다중 Agent 협업 시스템에서 API 호출 전략은 시스템 전체의 성능과 비용을 좌우하는 핵심 요소입니다. 이번 포스트에서는 서울의 한 AI 스타트업이 AutoGen 기반 코드 생성 파이프라인을 구축하며 겪은 문제와 해결 과정을を通じて, HolySheep AI를 활용한 최적의 API 호출 전략을 공유합니다.
고객 사례: 서울의 AI 스타트업 A사
비즈니스 맥락
서울 성수동에 위치한 AI 스타트업 A사는 클라이언트企业提供하는 자동화 코딩 어시스턴트 서비스를 운영하고 있습니다. 매일 수천 건의 코드 생성을 요청을 처리하며, 각 요청은 平均 3~5개의 Agent가 협업하여 최종 코드를 산출합니다. 초기에는 단일 모델만 사용했으나, 복잡한 요청 처리와 비용 최적화를 위해 다중 모델 아키텍처로 전환을 결정했습니다.
기존 공급사의 페인포인트
A사는 기존에 미국 기반 AI API 공급사를 이용하고 있었습니다. 그러나 심각한 문제들이 발생했습니다:
- 비용 폭탄: 월간 API 사용량이 급증하며 월 청구액이 $4,200를 초과
- 지연 시간 불안정: 피크 시간대 平均 응답 지연이 420ms에서 최대 1,200ms까지 발생
- 단일 장애점: 특정 모델 서비스 중단 시 전체 파이프라인 마비
- 결제 한계: 해외 신용카드 필요로 인한 결제 프로세스 복잡성
HolySheep AI 선택 이유
A사가 HolySheep AI를 선택한 핵심 이유는 다음과 같습니다:
- 단일 API 키로 다중 모델 통합: GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek V3.2 등 모든 주요 모델을 하나의 엔드포인트에서 호출 가능
- 격오적인 비용 효율성: DeepSeek V3.2는 $0.42/MTok으로 기존 대비 80% 비용 절감
- 국내 서버 최적화: 동아시아 리전 최적화로 평균 지연 시간 180ms 달성
- 국내 결제 지원: 해외 신용카드 없이 로컬 결제 가능
마이그레이션 과정
A사의 마이그레이션은 3단계로 진행되었습니다:
1단계: base_url 교체
# 기존 코드 (사용 금지)
import openai
openai.api_key = "old-api-key"
openai.api_base = "https://api.openai.com/v1" # ❌ 사용 금지
HolySheep AI로 마이그레이션
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # ✅ HolySheep AI 엔드포인트
)
간단한 모델 교체 예시
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Python으로 REST API 만들어줘"}]
)
print(response.choices[0].message.content)2단계: 키 로테이션 및 보안 설정
import os
from dotenv import load_dotenv
환경 변수에서 HolySheep API 키 로드
load_dotenv()
class MultiModelClient:
def __init__(self):
self.client = openai.OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
self.model_configs = {
"code-generation": {
"model": "deepseek-v3.2",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 2048
},
"code-review": {
"model": "claude-sonnet-4.5",
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1536
},
"fast-response": {
"model": "gemini-2.5-flash",
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 1024
}
}
def generate(self, task_type: str, prompt: str) -> str:
config = self.model_configs[task_type]
response = self.client.chat.completions.create(
model=config["model"],
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=config["temperature"],
max_tokens=config["max_tokens"]
)
return response.choices[0].message.content
사용 예시
client = MultiModelClient()
result = client.generate("code-generation", "FastAPI 기반 사용자 관리 API를 만들어줘")
print(result)3단계: 카나리아 배포
import random
import time
from typing import Callable, Any
class CanaryDeployment:
def __init__(self, old_client, new_client, canary_ratio: float = 0.1):
self.old_client = old_client
self.new_client = new_client
self.canary_ratio = canary_ratio
self.metrics = {"old": [], "new": []}
def call(self, prompt: str) -> str:
# 카나리아 배포: 10% 트래픽만 HolySheep으로 라우팅
is_canary = random.random() < self.canary_ratio
start = time.time()
try:
if is_canary:
result = self.new_client.generate("code-generation", prompt)
latency = (time.time() - start) * 1000
self.metrics["new"].append({"latency": latency, "success": True})
return result
else:
result = self.old_client.call(prompt)
latency = (time.time() - start) * 1000
self.metrics["old"].append({"latency": latency, "success": True})
return result
except Exception as e:
if is_canary:
self.metrics["new"].append({"latency": 0, "success": False, "error": str(e)})
else:
self.metrics["old"].append({"latency": 0, "success": False, "error": str(e)})
raise
def get_report(self) -> dict:
old_latencies = [m["latency"] for m in self.metrics["old"] if m["success"]]
new_latencies = [m["latency"] for m in self.metrics["new"] if m["success"]]
return {
"old_avg_latency_ms": sum(old_latencies) / len(old_latencies) if old_latencies else 0,
"new_avg_latency_ms": sum(new_latencies) / len(new_latencies) if new_latencies else 0,
"old_requests": len(self.metrics["old"]),
"new_requests": len(self.metrics["new"]),
"old_success_rate": sum(1 for m in self.metrics["old"] if m["success"]) / len(self.metrics["old"]) if self.metrics["old"] else 0,
"new_success_rate": sum(1 for m in self.metrics["new"] if m["success"]) / len(self.metrics["new"]) if self.metrics["new"] else 0
}
실제 사용
canary = CanaryDeployment(old_client, holy_sheep_client, canary_ratio=0.1)
for i in range(100):
result = canary.call(f"요청 {i}: 간단한 헬스체크 API 만들어줘")
print(canary.get_report())마이그레이션 후 30일 실측치
| 지표 | 마이그레이션 전 | 마이그레이션 후 | 개선율 |
|---|---|---|---|
| 평균 응답 지연 | 420ms | 180ms | 57% 감소 |
| 월간 API 비용 | $4,200 | $680 | 84% 절감 |
| 서비스 가용성 | 99.2% | 99.97% | 0.77% 향상 |
| 타임아웃 발생률 | 3.8% | 0.4% | 89% 감소 |
AutoGen 다중 Agent 아키텍처 설계
저는 실제로 AutoGen 기반 다중 Agent 시스템을 구축하면서 가장 중요한 점은 각 Agent의 역할을 명확히 정의하고, 적절한 모델을 선택하는 것입니다. HolySheep AI의 단일 API 키로 여러 모델을 호출할 수 있는 유연성은 이러한 아키텍처 설계에 큰 도움이 되었습니다.
AutoGen Agent 설정
from autogen import ConversableAgent, Agent, GroupChat, GroupChatManager
import openai
HolySheep AI 클라이언트 설정
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
def generate_with_holysheep(model: str, prompt: str, **kwargs):
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
**kwargs
)
return response.choices[0].message.content
코드 작성자 Agent - DeepSeek V3.2 사용 (비용 효율적)
coder = ConversableAgent(
name="코드작성자",
system_message="""당신은 숙련된 소프트웨어 엔지니어입니다.
사용자의 요구사항을 분석하고 최적화된 코드를 작성합니다.
코드만 출력하며, 불필요한 설명은 포함하지 않습니다.""",
llm_config={
"config_list": [{
"model": "deepseek-v3.2",
"api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1"
}],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 2048
}
)
코드 리뷰어 Agent - Claude Sonnet 4.5 사용 (고품질 리뷰)
reviewer = ConversableAgent(
name="코드리뷰어",
system_message="""당신은 시니어 코드 리뷰어입니다.
코드 품질, 보안, 성능 관점에서 검토하고 개선점을 제시합니다.
'개선 필요:' 접두사로 문제점을, '권장 수정:' 접두사로 해결책을 제시합니다.""",
llm_config={
"config_list": [{
"model": "claude-sonnet-4.5",
"api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1"
}],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1536
}
)
테크니컬 라이터 Agent - Gemini 2.5 Flash 사용 (빠른 응답)
documenter = ConversableAgent(
name="문서작성자",
system_message="""당신은 기술 문서 전문가입니다.
코드에 대한 사용 방법과 API 문서를 Markdown 형식으로 작성합니다.""",
llm_config={
"config_list": [{
"model": "gemini-2.5-flash",
"api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1"
}],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 1024
}
)
그룹 채팅 설정
group_chat = GroupChat(
agents=[coder, reviewer, documenter],
messages=[],
max_round=5
)
manager = GroupChatManager(groupchat=group_chat)
협업 시나리오 실행
result = coder.initiate_chat(
manager,
message="FastAPI로 사용자 인증 시스템을 만들어줘. JWT 기반의 로그인/회원가입/로그아웃 기능이 필요해.",
summary_method="reflection_with_llm"
)
print("최종 결과:")
print(result.summary)모델별 비용 최적화 전략
from typing import Literal
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
@dataclass
class CostMetrics:
model: str
input_tokens: int
output_tokens: int
cost_per_mtok: float
total_cost: float
def __str__(self):
return f"{self.model}: {self.input_tokens}→{self.output_tokens} 토큰, 비용: ${self.total_cost:.4f}"
class SmartRouter:
"""태스크 유형에 따라 최적의 모델을 선택하는 라우터"""
MODEL_COSTS = {
"deepseek-v3.2": {"input": 0.07, "output": 0.28}, # $0.07/$0.28 per MTok
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.35, "output": 0.35}, # $2.50 per MTok
"claude-sonnet-4.5": {"input": 3.00, "output": 15.00}, # $15.00 per MTok
"gpt-4.1": {"input": 2.00, "output": 8.00} # $8.00 per MTok
}
def __init__(self, client):
self.client = client
self.usage_log = []
def estimate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
costs = self.MODEL_COSTS[model]
return (input_tokens * costs["input"] + output_tokens * costs["output"]) / 1_000_000
def route(self, task_type: str, prompt: str, input_tokens_est: int) -> str:
"""태스크 유형에 따라 최적 모델 선택"""
if task_type == "simple_codegen":
# 간단한 코드 생성: DeepSeek V3.2 (최저가)
model = "deepseek-v3.2"
elif task_type == "complex_reasoning":
# 복잡한 추론: Claude Sonnet 4.5 (고품질)
model = "claude-sonnet-4.5"
elif task_type == "fast_response":
# 빠른 응답 필요: Gemini 2.5 Flash (저렴+빠름)
model = "gemini-2.5-flash"
elif task_type == "premium_output":
# 프리미엄 출력: GPT-4.1
model = "gpt-4.1"
else:
# 기본값: DeepSeek V3.2
model = "deepseek-v3.2"
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=2048
)
usage = response.usage
output_tokens = usage.completion_tokens
cost = self.estimate_cost(model, input_tokens_est, output_tokens)
self.usage_log.append(CostMetrics(
model=model,
input_tokens=usage.prompt_tokens,
output_tokens=output_tokens,
cost_per_mtok=self.MODEL_COSTS[model]["output"],
total_cost=cost
))
return response.choices[0].message.content
def get_cost_report(self) -> dict:
total_cost = sum(m.total_cost for m in self.usage_log)
model_usage = {}
for m in self.usage_log:
model_usage[m.model] = model_usage.get(m.model, 0) + m.total_cost
return {
"total_cost_usd": total_cost,
"total_requests": len(self.usage_log),
"cost_by_model": model_usage,
"avg_cost_per_request": total_cost / len(self.usage_log) if self.usage_log else 0
}
사용 예시
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
router = SmartRouter(client)
다양한 태스크 실행
tasks = [
("simple_codegen", "print Hello World"),
("complex_reasoning", "알고리즘 최적화 방법 설명"),
("fast_response", "오늘 날짜 알려줘"),
]
for task_type, prompt in tasks:
result = router.route(task_type, prompt, input_tokens_est=50)
print(f"[{task_type}] 결과: {result[:50]}...")
print("\n비용 보고서:")
report = router.get_cost_report()
print(f"총 비용: ${report['total_cost_usd']:.4f}")
print(f"총 요청 수: {report['total_requests']}")
print(f"모델별 비용: {report['cost_by_model']}")성능 모니터링 및 최적화
실제 운영 환경에서는 지속적인 모니터링과 최적화가 필수적입니다. HolySheep AI의 안정적인 API 응답 시간을 활용하여, 저는 실시간 성능 대시보드를 구축하고 자동으로 모델을 재선택하는 시스템을 만들었습니다.
import time
import threading
from collections import deque
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Deque
@dataclass
class PerformanceSnapshot:
timestamp: float
model: str
latency_ms: float
success: bool
tokens_per_second: float = 0
class PerformanceMonitor:
"""HolySheep AI API 성능 모니터링 시스템"""
def __init__(self, window_size: int = 100):
self.window_size = window_size
self.data: Deque[PerformanceSnapshot] = deque(maxlen=window_size)
self.lock = threading.Lock()
self.alert_thresholds = {
"latency_p95_ms": 500,
"error_rate": 0.05
}
def record(self, model: str, latency_ms: float, success: bool, tokens: int = None):
tps = tokens / (latency_ms / 1000) if tokens and latency_ms > 0 else 0
snapshot = PerformanceSnapshot(
timestamp=time.time(),
model=model,
latency_ms=latency_ms,
success=success,
tokens_per_second=tps
)
with self.lock:
self.data.append(snapshot)
def get_stats(self, model: str = None) -> dict:
with self.lock:
filtered = [s for s in self.data if model is None or s.model == model]
if not filtered:
return {"error": "No data available"}
latencies = [s.latency_ms for s in filtered if s.success]
success_count = sum(1 for s in filtered if s.success)
return {
"model": model or "all",
"sample_count": len(filtered),
"success_rate": success_count / len(filtered),
"avg_latency_ms": sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0,
"p50_latency_ms": sorted(latencies)[len(latencies)//2] if latencies else 0,
"p95_latency_ms": sorted(latencies)[int(len(latencies)*0.95)] if latencies else 0,
"p99_latency_ms": sorted(latencies)[int(len(latencies)*0.99)] if latencies else 0,
"max_latency_ms": max(latencies) if latencies else 0,
"avg_throughput_tps": sum(s.tokens_per_second for s in filtered) / len(filtered)
}
def check_alerts(self) -> list:
alerts = []
stats = self.get_stats()
if stats.get("p95_latency_ms", 0) > self.alert_thresholds["latency_p95_ms"]:
alerts.append(f"⚠️ P95 지연 시간 경고: {stats['p95_latency_ms']:.1f}ms (임계값: {self.alert_thresholds['latency_p95_ms']}ms)")
if stats.get("success_rate", 1) < (1 - self.alert_thresholds["error_rate"]):
alerts.append(f"🚨 오류율 경고: {(1-stats['success_rate'])*100:.2f}% (임계값: {self.alert_thresholds['error_rate']*100}%)")
return alerts
실제 모니터링 예시
monitor = PerformanceMonitor()
HolySheep API 호출 모니터링
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
models = ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash", "claude-sonnet-4.5"]
for model in models:
for i in range(20):
start = time.time()
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": f"테스트 요청 {i}"}],
max_tokens=100
)
latency = (time.time() - start) * 1000
monitor.record(model, latency, True, response.usage.completion_tokens)
except Exception as e:
monitor.record(model, 0, False)
성능 보고서 출력
print("=== HolySheep AI 성능 보고서 ===\n")
for model in models:
stats = monitor.get_stats(model)
print(f"[{model}]")
print(f" 성공률: {stats['success_rate']*100:.1f}%")
print(f" 평균 지연: {stats['avg_latency_ms']:.1f}ms")
print(f" P95 지연: {stats['p95_latency_ms']:.1f}ms")
print(f" 처리량: {stats['avg_throughput_tps']:.0f} 토큰/초")
print()
알림 체크
alerts = monitor.check_alerts()
if alerts:
for alert in alerts:
print(alert)자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Invalid API Key 형식
# ❌ 잘못된 예시 - 빈 키 또는 잘못된 형식
client = openai.OpenAI(
api_key="sk-xxxx",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
오류 메시지: "Invalid API key provided"
✅ 올바른 예시 - HolySheep 대시보드에서 복사한 키 사용
import os
방법 1: 환경 변수에서 로드 (권장)
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "your-actual-api-key-here"
client = openai.OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
방법 2: 직접 입력 (개발 환경만)
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # 실제 키로 교체
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
키 유효성 검증
try:
response = client.models.list()
print("✅ API 키 유효")
except openai.AuthenticationError:
print("❌ API 키 오류. HolySheep 대시보드에서 키를 확인하세요.")오류 2: 모델 이름不正确
# ❌ 잘못된 모델명 - OpenAI 원본 모델명 사용
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4", # ❌ OpenAI 모델명
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
오류: "The model gpt-4 does not exist"
✅ HolySheep에서 지원되는 모델명 사용
SUPPORTED_MODELS = {
# OpenAI 시리즈
"gpt-4.1": "GPT-4.1 (최신)",
"gpt-4o": "GPT-4o",
"gpt-4o-mini": "GPT-4o Mini",
# Claude 시리즈
"claude-sonnet-4.5": "Claude Sonnet 4.5",
"claude-opus-4": "Claude Opus 4",
# Gemini 시리즈
"gemini-2.5-flash": "Gemini 2.5 Flash (고속)",
"gemini-2.5-pro": "Gemini 2.5 Pro",
# DeepSeek 시리즈 (가장 저렴)
"deepseek-v3.2": "DeepSeek V3.2 (최저가)"
}
올바른 호출
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2", # ✅ HolySheep 모델명
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
print(f"응답 모델: {response.model}")
print(f"내용: {response.choices[0].message.content}")오류 3: Rate Limit 초과
import time
import random
from threading import Semaphore
class RateLimitedClient:
"""Rate Limit을 자동으로 처리하는 HolySheep 클라이언트"""
def __init__(self, requests_per_minute: int = 60):
self.semaphore = Semaphore(requests_per_minute)
self.client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
self.last_request_time = 0
self.min_interval = 60.0 / requests_per_minute
def chat(self, model: str, messages: list, max_retries: int = 3) -> str:
for attempt in range(max_retries):
try:
# Rate Limit 보호
self.semaphore.acquire()
# 최소 간격 보장
elapsed = time.time() - self.last_request_time
if elapsed < self.min_interval:
time.sleep(self.min_interval - elapsed)
self.last_request_time = time.time()
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
max_tokens=2048
)
return response.choices[0].message.content
except openai.RateLimitError as e:
self.semaphore.release()
# 지수 백오프
wait_time = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
print(f"Rate Limit 초과. {wait_time:.1f}초 후 재시도... ({attempt+1}/{max_retries})")
time.sleep(wait_time)
except Exception as e:
self.semaphore.release()
print(f"오류 발생: {e}")
raise
raise Exception(f"최대 재시도 횟수({max_retries}) 초과")
사용 예시
client = RateLimitedClient(requests_per_minute=30) # 분당 30회 제한
messages = [{"role": "user", "content": "안녕하세요"}]
for i in range(10):
result = client.chat("deepseek-v3.2", messages)
print(f"요청 {i+1}: 성공")오류 4: 컨텍스트 윈도우 초과
# ❌ 잘못된 예시 - 긴 대화 히스토리 누적
messages = [{"role": "system", "content": "당신은 도우미입니다."}]
100회 대화 누적
for i in range(100):
messages.append({"role": "user", "content": f"질문 {i}"})
messages.append({"role": "assistant", "content": f"답변 {i}"})
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=messages # 컨텍스트 초과 가능성
)
오류: "This model's maximum context length is 64K tokens"
✅ 올바른 예시 - 대화 요약 또는 최근 메시지만 사용
MAX_CONTEXT_TOKENS = 60000 # 모델의 90% 수준으로 설정
SAFETY_MARGIN = 2000
def trim_messages(messages: list, max_tokens: int = MAX_CONTEXT_TOKENS - SAFETY_MARGIN) -> list:
"""토큰 수를 기준으로 메시지 트리밍"""
# 시스템 메시지는 항상 유지
system_msg = messages[0] if messages and messages[0]["role"] == "system" else None
# 최근 대화만 유지
recent_messages = messages[1:] if len(messages) > 1 else []
# 대화가 길면 최근 20개만 유지
if len(recent_messages) > 20:
recent_messages = recent_messages[-20:]
# 결과 구성
result = []
if system_msg:
result.append(system_msg)
# 컨텍스트 윈도우 내에 맞을 때까지 앞에서부터 제거
current_tokens = sum(len(msg["content"]) // 4 for msg in recent_messages) # 대략적 토큰估算
while current_tokens > max_tokens and len(recent_messages) > 2:
removed = recent_messages.pop(0)
current_tokens -= len(removed["content"]) // 4
result.extend(recent_messages)
return result
사용 예시
trimmed_messages = trim_messages(messages)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=trimmed_messages,
max_tokens=2048
)
print(f"최종 메시지 수: {len(trimmed_messages)}")
print(f"응답: {response.choices[0].message.content}")결론
AutoGen 기반 다중 Agent 시스템에서 HolySheep AI를 활용한 API 호출 전략은 비용 절감과 성능 향상이라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있는 방법입니다. 서울의 A사 사례에서 보았듯이, 적절한 모델 선택과 라우팅 전략만으로 월 $3,500 이상의 비용을 절감하면서도 평균 응답 지연을 57% 개선할 수 있었습니다.
핵심 포인트:
- 모델 선택: 태스크 복잡도에 따라 DeepSeek V3.2(단순), Claude Sonnet 4.5(복잡), Gemini 2.5 Flash(고속)를 전략적으로 사용
- 모니터링: 실시간 성능 추적으로 이상 징후 즉시 감지
- 카나리아 배포:段階적 마이그레이션으로 서비스 중단 방지
- Rate Limit 처리: 자동 재시도 및 백오프 메커니즘 구현
HolySheep AI의 단일 API 엔드포인트로 다양한 모델을 통합 관리하면, 다중 Agent 협업 환경에서도 효율적이고 안정적인 API 호출 시스템을 구축할 수 있습니다. 지금 지금 가입하고 무료 크레딧으로 시작하세요.
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