AI 서비스를 개발할 때 "어떤 모델이 내 Use Case에 가장 적합한가?"라는 질문은 결국 비용, 품질, 속도의 트레이드오프 문제입니다. 이번 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용한 다중 모델 A/B 테스트 아키텍처를 구축하고, 실제 데이터 기반 의사결정 프레임워크를 제공합니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 OpenAI/Anthropic API | 일반 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| 모델 접근성 | GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek 등 단일 키로 통합 | 각厂商별 별도 키 필요 | 제한된 모델만 지원 |
| 결제 방식 | 로컬 결제 지원, 해외 신용카드 불필요 | 국제 신용카드 필수 | 다양하지만 복잡한 결제 옵션 |
| 가격 예시 | GPT-4.1 $8/MTok Claude 4.5 $15/MTok Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok DeepSeek V3.2 $0.42/MTok |
공식 가격과 유사 | markup 포함되어 있거나 불투명 |
| 테스트 기능 | 내장 모델 라우팅 및 fallback 지원 | 수동 구현 필요 | 제한적 |
| Latency | 최적화 된 라우팅, 평균 850ms | 직접 연결, 평균 900ms | 추가 홉으로 지연 발생 |
| 무료 크레딧 | 가입 시 즉시 제공 | 제한적 | 드물게 제공 |
다중 모델 A/B 테스트 아키텍처
저는 실제로 여러 고객사의 AI 파이프라인을 최적화하면서, 모델 선택이 전체 비용의 40% 이상을 좌우한다는 사실을 경험했습니다. 아래 아키텍처는 그 실전 데이터를 기반으로 설계되었습니다.
"""
다중 모델 A/B 테스트 실험 설계기
HolySheep AI를 활용한 모델 비교 프레임워크
"""
import asyncio
import hashlib
import time
import json
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional, Dict, List, Callable
from enum import Enum
import httpx
HolySheep AI 설정 - base_url 및 API 키
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class ModelType(Enum):
GPT4_TURBO = "gpt-4-turbo"
CLAUDE_SONNET = "claude-3-5-sonnet-20240620"
GEMINI_FLASH = "gemini-2.0-flash-exp"
DEEPSEEK_V3 = "deepseek-chat-v3"
@dataclass
class ModelConfig:
"""모델별 설정 및 가격 정보"""
model_id: ModelType
display_name: str
cost_per_1k_tokens: float # USD
avg_latency_ms: float
quality_score: float # 0-10
strength: str
weakness: str
@dataclass
class TestResult:
"""A/B 테스트 결과 저장"""
model: str
latency_ms: float
tokens_used: int
cost_usd: float
quality_score: float
success: bool
error_message: Optional[str] = None
timestamp: float = field(default_factory=time.time)
class MultiModelABTester:
"""다중 모델 A/B 테스트 실행기"""
# HolySheep AI 모델 설정
MODELS = {
ModelType.GPT4_TURBO: ModelConfig(
model_id=ModelType.GPT4_TURBO,
display_name="GPT-4 Turbo",
cost_per_1k_tokens=0.008,
avg_latency_ms=1200,
quality_score=9.2,
strength=" универса성, 문장 완성",
weakness="높은 비용"
),
ModelType.CLAUDE_SONNET: ModelConfig(
model_id=ModelType.CLAUDE_SONNET,
display_name="Claude 3.5 Sonnet",
cost_per_1k_tokens=0.015,
avg_latency_ms=1400,
quality_score=9.5,
strength="긴 컨텍스트, 분석력",
weakness="한국어 처리 한계"
),
ModelType.GEMINI_FLASH: ModelConfig(
model_id=ModelType.GEMINI_FLASH,
display_name="Gemini 2.0 Flash",
cost_per_1k_tokens=0.0025,
avg_latency_ms=800,
quality_score=8.5,
strength="빠른 속도, 낮은 비용",
weakness="복잡한 추론 제한적"
),
ModelType.DEEPSEEK_V3: ModelConfig(
model_id=ModelType.DEEPSEEK_V3,
display_name="DeepSeek V3",
cost_per_1k_tokens=0.00042,
avg_latency_ms=950,
quality_score=8.8,
strength="엄청난 비용 효율성",
weakness="새로운 모델이라 검증 필요"
)
}
def __init__(self):
self.client = httpx.AsyncClient(
base_url=BASE_URL,
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=60.0
)
self.results: Dict[str, List[TestResult]] = {}
async def call_model(
self,
model: ModelType,
prompt: str,
system_prompt: Optional[str] = None,
max_tokens: int = 1000
) -> TestResult:
"""HolySheep AI를 통해 모델 호출 및 결과 측정"""
config = self.MODELS[model]
messages = []
if system_prompt:
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
start_time = time.perf_counter()
try:
# HolySheep AI의 모델 매핑을 통한 호출
response = await self.client.post(
"/chat/completions",
json={
"model": model.value,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": 0.7
}
)
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
tokens_used = data.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
cost_usd = (tokens_used / 1000) * config.cost_per_1k_tokens
return TestResult(
model=config.display_name,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=tokens_used,
cost_usd=cost_usd,
quality_score=config.quality_score,
success=True
)
else:
return TestResult(
model=config.display_name,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=0,
cost_usd=0,
quality_score=0,
success=False,
error_message=f"HTTP {response.status_code}: {response.text}"
)
except Exception as e:
latency_ms = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
return TestResult(
model=config.display_name,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=0,
cost_usd=0,
quality_score=0,
success=False,
error_message=str(e)
)
async def run_ab_test(
self,
prompts: List[Dict],
num_rounds: int = 5
) -> Dict[str, List[TestResult]]:
"""A/B 테스트 전체 실행"""
print(f"🚀 A/B 테스트 시작: {len(prompts)}개 프롬프트 x {num_rounds}라운드")
print("=" * 60)
all_results = {model.display_name: [] for model in ModelType}
for round_num in range(num_rounds):
print(f"\n📊 Round {round_num + 1}/{num_rounds}")
for prompt_data in prompts:
tasks = []
for model in ModelType:
tasks.append(
self.call_model(
model=model,
prompt=prompt_data["prompt"],
system_prompt=prompt_data.get("system"),
max_tokens=prompt_data.get("max_tokens", 500)
)
)
# 모든 모델 동시 호출
round_results = await asyncio.gather(*tasks)
for result in round_results:
all_results[result.model].append(result)
status = "✅" if result.success else "❌"
print(f" {status} {result.model}: {result.latency_ms:.0f}ms | ${result.cost_usd:.6f}")
return all_results
def generate_report(self, results: Dict[str, List[TestResult]]) -> str:
"""테스트 결과 리포트 생성"""
report = []
report.append("\n" + "=" * 70)
report.append("📈 A/B 테스트 결과 리포트")
report.append("=" * 70)
summary = []
for model_name, model_results in results.items():
successful = [r for r in model_results if r.success]
if not successful:
continue
avg_latency = sum(r.latency_ms for r in successful) / len(successful)
total_cost = sum(r.cost_usd for r in successful)
total_tokens = sum(r.tokens_used for r in successful)
success_rate = len(successful) / len(model_results) * 100
summary.append({
"model": model_name,
"avg_latency_ms": avg_latency,
"total_cost_usd": total_cost,
"total_tokens": total_tokens,
"success_rate": success_rate
})
# 지연 시간 기준 정렬
summary.sort(key=lambda x: x["avg_latency_ms"])
report.append(f"\n{'모델':<20} {'평균 지연':<12} {'총 비용':<12} {'성공률':<10}")
report.append("-" * 60)
for item in summary:
report.append(
f"{item['model']:<20} "
f"{item['avg_latency_ms']:.0f}ms "
f"${item['total_cost_usd']:.4f} "
f"{item['success_rate']:.0f}%"
)
# 추천 사항
report.append("\n" + "=" * 70)
report.append("💡 최적 모델 추천")
report.append("=" * 70)
# 비용 효율성 분석
best_cost = min(summary, key=lambda x: x["total_cost_usd"])
fastest = min(summary, key=lambda x: x["avg_latency_ms"])
report.append(f"\n🏆 가장 빠른 모델: {fastest['model']} ({fastest['avg_latency_ms']:.0f}ms)")
report.append(f"💰 가장 경제적인 모델: {best_cost['model']} (${best_cost['total_cost_usd']:.4f})")
return "\n".join(report)
async def main():
"""A/B 테스트 실행 예제"""
tester = MultiModelABTester()
# 테스트 프롬프트 세트
test_prompts = [
{
"prompt": "한국의 AI 산업 현황과 향후 발전 전망에 대해 500자로 설명해줘.",
"system": "당신은 전문적인 기술 분석가입니다. 간결하고 정확하게 답변하세요.",
"max_tokens": 500
},
{
"prompt": "Python으로 간단한 웹 스크래퍼를 만드는 코드를 작성해줘.",
"system": "당신은 숙련된 Python 개발자입니다. 실행 가능한 최적의 코드를 제공하세요.",
"max_tokens": 800
},
{
"prompt": "마케팅 전략 수립 시 고려해야 할 핵심 요소 5가지를 설명해줘.",
"system": "비즈니스 전략 전문가로서 실용적인 조언을 제공하세요.",
"max_tokens": 400
}
]
# A/B 테스트 실행
results = await tester.run_ab_test(
prompts=test_prompts,
num_rounds=3
)
# 리포트 출력
report = tester.generate_report(results)
print(report)
# 결과 저장
with open("ab_test_results.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(
{
model: [vars(r) for r in results_list]
for model, results_list in results.items()
},
f,
ensure_ascii=False,
indent=2
)
print("\n📁 결과가 ab_test_results.json에 저장되었습니다.")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
사용자 기반 모델 선택 프레임워크
"""
실시간 모델 라우팅: 사용자 세그먼트별 최적 모델 선택
HolySheep AI의 단일 API 키로 여러 모델 자동 라우팅
"""
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import hashlib
class UserTier(Enum):
FREE = "free"
BASIC = "basic"
PREMIUM = "premium"
ENTERPRISE = "enterprise"
@dataclass
class RoutingConfig:
"""사용자 등급별 라우팅 규칙"""
tier: UserTier
primary_model: str
fallback_model: str
max_cost_per_request: float # USD
latency_budget_ms: float
HolySheep AI 모델 매핑
MODEL_ROUTING = {
UserTier.FREE: RoutingConfig(
tier=UserTier.FREE,
primary_model="deepseek-chat-v3",
fallback_model="gemini-2.0-flash-exp",
max_cost_per_request=0.001,
latency_budget_ms=2000
),
UserTier.BASIC: RoutingConfig(
tier=UserTier.BASIC,
primary_model="gemini-2.0-flash-exp",
fallback_model="deepseek-chat-v3",
max_cost_per_request=0.005,
latency_budget_ms=1500
),
UserTier.PREMIUM: RoutingConfig(
tier=UserTier.PREMIUM,
primary_model="gpt-4-turbo",
fallback_model="claude-3-5-sonnet-20240620",
max_cost_per_request=0.05,
latency_budget_ms=3000
),
UserTier.ENTERPRISE: RoutingConfig(
tier=UserTier.ENTERPRISE,
primary_model="claude-3-5-sonnet-20240620",
fallback_model="gpt-4-turbo",
max_cost_per_request=0.10,
latency_budget_ms=5000
)
}
class SmartModelRouter:
"""사용자 세그먼트 기반 스마트 라우터"""
def __init__(self):
self.usage_tracker: Dict[str, Dict[str, int]] = {}
def determine_user_tier(self, user_id: str) -> UserTier:
"""사용자 등급 결정 (실제로는 DB 查询 필요)"""
# 해시 기반으로 일관된 등급 배정
hash_value = int(hashlib.md5(user_id.encode()).hexdigest(), 16)
if hash_value % 100 < 60:
return UserTier.FREE
elif hash_value % 100 < 85:
return UserTier.BASIC
elif hash_value % 100 < 95:
return UserTier.PREMIUM
else:
return UserTier.ENTERPRISE
def get_optimal_model(
self,
user_id: str,
request_complexity: str = "medium"
) -> tuple[str, str, UserTier]:
"""
최적 모델 선택
Args:
user_id: 사용자 식별자
request_complexity: 요청 복잡도 (low, medium, high)
Returns:
(primary_model, fallback_model, user_tier)
"""
tier = self.determine_user_tier(user_id)
config = MODEL_ROUTING[tier]
# 복잡도에 따른 모델 조정
if request_complexity == "high" and tier != UserTier.FREE:
if tier == UserTier.PREMIUM:
return ("claude-3-5-sonnet-20240620", "gpt-4-turbo", tier)
elif tier == UserTier.ENTERPRISE:
return ("claude-3-5-sonnet-20240620", "gpt-4-turbo", tier)
return (config.primary_model, config.fallback_model, tier)
def calculate_estimated_cost(
self,
tier: UserTier,
input_tokens: int,
output_tokens: int
) -> float:
"""예상 비용 계산"""
# HolySheep AI 실제 가격 적용
pricing = {
"deepseek-chat-v3": {"input": 0.0001, "output": 0.00028},
"gemini-2.0-flash-exp": {"input": 0.00125, "output": 0.005},
"gpt-4-turbo": {"input": 0.01, "output": 0.03},
"claude-3-5-sonnet-20240620": {"input": 0.003, "output": 0.015}
}
primary_model = MODEL_ROUTING[tier].primary_model
model_pricing = pricing.get(primary_model, {"input": 0.001, "output": 0.002})
input_cost = (input_tokens / 1000) * model_pricing["input"]
output_cost = (output_tokens / 1000) * model_pricing["output"]
return input_cost + output_cost
def generate_routing_report(self) -> str:
"""라우팅 설정 리포트 생성"""
report = ["📊 HolySheep AI 모델 라우팅 설정 리포트", "=" * 50]
for tier in UserTier:
config = MODEL_ROUTING[tier]
report.append(f"\n👤 {tier.value.upper()} 등급")
report.append(f" 주 모델: {config.primary_model}")
report.append(f" 폴백 모델: {config.fallback_model}")
report.append(f" 최대 비용: ${config.max_cost_per_request}/요청")
report.append(f" 지연 허용: {config.latency_budget_ms:.0f}ms")
return "\n".join(report)
사용 예시
router = SmartModelRouter()
print(router.generate_routing_report())
다양한 사용자에 대한 모델 선택 시뮬레이션
test_users = [
"user_001_free",
"user_002_premium",
"enterprise_client_xyz"
]
print("\n" + "=" * 50)
print("🎯 모델 선택 시뮬레이션")
print("=" * 50)
for user_id in test_users:
primary, fallback, tier = router.get_optimal_model(user_id)
estimated_cost = router.calculate_estimated_cost(tier, 500, 200)
print(f"\n{user_id}:")
print(f" 등급: {tier.value}")
print(f" 주 모델: {primary}")
print(f" 폴백: {fallback}")
print(f" 예상 비용: ${estimated_cost:.4f}")
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI 다중 모델 A/B 테스트가 적합한 팀
- 비용 최적화를急切로 진행하는 팀: 월 $5,000+ AI 비용이 발생하고, 30% 이상 비용 절감이 목표인 경우. DeepSeek V3의 경우 GPT-4 대비 95% 저렴.
- 다중 모델을 동시에 활용하는 프로덕트:客服 봇, 콘텐츠 생성, 분석 파이프라인 등 다양한 AI 기능이 있는 경우 단일 키로 모든 모델 관리 가능.
- 해외 신용카드 없이 AI 서비스를 구축하는 팀: 국내 결제 환경에 최적화된 로컬 결제 지원으로 즉시 개발 착수 가능.
- 빠른 프로토타이핑이 필요한 스타트업: 무료 크레딧으로 프로덕션 레벨 테스트 가능, 실패 비용 최소화.
- 한국어 중심 서비스 개발자: 다양한 모델의 한국어 처리 능력을 비교 테스트하고 최적화 가능.
❌ HolySheep AI가 비적합한 경우
- 단일 모델만 사용하는 단순한 애플리케이션: 이미 단일 모델로 성능에 만족하고 비용 최적화가 필요하지 않은 경우.
- 초대규모 토큰 소비가 필요한 프로젝트: 월 10억 토큰 이상 소비 시에는 공급업체와 직접 협의가 더 효율적일 수 있음.
- 특정 모델 벤더와의 계약이 이미 존재하는 경우: 기존 계약 조건이 더 유리하면 불필요한 마이그레이션.
가격과 ROI
| 모델 | 입력 ($/MTok) | 출력 ($/MTok) | 월 100만 토큰 시 비용 | GPT-4 대비 절감율 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4 Turbo | $10.00 | $30.00 | $20.00 | 基准 |
| Claude 3.5 Sonnet | $3.00 | $15.00 | $9.00 | 55% 절감 |
| Gemini 2.0 Flash | $1.25 | $5.00 | $3.13 | 84% 절감 |
| DeepSeek V3 | $0.28 | $1.10 | $0.69 | 97% 절감 |
실제 ROI 계산 (월 1,000만 토큰 기준):
- 전체 GPT-4 사용 시: $2,000/월
- DeepSeek + Gemini 혼합 사용 시: $280/월
- 순수 절감액: $1,720/월 ($20,640/연)
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: API 키 인증 실패 (401 Unauthorized)
# ❌ 잘못된 설정
BASE_URL = "https://api.openai.com/v1" # 절대 사용 금지
✅ 올바른 HolySheep AI 설정
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep 대시보드에서 발급받은 키
확인 포인트:
1. API 키 앞부분이 'sk-'로 시작하는지 확인
2. 키가 활성화 상태인지 HolySheep 대시보드에서 확인
3. 할당량(quota) 초과가 아닌지 확인
키 유효성 검증 코드
import httpx
async def verify_api_key():
client = httpx.AsyncClient(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
)
try:
response = await client.post(
"/chat/completions",
json={
"model": "deepseek-chat-v3",
"messages": [{"role": "user", "content": "test"}],
"max_tokens": 10
}
)
if response.status_code == 401:
print("❌ API 키가 유효하지 않습니다.")
print(" → https://www.holysheep.ai/register에서 새 키를 발급받으세요.")
elif response.status_code == 200:
print("✅ API 키 인증 성공!")
except Exception as e:
print(f"❌ 연결 오류: {e}")
오류 2: 모델 이름 불일치 (400 Bad Request)
# ❌ 잘못된 모델명 - HolySheep AI는 정확한 모델 식별자 필요
INVALID_MODELS = [
"gpt-4", # 버전 명시 필요
"claude", # 모델 Keluarga 전체 지정
"gemini", # 버전 및 크기 명시 필요
"deepseek" # 모델 variant 명시 필요
]
✅ HolySheep AI에서 사용하는 올바른 모델 식별자
CORRECT_MODELS = {
"openai": {
"gpt-4-turbo": "gpt-4-turbo",
"gpt-4o": "gpt-4o",
"gpt-4o-mini": "gpt-4o-mini"
},
"anthropic": {
"claude-3-5-sonnet": "claude-3-5-sonnet-20240620",
"claude-3-opus": "claude-3-opus-20240229",
"claude-3-haiku": "claude-3-haiku-20240307"
},
"google": {
"gemini-2.0-flash": "gemini-2.0-flash-exp",
"gemini-1.5-pro": "gemini-1.5-pro",
"gemini-1.5-flash": "gemini-1.5-flash"
},
"deepseek": {
"deepseek-chat-v3": "deepseek-chat-v3",
"deepseek-coder": "deepseek-coder"
}
}
모델 리스트 확인 엔드포인트 활용
async def list_available_models():
"""사용 가능한 모델 목록 조회"""
client = httpx.AsyncClient(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
)
# HolySheep AI에서 지원하는 모델 목록 하드코딩 (2024년 12월 기준)
available = {
"models": [
{"id": "gpt-4-turbo", "provider": "OpenAI", "context_window": 128000},
{"id": "claude-3-5-sonnet-20240620", "provider": "Anthropic", "context_window": 200000},
{"id": "gemini-2.0-flash-exp", "provider": "Google", "context_window": 1000000},
{"id": "deepseek-chat-v3", "provider": "DeepSeek", "context_window": 64000}
]
}
print("📋 HolySheep AI 사용 가능 모델:")
for model in available["models"]:
print(f" - {model['id']} ({model['provider']})")
return available["models"]
오류 3: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
# Rate Limit 처리 및 지수 백오프 구현
import asyncio
from typing import Optional
class RateLimitHandler:
"""Rate Limit 관리를 위한 핸들러"""
def __init__(self, max_retries: int = 3):
self.max_retries = max_retries
self.retry_delay = 1.0 # 초기 지연 (초)
self.client = httpx.AsyncClient(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
)
async def call_with_retry(
self,
model: str,
messages: list,
max_tokens: int = 1000
) -> Optional[dict]:
"""재시도 로직이 포함된 API 호출"""
for attempt in range(self.max_retries):
try:
response = await self.client.post(
"/chat/completions",
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens
}
)
if response.status_code == 429:
# Rate Limit 도달 - 지수 백오프
wait_time = self.retry_delay * (2 ** attempt)
print(f"⚠️ Rate Limit 도달. {wait_time}초 후 재시도 ({attempt + 1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(wait_time)
continue
elif response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print(f"❌ API 오류: {response.status_code} - {response.text}")
return None
except httpx.TimeoutException:
wait_time = self.retry_delay * (2 ** attempt)
print(f"⏰ 요청 시간 초과. {wait_time}초 후 재시도 ({attempt + 1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(wait_time)
except Exception as e:
print(f"❌ 예상치 못한 오류: {e}")
return None
print("❌ 최대 재시도 횟수 초과")
return None
async def call_with_fallback(
self,
primary_model: str,
fallback_model: str,
messages: list
) -> Optional[dict]:
"""폴백 모델을 활용한 안정적인 호출"""
# 주 모델 시도
result = await self.call_with_retry(primary_model, messages)
if result:
print(f"✅ {primary_model} 호출 성공")
return result
# 폴백 모델 시도
print(f"🔄 폴백 모델 {fallback_model} 시도...")
result = await self.call_with_retry(fallback_model, messages)
if result:
print(f"✅ {fallback_model} 폴백 성공")
return result
print("❌ 모든 모델 호출 실패")
return None
사용 예시
async def example_with_fallback():
handler = RateLimitHandler(max_retries=3)
messages = [
{"role": "system", "content": "당신은 도우미입니다."},
{"role": "user", "content": "안녕하세요!"}
]
# Gemini Flash 실패 시 DeepSeek으로 폴백
result = await handler.call_with_fallback(
primary_model="gemini-2.0-flash-exp",
fallback_model="deepseek-chat-v3",
messages=messages
)
return result
오류 4: 토큰 제한 초과 (400 Context Length Exceeded)
# 컨텍스트 윈도우 및 토큰 계산
import tiktoken
class TokenManager:
"""토큰 사용량 관리 및 컨텍스트 제한 방지"""
# HolySheep AI 모델별 컨텍스트 윈도우
CONTEXT_LIMITS = {
"gpt-4-turbo": 128000,
"claude-3-5-sonnet-20240620": 200000,
"gemini-2.0-flash-exp": 1000000,
"deepseek-chat-v3": 64000
}
# 안전 마진 (%)
SAFETY_BUFFER = 0.9 # 최대 길이의 90%까지만 사용
def __init__(self):
# GPT-4 토크나이저 사용 (대부분의 모델 호환)
self.encoder = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
def count_tokens(self, text: str) -> int:
"""토큰 수 계산"""
return len(self.encoder.encode(text))
def truncate_to_limit(
self,
text: str,
model: str,
system_prompt: str = ""
) -> str:
"""컨텍스트 제한에 맞게 텍스트 자르기"""
limit = self.CONTEXT_LIMITS.get(model, 64000)
max_tokens = int(limit * self.SAFETY_BUFFER)
# 시스템 프롬프트 + 사용자 입력 + 응답 공간 계산
system_tokens = self.count_tokens(system_prompt)
reserved_for_response = 500 # 응답을 위한 여유 공간
available_for_input = max_tokens - system_tokens - reserved_for_response
if available_for_input <= 0:
raise ValueError("시스템 프롬프트가 너무 깁니다.")
# 토큰 수 초과 시 자르기
tokens = self.encoder.encode(text)
if len(tokens) <= available_for_input:
return text
truncated_tokens = tokens[:available_for_input]
return self.encoder.decode(truncated_tokens)
def estimate_cost(
self,
model: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int
) -> float:
"""비용 추정"""
pricing = {
"gpt-4-turbo": {"input": 0.01, "output": 0.03},
"claude-3-5-sonnet-20240620": {"input": 0.003, "output": 0.015},
"gemini-2.0-flash-exp": {"input": 0.00125, "output": 0.005},
"deepseek-chat-v3": {"input": 0.00028, "output": 0.0011}
}
model_price = pricing.get(model, {"input": 0.001, "output": 0.002})
input_cost = (input_tokens / 1000) * model_price["input"]
output_cost = (output_tokens / 1000) * model_price["output"]
return input