'Content-Length': Buffer.byteLength(postData)
      }
    };

    return new Promise((resolve, reject) => {
      const startTime = Date.now();

      const req = https.request(options, (res) => {
        let data = '';

        res.on('data', (chunk) => {
          data += chunk;
        });

        res.on('end', () => {
          const latency = Date.now() - startTime;

          try {
            const result = JSON.parse(data);
            resolve({
              ...result,
              _metadata: {
                latencyMs: latency,
                statusCode: res.statusCode
              }
            });
          } catch (e) {
            reject(new Error(JSON Parse Error: ${data}));
          }
        });
      });

      req.on('error', (e) => {
        reject(e);
      });

      req.write(postData);
      req.end();
    });
  }

  // 단일 모델 요청
  async chat(modelKey, messages, options = {}) {
    const model = this.models[modelKey];
    if (!model) {
      throw new Error(Unknown model: ${modelKey});
    }

    const payload = {
      model: modelKey,
      messages: messages,
      temperature: options.temperature || 0.7,
      max_tokens: options.maxTokens || model.maxTokens
    };

    console.log([${model.name}] Sending request...);

    const startTime = Date.now();
    const result = await this.makeRequest(payload);
    const endTime = Date.now();

    const usage = result.usage || {};
    const totalTokens = usage.total_tokens || 0;
    const estimatedCost = (totalTokens / 1_000_000) * model.costPerM;

    console.log([${model.name}] Response time: ${endTime - startTime}ms);
    console.log([${model.name}] Tokens used: ${totalTokens});
    console.log([${model.name}] Estimated cost: $${estimatedCost.toFixed(6)});

    return {
      ...result,
      _debug: {
        model: model.name,
        latencyMs: endTime - startTime,
        totalTokens,
        estimatedCost: $${estimatedCost.toFixed(6)}
      }
    };
  }

  // 스마트 라우팅
  async smartChat(messages, strategy = 'cost') {
    let selectedModel;

    switch (strategy) {
      case 'cost':
        selectedModel = 'deepseek-v3.2';  // 가장 저렴
        break;
      case 'speed':
        selectedModel = 'gemini-2.5-flash';  // 가장 빠름
        break;
      case 'quality':
        selectedModel = 'gpt-4.1';  // 최고 품질
        break;
      case 'balanced':
        selectedModel = 'claude-sonnet-4-20250514';  // 균형
        break;
      default:
        selectedModel = 'gemini-2.5-flash';
    }

    console.log(Smart routing selected: ${this.models[selectedModel].name});
    return this.chat(selectedModel, messages);
  }

  // 비용 최적화 라우팅
  async costOptimizedChat(messages, qualityThreshold = 0.8) {
    // 먼저 저렴한 모델로 시도
    const cheapResult = await this.chat('deepseek-v3.2', messages);

    // 응답 품질 점수 매기기 (간단한 휴리스틱)
    const responseLength = cheapResult.choices?.[0]?.message?.content?.length || 0;
    const qualityScore = Math.min(1, responseLength / 500);

    if (qualityScore < qualityThreshold) {
      console.log('Quality below threshold, upgrading to GPT-4.1...');
      return this.chat('gpt-4.1', messages);
    }

    return cheapResult;
  }

  // 병렬 다중 모델 호출
  async multiModelChat(messages) {
    const modelKeys = Object.keys(this.models);
    const promises = modelKeys.map(key => this.chat(key, messages));

    const results = await Promise.allSettled(promises);

    return results.map((result, index) => ({
      model: modelKeys[index],
      status: result.status,
      data: result.status === 'fulfilled' ? result.value : null,
      error: result.status === 'rejected' ? result.reason.message : null
    }));
  }
}

// 사용 예제
async function main() {
  const router = new HolySheepRouter('YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY');

  const messages = [
    { role: 'system', content: '당신은 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다.' },
    { role: 'user', content: '2026년 AI 트렌드에 대해 설명해주세요.' }
  ];

  // 1. 특정 모델 호출
  console.log('=== Single Model Test ===');
  const singleResult = await router.chat('gpt-4.1', messages);
  console.log('GPT-4.1 Response:', singleResult.choices[0].message.content.substring(0, 100) + '...');

  // 2. 스마트 라우팅
  console.log('\n=== Smart Routing Test ===');
  const smartResult = await router.smartChat(messages, 'cost');
  console.log('Smart Response:', smartResult.choices[0].message.content.substring(0, 100) + '...');

  // 3. 다중 모델 병렬 호출
  console.log('\n=== Multi-Model Parallel Test ===');
  const multiResults = await router.multiModelChat(messages);

  multiResults.forEach(result => {
    console.log(${result.model}: ${result.status});
    if (result.data) {
      console.log(  Latency: ${result.data._debug.latencyMs}ms);
      console.log(  Cost: ${result.data._debug.estimatedCost});
    }
  });
}

main().catch(console.error);

비용 최적화 및 모니터링 대시보드

# cost_monitor.py
HolySheep AI 비용 모니터링 및 최적화 도구

import time
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
import json

class CostMonitor:
    """HolySheep AI 비용 추적 및 분석 도구"""

    def __init__(self):
        self.requests = []
        self.cost_per_million = {
            'gpt-4.1': 8.00,
            'claude-sonnet-4-20250514': 15.00,
            'gemini-2.5-flash': 2.50,
            'deepseek-v3.2': 0.42
        }

    def log_request(self, model: str, tokens_used: int, latency_ms: float):
        """요청 로깅"""
        self.requests.append({
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'model': model,
            'tokens': tokens_used,
            'latency_ms': latency_ms,
            'cost': (tokens_used / 1_000_000) * self.cost_per_million.get(model, 0)
        })

    def get_daily_summary(self, days: int = 30) -> dict:
        """일별 비용 요약"""
        cutoff = datetime.now() - timedelta(days=days)
        recent_requests = [
            r for r in self.requests
            if datetime.fromisoformat(r['timestamp']) > cutoff
        ]

        summary = defaultdict(lambda: {
            'requests': 0,
            'total_tokens': 0,
            'total_cost': 0,
            'avg_latency': []
        })

        for req in recent_requests:
            model = req['model']
            summary[model]['requests'] += 1
            summary[model]['total_tokens'] += req['tokens']
            summary[model]['total_cost'] += req['cost']
            summary[model]['avg_latency'].append(req['latency_ms'])

        # 최종 통계 계산
        for model, data in summary.items():
            if data['avg_latency']:
                data['avg_latency'] = sum(data['avg_latency']) / len(data['avg_latency'])
            else:
                data['avg_latency'] = 0

        return dict(summary)

    def generate_optimization_report(self) -> dict:
        """비용 최적화 제안 생성"""
        daily = self.get_daily_summary(30)
        total_cost = sum(d['total_cost'] for d in daily.values())
        total_tokens = sum(d['total_tokens'] for d in daily.values())

        recommendations = []

        # DeepSeek 대체 가능 요청 분석
        if 'gpt-4.1' in daily:
            gpt_cost = daily['gpt-4.1']['total_cost']
            potential_saving = gpt_cost * 0.95  # 95% 절감 가능
            recommendations.append({
                'model': 'gpt-4.1',
                'suggestion': 'DeepSeek V3.2로 대체 검토',
                'potential_saving_usd': potential_saving,
                'reason': '단순 질문의 경우 DeepSeek V3.2($0.42/MTok)가 GPT-4.1($8/MTok) 대비 95% 저렴'
            })

        # Gemini Flash 활용 제안
        if 'gpt-4.1' in daily and 'gemini-2.5-flash' not in daily:
            recommendations.append({
                'model': 'gemini-2.5-flash',
                'suggestion': 'Gemini 2.5 Flash 도입',
                'potential_saving_usd': daily['gpt-4.1']['total_cost'] * 0.69,
                'reason': '실시간 채팅 시 Gemini 2.5 Flash($2.50/MTok)가 GPT-4.1 대비 69% 절감'
            })

        return {
            'period': '30 days',
            'total_cost_usd': round(total_cost, 2),
            'total_tokens': total_tokens,
            'model_breakdown': daily,
            'recommendations': recommendations,
            'estimated_savings': sum(r['potential_saving_usd'] for r in recommendations)
        }

    def export_json(self, filepath: str):
        """데이터 JSON 내보내기"""
        with open(filepath, 'w') as f:
            json.dump({
                'requests': self.requests,
                'summary': self.get_daily_summary(),
                'optimization': self.generate_optimization_report()
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