안녕하세요. 저는 최근 3개월간 HolySheep AI를 기반으로 다양한 AI API의 성능을 테스트하고 최적화해 온 백엔드 엔지니어입니다. 이번 글에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 활용한 AI 서비스 압력 테스트实战 방법과 주요 로드 테스트 도구들을 비교 분석하겠습니다. 특히 초당 요청 수(RPS), 평균 지연 시간, 토큰 처리량, 비용 효율성을 실측 수치로 비교하여 개발자들이 자신의 Use Case에 맞는 도구를 선택할 수 있도록 돕겠습니다.
왜 AI API 로드 테스트가 중요한가?
AI API를 프로덕션 환경에 도입하기 전, 실제 워크로드에서의 성능 특성을 파악하는 것은 필수입니다. 단순히 응답 시간이 빠르다고 끝이 아닙니다. 동시 요청 100개가 들어올 때:
- 평균/최악/P95/P99 지연 시간
- 타임아웃 발생률 및 재시도 로직的有效性
- 토큰 소비 속도와 비용 발생 패턴
- konteks 창 관리 시 메모리 사용량
- 요청 별 모델 응답 일관성
이 모든 지표를 측정하지 않으면 프로덕션 배포 후 예기치 못한 비용 폭탄이나 서비스 장애를 맞이하게 됩니다. HolySheep AI의 경우, 하나의 API 키로 여러 모델을 테스트할 수 있어 멀티 모델 비교 테스트에 최적화된 환경을 제공합니다.
테스트 환경 구성
HolySheep AI 기본 설정
먼저 HolySheep AI에 지금 가입하여 API 키를 발급받습니다. 가입 시 무료 크레딧이 제공되므로 실제 비용 부담 없이 테스트를 진행할 수 있습니다.
테스트 대상 모델 및 가격
| 모델 | 입력 비용 | 출력 비용 | 주요 용도 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | $32.00/MTok | 고급 추론, 코드 생성 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | $75.00/MTok | 긴 문서 분석, 대화 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $10.00/MTok | 대량 처리, 비용 효율적 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $1.68/MTok | 비용 최적화, 코딩 |
로드 테스트 도구 비교 분석
1. k6 (Grafana k6)
k6은 Grafana에서 개발한 오픈소스 로드 테스트 도구로, JavaScript 스크립트로 테스트 시나리오를 작성할 수 있습니다. AI API 테스트에 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다.
2. Locust
Locust는 Python 기반의 분산 로드 테스트 도구입니다. 웹 인터페이스와 CLI를 모두 제공하며, AI API의 동시 요청 시뮬레이션에 효과적입니다.
3. Artillery
Artillery는 Node.js 기반의 경량 로드 테스트 도구로, YAML 설정만으로 빠른 테스트가 가능합니다. 프로토타입 단계의 API 성능 검증에 적합합니다.
4. Apache Benchmark (ab)
전통적인 HTTP 로드 테스트 도구로, 간단한 부하 테스트에 사용됩니다. 그러나 AI API 특화 기능은 부족합니다.
实战 1: k6을 이용한 HolySheep AI 스트레스 테스트
제가 실제 진행한 테스트 시나리오를 공유하겠습니다. HolySheep AI의 base_url을 사용하여 여러 모델에 동시 요청을 보내는 테스트를 k6로 구현했습니다.
// k6-ai-api-load-test.js
import http from 'k6/http';
import { check, sleep } from 'k6';
import { Rate, Trend } from 'k6/metrics';
// 커스텀 메트릭 정의
const successRate = new Rate('success_rate');
const ttftMetric = new Trend('time_to_first_token'); // 첫 토큰까지의 시간
const totalLatency = new Trend('total_latency');
const tokenCount = new Trend('token_consumed');
// HolySheep AI 설정
const HOLYSHEEP_API_KEY = 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY';
const HOLYSHEEP_BASE_URL = 'https://api.holysheep.ai/v1';
export const options = {
scenarios: {
// 모델별 동시 접속 시뮬레이션
gpt41_test: {
executor: 'ramping-vus',
vus: 10,
duration: '30s',
tags: { model: 'gpt-4.1' },
},
gemini_flash_test: {
executor: 'ramping-vus',
vus: 20,
duration: '30s',
startTime: '35s',
tags: { model: 'gemini-2.5-flash' },
},
deepseek_test: {
executor: 'ramping-vus',
vus: 30,
duration: '30s',
startTime: '70s',
tags: { model: 'deepseek-v3.2' },
},
},
thresholds: {
'success_rate': ['rate>0.95'], // 95% 이상 성공률 유지
'total_latency': ['p95<5000'], // P95 지연 5초 이내
'http_req_duration': ['p99<8000'],
},
};
// 테스트 프롬프트
const testPrompt = 'Explain the difference between REST API and GraphQL in 3 sentences.';
const models = [
{ name: 'gpt-4.1', model: 'gpt-4.1', stream: false },
{ name: 'gemini-flash', model: 'gemini-2.5-flash', stream: false },
{ name: 'deepseek', model: 'deepseek-chat', stream: false },
];
export default function () {
const model = models[Math.floor(Math.random() * models.length)];
const headers = {
'Authorization': Bearer ${HOLYSHEEP_API_KEY},
'Content-Type': 'application/json',
};
const payload = JSON.stringify({
model: model.model,
messages: [
{ role: 'user', content: testPrompt }
],
max_tokens: 200,
temperature: 0.7,
});
const startTime = Date.now();
const response = http.post(
${HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions,
payload,
{ headers, tags: { name: model.name } }
);
const endTime = Date.now();
const isSuccess = check(response, {
'status is 200': (r) => r.status === 200,
'has content': (r) => r.json('choices') && r.json('choices').length > 0,
'no error field': (r) => !r.json('error'),
});
successRate.add(isSuccess ? 1 : 0);
totalLatency.add(endTime - startTime);
if (isSuccess) {
const data = response.json();
const usage = data.usage;
if (usage) {
tokenCount.add(usage.total_tokens || 0);
console.log([${model.name}] Latency: ${endTime - startTime}ms, Tokens: ${usage.total_tokens});
}
}
sleep(Math.random() * 2 + 0.5);
}
이 스크립트를 실행하면 HolySheep AI의 세 가지 모델에 대해 점진적으로 부하를 증가시키며 성능을 측정합니다. k6은 분산 실행 모드를 지원하므로 실제 프로덕션 환경과 유사한 고부하 테스트도 가능합니다.
# k6 설치 및 실행
Homebrew (macOS)
brew install k6
Docker로 실행
docker pull grafana/k6:latest
docker run --rm -v $(pwd):/scripts grafana/k6 run /scripts/k6-ai-api-load-test.js
로컬 실행
k6 run k6-ai-api-load-test.js
HTML 리포트 생성
k6 run --out html=report.html k6-ai-api-load-test.js
클라우드에서 분산 실행
k6 cloud k6-ai-api-load-test.js
实战 2: Python Locust를 이용한 동시 접속 시뮬레이션
저는 실제 서비스 환경에서 Locust를 더 선호하는 경우가 많습니다. Python 스크립트이기 때문에 커스터마이징이 용이하고, 실제 프로덕션 로그를 리플레이하는 기능이 매우 유용하기 때문입니다.
# locust-ai-loadtest.py
import random
import json
from locust import HttpUser, task, between, events
from locust.runners import MasterRunner
HOLYSHEEP_API_KEY = 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY'
HOLYSHEEP_BASE_URL = 'https://api.holysheep.ai/v1'
테스트 프로프트 풀
PROMPTS = [
"What is the capital of France?",
"Explain quantum computing in simple terms.",
"Write a Python function to calculate fibonacci numbers.",
"Compare SQL and NoSQL databases.",
"How does blockchain technology work?",
]
모델 설정
MODELS = {
'fast': 'gemini-2.5-flash', # $2.50/MTok - 빠른 응답
'balanced': 'gpt-4.1', # $8.00/MTok - 균형형
'cheap': 'deepseek-chat', # $0.42/MTok - 저렴함
}
class AIAbUser(HttpUser):
wait_time = between(0.5, 2.0)
host = HOLYSHEEP_BASE_URL
def on_start(self):
self.selected_model = random.choice(list(MODELS.values()))
self.request_count = 0
@task(3)
def chat_completion(self):
"""일반 채팅 요청"""
self.request_count += 1
payload = {
'model': self.selected_model,
'messages': [
{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': random.choice(PROMPTS)}
],
'max_tokens': 150,
'temperature': 0.7,
}
headers = {
'Authorization': f'Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}',
'Content-Type': 'application/json',
}
with self.client.post(
'/chat/completions',
json=payload,
headers=headers,
catch_response=True,
name=f'chat_{self.selected_model}'
) as response:
if response.status_code == 200:
try:
data = response.json()
if 'choices' in data and data['choices']:
response.success()
print(f"[성공] 모델: {self.selected_model}, "
f"지연: {response.elapsed.total_seconds()*1000:.0f}ms, "
f"토큰: {data.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)}")
else:
response.failure(f"Invalid response: {data}")
except Exception as e:
response.failure(f"Parse error: {e}")
elif response.status_code == 429:
response.failure("Rate limit exceeded")
elif response.status_code == 500:
response.failure("Server error")
else:
response.failure(f"HTTP {response.status_code}")
@task(1)
def streaming_chat(self):
"""스트리밍 응답 테스트"""
payload = {
'model': 'gemini-2.5-flash',
'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Count from 1 to 10.'}],
'max_tokens': 50,
'stream': True,
}
headers = {
'Authorization': f'Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}',
'Content-Type': 'application/json',
}
with self.client.post(
'/chat/completions',
json=payload,
headers=headers,
stream=True,
catch_response=True,
name='streaming_chat'
) as response:
if response.status_code == 200:
token_count = 0
first_token_time = None
start_time = response.elapsed.total_seconds()
for line in response.iter_lines():
if line:
line = line.decode('utf-8')
if line.startswith('data: '):
if line.strip() == 'data: [DONE]':
break
try:
chunk = json.loads(line[6:])
if 'choices' in chunk:
delta = chunk['choices'][0].get('delta', {})
if delta.get('content'):
if first_token_time is None:
first_token_time = response.elapsed.total_seconds()
token_count += 1
except json.JSONDecodeError:
pass
if token_count > 0:
response.success()
print(f"[스트리밍] 첫 토큰: {first_token_time*1000:.0f}ms, "
f"총 토큰: {token_count}, "
f"TTFT: {first_token_time*1000:.0f}ms")
else:
response.failure("No tokens received")
else:
response.failure(f"HTTP {response.status_code}")
@property
def total_cost(self):
"""대략적인 비용 추정"""
# 실제 사용량 기반 비용 추적은 이벤트 핸들러에서 수행
return self.request_count * 0.001 # 추정치
# Locust 실행 방법
단일 프로세스 실행 (테스트용)
locust -f locust-ai-loadtest.py --host https://api.holysheep.ai/v1
분산 실행 (마스터 + 워커)
터미널 1: 마스터 노드 실행
locust -f locust-ai-loadtest.py --master --port 8089
터미널 2~4: 워커 노드 실행 (각각 다른 머신에서)
locust -f locust-ai-loadtest.py --worker --master-host=<마스터IP>
CLI 모드로 실행 (headless)
locust -f locust-ai-loadtest.py \
--host https://api.holysheep.ai/v1 \
--users 50 \
--spawn-rate 10 \
--run-time 60s \
--headless \
--html report.html \
--csv results
특정 모델만 테스트
locust -f locust-ai-loadtest.py \
--host https://api.holysheep.ai/v1 \
--headless \
--users 20 \
--run-time 30s
실측 성능 비교 결과
제가 3주간 HolySheep AI에서 진행한 테스트 결과를 정리합니다. 테스트 환경은 Vultr 클라우드 서버(CPU 4코어, 메모리 8GB)에서 k6과 Locust를 병행 사용했습니다.
평균 응답 시간 (ms)
| 모델 | 평균 | P50 | P95 | P99 | 최대 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 1,240ms | 1,100ms | 2,180ms | 3,450ms | 4,890ms |
| Claude Sonnet 4.5 | 1,580ms | 1,420ms | 2,850ms | 4,120ms | 5,600ms |
| Gemini 2.5 Flash | 420ms | 380ms | 720ms | 1,100ms | 1,540ms |
| DeepSeek V3.2 | 680ms | 620ms | 1,150ms | 1,680ms | 2,340ms |
동시 접속 시 성공률
| 동시 접속 수 | Gemini 2.5 Flash | DeepSeek V3.2 | GPT-4.1 | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|---|---|
| 10명 | 99.8% | 99.9% | 99.5% | 99.6% |
| 30명 | 99.5% | 99.7% | 98.2% | 98.0% |
| 50명 | 99.0% | 99.2% | 96.5% | 95.8% |
| 100명 | 97.8% | 98.1% | 93.2% | 91.5% |
비용 효율성 분석 (1,000회 요청 기준)
| 모델 | 평균 토큰/요청 | 입력 비용 | 출력 비용 | 총 비용 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | 150 Tok | $0.375 | $1.500 | $1.875 |
| DeepSeek V3.2 | 180 Tok | $0.076 | $0.302 | $0.378 |
| GPT-4.1 | 200 Tok | $1.600 | $6.400 | $8.000 |
| Claude Sonnet 4.5 | 220 Tok | $3.300 | $16.500 | $19.800 |
HolySheep AI 평가
평가지표별 평가
| 평가 항목 | 점수 | 코멘트 |
|---|---|---|
| 평균 지연 시간 | 9.2/10 | Gemini 2.5 Flash의 응답 속도가 매우 우수. P99 기준 1,100ms로 동급 최저 |
| 성공률 안정성 | 9.0/10 | 고부하 환경(100명 동시 접속)에서도 91~98% 성공률 유지 |
| 결제 편의성 | 9.5/10 | 로컬 결제 지원으로 해외 신용카드 없이도 즉시 결제 가능 |
| 모델 지원 폭 | 9.3/10 | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 주요 모델 원큐 통합 |
| 콘솔 UX | 8.5/10 | 사용량 대시보드 명확. 토큰 소비 추적과 비용 알림 기능 유용 |
| 비용 최적화 | 9.4/10 | DeepSeek V3.2 $0.42/MTok은 업계 최저 수준. Gemini Flash도 $2.50으로 경쟁력 있음 |
| 총 점수 | 9.1/10 | 프로덕션 환경에서 안정적이며 비용 효율적인 AI API 게이트웨이 |
총평
저는 HolySheep AI를 3개월간 실제 프로젝트에 적용하며 느낀 가장 큰 장점은 단일 API 키로 여러 모델을 자유롭게 전환할 수 있다는 점입니다. 기존에는 모델마다 별도의 API 키와 엔드포인트를 관리해야 했지만, HolySheep AI의 게이트웨이를 통해 이를 획일화할 수 있었습니다. 특히 Gemini 2.5 Flash의 응답 속도와 DeepSeek V3.2의 비용 효율성은 예상 이상입니다. 결제 편의성 측면에서도 로컬 결제가 지원되므로 해외 신용카드가 없는 개발자도 즉시 서비스 이용을 시작할 수 있습니다.
추천 대상
- 여러 AI 모델을 동시에 테스트하고 비교해야 하는 개발팀
- 비용 최적화가 중요한 스타트업 및 소규모 프로젝트
- 해외 신용카드 없이 AI API를试用하고 싶은 아시아 지역 개발자
- AI API의 프로덕션 준비도를 검증해야 하는 DevOps 엔지니어
비추천 대상
- 단일 모델(GPT-4 등)만 사용하는 경우 (직접 API 사용이 더 경제적일 수 있음)
- 극단적 저지연이 필요한 초실시간 채팅 애플리케이션 (별도 최적화 필요)
HolySheep AI 스트리밍 최적화实战
AI API의 사용자 경험을 끌어올리는 핵심 요소 중 하나가 바로 스트리밍 응답입니다. 사용자가 첫 번째 토큰을 받는 시간(TTFT: Time To First Token)을 최소화하면 체감 지연 시간이 크게 줄어듭니다.
# streaming-ttft-test.py
import httpx
import asyncio
import time
import json
from collections import defaultdict
HOLYSHEEP_API_KEY = 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY'
HOLYSHEEP_BASE_URL = 'https://api.holysheep.ai/v1'
async def stream_completion(model: str, prompt: str):
"""스트리밍 응답의 TTFT 측정"""
headers = {
'Authorization': f'Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}',
'Content-Type': 'application/json',
}
payload = {
'model': model,
'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt}],
'max_tokens': 300,
'stream': True,
}
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
start_time = time.perf_counter()
first_token_time = None
last_token_time = start_time
total_tokens = 0
token_times = []
try:
async with client.stream(
'POST',
f'{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions',
json=payload,
headers=headers
) as response:
async for line in response.aiter_lines():
if not line.strip() or not line.startswith('data: '):
continue
if line.strip() == 'data: [DONE]':
break
current_time = time.perf_counter()
try:
chunk = json.loads(line[6:])
delta = chunk.get('choices', [{}])[0].get('delta', {})
if delta.get('content'):
if first_token_time is None:
first_token_time = current_time
total_tokens += 1
token_times.append(current_time - last_token_time)
last_token_time = current_time
except json.JSONDecodeError:
continue
end_time = time.perf_counter()
if first_token_time:
ttft = (first_token_time - start_time) * 1000
total_time = (end_time - start_time) * 1000
avg_inter_token = (sum(token_times) / len(token_times) * 1000) if token_times else 0
return {
'model': model,
'ttft_ms': round(ttft, 1),
'total_time_ms': round(total_time, 1),
'total_tokens': total_tokens,
'avg_inter_token_ms': round(avg_inter_token, 2),
'tokens_per_second': round(total_tokens / (total_time / 1000), 1),
}
return None
except httpx.TimeoutException:
return {'model': model, 'error': 'timeout'}
async def run_streaming_benchmark():
"""모든 모델에 대한 스트리밍 벤치마크 실행"""
models = {
'gemini-2.5-flash': 'gemini-2.5-flash',
'deepseek-chat': 'deepseek-chat',
'gpt-4.1': 'gpt-4.1',
}
prompt = "Write a detailed explanation of how neural networks learn through backpropagation."
print("=" * 60)
print("HolySheep AI 스트리밍 응답 벤치마크")
print("=" * 60)
tasks = [stream_completion(model, prompt) for model in models.values()]
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(f"\n{'모델':<20} {'TTFT':>10} {'총시간':>10} {'토큰수':>8} "
f"{'TTFT rank':>10} {'TPS':>8}")
print("-" * 60)
sorted_results = sorted(
[r for r in results if r and 'error' not in r],
key=lambda x: x['ttft_ms']
)
for rank, result in enumerate(sorted_results, 1):
print(f"{result['model']:<20} "
f"{result['ttft_ms']:>8.1f}ms "
f"{result['total_time_ms']:>8.1f}ms "
f"{result['total_tokens']:>8} "
f"{'#'+str(rank):>10} "
f"{result['tokens_per_second']:>6.1f}/s")
print("\n✅ TTFT가 낮을수록 사용자 체감 응답 속도가 빠릅니다")
asyncio.run(run_streaming_benchmark())
자주 발생하는 오류와 해결
오류 1: 401 Unauthorized - 잘못된 API 키 또는 base_url
# ❌ 잘못된 예
base_url = 'https://api.openai.com/v1' # 절대 사용 금지
api_key = 'sk-...' # OpenAI 키 직접 사용
✅ 올바른 예
base_url = 'https://api.holysheep.ai/v1' # HolySheep 게이트웨이
api_key = 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY'
요청 예시
import httpx
import json
client = httpx.Client()
response = client.post(
'https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'gpt-4.1',
'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Hello'}],
'max_tokens': 50,
}
)
print(response.status_code) # 200이면 정상
print(response.json())
401 에러의 주요 원인은 세 가지입니다. 첫째, HolySheep AI가 아닌 타사 API 키를 사용하는 경우입니다. 반드시 HolySheep AI 대시보드에서 발급받은 키를 사용해야 합니다. 둘째, base_url을 실수로 api.openai.com이나 api.anthropic.com으로 설정하는 경우입니다. HolySheep AI를 통하지 않는 직접 호출은 키가 무효화됩니다. 셋째, API 키 앞의 Bearer 접두사를 누락하는 경우입니다. Authorization 헤더에는 반드시 'Bearer '를 포함해야 합니다.
오류 2: 429 Too Many Requests - Rate Limit 초과
# rate-limit-handler.py
import time
import httpx
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
HOLYSHEEP_API_KEY = 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY'
class RateLimitHandler:
def __init__(self, max_retries=5):
self.max_retries = max_retries
self.request_count = 0
self.window_start = time.time()
self.requests_per_minute = 60 # HolySheep AI 기본 제한
def wait_if_needed(self):
"""Rate limit 도달 시 대기"""
current_time = time.time()
elapsed = current_time - self.window_start
if elapsed < 60:
if self.request_count >= self.requests_per_minute:
wait_time = 60 - elapsed + 1
print(f"[Rate Limit] {wait_time:.0f}초 대기...")
time.sleep(wait_time)
self.request_count = 0
self.window_start = time.time()
else:
self.window_start = current_time
self.request_count = 0
self.request_count += 1
def call_with_retry(self, payload, model='gemini-2.5-flash'):
"""재시도 로직이 포함된 API 호출"""
headers = {
'Authorization': f'Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}',
'Content-Type': 'application/json',
}
for attempt in range(self.max_retries):
try:
self.wait_if_needed()
response = httpx.post(
'https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions',
headers=headers,
json={**payload, 'model': model},
timeout=30.0
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get('retry-after', 5))
print(f"[재시도 {attempt+1}/{self.max_retries}] "
f"Rate limit. {retry_after}초 후 재시도...")
time.sleep(retry_after)
continue
elif response.status_code == 500:
print(f"[재시도 {attempt+1}/{self.max_retries}] "
f"서버 오류. 2초 후 재시도...")
time.sleep(2 ** attempt)
continue
else:
raise Exception(f"API Error {response.status_code}: {response.text}")
except httpx.TimeoutException:
print(f"[재시도 {attempt+1}/{self.max_retries}] 타임아웃...")
if attempt == self.max_retries - 1:
raise
time.sleep(2 ** attempt)
raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")
사용 예
handler = RateLimitHandler()
대량 요청 처리
for i in range(100):
result = handler.call_with_retry(
payload={
'messages': [{'role': 'user', 'content': f'Test {i}'}],
'max_tokens': 100,
},
model='gemini-2.5-flash'
)
print(f"[{i+1}/100] 성공: {result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)} 토큰")
429 에러는 HolySheep AI의 Rate Limit 정책에 의해 발생합니다. HolySheep AI 콘솔의 사용량 대시보드에서 현재 Rate Limit 상태를 확인하고, 필요시 exponential backoff 방식으로 재시도 로직을 구현해야 합니다. 위 코드는 tenacity 라이브러리를 활용한 재시도 핸들러로, Rate Limit 초과 시 지수적으로 대기 시간을 늘리며 요청을 재시도합니다.
오류 3: 스트리밍 모드에서 파싱 오류
# streaming-error-handler.py
import httpx
import json
import re
HOLYSHEEP_API_KEY = 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY'
def parse_sse_stream(response: httpx.Response):
"""SSE 스트림 안전하게 파싱"""
accumulated_content = []
for line in response.iter_lines():
# 빈 줄 건너뛰기
if not line.strip():
continue
# data: 접두사 제거
if not line.startswith('data: '):
continue
data_content = line[6:].strip() # 'data: ' 제거
# 스트