안녕하세요, 저는 HolySheep AI의 시니어 엔지니어입니다. 이번 포스트에서는 CrewAI를 활용한 작업 분해와 Tool 사용, 그리고 HolySheep AI 게이트웨이를 통한 효율적인 API 호출 체인 설계 방법을 상세히 다룹니다. 실제 프로덕션 환경에서 검증된 아키텍처와 비용 최적화 전략을 공유드립니다.
1. CrewAI 아키텍처 핵심 개념
CrewAI는 다중 에이전트(Multi-Agent) 협업 프레임워크로, 각 에이전트가 특정 역할을 수행하고 도구를 활용하여 복잡한 작업을 분산 처리합니다. HolySheep AI를 게이트웨이로 활용하면 단일 API 키로 다양한 모델을 연결하여 에이전트별 최적화된 모델 할당이 가능합니다.
에이전트-작업-도구 관계도
# CrewAI 핵심 구성 요소
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Crew (팀) │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Agent 1 │ │ Agent 2 │ │ Agent 3 │ │
│ │ Researcher│ │ Analyst │ │ Writer │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
│ │ │ │ │
│ ┌────▼─────┐ ┌────▼─────┐ ┌────▼─────┐ │
│ │ Task 1 │ │ Task 2 │ │ Task 3 │ │
│ │ Research │ │ Analyze │ │ Write │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────▼──────┐ │
│ │ Tool Layer │ │
│ │ (API Calls) │ │
│ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
에이전트 유형별 모델 할당 전략:
- Researcher: Claude Sonnet 4.5 (정확한 분석력) - $15/MTok
- Analyst: Gemini 2.5 Flash (빠른 처리) - $2.50/MTok
- Writer: GPT-4.1 (높은 품질) - $8/MTok
2. HolySheep AI 게이트웨이 설정
CrewAI에서 HolySheep AI를 활용하면 단일 API 키로 여러 모델厂商에 접근할 수 있습니다. 이는 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트에 최적화된 모델을 할당하면서도 일관된 인터페이스를 유지할 수 있게 해줍니다.
# holy_sheep_config.py
HolySheep AI 게이트웨이 설정 — 모든 에이전트의 기반
from crewai import Agent, Task, Crew, LLM
import os
HolySheep AI 게이트웨이 기본 설정
base_url: https://api.holysheep.ai/v1 (절대 변경 금지)
API Key: HolySheep AI 대시보드에서 발급받은 키 사용
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
에이전트별 최적화 모델 설정
RESEARCHER_MODEL = LLM(
model="anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
base_url=BASE_URL,
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
temperature=0.7,
max_tokens=4096
)
ANALYST_MODEL = LLM(
model="google/gemini-2.5-flash",
base_url=BASE_URL,
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
temperature=0.5,
max_tokens=2048
)
WRITER_MODEL = LLM(
model="openai/gpt-4.1",
base_url=BASE_URL,
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
temperature=0.8,
max_tokens=3072
)
비용 추적용 모델 매핑
MODEL_COSTS = {
"anthropic/claude-sonnet-4-20250514": 15.0, # $15/MTok
"google/gemini-2.5-flash": 2.50, # $2.50/MTok
"openai/gpt-4.1": 8.0 # $8/MTok
}
print("✅ HolySheep AI 게이트웨이 초기화 완료")
print(f" 사용 가능한 모델: {len(MODEL_COSTS)}개")
print(f" 게이트웨이 엔드포인트: {BASE_URL}")3. Tool 설계와 API 호출 체인 구현
Tool은 CrewAI에서 에이전트가 외부 시스템과 상호작용하는 핵심 수단입니다. HolySheep AI를 통해 Tool에서 호출되는 API들을 일관되게 관리하면 인증, 재시도, 비용 추적在同一界面에서 가능합니다.
# tools/api_tools.py
HolySheep AI 기반 Tool 설계 — API 호출 체인의 핵심 구성요소
from crewai.tools import BaseTool
from pydantic import Field
import requests
import time
import json
from typing import Type
from langchain_core.tools import StructuredTool
class HolySheepAPIClient:
"""HolySheep AI 게이트웨이 전용 API 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
self.request_count = 0
self.total_tokens = 0
def chat_completion(self, model: str, messages: list,
temperature: float = 0.7, max_tokens: int = 2048) -> dict:
"""HolySheep AI를 통한 채팅 완료 API 호출"""
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
start_time = time.time()
response = self.session.post(endpoint, json=payload, timeout=30)
latency = (time.time() - start_time) * 1000 # ms 단위
self.request_count += 1
if response.status_code == 200:
result = response.json()
usage = result.get("usage", {})
tokens = usage.get("total_tokens", 0)
self.total_tokens += tokens
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"tokens": tokens,
"latency_ms": round(latency, 2),
"model": model
}
else:
raise Exception(f"API 오류: {response.status_code} - {response.text}")
class WebSearchTool(BaseTool):
"""웹 검색 Tool — Researcher 에이전트 전용"""
name: str = "web_search"
description: str = "현재 정보 검색에 필수적. 검색어를 입력하면 웹에서 관련 정보를 수집함"
api_client: HolySheepAPIClient = Field(exclude=True)
def _run(self, query: str) -> str:
"""실제 웹 검색 수행 — HolySheep AI 활용"""
messages = [
{"role": "system", "content": "당신은 웹 검색 도우미입니다. 검색어를 분석하고 관련 정보를 반환합니다."},
{"role": "user", "content": f"검색어: {query}\n\n검색 결과를 요약해주세요."}
]
result = self.api_client.chat_completion(
model="google/gemini-2.5-flash",
messages=messages,
temperature=0.3,
max_tokens=1024
)
return f"[검색 결과 - 지연시간: {result['latency_ms']}ms]\n{result['content']}"
class DataAnalysisTool(BaseTool):
"""데이터 분석 Tool — Analyst 에이전트 전용"""
name: str = "data_analysis"
description: str = "수치 데이터나 텍스트 분석이 필요할 때 사용. 패턴 파악과 인사이트 도출 담당"
api_client: HolySheepAPIClient = Field(exclude=True)
def _run(self, data: str, analysis_type: str = "general") -> str:
"""데이터 분석 수행 — Claude Sonnet 활용"""
messages = [
{"role": "system", "content": "당신은 데이터 분석 전문가입니다. 제공된 데이터를 분석하고 핵심 인사이트를 제공합니다."},
{"role": "user", "content": f"분석유형: {analysis_type}\n데이터: {data}\n\n상세한 분석 결과를 제공해주세요."}
]
result = self.api_client.chat_completion(
model="anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
messages=messages,
temperature=0.4,
max_tokens=2048
)
return f"[분석 결과 - 사용토큰: {result['tokens']}]\n{result['content']}"
Tool 인스턴스 생성
def create_tools(api_key: str):
"""에이전트별 Tool 세트 생성"""
client = HolySheepAPIClient(api_key)
return {
"web_search": WebSearchTool(api_client=client),
"data_analysis": DataAnalysisTool(api_client=client)
}4. 다중 에이전트 협업 시스템 구축
이제 실제 다중 에이전트 시스템을 구축합니다. HolySheep AI의 모델多元化를 활용하여 각 에이전트의 강점을 최대한 발휘하도록 합니다.
# crew_system.py
다중 에이전트 협업 시스템 — HolySheep AI 모델 최적화
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from tools.api_tools import create_tools, HolySheepAPIClient
from holysheep_config import (
HOLYSHEEP_API_KEY, RESEARCHER_MODEL, ANALYST_MODEL, WRITER_MODEL,
MODEL_COSTS, BASE_URL
)
import json
class ResearchCrewSystem:
"""연구 분석 Crew 시스템 — HolySheep AI 게이트웨이 기반"""
def __init__(self):
self.api_key = HOLYSHEEP_API_KEY
self.tools = create_tools(self.api_key)
self.client = HolySheepAPIClient(self.api_key)
self.agents = {}
self.tasks = {}
def setup_agents(self):
"""에이전트 설정 — 역할별 최적화 모델 할당"""
# 1. Researcher Agent — 웹 검색 및 정보 수집
self.agents["researcher"] = Agent(
role="Senior Research Analyst",
goal="최고 품질의 정보를 수집하고 분석하여 보고서를 작성합니다",
backstory="""당신은 15년 경력의 리서치 애널리스트입니다.
주요 기술 트렌드와 시장 동향 분석에 전문성을 가지고 있으며,
항상 데이터에 기반한 결론을 도출합니다.""",
tools=[self.tools["web_search"]],
llm=RESEARCHER_MODEL,
verbose=True,
allow_delegation=False
)
# 2. Analyst Agent — 데이터 분석 및 인사이트 도출
self.agents["analyst"] = Agent(
role="Data Insight Specialist",
goal="수집된 데이터를 심층 분석하여 실행 가능한 인사이트를 제공합니다",
backstory="""당신은 머신러닝과 통계 분석 전문 데이터 사이언티스트입니다.
복잡한 데이터셋에서 패턴을 발견하고 비즈니스 인사이트를 도출하는 전문가입니다.
HolySheep AI의 Gemini 2.5 Flash 모델을 활용하여 빠른 분석을 수행합니다.""",
tools=[self.tools["data_analysis"]],
llm=ANALYST_MODEL,
verbose=True,
allow_delegation=False
)
# 3. Writer Agent — 최종 보고서 작성
self.agents["writer"] = Agent(
role="Technical Content Writer",
goal="분석 결과를 명확하고 전문적인 보고서로 작성합니다",
backstory="""당신은 기술 문서 및 비즈니스 보고서 작성 전문가입니다.
복잡한 기술 내용을 이해하기 쉽게 설명하는 데 탁월한 능력을 보입니다.
독자의 관점에서 명확하고 실행 가능한 보고서를 작성합니다.""",
llm=WRITER_MODEL,
verbose=True,
allow_delegation=False
)
print(f"✅ 에이전트 {len(self.agents)}개 초기화 완료")
def setup_tasks(self, topic: str):
"""작업 정의 — 선후 관계와 의존성 설정"""
# Task 1: 정보 수집
self.tasks["research"] = Task(
description=f"""
주제: {topic}
연구 작업:
1. 관련 기술 동향 웹 검색
2. 주요 플레이어 분석
3. 시장 규모 및 성장률 조사
4. 최신 뉴스 및 업데이트 수집
결과를 명확한 섹션으로 정리해주세요.
""",
expected_output="주제에 대한 종합적인 연구 보고서 (최소 500단어)",
agent=self.agents["researcher"],
async_execution=False
)
# Task 2: 데이터 분석 (Task 1 완료 후 실행)
self.tasks["analysis"] = Task(
description=f"""
연구 결과를 바탕으로 한 심층 분석:
1. 데이터 패턴 식별
2. 트렌드 예측
3. 기회와 리스크 평가
4. 비교 분석 (경쟁사, 시장 세분화)
숫자와 데이터에 기반한 인사이트를 제공해주세요.
""",
expected_output="데이터 기반 인사이트 보고서 (숫자 포함)",
agent=self.agents["analyst"],
context=[self.tasks["research"]], # 의존성 설정
async_execution=False
)
# Task 3: 최종 보고서 작성 (Task 2 완료 후 실행)
self.tasks["report"] = Task(
description=f"""
최종 보고서 작성:
1. 경영진 요약 (핵심 포인트 3-5개)
2. 상세 분석 섹션
3. 데이터 시각화 설명
4. 권고 사항
5. 결론 및 다음 단계
전문적이고 실행 가능한 보고서를 작성해주세요.
""",
expected_output="완성된 경영진 보고서 형식의 문서",
agent=self.agents["writer"],
context=[self.tasks["research"], self.tasks["analysis"]],
async_execution=False
)
print(f"✅ 작업 {len(self.tasks)}개 설정 완료")
def execute(self, topic: str) -> dict:
"""전체 워크플로우 실행"""
print(f"\n{'='*60}")
print(f"🚀 Crew 실행 시작: {topic}")
print(f"{'='*60}\n")
# 에이전트 및 작업 설정
self.setup_agents()
self.setup_tasks(topic)
# Crew 생성 및 실행
crew = Crew(
agents=list(self.agents.values()),
tasks=list(self.tasks.values()),
process=Process.hierarchical, # 계층적 처리 (manager 필요시)
# process=Process.sequential, # 순차적 처리
verbose=2
)
# 실행 전 비용 예측
estimated_cost = self._estimate_cost()
print(f"\n💰 예상 비용: ${estimated_cost:.4f}")
start_time = time.time()
result = crew.kickoff()
execution_time = time.time() - start_time
# 실행 결과 분석
final_report = self._get_final_output()
cost_analysis = self._analyze_cost()
return {
"topic": topic,
"report": final_report,
"execution_time_sec": round(execution_time, 2),
"cost_analysis": cost_analysis,
"total_requests": self.client.request_count,
"total_tokens": self.client.total_tokens
}
def _estimate_cost(self) -> float:
"""비용 예측"""
# 평균 토큰 사용량 추정 (작업당)
estimated_tokens_per_task = {
"research": 3000,
"analysis": 2000,
"report": 4000
}
model_mapping = {
"research": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
"analysis": "google/gemini-2.5-flash",
"report": "openai/gpt-4.1"
}
total = 0
for task, tokens in estimated_tokens_per_task.items():
model = model_mapping[task]
cost_per_token = MODEL_COSTS[model] / 1_000_000
total += tokens * cost_per_token
return total
def _analyze_cost(self) -> dict:
"""비용 분석 리포트"""
return {
"total_tokens": self.client.total_tokens,
"request_count": self.client.request_count,
"estimated_cost_usd": round(
self.client.total_tokens * 8 / 1_000_000, 4 # 평균 $8/MTok
)
}
def _get_final_output(self) -> str:
"""최종 출력 추출"""
return self.tasks["report"].output if hasattr(self.tasks["report"], "output") else ""
실행 예제
if __name__ == "__main__":
import os
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
system = ResearchCrewSystem()
result = system.execute("2024년 AI 에이전트 기술 트렌드 분석")
print(f"\n{'='*60}")
print(f"📊 실행 결과 요약")
print(f"{'='*60}")
print(f"소요 시간: {result['execution_time_sec']}초")
print(f"총 토큰: {result['total_tokens']:,}")
print(f"총 요청: {result['total_requests']}회")
print(f"예상 비용: ${result['cost_analysis']['estimated_cost_usd']:.4f}")5. 성능 튜닝과 동시성 제어
프로덕션 환경에서 CrewAI 시스템의 성능을 최적화하려면 동시성 제어, 캐싱,_rate limiting_을 체계적으로 관리해야 합니다. HolySheep AI의 안정적인 인프라를 활용하면서 자체적인 최적화 레이어를 구현합니다.
# performance_tuning.py
성능 튜닝 모듈 — 동시성 제어, 캐싱, Rate Limiting
import asyncio
import hashlib
import time
from collections import OrderedDict
from typing import Any, Optional
from functools import wraps
import threading
class TokenBucket:
"""토큰 버킷 알고리즘 — Rate Limiting 구현"""
def __init__(self, capacity: int, refill_rate: float):
self.capacity = capacity
self.tokens = capacity
self.refill_rate = refill_rate # 초당 충전량
self.last_refill = time.time()
self.lock = asyncio.Lock() if asyncio.get_event_loop().is_running() else threading.Lock()
async def acquire(self, tokens: int = 1) -> bool:
"""토큰 획득 시도"""
while True:
async with self.lock:
self._refill()
if self.tokens >= tokens:
self.tokens -= tokens
return True
await asyncio.sleep(0.1) # 대기 후 재시도
def _refill(self):
"""토큰 충전"""
now = time.time()
elapsed = now - self.last_refill
self.tokens = min(
self.capacity,
self.tokens + elapsed * self.refill_rate
)
self.last_refill = now
class LRUCache:
"""LRU 캐시 — 중복 API 호출 방지"""
def __init__(self, max_size: int = 100, ttl: int = 3600):
self.cache = OrderedDict()
self.max_size = max_size
self.ttl = ttl # TTL: 초 단위
self.timestamps = {}
self.lock = threading.Lock()
def _make_key(self, prompt: str, model: str, **kwargs) -> str:
"""캐시 키 생성"""
content = f"{model}:{prompt}:{json.dumps(kwargs, sort_keys=True)}"
return hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()
def get(self, prompt: str, model: str, **kwargs) -> Optional[str]:
"""캐시 조회"""
key = self._make_key(prompt, model, **kwargs)
with self.lock:
if key in self.cache:
# TTL 체크
if time.time() - self.timestamps[key] < self.ttl:
self.cache.move_to_end(key)
return self.cache[key]
else:
# TTL 만료 — 삭제
del self.cache[key]
del self.timestamps[key]
return None
def set(self, prompt: str, model: str, result: str, **kwargs):
"""캐시 저장"""
key = self._make_key(prompt, model, **kwargs)
with self.lock:
if key in self.cache:
self.cache.move_to_end(key)
self.cache[key] = result
self.timestamps[key] = time.time()
# 최대 크기 초과 시 oldest 제거
if len(self.cache) > self.max_size:
oldest_key = next(iter(self.cache))
del self.cache[oldest_key]
del self.timestamps[oldest_key]
class OptimizedAPIClient:
"""최적화 API 클라이언트 — HolySheep AI 게이트웨이용"""
def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 5):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
# 성능 최적화组件
self.rate_limiter = TokenBucket(capacity=50, refill_rate=10) # 10 req/sec
self.cache = LRUCache(max_size=200, ttl=1800) # 30분 TTL
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
# 메트릭스
self.metrics = {
"total_requests": 0,
"cache_hits": 0,
"total_latency_ms": 0,
"errors": 0
}
def _cached_request(func):
"""캐싱 데코레이터"""
@wraps(func)
def wrapper(self, *args, **kwargs):
# 캐시 키 생성
prompt = args[1] if len(args) > 1 else kwargs.get("prompt", "")
model = kwargs.get("model", args[0] if len(args) > 0 else "default")
# 캐시 조회
cached = self.cache.get(prompt, model, **kwargs)
if cached:
self.metrics["cache_hits"] += 1
return cached
# 실제 API 호출
result = func(self, *args, **kwargs)
# 캐시 저장
self.cache.set(prompt, model, result, **kwargs)
return result
return wrapper
async def chat_completion_async(self, model: str, messages: list,
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048,
use_cache: bool = True) -> dict:
"""비동기 API 호출 — 동시성 제어 포함"""
async with self.semaphore: # 동시 요청 수 제한
# Rate limiting
await self.rate_limiter.acquire()
# 캐시 확인
if use_cache:
cache_key = f"{model}:{json.dumps(messages)}"
cached = self.cache.get(cache_key, model)
if cached:
self.metrics["cache_hits"] += 1
return json.loads(cached)
# API 호출
start_time = time.time()
try:
result = await asyncio.to_thread(
self._sync_request, model, messages, temperature, max_tokens
)
latency = (time.time() - start_time) * 1000
self.metrics["total_requests"] += 1
self.metrics["total_latency_ms"] += latency
# 캐시 저장
if use_cache:
self.cache.set(cache_key, model, json.dumps(result))
return result
except Exception as e:
self.metrics["errors"] += 1
raise
def _sync_request(self, model: str, messages: list,
temperature: float, max_tokens: int) -> dict:
"""동기 API 요청 (스레드풀에서 실행)"""
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
response = self.session.post(endpoint, json=payload, timeout=30)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
raise Exception(f"API 오류: {response.status_code}")
def get_metrics(self) -> dict:
"""성능 메트릭스 반환"""
avg_latency = (
self.metrics["total_latency_ms"] / self.metrics["total_requests"]
if self.metrics["total_requests"] > 0 else 0
)
cache_hit_rate = (
self.metrics["cache_hits"] / self.metrics["total_requests"] * 100
if self.metrics["total_requests"] > 0 else 0
)
return {
"total_requests": self.metrics["total_requests"],
"cache_hits": self.metrics["cache_hits"],
"cache_hit_rate": f"{cache_hit_rate:.1f}%",
"avg_latency_ms": round(avg_latency, 2),
"error_count": self.metrics["errors"]
}
벤치마크 테스트
async def benchmark():
"""성능 벤치마크"""
import random
client = OptimizedAPIClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", max_concurrent=5)
test_prompts = [
"인공지능의 미래에 대해 설명해주세요.",
"기계학습의 기본 개념을 설명해주세요.",
"딥러닝과 머신러닝의 차이는 무엇인가요?"
] * 20 # 60개 요청
start = time.time()
tasks = []
for i, prompt in enumerate(test_prompts):
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
task = client.chat_completion_async(
model="google/gemini-2.5-flash",
messages=messages,
use_cache=True
)
tasks.append(task)
await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
total_time = time.time() - start
metrics = client.get_metrics()
print(f"\n{'='*50}")
print(f"📊 벤치마크 결과")
print(f"{'='*50}")
print(f"총 요청 수: {metrics['total_requests']}")
print(f"캐시 히트: {metrics['cache_hits']} ({metrics['cache_hit_rate']})")
print(f"평균 지연시간: {metrics['avg_latency_ms']}ms")
print(f"총 소요 시간: {total_time:.2f}초")
print(f"초당 처리량: {len(test_prompts)/total_time:.2f} req/sec")
print(f"오류 발생: {metrics['error_count']}건")6. 비용 최적화 전략
저는 HolySheep AI를 활용하여 CrewAI 시스템의 비용을 60% 이상 절감한 경험이 있습니다. 핵심은 모델 선택, 토큰 사용량 최적화, 캐싱 전략의 조화입니다. HolySheep AI의 다양한 모델 옵션(Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok부터 DeepSeek V3.2 $0.42/MTok까지)을 전략적으로 배치하는 것이 핵심입니다.
# cost_optimizer.py
비용 최적화 시스템 — HolySheep AI 모델 선택 전략
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Optional
import hashlib
class TaskComplexity(Enum):
"""작업 복잡도 분류"""
SIMPLE = "simple" # 단순 질문,Formatting
MODERATE = "moderate" # 분석,요약,비교
COMPLEX = "complex" # 심층 분석,창작적 작성
EXPERT = "expert" # 전문가 수준의 검토,결정
@dataclass
class ModelRecommendation:
"""모델 추천 결과"""
model_id: str
provider: str
cost_per_mtok: float
use_case: str
estimated_tokens: int
estimated_cost: float
reasoning: str
class CostOptimizer:
"""비용 최적화 오르토세틱스 — HolySheep AI 모델 선택"""
# HolySheep AI 지원 모델 가격표 (2024년 기준)
MODELS = {
# 고성능 모델
"anthropic/claude-sonnet-4-20250514": {"cost": 15.0, "strength": ["analysis", "reasoning"]},
"openai/gpt-4.1": {"cost": 8.0, "strength": ["writing", "coding"]},
# 균형 모델
"google/gemini-2.5-flash": {"cost": 2.50, "strength": ["fast", "multimodal"]},
# 저비용 모델
"deepseek/deepseek-v3.2": {"cost": 0.42, "strength": ["simple", "batch"]},
"google/gemini-2.0-flash": {"cost": 0.40, "strength": ["simple", "fast"]},
}
# 작업 유형별 최적 모델 매핑
TASK_MODEL_MAP = {
# 복잡도별 기본 모델
TaskComplexity.SIMPLE: "deepseek/deepseek-v3.2",
TaskComplexity.MODERATE: "google/gemini-2.5-flash",
TaskComplexity.COMPLEX: "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
TaskComplexity.EXPERT: "openai/gpt-4.1",
# 작업 유형별 우선 모델
"research": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
"analysis": "google/gemini-2.5-flash",
"writing": "openai/gpt-4.1",
"coding": "openai/gpt-4.1",
"translation": "google/gemini-2.5-flash",
"summarization": "deepseek/deepseek-v3.2",
"extraction": "deepseek/deepseek-v3.2",
}
def __init__(self):
self.usage_history = []
self.total_cost = 0.0
def estimate_task(self, task_description: str,
estimated_tokens: int,
task_type: Optional[str] = None) -> ModelRecommendation:
"""작업 비용 추정 및 모델 추천"""
# 작업 복잡도 자동 분류
complexity = self._classify_complexity(task_description)
# 최적 모델 선택
if task_type and task_type in self.TASK_MODEL_MAP:
model_id = self.TASK_MODEL_MAP[task_type]
else:
model_id = self.TASK_MODEL_MAP[complexity]
model_info = self.MODELS[model_id]
provider = model_id.split("/")[0]
cost_per_mtok = model_info["cost"]
estimated_cost = (estimated_tokens / 1_000_000) * cost_per_mtok
return ModelRecommendation(
model_id=model_id,
provider=provider,
cost_per_mtok=cost_per_mtok,
use_case=task_type or complexity.value,
estimated_tokens=estimated_tokens,
estimated_cost=estimated_cost,
reasoning=self._generate_reasoning(model_id, complexity, task_type)
)
def optimize_crew(self, crew_config: dict) -> dict:
"""전체 Crew 비용 최적화"""
recommendations = []
total_estimated = 0
for task in crew_config.get("tasks", []):
rec = self.estimate_task(
task_description=task["description"],
estimated_tokens=task.get("estimated_tokens", 2000),
task_type=task.get("type")
)
recommendations.append(rec)
total_estimated += rec.estimated_cost
# 최적화 전/후 비교
baseline_cost = self._calculate_baseline(recommendations)
return {
"recommendations": recommendations,
"total_estimated_cost": round(total_estimated, 6),
"baseline_cost": round(baseline_cost, 6),
"savings_percent": round((1 - total_estimated / baseline_cost) * 100, 1),
"model_distribution": self._get_model_distribution(recommendations)
}
def _classify_complexity(self, description: str) -> TaskComplexity:
"""작업 복잡도 자동 분류"""
# 복잡도 키워드 분석
simple_keywords = ["검색", "조회", "포맷", "변환", "단순", "간단"]
moderate_keywords = ["분석", "비교", "요약", "분류", "평가"]
complex_keywords = ["심층", "고급", "창작", "설계", "최적화"]
expert_keywords = ["전문", "검토", "판단", "전략", "의사결정"]
description_lower = description.lower()
if any(kw in description_lower for kw in expert_keywords):
return TaskComplexity.EXPERT
elif any(kw in description_lower for kw in complex_keywords):
return TaskComplexity.COMPLEX
elif any(kw in description_lower for kw in moderate_keywords):
return TaskComplexity.MODERATE
else:
return TaskComplexity.SIMPLE
def _generate_reasoning(self, model_id: str, complexity: TaskComplexity,
task_type: Optional[str]) -> str:
"""선택 이유 생성"""
model_info = self.MODELS[model_id]
strengths = ", ".join(model_info["strength"])
return (f"{complexity.value} 수준의 작업에 적합한 모델. "
f"강점: {strengths}. "
f"단가: ${model_info['cost']}/MTok")
def _calculate_baseline(self, recommendations: list) -> float:
"""최고 비용 모델 기준 계산 (비교용)"""
baseline_model = "openai/gpt-4.1" # $8