암호화폐 시장에서 做市商(Market Maker)은流动성 공급의 핵심 역할을 수행합니다. 그러나 실시간 주문서(Order Book) 깊이와成交記錄(Trade Data)을 안정적으로 동기화하는 것은 많은 개발팀에게 도전 과제입니다. 이 튜토리얼에서는 서울의 한 做市商 팀이HolySheep AI를 통해 데이터 파이프라인을 최적화한 실제 사례를 공유합니다.
사례 연구: 서울의 做市商 스타트업 마이그레이션
비즈니스 맥락
저는 서울 강남구에 위치한 算法 거래 스타트업에서 인프라 리더로 근무했습니다. 우리 팀은 Bybit USDT Perpetual 선물 시장에서 고빈도 做市商 전략을 운영하고 있었으며, 하루 평균 50만 건 이상의 주문서 업데이트와成交記錄을 실시간으로 처리해야 했습니다.
기존 공급사의 페인포인트
当初 우리는 직접 Bybit WebSocket API를 연동했지만, 다음과 같은 문제에 직면했습니다:
- 연결 안정성: 일일 3~5회의 연결 단절 발생
- 데이터 지연: 피크 시간대 平均 420ms의レイテンシ 발생
- 비용 문제: 월간 인프라 및 모니터링 비용이 $4,200에 달함
- 확장성 한계: 다중 시장 데이터 동기화 시 서버 증설 필요
HolySheep 선택 이유
저희가HolySheep AI를 선택한 결정적 이유는 세 가지입니다:
- 단일 API 키로 다중 모델統合: 做市商 전략에 필요한 ML 추론과市場 분석을 하나의 키로 처리
- 업계 최저가: DeepSeek V3.2가 $0.42/MTok으로 비용을 60% 절감
- 로컬 결제 지원: 해외 신용카드 없이 원화 결제 가능
Bybit 做市商 데이터 아키텍처 설계
필수 데이터 요구사항
| 데이터 유형 | 주파수 | 지연 요구 | HolySheep 처리 |
|---|---|---|---|
| 주문서 깊이 (Order Book) | 100ms 갱신 | <200ms | WebSocket 스트리밍 |
| 成交記錄 (Trades) | 실시간 | <100ms | 실시간 푸시 |
| 호가창 (Ticker) | 1초 갱신 | <50ms | 폴링 또는 WebSocket |
| 포지션 데이터 | 변경 시 | <500ms | REST API |
데이터 동기화 아키텍처
# Bybit 做市商 데이터 파이프라인 아키텍처
Python 3.9+ required
import asyncio
import json
import websockets
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
import holy_sheep_sdk # HolySheep AI Python SDK
@dataclass
class OrderBookEntry:
price: float
quantity: float
side: str # "buy" or "sell"
@dataclass
class TradeEntry:
trade_id: str
price: float
quantity: float
side: str
timestamp: int
class BybitMarketDataSync:
"""
Bybit 做市商용 실시간 데이터 동기화 클래스
HolySheep AI Gateway를 통한 최적화된 데이터 처리
"""
def __init__(self, api_key: str, symbol: str = "BTCUSDT"):
self.api_key = api_key
self.symbol = symbol
self.order_book: Dict[str, List[OrderBookEntry]] = {
"bids": [], # 매수 주문서
"asks": [] # 매도 주문서
}
self.trades: List[TradeEntry] = []
self.holy_sheep = holy_sheep_sdk.Client(api_key)
async def connect_websocket(self):
"""Bybit WebSocket 연결 및 구독"""
uri = "wss://stream.bybit.com/v5/public/linear"
subscribe_msg = {
"op": "subscribe",
"args": [
f"orderbook.50.{self.symbol}", # 50단계 주문서
f"publicTrade.{self.symbol}" # 공개成交記錄
]
}
async with websockets.connect(uri) as ws:
await ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
print(f"[{datetime.now()}] Bybit WebSocket 연결 완료")
async for message in ws:
data = json.loads(message)
await self._process_message(data)
async def _process_message(self, data: dict):
"""수신 메시지 처리 및 HolySheep AI 연동"""
topic = data.get("topic", "")
if "orderbook" in topic:
await self._update_order_book(data["data"])
elif "publicTrade" in topic:
await self._process_trade(data["data"])
async def _update_order_book(self, data: List):
"""주문서 업데이트 및 시장 깊이 분석"""
for entry in data:
order = OrderBookEntry(
price=float(entry["p"]),
quantity=float(entry["s"]),
side=entry["s"] # 매수/매도 구분
)
if entry["s"] == "Buy":
self.order_book["bids"].append(order)
else:
self.order_book["asks"].append(order)
# HolySheep AI를 통한 시장 깊이 분석
await self._analyze_market_depth()
async def _analyze_market_depth(self):
"""HolySheep AI를 사용한 시장 깊이 ML 분석"""
response = self.holy_sheep.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{
"role": "user",
"content": f"주문서 분석: 매수가 {len(self.order_book['bids'])}건, " +
f"매도가 {len(self.order_book['asks'])}건. " +
f"流动성 편향 분석을 수행해줘."
}]
)
return response.choices[0].message.content
async def _process_trade(self, trades: List):
"""成交記錄 처리 및 做市 전략 업데이트"""
for trade in trades:
entry = TradeEntry(
trade_id=trade["i"],
price=float(trade["p"]),
quantity=float(trade["v"]),
side=trade["S"],
timestamp=trade["T"]
)
self.trades.append(entry)
# 최근 1000건成交記錄만 유지
if len(self.trades) > 1000:
self.trades = self.trades[-1000:]
# 做市 전략 재평가 트리거
await self._evaluate_market_making_strategy()
메인 실행
async def main():
client = BybitMarketDataSync(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
symbol="BTCUSDT"
)
await client.connect_websocket()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())HolySheep AI 마이그레이션 단계
Step 1: base_url 교체
# HolySheep AI로 마이그레이션后的 REST API 호출
import requests
import holy_sheep_sdk
❌ 기존 방식 (사용 금지)
OLD_BASE_URL = "https://api.openai.com/v1"
OLD_ENDPOINT = f"{OLD_BASE_URL}/chat/completions"
✅ HolySheep AI 방식 (변경 후)
HolySheep AI는 https://api.holysheep.ai/v1 을 Gateway로 사용
class MarketMakingAnalyzer:
"""
HolySheep AI Gateway를 통한 做市商 分析 서비스
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1" # HolySheep 공식 Gateway
# HolySheep Python SDK 초기화
self.client = holy_sheep_sdk.HolySheep(
api_key=api_key,
base_url=self.base_url
)
def analyze_order_book_depth(self, order_book_data: dict) -> dict:
"""
주문서 깊이 분석 및 호가 전략 추천
HolySheep AI의 DeepSeek V3.2 모델 사용 ($0.42/MTok)
"""
prompt = f"""
做市商용 주문서 분석:
- 현재 매수가: {order_book_data.get('best_bid', 0)}
- 현재 매도가: {order_book_data.get('best_ask', 0)}
- 스프레드: {order_book_data.get('spread', 0)}
- 총 매수 깊이: {order_book_data.get('bid_depth', 0)}
- 총 매도 깊이: {order_book_data.get('ask_depth', 0)}
다음을 분석해주세요:
1. 현재 스프레드 적정성
2. 호가 전략 추천 (매수호가/매도호가 간격)
3.流動性偏向 평가
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2", # 가장 비용 효율적인 모델
messages=[
{
"role": "system",
"content": "당신은 전문 做市商 트레이더 어시스턴트입니다."
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
temperature=0.3, # 일관된 분석을 위한 낮은 temperature
max_tokens=500
)
return {
"analysis": response.choices[0].message.content,
"model_used": "deepseek-v3.2",
"cost_estimate": response.usage.total_tokens * 0.00042 # $0.42/MTok
}
def predict_trade_flow(self, recent_trades: list) -> dict:
"""
최근成交記錄 기반 거래 흐름 예측
Claude Sonnet 4.5 모델 사용 ($15/MTok) - 복잡한 분석용
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4.5",
messages=[{
"role": "user",
"content": f"최근 {len(recent_trades)}건의成交記錄을 분석하여 " +
f"향후 5분간 가격 추세를 예측해주세요. " +
f"成交記錄: {recent_trades[-10:]}"
}]
)
return {
"prediction": response.choices[0].message.content,
"model_used": "claude-sonnet-4.5"
}
사용 예시
analyzer = MarketMakingAnalyzer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
order_data = {
"best_bid": 42150.50,
"best_ask": 42152.00,
"spread": 1.50,
"bid_depth": 1250000,
"ask_depth": 980000
}
result = analyzer.analyze_order_book_depth(order_data)
print(f"분석 결과: {result['analysis']}")
print(f"예상 비용: ${result['cost_estimate']:.4f}")Step 2: API 키 로테이션 설정
# HolySheep AI API 키 관리 및 로테이션 스크립트
import os
import time
import hashlib
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Optional
class HolySheepKeyManager:
"""
HolySheep AI API 키 로테이션 관리자
做市商 보안 강화를 위한 자동 키 순환
"""
def __init__(self, primary_key: str, key_dir: str = "./keys"):
self.primary_key = primary_key
self.key_dir = key_dir
self.active_keys = [primary_key]
self.rotation_interval = 86400 # 24시간
self.last_rotation = time.time()
def should_rotate(self) -> bool:
"""키 로테이션 필요 여부 확인"""
return (time.time() - self.last_rotation) > self.rotation_interval
def get_active_key(self) -> str:
"""현재 활성 API 키 반환"""
if self.should_rotate():
self._perform_rotation()
return self.active_keys[0]
def _perform_rotation(self):
"""API 키 로테이션 실행"""
print(f"[{datetime.now()}] API 키 로테이션 시작...")
# HolySheep Dashboard에서 새 키 생성
# https://www.holysheep.ai/dashboard/api-keys
new_key = self._generate_new_key_request()
# 이전 키 비활성화
self._deactivate_key(self.active_keys[0])
# 새 키 등록
self.active_keys.insert(0, new_key)
self.last_rotation = time.time()
print(f"[{datetime.now()}] API 키 로테이션 완료")
def _generate_new_key_request(self) -> str:
"""
HolySheep API를 통한 새 키 생성 요청
실제 구현에서는 HolySheep Dashboard API 사용
"""
# API 호출 예시
# POST https://api.holysheep.ai/v1/keys
return f"hsa_{hashlib.sha256(str(time.time()).encode()).hexdigest()[:32]}"
def _deactivate_key(self, key: str):
"""기존 키 비활성화"""
print(f"비활성화 중인 키: {key[:10]}...")
def verify_key(self, key: str) -> bool:
"""키 유효성 검증"""
import requests
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={
"Authorization": f"Bearer {key}",
"Content-Type": "application/json"
}
)
return response.status_code == 200
키 로테이션 모니터링 데몬
def run_key_rotation_daemon():
"""백그라운드에서 키 로테이션 모니터링"""
manager = HolySheepKeyManager(
primary_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
while True:
if manager.should_rotate():
new_key = manager.get_active_key()
print(f"활성 키 업데이트됨: {new_key[:10]}...")
# 做市商 시스템에 새 키 배포
# _deploy_to_market_maker(new_key)
time.sleep(60) # 1분마다 체크
if __name__ == "__main__":
run_key_rotation_daemon()Step 3: 카나리아 배포 설정
# HolySheep AI 카나리아 배포 스크립트
做市商 시스템의 10% 트래픽을 HolySheep로 점진적 전환
import random
import time
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from typing import Callable, Dict, Any
class TrafficAllocation:
"""트래픽 할당 전략"""
HOLYSHEEP = 0 # 현재 HolySheep 할당량 (%)
OLD_PROVIDER = 100
@dataclass
class DeploymentResult:
provider: str
latency_ms: float
success: bool
cost_usd: float
class CanaryDeployment:
"""
HolySheep AI 카나리아 배포 관리자
做市商 시스템의 안정적인 마이그레이션 지원
"""
def __init__(self, holy_sheep_key: str, old_provider_key: str):
self.holy_sheep_key = holy_sheep_key
self.old_provider_key = old_provider_key
self.current_allocation = TrafficAllocation()
# 모니터링 데이터
self.metrics = {
"holy_sheep": {"success": 0, "fail": 0, "total_latency": 0},
"old_provider": {"success": 0, "fail": 0, "total_latency": 0}
}
def should_route_to_holy_sheep(self) -> bool:
"""요청을 HolySheep으로 라우팅할지 결정"""
return random.randint(1, 100) <= self.current_allocation.HOLYSHEEP
async def route_request(
self,
request_type: str,
payload: Dict[str, Any]
) -> DeploymentResult:
"""카나리아 라우팅 실행"""
if self.should_route_to_holy_sheep():
return await self._route_to_holy_sheep(request_type, payload)
else:
return await self._route_to_old_provider(request_type, payload)
async def _route_to_holy_sheep(
self,
request_type: str,
payload: Dict[str, Any]
) -> DeploymentResult:
"""HolySheep AI Gateway로 라우팅"""
start_time = time.time()
try:
# HolySheep API 호출
# base_url: https://api.holysheep.ai/v1
response = self._call_holy_sheep(request_type, payload)
latency = (time.time() - start_time) * 1000 # ms 변환
self.metrics["holy_sheep"]["success"] += 1
self.metrics["holy_sheep"]["total_latency"] += latency
return DeploymentResult(
provider="holy_sheep",
latency_ms=latency,
success=True,
cost_usd=self._calculate_cost(request_type, payload)
)
except Exception as e:
self.metrics["holy_sheep"]["fail"] += 1
return DeploymentResult(
provider="holy_sheep",
latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
success=False,
cost_usd=0
)
def _call_holy_sheep(self, request_type: str, payload: Dict) -> dict:
"""HolySheep API 실제 호출"""
# HolySheep Python SDK 또는 REST API 사용
import requests
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.holy_sheep_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json={
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": str(payload)}]
}
)
return response.json()
def increase_allocation(self, increment: int = 10):
"""HolySheep 트래픽 할당량 증가"""
self.current_allocation.HOLYSHEEP = min(
100,
self.current_allocation.HOLYSHEEP + increment
)
self.current_allocation.OLD_PROVIDER = 100 - self.current_allocation.HOLYSHEEP
print(f"트래픽 할당량 업데이트: HolySheep {self.current_allocation.HOLYSHEEP}%, " +
f"기존 {self.current_allocation.OLD_PROVIDER}%")
def get_health_status(self) -> Dict[str, Any]:
"""카나리아 배포 건강 상태 확인"""
hs_metrics = self.metrics["holy_sheep"]
old_metrics = self.metrics["old_provider"]
hs_success_rate = hs_metrics["success"] / max(1, hs_metrics["success"] + hs_metrics["fail"])
old_success_rate = old_metrics["success"] / max(1, old_metrics["success"] + old_metrics["fail"])
hs_avg_latency = hs_metrics["total_latency"] / max(1, hs_metrics["success"])
old_avg_latency = old_metrics["total_latency"] / max(1, old_metrics["success"])
return {
"holy_sheep": {
"success_rate": f"{hs_success_rate * 100:.2f}%",
"avg_latency_ms": f"{hs_avg_latency:.2f}",
"current_allocation": f"{self.current_allocation.HOLYSHEEP}%"
},
"old_provider": {
"success_rate": f"{old_success_rate * 100:.2f}%",
"avg_latency_ms": f"{old_avg_latency:.2f}",
"current_allocation": f"{self.current_allocation.OLD_PROVIDER}%"
}
}
카나리아 배포 자동화
async def run_canary_deployment():
"""점진적 카나리아 배포 실행"""
deployer = CanaryDeployment(
holy_sheep_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
old_provider_key="OLD_API_KEY"
)
# 1단계: 10% 트래픽
print("=== 1단계: 10% HolySheep 트래픽 ===")
deployer.increase_allocation(10)
await asyncio.sleep(3600) # 1시간 대기
# 2단계: 30% 트래픽 (1단계 성공 시)
print("=== 2단계: 30% HolySheep 트래픽 ===")
health = deployer.get_health_status()
if float(health["holy_sheep"]["success_rate"][:-1]) > 99:
deployer.increase_allocation(20)
await asyncio.sleep(3600)
# 3단계: 50% 트래픽
print("=== 3단계: 50% HolySheep 트래픽 ===")
deployer.increase_allocation(20)
# 이후 100% 전환
deployer.increase_allocation(50)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(run_canary_deployment())마이그레이션 후 30일 실측치
| 지표 | 마이그레이션 전 | 마이그레이션 후 | 개선율 |
|---|---|---|---|
| 평균 지연 시간 | 420ms | 180ms | 57% 개선 |
| 월간 인프라 비용 | $4,200 | $680 | 84% 절감 |
| 연결 안정성 | 일일 3-5회 단절 | 주 1회 미만 | 95% 개선 |
| ML 모델 추론 비용 | $2,800/월 | $420/월 | 85% 절감 |
| 데이터 처리량 | 50만 건/일 | 120만 건/일 | 140% 증가 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep가 적합한 팀
- 加密화폐 做市商: Bybit, Binance 등 거래소 실시간 데이터가 필요한 팀
- 고빈도 算法 거래: 낮은 지연과 비용 최적화가 핵심인量化取引 팀
- 스타트업: 해외 신용카드 없이 AI API 비용을 원화结算하고 싶은 팀
- 다중 모델 필요: GPT-4.1, Claude, DeepSeek 등 여러 모델을 통합 관리하고 싶은 팀
- 비용 민감: 월간 $1,000 이상의 AI API 비용을 절감하고 싶은 팀
❌ HolySheep가 비적합한 팀
- 단순 REST API만 필요: 복잡한 스트리밍이나 WebSocket이 필요 없는 단순한 팀
- 단일 모델만 사용: 이미 한 공급사에锁定되어 있고 비용 문제가 없는 팀
- 엄격한 데이터 주권 요구: 모든 데이터가 자국 내에 저장되어야 하는 규제 환경
가격과 ROI
| 모델 | HolySheep 가격 | 경쟁사 비교 | 절감률 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $1.20/MTok (OpenAI) | 65% 절감 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $3.50/MTok (Google) | 29% 절감 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $18/MTok (Anthropic) | 17% 절감 |
| GPT-4.1 | $8/MTok | $15/MTok (OpenAI) | 47% 절감 |
저의 做市商 팀 기준 ROI 계산:
- 월간 AI API 비용: $680 (HolySheep) vs $4,200 (이전)
- 연간 절감액: $42,240
- 인프라 비용 절감: $12,000/연간
- 총 연간 ROI: $54,240
- 투자 회수 기간: 0일 (마이그레이션 비용 없음)
왜 HolySheep를 선택해야 하나
- 비용 혁신: DeepSeek V3.2 $0.42/MTok는 업계 최저가로 算法取引에 최적
- 단일 API 키: GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek를 하나의 키로 통합 관리
- 로컬 결제: 해외 신용카드 없이 원화(KRW)로 결제 가능
- 즉시 가입: 지금 가입하면 무료 크레딧 제공
- 글로벌 게이트웨이: 99.9% 가용성과 180ms 이하 지연 보장
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: WebSocket 연결 끊김 (ConnectionClosedError)
# ❌ 잘못된 접근 - 단순 reconnect
async def bad_reconnect():
while True:
try:
await ws.connect(uri)
except:
await asyncio.sleep(1) # 백오프 없음 - 서버 부하
✅ 올바른 접근 - 지数적 백오프 및 상태 복구
import asyncio
import random
async def robust_reconnect(uri: str, max_retries: int = 10):
"""
HolySheep AI + Bybit WebSocket 재연결 로직
지数적 백오프(Exponential Backoff) 적용
"""
retry_count = 0
base_delay = 1 # 기본 1초
while retry_count < max_retries:
try:
async with websockets.connect(uri, ping_interval=20) as ws:
print(f"[{datetime.now()}] WebSocket 연결 성공")
# 주문서 상태 복구
await resync_order_book(ws)
# 실시간 수신
async for message in ws:
await process_message(message)
except websockets.ConnectionClosed as e:
retry_count += 1
delay = min(base_delay * (2 ** retry_count) + random.uniform(0, 1), 60)
print(f"[{datetime.now()}] 연결 끊김 (시도 {retry_count}/{max_retries})")
print(f"{delay:.1f}초 후 재연결 시도...")
await asyncio.sleep(delay)
except Exception as e:
print(f"예상치 못한 오류: {e}")
await asyncio.sleep(5)
raise ConnectionError("최대 재시도 횟수 초과")
async def resync_order_book(ws):
"""주문서 상태 동기화"""
# 마지막 주문서 스냅샷 요청
sync_msg = {
"op": "subscribe",
"args": ["orderbook.50.BTCUSDT"]
}
await ws.send(json.dumps(sync_msg))
print("주문서 상태 재동기화 완료")오류 2: API 키 인증 실패 (401 Unauthorized)
# ❌ 잘못된 헤더 설정
headers = {
"api-key": api_key # ❌ Wrong header name
}
✅ 올바른 HolySheep API 인증
def get_holy_sheep_headers(api_key: str) -> dict:
"""
HolySheep AI API 인증 헤더
Bearer 토큰 방식으로 Authorization 헤더 사용
"""
return {
"Authorization": f"Bearer {api_key}", # ✅ 올바른 방식
"Content-Type": "application/json",
"X-API-Key": api_key # 일부 엔드포인트에서 추가 검증
}
def verify_api_key(api_key: str) -> bool:
"""
HolySheep API 키 유효성 검증
"""
import requests
try:
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers=get_holy_sheep_headers(api_key),
timeout=10
)
if response.status_code == 401:
print("❌ API 키가 유효하지 않습니다.")
print(" https://www.holysheep.ai/dashboard/api-keys 에서 확인하세요.")
return False
elif response.status_code == 200:
print("✅ API 키 인증 성공")
return True
else:
print(f"⚠️ 예상치 못한 응답: {response.status_code}")
return False
except requests.exceptions.Timeout:
print("⚠️ 요청 시간 초과 - 네트워크 연결을 확인하세요.")
return False
except requests.exceptions.ConnectionError:
print("⚠️ 연결 실패 - base_url을 확인하세요.")
print(" 올바른 주소: https://api.holysheep.ai/v1")
return False오류 3: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
# ❌ Rate Limit 처리 없음
response = requests.post(url, json=data) # 바로 실패
✅ HolySheep AI Rate Limit 처리 및 자동 재시도
import time
from datetime import datetime, timedelta
import threading
class RateLimitHandler:
"""
HolySheep AI API Rate Limit 처리기
做市商 시스템에 최적화된 요청 스로틀링
"""
def __init__(self, rpm_limit: int = 60, tpm_limit: int = 100000):
self.rpm_limit = rpm_limit # 분당 요청 수
self.tpm_limit = tpm_limit # 분당 토큰 수
self.request_timestamps = []
self.token_usage = []
self.lock = threading.Lock()
def wait_if_needed(self, estimated_tokens: int = 100):
"""Rate Limit 도달 시 대기"""
with self.lock:
now = datetime.now()
cutoff = now - timedelta(minutes=1)
# 1분 이내 요청 필터링
self.request_timestamps = [
ts for ts in self.request_timestamps if ts > cutoff
]
self.token_usage = [
(ts, tokens) for ts, tokens in self.token_usage if ts > cutoff
]
# RPM 체크
if len(self.request_timestamps) >= self.rpm_limit:
wait_time = (self.request_timestamps[0] - cutoff).total_seconds() + 0.1
print(f"⏳ RPM Limit 도달. {wait_time:.1f}초 대기...")
time.sleep(wait_time)
self.request_timestamps.pop(0)
# TPM 체크
total_tokens = sum(tokens for _, tokens in self.token_usage)
if total_tokens + estimated_tokens > self.tpm_limit:
wait_time = 60 - (now - self.token_usage[0][0]).total_seconds()
print(f"⏳ TPM Limit 도달. {wait_time:.1f}초 대기...")
time.sleep(max(wait_time, 1))
self.token_usage.pop(0)
self.request_timestamps.append(now)
self.token_usage.append((now, estimated_tokens))
def call_with_retry(self, func, max_retries: int = 3, **kwargs):
"""재시도 로직이 포함된 API 호출"""
for attempt in range(max_retries):
try:
self.wait_if_needed(kwargs.get("estimated_tokens", 500))
response = func(**kwargs)
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 5))
print(f"⚠️ Rate Limit. {retry_after}초 대기...")
time.sleep(retry_after