AI API를 운영하면서 과도한 요청으로 인한 서비스 차단은 모든 개발자가 경험하는 문제입니다. HolySheep AI는 글로벌 AI API 게이트웨이として、API Rate Limiter를 효과적으로 구현하는 방법을 상세히 안내합니다. 이 튜토리얼에서는 두 가지 핵심 알고리즘である 滑动窗口( Sliding Window)과 令牌桶( Token Bucket)을 깊이 있게 비교하고, HolySheep AI에서 이를 활용하는 실전 방법을 제시합니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 타사 릴레이 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 API 직접 호출 | 타사 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| Rate Limit 관리 | ✅ 자동 최적화, 커스텀 제한 가능 | ⚠️ 각 서비스별 제한都不一样 | ❌ 서비스 의존적 |
| 비용 최적화 | ✅ GPT-4.1 $8/MTok, Claude $15/MTok | ⚠️ 정가만 적용 | ⚠️ 마진 포함 |
| 슬라이딩 윈도우 지원 | ✅ 네이티브 지원 | ✅ 기본 제공 | ❌ 제한적 |
| 토큰 버킷 지원 | ✅ 네이티브 지원 | ⚠️ 일부만 지원 | ❌ 미지원 |
| 다중 모델 통합 | ✅ 단일 키로 모든 주요 모델 | ❌ 각 서비스별 별도 키 | ✅ 일부 통합 |
| 로컬 결제 지원 | ✅ 해외 신용카드 불필요 | ❌ 국제 카드 필수 | ⚠️ 서비스별 상이 |
| 무료 크레딧 | ✅ 가입 시 제공 | ✅ 일부 서비스 제공 | ❌ 드묾 |
| 예약 가능 여부 | ✅ Burst 트래픽 허용 | ⚠️ 일반적으로 불허 | ⚠️ 제한적 |
| Latency 오버헤드 | ✅ 평균 5-15ms 추가 | ✅ 없음 | ⚠️ 10-50ms 추가 |
| 기술 지원 | ✅ 한국어 지원 | ⚠️ 영어 메일만 | ⚠️ 영어 중심 |
Rate Limiter란 무엇인가
Rate Limiter는 일정 시간 내 API 호출 횟수를 제한하여 서버 과부하, 비용 초과, 악의적 공격을 방지하는 핵심 인프라입니다. AI API 환경에서는 특히 중요한 역할을 합니다:
- 비용 관리: API 호출 수를 제한하여 예상치 못한 비용 폭증 방지
- 서비스 안정성: 과도한 요청으로 인한 서비스 중단 예방
- 공정성 보장: 모든 사용자에게 일관된 응답 시간 제공
- 보안 강화: DDoS 공격 및滥用 방지
滑动窗口 알고리즘 (Sliding Window Algorithm)
작동 원리
滑动窗口 알고리즘은 시간을 연속적인 윈도우로划分하고, 각 윈도우 내 요청 수를 추적합니다. 핵심 특징은 다음과 같습니다:
- 시간 기반 정확성: 특정 시간대의 정확한 요청 수 측정
- 메모리 효율성: 윈도우 크기만큼만 상태 저장
- 부드러운 제한: 급격한 요청 차단을 피함
Python 구현
"""
滑动窗口 Rate Limiter 구현
HolySheep AI 기술 블로그 - Sliding Window Algorithm
"""
import time
from collections import deque
from threading import Lock
class SlidingWindowRateLimiter:
"""
슬라이딩 윈도우 기반 Rate Limiter
특징:
- 정확하고 부드러운 속도 제한
- 메모리 효율적
- Redis와 함께 분산 환경에서도 사용 가능
"""
def __init__(self, max_requests: int, window_size_seconds: int):
"""
Args:
max_requests: 윈도우 내 최대 허용 요청 수
window_size_seconds: 윈도우 크기(초)
"""
self.max_requests = max_requests
self.window_size = window_size_seconds
self.requests = deque()
self.lock = Lock()
def is_allowed(self) -> bool:
"""
요청 허용 여부를 판단합니다.
Returns:
True: 요청 허용, False: 요청 거부
"""
current_time = time.time()
with self.lock:
# 윈도우 시작 시간 계산
window_start = current_time - self.window_size
# 만료된 요청 제거
while self.requests and self.requests[0] < window_start:
self.requests.popleft()
# 현재 요청 수 확인
if len(self.requests) < self.max_requests:
self.requests.append(current_time)
return True
return False
def get_remaining(self) -> int:
"""남은 요청 수 반환"""
current_time = time.time()
window_start = current_time - self.window_size
with self.lock:
# 만료된 요청 필터링
valid_requests = [t for t in self.requests if t >= window_start]
return max(0, self.max_requests - len(valid_requests))
def get_reset_time(self) -> float:
"""다음 윈도우 리셋 시간 반환 (초 단위)"""
with self.lock:
if not self.requests:
return 0
oldest_request = self.requests[0]
return max(0, oldest_request + self.window_size - time.time())
HolySheep AI와 함께 사용하는 예제
def call_holysheep_api_with_rate_limit():
"""
HolySheep AI API를 슬라이딩 윈도우 Rate Limiter와 함께 사용
"""
import requests
# HolySheep AI 설정
API_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep AI API 키로 교체
# Rate Limiter: 100회/60초 제한
limiter = SlidingWindowRateLimiter(max_requests=100, window_size_seconds=60)
def make_request(messages):
if not limiter.is_allowed():
reset_time = limiter.get_reset_time()
print(f"Rate Limit 초과. {reset_time:.1f}초 후 재시도 필요")
return None
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": messages,
"max_tokens": 1000
}
try:
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=30)
remaining = limiter.get_remaining()
print(f"요청 성공! 남은 요청 수: {remaining}")
return response.json()
except Exception as e:
print(f"요청 실패: {e}")
return None
# 테스트 실행
messages = [{"role": "user", "content": "안녕하세요!"}]
result = make_request(messages)
return result
if __name__ == "__main__":
# Rate Limiter 테스트
limiter = SlidingWindowRateLimiter(max_requests=5, window_size_seconds=10)
print("滑动窗口 Rate Limiter 테스트")
print("=" * 40)
for i in range(8):
allowed = limiter.is_allowed()
remaining = limiter.get_remaining()
print(f"요청 {i+1}: {'✅ 허용' if allowed else '❌ 거부'} | 남은 수: {remaining}")
time.sleep(0.5)
滑动窗口의 장단점
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| ✅ 정확한 시간 기반 제한 | ❌ 윈도우 경계에서 버스트可能出现 |
| ✅ 구현이 비교적简单 | ❌ 분산 환경에서 동기화 필요 |
| ✅ 메모리 사용량 예측 가능 | ❌ 고주파 요청 시 오버헤드 |
令牌桶 알고리즘 (Token Bucket Algorithm)
작동 원리
令牌桶 알고리즘은 "桶(버킷)"에 "토큰(令牌)"을 채우고, 각 요청마다 토큰을 소비하는 방식입니다:
- 버스트 트래픽 허용: 토큰이 쌓여있으면 한 번에 여러 요청 처리
- 평균 속도 보장: 장기간 평균 요청률이 제한값을 초과하지 않음
- 유연한 설정: 버스트 크기와 충전 속도를 독립적으로 조절
Python 구현
"""
令牌桶 Rate Limiter 구현
HolySheep AI 기술 블로그 - Token Bucket Algorithm
"""
import time
from threading import Lock, Thread
class TokenBucketRateLimiter:
"""
토큰 버킷 기반 Rate Limiter
특징:
- 버스트 트래픽 허용 (토큰蓄积 활용)
- 평균 속도 제한 보장
- HolySheep AI의 권장 알고리즘
"""
def __init__(self, capacity: int, refill_rate: float):
"""
Args:
capacity: 버킷 최대 용량 (버스트 가능 요청 수)
refill_rate: 초당 충전되는 토큰 수
"""
self.capacity = capacity
self.refill_rate = refill_rate
self.tokens = float(capacity)
self.last_refill_time = time.time()
self.lock = Lock()
def _refill(self):
"""토큰을 시간에 따라 충전합니다."""
now = time.time()
elapsed = now - self.last_refill_time
# 경과 시간에 비례하여 토큰 충전
new_tokens = elapsed * self.refill_rate
self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + new_tokens)
self.last_refill_time = now
def is_allowed(self, tokens_requested: int = 1) -> bool:
"""
요청 허용 여부를 판단합니다.
Args:
tokens_requested: 요청에 필요한 토큰 수 (기본값: 1)
Returns:
True: 요청 허용, False: 요청 거부
"""
with self.lock:
self._refill()
if self.tokens >= tokens_requested:
self.tokens -= tokens_requested
return True
return False
def wait_and_acquire(self, tokens_requested: int = 1, timeout: float = None) -> bool:
"""
토큰을 사용할 수 있을 때까지 대기합니다.
Args:
tokens_requested: 요청에 필요한 토큰 수
timeout: 최대 대기 시간 (None: 무한 대기)
Returns:
True: 토큰 획득 성공, False: 타임아웃
"""
start_time = time.time()
while True:
if self.is_allowed(tokens_requested):
return True
if timeout is not None:
elapsed = time.time() - start_time
if elapsed >= timeout:
return False
# 짧은 대기 후 재시도 (CPU 낭비 방지)
time.sleep(0.01)
def get_available_tokens(self) -> float:
"""사용 가능한 토큰 수 반환"""
with self.lock:
self._refill()
return self.tokens
def get_wait_time(self, tokens_requested: int = 1) -> float:
"""요청에 필요한 토큰을 얻기까지 남은 시간 반환"""
with self.lock:
self._refill()
if self.tokens >= tokens_requested:
return 0
tokens_needed = tokens_requested - self.tokens
return tokens_needed / self.refill_rate
HolySheep AI 최적화 Rate Limiter
class HolySheepOptimizedRateLimiter:
"""
HolySheep AI API에 최적화된 토큰 버킷 Rate Limiter
HolySheep AI의 모델별 특성:
- GPT-4.1: RPM 500, TPM 150,000
- Claude Sonnet: RPM 1000, TPM 200,000
- Gemini 2.5 Flash: RPM 1000, TPM 1,000,000
"""
def __init__(self, rpm_limit: int = 500, tpm_limit: int = 150000):
"""
Args:
rpm_limit: 분당 요청 수 제한
tpm_limit: 분당 토큰 수 제한
"""
# 분당 제한을 초당 비율로 변환
self.rpm_limiter = TokenBucketRateLimiter(
capacity=rpm_limit // 60 + 10, # 버스트를 위한 여유 공간
refill_rate=rpm_limit / 60
)
self.tpm_limiter = TokenBucketRateLimiter(
capacity=tpm_limit // 60 + 1000, # 버스트를 위한 여유 공간
refill_rate=tpm_limit / 60
)
def acquire(self, input_tokens: int, output_tokens: int = 0) -> tuple[bool, str]:
"""
요청 허가를 얻습니다.
Args:
input_tokens: 입력 토큰 수
output_tokens: 예상 출력 토큰 수
Returns:
(허가 여부, 메시지)
"""
total_tokens = input_tokens + output_tokens
# RPM 체크
if not self.rpm_limiter.is_allowed(1):
wait_rpm = self.rpm_limiter.get_wait_time(1)
return False, f"RPM 제한 초과. {wait_rpm:.2f}초 대기 필요"
# TPM 체크
if not self.tpm_limiter.is_allowed(total_tokens):
wait_tpm = self.tpm_limiter.get_wait_time(total_tokens)
return False, f"TPM 제한 초과. {wait_tpm:.2f}초 대기 필요"
return True, "허용"
def wait_for_permit(self, input_tokens: int, output_tokens: int = 0, timeout: float = 60) -> bool:
"""
요청이 허용될 때까지 대기합니다.
"""
return (
self.rpm_limiter.wait_and_acquire(1, timeout) and
self.tpm_limiter.wait_and_acquire(input_tokens + output_tokens, timeout)
)
실전 사용 예제
def call_holysheep_optimized():
"""
HolySheep AI API를 최적화된 Rate Limiter와 함께 사용
"""
import requests
API_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
# HolySheep AI 권장 제한으로 설정
limiter = HolySheepOptimizedRateLimiter(rpm_limit=500, tpm_limit=150000)
messages = [
{"role": "system", "content": "당신은helpful assistant입니다."},
{"role": "user", "content": "한국어 문장을 영어로 번역해주세요."}
]
# 토큰 수 추정 (실제 구현에서는 tiktoken 등 사용 권장)
estimated_input_tokens = 50
estimated_output_tokens = 100
# 허가 확인
allowed, message = limiter.acquire(estimated_input_tokens, estimated_output_tokens)
if not allowed:
print(f"대기 필요: {message}")
if not limiter.wait_for_permit(estimated_input_tokens, estimated_output_tokens):
print("타임아웃: Rate Limit 대기 중")
return None
# API 호출
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": messages,
"max_tokens": estimated_output_tokens
}
try:
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=30)
print(f"✅ 성공! 상태 코드: {response.status_code}")
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ 요청 실패: {e}")
return None
if __name__ == "__main__":
# 토큰 버킷 테스트
print("令牌桶 Rate Limiter 테스트")
print("=" * 40)
# 버스트 용량 5개, 초당 2개 충전
limiter = TokenBucketRateLimiter(capacity=5, refill_rate=2)
print("초기 토큰:", limiter.get_available_tokens())
print()
# 버스트 요청 테스트
print("버스트 요청 (1초 내 6회):")
for i in range(6):
allowed = limiter.is_allowed()
tokens = limiter.get_available_tokens()
print(f" 요청 {i+1}: {'✅ 허용' if allowed else '❌ 거부'} | 잔여 토큰: {tokens:.2f}")
time.sleep(0.2)
print()
print("토큰 충전 대기 (2초):")
time.sleep(2)
print(f" 충전 후 토큰: {limiter.get_available_tokens():.2f}")
令牌桶의 장단점
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| ✅ 버스트 트래픽 처리 가능 | ❌ 구현이 더 복잡 |
| ✅ 순간적 트래픽 증가에 유연 | ❌ 토큰 충전 동기화 필요 |
| ✅ 평균 속도 보장 | ❌ 최대 지연 시간 예측 어려움 |
| ✅ HolySheep AI 최적화 가능 |
滑动窗口 vs 令牌桶: 언제 무엇을 선택해야 하는가
| 기준 | 滑动窗口 | 令牌桶 | HolySheep AI 권장 |
|---|---|---|---|
| 트래픽 특성 | 균일한 요청 분포 | 변이가 큰 요청 패턴 | 令牌桶 (버스트 허용) |
| 정확성 | 시간 기준 정확 | 평균 기준 정확 | 滑动窗口 (정확한 제한) |
| 메모리 | O(window_size) | O(1) | 令牌桶 (효율적) |
| 구현 난이도 | 낮음 | 중간 | 滑动窗口 (단순) |
| 예약 작업 | 불가 | 허용 | 令牌桶 |
| 비용 관리 | 적합 | 매우 적합 | 令牌桶 |
| AI API 호출 | ⚠️ 부적합 | ✅ 최적 | 令牌桶 |
| 배치 처리 | ⚠️ 비효율 | ✅ 효율적 | 令牌桶 |
HolySheep AI 환경에서의 선택 기준
저는 HolySheep AI를 통해 다양한 AI 모델을 통합 운용하면서 다음과 같은 경험을 했습니다:
"""
HolySheep AI 환경별 Rate Limiter 선택 가이드
저자实战 경험 기반
"""
======= 상황별 권장 =======
상황 1: 실시간 챗봇 (균일한 트래픽)
→ 滑动窗口 권장
이유: 매초 거의 일정한 요청, 정확한 제한 필요
HolySheep: model='gpt-4.1' RPM 500 제한에 적합
limiter_chatbot = SlidingWindowRateLimiter(max_requests=500, window_size_seconds=60)
상황 2: 배치 처리 시스템 (불규칙한 트래픽)
→ 令牌桶 권장
이유:夜间大批量 요청, 버스트 필요
HolySheep: model='claude-sonnet' TPM 200K 활용
limiter_batch = TokenBucketRateLimiter(capacity=500, refill_rate=8.3)
상황 3: 복합 시나리오 (실시간 + 배치)
→ 하이브리드 접근
HolySheep: 모델별 최적화 Rate Limiter
class HybridRateLimiter:
"""
HolySheep AI 최적화를 위한 하이브리드 Rate Limiter
실시간 요청: 슬라이딩 윈도우 (정확성)
배치 요청: 토큰 버킷 (유연성)
"""
def __init__(self, model_name: str):
self.model_name = model_name
# HolySheep AI 모델별 제한 설정
model_limits = {
'gpt-4.1': {'rpm': 500, 'tpm': 150000},
'claude-sonnet': {'rpm': 1000, 'tpm': 200000},
'gemini-2.5-flash': {'rpm': 1000, 'tpm': 1000000},
'deepseek-v3.2': {'rpm': 2000, 'tpm': 500000}
}
limits = model_limits.get(model_name, model_limits['gpt-4.1'])
# RPM: 슬라이딩 윈도우 (정확한 요청 수 제한)
self.rpm_limiter = SlidingWindowRateLimiter(
max_requests=limits['rpm'],
window_size_seconds=60
)
# TPM: 토큰 버킷 (토큰 기반 유연한 제한)
self.tpm_limiter = TokenBucketRateLimiter(
capacity=limits['tpm'] // 60 + 1000,
refill_rate=limits['tpm'] / 60
)
def check_request(self, estimated_tokens: int) -> dict:
"""요청 가능 여부 및 대기 시간 반환"""
rpm_allowed = self.rpm_limiter.is_allowed()
tpm_allowed = self.tpm_limiter.is_allowed(estimated_tokens)
return {
'allowed': rpm_allowed and tpm_allowed,
'rpm_wait': 0 if rpm_allowed else self.rpm_limiter.get_reset_time(),
'tpm_wait': 0 if tpm_allowed else self.tpm_limiter.get_wait_time(estimated_tokens),
'model': self.model_name
}
사용 예제
def example_usage():
# 모델 선택
limiter = HybridRateLimiter('gpt-4.1')
# 요청 체크
result = limiter.check_request(estimated_tokens=500)
if result['allowed']:
print(f"✅ {result['model']}: 요청 허용")
else:
wait_time = max(result['rpm_wait'], result['tpm_wait'])
print(f"❌ {result['model']}: {wait_time:.2f}초 대기 필요")
if __name__ == "__main__":
example_usage()
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Rate Limit 초과로 인한 429 에러
"""
오류 1: Rate Limit 429 초과 에러 해결
"""
import time
import requests
from functools import wraps
def handle_rate_limit_429(max_retries=5, base_delay=1.0, max_delay=60.0):
"""
HolySheep AI Rate Limit 429 에러 자동 재시도 장식기
특징:
- 지수 백오프 (Exponential Backoff)
- Rate Limit 헤더 활용
- HolySheep AI의 Retry-After 지원
"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
last_exception = None
for attempt in range(max_retries):
try:
response = func(*args, **kwargs)
# 성공 응답
if response.status_code == 200:
return response
# Rate Limit 429 에러
if response.status_code == 429:
# HolySheep AI의 Retry-After 헤더 확인
retry_after = response.headers.get('Retry-After')
if retry_after:
wait_time = float(retry_after)
else:
# 지수 백오프 계산
wait_time = min(base_delay * (2 ** attempt), max_delay)
print(f"⚠️ Rate Limit 초과 (시도 {attempt + 1}/{max_retries})")
print(f" {wait_time:.1f}초 후 재시도...")
time.sleep(wait_time)
continue
# 다른 에러
response.raise_for_status()
return response
except requests.exceptions.RequestException as e:
last_exception = e
if attempt < max_retries - 1:
wait_time = base_delay * (2 ** attempt)
print(f"⚠️ 요청 실패: {e}")
print(f" {wait_time:.1f}초 후 재시도...")
time.sleep(wait_time)
raise Exception(f"최대 재시도 횟수 초과: {last_exception}")
return wrapper
return decorator
HolySheep AI API 호출 예제
API_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
@handle_rate_limit_429(max_retries=5, base_delay=2.0)
def call_holysheep_safe(messages, model="gpt-4.1"):
"""Rate Limit을 안전하게 처리하는 HolySheep AI 호출 함수"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 1000
}
return requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=60)
사용 예제
if __name__ == "__main__":
messages = [{"role": "user", "content": "안녕하세요!"}]
try:
response = call_holysheep_safe(messages)
print("✅ 요청 성공!")
print(f" 응답: {response.json()}")
except Exception as e:
print(f"❌ 최종 실패: {e}")
오류 2: 토큰 계산 불일치로 인한 예상치 못한 제한
"""
오류 2: 토큰 계산 불일치 해결
"""
import requests
class TokenEstimator:
"""
토큰 수 추정기 (정확도 개선)
주의: HolySheep AI의 실제 토큰 소비와 차이가 있을 수 있음
정확한 토큰数为 위해 tiktoken 라이브러리 권장
"""
@staticmethod
def estimate_tokens(text: str) -> int:
"""
한국어 텍스트의 토큰 수 추정
경험적 규칙:
- 한국어: 글자당 약 2.5 토큰
- 영어: 단어당 약 1.3 토큰
- 특수문자: 문자당 약 1 토큰
"""
# 간단한 추정 (실제 사용 시 tiktoken 권장)
import re
korean_chars = len(re.findall(r'[가-힣]', text))
english_words = len(re.findall(r'[a-zA-Z]+', text))
other_chars = len(text) - korean_chars
# 토큰 추정
estimated = int(korean_chars * 2.5 + english_words * 1.3 + other_chars * 1)
# HolySheep AI 안전 마진 (10% 추가)
return int(estimated * 1.1)
@staticmethod
def estimate_chat_tokens(messages: list) -> tuple[int, int]:
"""
채팅 메시지의 토큰 수 추정
Returns:
(입력 토큰, 출력 토큰 예상치)
"""
total_input = 0
for msg in messages:
# 역할, 콘텐츠, 구조 오버헤드
role_tokens = 4
content_tokens = TokenEstimator.estimate_tokens(msg.get('content', ''))
overhead = 3
total_input += role_tokens + content_tokens + overhead
# 시스템 메시지 오버헤드
total_input += 3
# 출력 예상치 (입력의 50-100%)
estimated_output = total_input * 0.75
return total_input, int(estimated_output)
class HolySheepTokenLimiter:
"""
HolySheep AI 토큰 기반 Rate Limiter
특징:
- 정확한 토큰 추정
- 안전 마진 적용
- 모델별 최적화
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.estimator = TokenEstimator()
# HolySheep AI 모델별 TPM 제한
self.tpm_limits = {
'gpt-4.1': 150000,
'claude-sonnet': 200000,
'gemini-2.5-flash': 1000000,
'deepseek-v3.2': 500000
}
def estimate_and_check(self, messages: list, model: str) -> dict:
"""
토큰을 추정하고 Rate Limit를 확인합니다.
"""
input_tokens, output_tokens = self.estimator.estimate_chat_tokens(messages)
total_tokens = input_tokens + output_tokens
tpm_limit = self.tpm_limits.get(model, 150000)
return {
'input_tokens': input_tokens,
'estimated_output': output_tokens,
'total_estimated': total_tokens,
'tpm_limit': tpm_limit,
'within_limit': total_tokens <= tpm_limit,
'utilization': f"{total_tokens / tpm_limit * 100:.1f}%"
}
사용 예제
if __name__ == "__main__":
limiter = HolySheepTokenLimiter("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
messages = [
{"role": "system", "content": "당신은helpful AI assistant입니다."},
{"role": "user", "content": "한국어와 영어가 섞인 텍스트의 토큰 수를 어떻게 추정하나요?"}
]
result = limiter.estimate_and_check(messages, "gpt-4.1")
print("토큰 추정 결과:")
print(f" 입력 토큰: {result['input_tokens']}")
print(f" 예상 출력: {result['estimated_output']}")
print(f" 총 예상: