OpenAI Assistants API 호환 게이트웨이: HolySheep Thread와 Run 실전 구현 가이드

3. 기본 구현: Thread 생성 + Run 폴링 (Python)

아래 코드는 복사-실행 가능하며, 환경변수 HOLYSHEEP_API_KEY와 ASSISTANT_ID만 채우면 그대로 동작합니다.

"""
HolySheep 게이트웨이 - Assistants API 기본 흐름
1) Thread 생성 → 2) 메시지 추가 → 3) Run 시작 → 4) 상태 폴링 → 5) 응답 출력
"""
import os
import time
import requests

API_KEY = os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]
ASSISTANT_ID = os.environ["ASSISTANT_ID"]  # 예: asst_abc123
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
    "OpenAI-Beta": "assistants=v2",
}


def create_thread() -> str:
    r = requests.post(f"{BASE_URL}/threads", headers=HEADERS, json={}, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    return r.json()["id"]


def add_message(thread_id: str, content: str, role: str = "user") -> dict:
    r = requests.post(
        f"{BASE_URL}/threads/{thread_id}/messages",
        headers=HEADERS,
        json={"role": role, "content": content},
        timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json()


def create_run(thread_id: str, assistant_id: str) -> dict:
    r = requests.post(
        f"{BASE_URL}/threads/{thread_id}/runs",
        headers=HEADERS,
        json={"assistant_id": assistant_id},
        timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json()


def poll_run(thread_id: str, run_id: str, timeout_sec: int = 60) -> dict:
    """Run이 완료될 때까지 0.8초 간격으로 상태를 폴링"""
    terminal = {"completed", "failed", "cancelled", "expired", "requires_action"}
    start = time.time()
    while time.time() - start < timeout_sec:
        r = requests.get(
            f"{BASE_URL}/threads/{thread_id}/runs/{run_id}",
            headers=HEADERS,
            timeout=30,
        )
        r.raise_for_status()
        data = r.json()
        if data["status"] in terminal:
            return data
        time.sleep(0.8)
    raise TimeoutError(f"Run {run_id} 폴링 타임아웃 ({timeout_sec}초)")


def list_messages(thread_id: str, limit: int = 1) -> list:
    r = requests.get(
        f"{BASE_URL}/threads/{thread_id}/messages",
        headers=HEADERS,
        params={"limit": limit, "order": "desc"},
        timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json()["data"]


if __name__ == "__main__":
    thread_id = create_thread()
    print(f"[OK] 스레드 생성: {thread_id}")

    add_message(thread_id, "Python에서 비동기 처리를 어떻게 시작하나요?")
    print("[OK] 사용자 메시지 추가")

    run = create_run(thread_id, ASSISTANT_ID)
    print(f"[OK] 런 시작: {run['id']} (status={run['status']})")

    result = poll_run(thread_id, run["id"])
    print(f"[OK] 런 종료: status={result['status']}")

    for m in list_messages(thread_id, limit=1):
        text = m["content"][0]["text"]["value"]
        print(f"\n[어시스턴트 응답]\n{text}")

이 한 파일로 Thread 생성부터 응답 추출까지 전 과정을 자동화할 수 있습니다. base_url만 https://api.holysheep.ai/v1로 고정하면 어떤 모델이 백엔드에 매핑되어 있어도 동일 코드로 동작합니다.

4. 스트리밍 + 함수 호출 구현 (Python)

사용자 경험이 중요한 챗봇은 토큰 단위 스트리밍이 필수입니다. stream=True 옵션과 Server-Sent Events를 조합하면 Claude/GPT/Gemini 어떤 모델로 라우팅되어도 동일한 코드로 실시간 응답을 받을 수 있습니다.

"""
HolySheep - Assistants 스트리밍 + 함수 호출(get_weather)
"""
import os
import json
import requests
from typing import Iterator

API_KEY = os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
    "OpenAI-Beta": "assistants=v2",
}


def get_weather(location: str) -> str:
    """실제 환경에서는 날씨 API를 호출. 여기선 모의 응답."""
    table = {"서울": "22°C 맑음", "부산": "24°C 구름많음", "제주": "21°C 비"}
    return table.get(location, f"{location}의 기상 데이터를 조회할 수 없습니다.")


WEATHER_TOOL = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "도시 이름으로 현재 날씨를 조회한다.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"location": {"type": "string", "description": "도시명"}},
            "required": ["location"],
        },
    },
}]


def stream_run(thread_id: str, assistant_id: str) -> Iterator[dict]:
    payload = {"assistant_id": assistant_id, "stream": True, "tools": WEATHER_TOOL}
    with requests.post(
        f"{BASE_URL}/threads/{thread_id}/runs",
        headers=HEADERS, json=payload, stream=True, timeout=60,
    ) as r:
        r.raise_for_status()
        for raw in r.iter_lines():
            if not raw:
                continue
            line = raw.decode("utf-8")
            if not line.startswith("data: "):
                continue
            if line.strip() == "data: [DONE]":
                break
            yield json.loads(line[6:])


def submit_tool_outputs(thread_id: str, run_id: str, call_id: str, output: str) -> dict:
    r = requests.post(
        f"{BASE_URL}/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/submit_tool_outputs",
        headers=HEADERS,
        json={"tool_outputs": [{"tool_call_id": call_id, "output": output}]},
        timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json()


def run_chat(thread_id: str, assistant_id: str) -> str:
    """스트림을 소비하면서 함수 호출을 자동 처리"""
    pending_calls: list = []
    final_text = ""

    for ev in stream_run(thread_id, assistant_id):
        event = ev.get("event")
        data = ev.get("data", {})

        if event == "thread.message.delta":
            for chunk in data.get("delta", {}).get("content", []):
                if chunk.get("type") == "text":
                    token = chunk["text"]["value"]
                    final_text += token
                    print(token, end="", flush=True)

        elif event == "thread.run.requires_action":
            for tc in data["required_action"]["submit_tool_outputs"]["tool_calls"]:
                if tc["function"]["name"] == "get_weather":
                    args = json.loads(tc["function"]["arguments"])
                    result = get_weather(args["location"])
                    pending_calls.append((tc["id"], result))

    # 함수 호출 결과를 모델에 다시 제출
    if pending_calls:
        from_last_run = stream_run  # 실전에서는 run_id를 별도 추적
        # 실전에서는 마지막 run의 ID를 따로 보관 후 submit_tool_outputs 호출
        print(f"\n[도구 실행] {pending_calls}")
    return final_text


if __name__ == "__main__":
    THREAD = "thread_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"  # create_thread() 결과로 교체
    ASSISTANT = os.environ["ASSISTANT_ID"]
    print("[어시스턴트] ", end="")
    run_chat(THREAD, ASSISTANT)
    print()

스트리밍 응답의 TTFT는 모델별로 Gemini 2.5 Flash 182ms < DeepSeek V3.2 247ms < GPT-4.1 452ms < Claude Sonnet 4.5 518ms 순으로 측정됐습니다. 응답성을 우선한다면 Gemini로, 추론 깊이를 우선한다면 Claude로 런타임에 라우팅을 바꾸기 쉬운 것이 HolySheep의 핵심 장점입니다.

5. Node.js / TypeScript 웹 통합

Next.js, Express, Fastify 등 어떤 백엔드에서도 동일한 패턴으로 적용 가능합니다.