AI API를 운영하는 기업 환경에서 단일 모델 의존은 치명적 위험입니다. GPT-4.1 응답 지연 시 클라우드 장애, Claude 서버 과부하, 비용 초과 등의 문제는 서비스 가용성을 직접 위협합니다. 다중 모델 혼합 라우팅(Multi-Model Hybrid Routing)과 자동 장애 복구(Failover) 전략을 구현하면 99.9% 이상의 가용성을 달성하면서 비용을 40% 이상 절감할 수 있습니다.
본 기사에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 활용한 기업 级 다중 모델 라우팅 아키텍처와 실제 구현 코드를 상세히 다룹니다. 실무에서 검증된 패턴과 장애 복구 시나리오별 해결책을 포함합니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 게이트웨이 비교
| 기능 | HolySheep AI | 공식 OpenAI API | 공식 Anthropic API | 기타 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|---|
| 다중 모델 단일 엔드포인트 | ✅ 지원 | ❌ 단일 모델 | ❌ 단일 모델 | ⚠️ 제한적 |
| 자동 장애 복구(Failover) | ✅ 내장 | ❌ 수동 구현 필요 | ❌ 수동 구현 필요 | ⚠️ 일부만 지원 |
| 혼합 라우팅 전략 | ✅ 가중치/비용/지연시간 기반 | ❌ 미지원 | ❌ 미지원 | ⚠️ 비용 기반만 |
| 로컬 결제 | ✅ 지원 | ❌ 해외 카드 필수 | ❌ 해외 카드 필수 | ⚠️ 제한적 |
| 단일 API 키 | ✅ 20+ 모델 접근 | ❌ OpenAI만 | ❌ Anthropic만 | ⚠️ 3~5개 모델 |
| 실시간 상태 모니터링 | ✅ 대시보드 제공 | ❌ 상태 페이지 별도 | ❌ 상태 페이지 별도 | ⚠️ 제한적 |
| 비용 최적화 | ✅ 자동 라우팅 | ❌ 수동 관리 | ❌ 수동 관리 | ⚠️ 수동 설정 |
| 멀티 리전 중복 | ✅ 자동 | ❌ 단일 리전 | ❌ 단일 리전 | ⚠️ 제한적 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 팀
- 중대형 SaaS 및 엔터프라이즈 개발팀 — 99.9% 이상의 SLA 요구, 다중 모델 통합 필요
- 비용 최적화가 중요한 스타트업 — 월 $10,000+ API 비용 절감 목표
- 다중 지역 서비스 운영팀 — 한국, 미국, 유럽 사용자에게 최적화된 응답 필요
- 신용카드 없이 결제해야 하는 팀 — 국내 결제 수단 선호, 해외 카드 발급 어려움
- 빠른 마이그레이션 필요 — 기존 OpenAI/Anthropic 코드를 최소화 변경으로 전환
❌ HolySheep AI가 덜 적합한 경우
- 단일 모델만 필요한 소규모 프로젝트 — 직접 API 키 사용이 더 economical
- 극단적 커스텀 라우팅 필요 — 자체 ML 기반 라우팅 엔진 구축 계획
- 특정 모델의 모든 기능 완전 활용 — Vision, Fine-tuning 등 특수 기능 exclusively 필요
다중 모델 혼합 라우팅 아키텍처
핵심 개념: 스마트 라우팅 전략
혼합 라우팅은 요청의 특성(복잡도, 지연 허용 시간, 비용 예산)에 따라 최적의 모델을 자동으로 선택합니다. HolySheep AI는 네 가지 주요 라우팅 전략을 지원합니다:
- 비용 기반 라우팅: 응답 품질 요구 수준에 따라 비용 최적화 모델 자동 선택
- 지연시간 기반 라우팅: 실시간 응답이 중요한 경우 빠른 모델 우선
- 가중치 기반 라우팅: 복수의 모델에 요청 분산, 특정 모델 비율 고정
- 고可用성 라우팅: 장애 발생 시 자동 failover, primary 모델 다운 시 secondary로 전환
실제 구현: Python SDK 기반 다중 모델 라우팅
# holy_sheep_multi_routing.py
HolySheep AI 다중 모델 혼합 라우팅 & 자동 장애 복구 구현
requirements: pip install openai requests httpx aiohttp
import os
import asyncio
import logging
from typing import Optional, List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from openai import AsyncOpenAI
import httpx
HolySheep AI 설정
⚠️ base_url은 반드시 https://api.holysheep.ai/v1 사용
API Key: https://www.holysheep.ai/register 에서 무료 가입 후 발급
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class ModelType(Enum):
"""지원되는 모델 유형"""
HIGH_PERFORMANCE = "gpt-4.1" # 최고 품질: $8/MTok
BALANCED = "claude-sonnet-4-20250514" # 균형형: $4.5/MTok
FAST = "gemini-2.5-flash" # 고속: $2.50/MTok
COST_EFFECTIVE = "deepseek-v3.2" # 비용효율: $0.42/MTok
@dataclass
class RoutingConfig:
"""라우팅 설정"""
primary_model: ModelType = ModelType.HIGH_PERFORMANCE
fallback_models: List[ModelType] = field(default_factory=list)
timeout_seconds: float = 30.0
max_retries: int = 3
enable_cost_optimization: bool = True
cost_budget_per_request: float = 0.10 # 최대 $0.10 per request
@dataclass
class RequestMetrics:
"""요청 메트릭스"""
model: str
latency_ms: float
tokens_used: int
cost_usd: float
success: bool
error_message: Optional[str] = None
class HolySheepMultiModelRouter:
"""
HolySheep AI 기반 다중 모델 혼합 라우팅 & 자동 장애 복구 클래스
주요 기능:
1. 비용 기반 자동 모델 선택
2. 장애 시 자동 failover
3. 요청 분산 및 부하 균형
4. 실시간 메트릭스 수집
"""
def __init__(self, config: Optional[RoutingConfig] = None):
self.config = config or RoutingConfig()
self.client = AsyncOpenAI(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
timeout=httpx.Timeout(self.config.timeout_seconds)
)
self.metrics_history: List[RequestMetrics] = []
self.model_health: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
self._initialize_model_health()
def _initialize_model_health(self):
"""모델 헬스 상태 초기화"""
for model in ModelType:
self.model_health[model.value] = {
"success_count": 0,
"failure_count": 0,
"avg_latency_ms": 0,
"is_healthy": True,
"last_failure": None
}
def _select_model_by_complexity(self, prompt: str, max_cost: float) -> ModelType:
"""
프롬프트 복잡도에 따른 모델 선택
전략:
- 간단한 질문/요약: Gemini 2.5 Flash (최저가)
- 일반 대화/코드: Claude Sonnet (균형)
- 복잡한 분석/창작: GPT-4.1 (최고 품질)
"""
prompt_length = len(prompt)
complexity_indicators = [
"분석", "비교", "평가", "설계", "아키텍처",
"analyze", "compare", "evaluate", "design",
"복잡한", "세부적인", "전문적인"
]
complexity_score = sum(1 for indicator in complexity_indicators
if indicator.lower() in prompt.lower())
# 비용 최적화 모드
if self.config.enable_cost_optimization:
if complexity_score >= 3 and max_cost > 0.05:
return ModelType.HIGH_PERFORMANCE
elif complexity_score >= 1:
return ModelType.BALANCED
else:
return ModelType.FAST
# 품질 우선 모드
if complexity_score >= 3:
return ModelType.HIGH_PERFORMANCE
elif complexity_score >= 1:
return ModelType.BALANCED
else:
return ModelType.FAST
async def _call_with_retry(
self,
model: ModelType,
messages: List[Dict],
**kwargs
) -> tuple[Optional[str], Optional[RequestMetrics]]:
"""재시도 로직 포함 API 호출"""
for attempt in range(self.config.max_retries):
start_time = asyncio.get_event_loop().time()
try:
response = await self.client.chat.completions.create(
model=model.value,
messages=messages,
**kwargs
)
latency_ms = (asyncio.get_event_loop().time() - start_time) * 1000
tokens_used = response.usage.total_tokens if response.usage else 0
# 비용 계산 (대략적인估算)
cost_per_token = {
ModelType.HIGH_PERFORMANCE.value: 0.000008, # $8/MTok
ModelType.BALANCED.value: 0.0000045, # $4.5/MTok
ModelType.FAST.value: 0.0000025, # $2.5/MTok
ModelType.COST_EFFECTIVE.value: 0.00000042, # $0.42/MTok
}
cost_usd = tokens_used * cost_per_token.get(model.value, 0.000008)
metrics = RequestMetrics(
model=model.value,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=tokens_used,
cost_usd=cost_usd,
success=True
)
self._update_health_status(model.value, True, latency_ms)
self.metrics_history.append(metrics)
return response.choices[0].message.content, metrics
except Exception as e:
latency_ms = (asyncio.get_event_loop().time() - start_time) * 1000
error_msg = str(e)
logger.warning(f"Model {model.value} 실패 (시도 {attempt + 1}): {error_msg}")
# 상태 업데이트
self._update_health_status(model.value, False, latency_ms, error_msg)
# 마지막 시도 실패 시
if attempt == self.config.max_retries - 1:
metrics = RequestMetrics(
model=model.value,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=0,
cost_usd=0,
success=False,
error_message=error_msg
)
self.metrics_history.append(metrics)
return None, metrics
# 지수 백오프로 재시도
await asyncio.sleep(2 ** attempt * 0.5)
return None, None
def _update_health_status(self, model: str, success: bool, latency_ms: float, error: str = None):
"""모델 헬스 상태 업데이트"""
health = self.model_health.get(model)
if not health:
return
if success:
health["success_count"] += 1
health["is_healthy"] = True
# 이동 평균으로 지연시간 업데이트
prev_avg = health["avg_latency_ms"]
count = health["success_count"]
health["avg_latency_ms"] = (prev_avg * (count - 1) + latency_ms) / count
else:
health["failure_count"] += 1
health["last_failure"] = error
# 실패율 30% 이상 시 unhealthy로 표시
total = health["success_count"] + health["failure_count"]
if total > 5 and health["failure_count"] / total > 0.3:
health["is_healthy"] = False
def _get_healthy_fallback_models(self, exclude_model: str = None) -> List[ModelType]:
"""healthy 상태의 fallback 모델 목록 반환"""
healthy = []
for model_type in self.config.fallback_models:
if model_type.value == exclude_model:
continue
health = self.model_health.get(model_type.value, {})
if health.get("is_healthy", True):
healthy.append(model_type)
# fallback_models가 없으면 기본값 설정
if not healthy:
healthy = [ModelType.BALANCED, ModelType.FAST, ModelType.COST_EFFECTIVE]
return healthy
async def chat(
self,
prompt: str,
system_prompt: str = "당신은 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다.",
use_routing: bool = True,
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""
다중 모델 라우팅 & 장애 복구 통합 채팅
Args:
prompt: 사용자 메시지
system_prompt: 시스템 프롬프트
use_routing: 스마트 라우팅 사용 여부
**kwargs: OpenAI API 추가 파라미터
Returns:
Dict containing response, metrics, and routing info
"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": prompt}
]
# 모델 선택
if use_routing:
selected_model = self._select_model_by_complexity(
prompt,
self.config.cost_budget_per_request
)
else:
selected_model = self.config.primary_model
logger.info(f"선택된 모델: {selected_model.value}")
# primary 모델로 시도
response, metrics = await self._call_with_retry(selected_model, messages, **kwargs)
# primary 실패 시 fallback
if not response or not metrics or not metrics.success:
logger.warning(f"Primary 모델 실패, fallback 시도: {selected_model.value}")
fallback_models = self._get_healthy_fallback_models(selected_model.value)
for fallback_model in fallback_models:
logger.info(f"Fallback 모델 시도: {fallback_model.value}")
response, metrics = await self._call_with_retry(fallback_model, messages, **kwargs)
if response and metrics and metrics.success:
logger.info(f"Fallback 성공: {fallback_model.value}")
break
return {
"response": response,
"model": metrics.model if metrics else "none",
"latency_ms": metrics.latency_ms if metrics else 0,
"tokens_used": metrics.tokens_used if metrics else 0,
"cost_usd": metrics.cost_usd if metrics else 0,
"success": metrics.success if metrics else False,
"error": metrics.error_message if metrics else "All models failed"
}
============ 사용 예제 ============
async def main():
"""다중 모델 라우팅 데모"""
# 설정
config = RoutingConfig(
primary_model=ModelType.HIGH_PERFORMANCE,
fallback_models=[ModelType.BALANCED, ModelType.FAST, ModelType.COST_EFFECTIVE],
timeout_seconds=30.0,
max_retries=3,
enable_cost_optimization=True,
cost_budget_per_request=0.05
)
router = HolySheepMultiModelRouter(config)
# 테스트 시나리오
test_cases = [
("안녕하세요, 간단히 인사해 주세요.", "간단한 요청"),
("Python으로 퀵 정렬 알고리즘을 구현해주세요.", "코드 요청"),
("2024년 AI 산업 트렌드와 2025년 전망을 상세히 분석해주세요.", "복잡한 분석"),
]
print("=" * 60)
print("HolySheep AI 다중 모델 라우팅 테스트")
print("=" * 60)
for prompt, description in test_cases:
print(f"\n[테스트] {description}")
print(f"질문: {prompt[:50]}...")
result = await router.chat(prompt)
print(f"결과:")
print(f" - 성공: {result['success']}")
print(f" - 모델: {result['model']}")
print(f" - 지연시간: {result['latency_ms']:.2f}ms")
print(f" - 토큰: {result['tokens_used']}")
print(f" - 비용: ${result['cost_usd']:.6f}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
실전 장애 복구 시나리오별 구현
기업 환경에서 발생하는 실제 장애 상황과 HolySheep AI 기반 해결책을 상세히 다룹니다.
# holy_sheep_disaster_recovery.py
HolySheep AI 실전 장애 복구 시나리오별 구현
프로덕션 환경에서 검증된 패턴
import asyncio
import logging
from typing import Optional, Callable, List
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime, timedelta
from enum import Enum
import json
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
============================================
시나리오 1: 타임아웃 & 슬로우 쿼리 복구
============================================
class TimeoutRecoveryStrategy:
"""
시나리오: 특정 모델의 응답이 느려지거나 타임아웃 발생
해결책:
1. 지연시간 임계값 초과 시 즉시 다른 모델로 failover
2. 슬로우 쿼리 감지 및 자동降급(Downgrade)
3. 성능 히스토리 기반 동적 임계값 조정
"""
def __init__(self):
self.latency_history = {}
self.adaptive_threshold_ms = 5000 # 기본 5초
self.min_threshold_ms = 2000 # 최소 2초
async def execute_with_timeout_protection(
self,
primary_func: Callable,
fallback_funcs: List[Callable],
task_id: str,
priority: str = "balanced"
):
"""
타임아웃 보호가 적용된 함수 실행
Args:
primary_func: 주 실행 함수
fallback_funcs: 폴백 함수 목록
task_id: 태스크 식별자
priority: high(품질)/balanced(균형)/fast(속도优先)
"""
# 우선순위에 따른 타임아웃 설정
timeout_map = {
"high": 60.0, # 복잡한 작업: 60초
"balanced": 30.0, # 일반 작업: 30초
"fast": 10.0 # 빠른 작업: 10초
}
timeout = timeout_map.get(priority, 30.0)
# 동적 임계값 조정
task_latencies = self.latency_history.get(task_id, [])
if len(task_latencies) >= 5:
avg_latency = sum(task_latencies[-5:]) / len(task_latencies[-5:])
self.adaptive_threshold_ms = max(
self.min_threshold_ms,
min(avg_latency * 1.5, timeout * 1000)
)
logger.info(f"[{task_id}] 타임아웃 설정: {timeout}s, 동적 임계값: {self.adaptive_threshold_ms:.0f}ms")
try:
# primary 실행 (타스크로 감싸서 취소 가능하게)
result = await asyncio.wait_for(
primary_func(),
timeout=timeout
)
self._record_success(task_id, result.get("latency_ms", 0))
return {"status": "success", "source": "primary", "data": result}
except asyncio.TimeoutError:
logger.warning(f"[{task_id}] Primary 타임아웃 ({timeout}s 초과)")
# 순차적 fallback 시도
for i, fallback_func in enumerate(fallback_funcs):
logger.info(f"[{task_id}] Fallback {i+1}/{len(fallback_funcs)} 시도")
# 실패한 primary 모델은 제외
if i == 0 and priority == "fast":
fallback_timeout = timeout * 0.5 # 더 빠르게
else:
fallback_timeout = timeout
try:
result = await asyncio.wait_for(
fallback_func(),
timeout=fallback_timeout
)
self._record_success(task_id, result.get("latency_ms", 0))
return {
"status": "fallback_success",
"source": f"fallback_{i+1}",
"data": result
}
except asyncio.TimeoutError:
logger.warning(f"[{task_id}] Fallback {i+1} 타임아웃")
continue
return {"status": "failed", "error": "All models timed out"}
def _record_success(self, task_id: str, latency_ms: float):
"""성공 시 지연시간 기록"""
if task_id not in self.latency_history:
self.latency_history[task_id] = []
self.latency_history[task_id].append(latency_ms)
# 최근 20개만 유지
if len(self.latency_history[task_id]) > 20:
self.latency_history[task_id] = self.latency_history[task_id][-20:]
============================================
시나리오 2:Rate Limit 초과 복구
============================================
class RateLimitRecoveryStrategy:
"""
시나리오: API Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
해결책:
1. Retry-After 헤더 확인 및 대기
2. 요청 분산 (다른 모델로 트래픽 전환)
3. 지数적 백오프와 함께 재시도
4. Rate Limit 모니터링 및 선제적 분산
"""
def __init__(self):
self.model_rate_limits = {
"gpt-4.1": {"requests_per_min": 500, "tokens_per_min": 150000},
"claude-sonnet-4-20250514": {"requests_per_min": 1000, "tokens_per_min": 200000},
"gemini-2.5-flash": {"requests_per_min": 2000, "tokens_per_min": 1000000},
"deepseek-v3.2": {"requests_per_min": 3000, "tokens_per_min": 500000},
}
self.request_counts = {model: [] for model in self.model_rate_limits.keys()}
self.fallback_chain = ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash", "claude-sonnet-4-20250514"]
def _check_rate_limit(self, model: str) -> tuple[bool, int]:
"""
Rate Limit 체크
Returns:
(is_available, retry_after_seconds)
"""
now = datetime.now()
cutoff = now - timedelta(minutes=1)
# 1분 이내 요청 기록 필터링
recent_requests = [
ts for ts in self.request_counts[model]
if ts > cutoff
]
limit = self.model_rate_limits[model]["requests_per_min"]
if len(recent_requests) >= limit:
# 다음 슬롯까지 대기 시간 계산
oldest_request = min(recent_requests) if recent_requests else now
retry_after = 60 - (now - oldest_request).total_seconds()
return False, max(1, int(retry_after))
return True, 0
def _update_request_count(self, model: str):
"""요청 카운트 업데이트"""
self.request_counts[model].append(datetime.now())
# 오래된 기록 정리
cutoff = datetime.now() - timedelta(minutes=2)
self.request_counts[model] = [
ts for ts in self.request_counts[model] if ts > cutoff
]
async def execute_with_rate_limit_protection(
self,
model: str,
request_func: Callable,
max_retries: int = 5
):
"""
Rate Limit 보호가 적용된 요청 실행
"""
for attempt in range(max_retries):
is_available, retry_after = self._check_rate_limit(model)
if not is_available:
logger.warning(f"Rate Limit 초과: {model}, {retry_after}초 후 재시도")
# 가능한 경우 다른 모델로 전환
current_index = self.fallback_chain.index(model) if model in self.fallback_chain else -1
if current_index < len(self.fallback_chain) - 1:
alternative_model = self.fallback_chain[current_index + 1]
if self._check_rate_limit(alternative_model)[0]:
logger.info(f"대체 모델로 전환: {alternative_model}")
model = alternative_model
continue
await asyncio.sleep(retry_after)
continue
# 요청 실행
self._update_request_count(model)
try:
result = await request_func(model)
return {"status": "success", "model": model, "data": result}
except Exception as e:
error_str = str(e)
if "429" in error_str or "rate_limit" in error_str.lower():
logger.warning(f"Rate Limit 오류 감지: {model}")
# Retry-After 헤더 확인
retry_after = self._extract_retry_after(e)
if retry_after:
await asyncio.sleep(retry_after)
continue
# 대체 모델로 전환
current_index = self.fallback_chain.index(model) if model in self.fallback_chain else -1
if current_index < len(self.fallback_chain) - 1:
model = self.fallback_chain[current_index + 1]
continue
return {"status": "error", "model": model, "error": error_str}
return {"status": "failed", "error": "Max retries exceeded"}
def _extract_retry_after(self, error: Exception) -> Optional[int]:
"""오류에서 Retry-After 값 추출"""
error_str = str(error)
# JSON 형식에서 추출
if "retry_after" in error_str.lower():
try:
# 간단한 파싱
import re
match = re.search(r'retry_after["\s:]+(\d+)', error_str)
if match:
return int(match.group(1))
except:
pass
# 기본값: 60초
return 60
============================================
시나리오 3: 서비스 전체 장애 (HolySheep Health Check)
============================================
class HolySheepHealthCheck:
"""
시나리오: HolySheep AI 서비스 자체 장애
해결책:
1. 헬스 체크 엔드포인트 모니터링
2. 서비스 장애 감지 시 대체手段 마련
3. 자동 복구 시점 감지 및 트래픽 복원
"""
HEALTH_CHECK_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/health"
HOLYSHEEP_DOWNLOAD_URL = "https://www.holysheep.ai/register"
def __init__(self):
self.is_healthy = True
self.last_check = None
self.consecutive_failures = 0
self.circuit_breaker_threshold = 3
async def check_health(self, client) -> bool:
"""헬스 체크 실행"""
try:
response = await client.get(self.HEALTH_CHECK_URL)
self.is_healthy = response.status_code == 200
self.last_check = datetime.now()
if self.is_healthy:
self.consecutive_failures = 0
logger.info("HolySheep AI 서비스 상태: Healthy ✅")
else:
self.consecutive_failures += 1
logger.warning(f"HolySheep AI 서비스 상태: Degraded (실패 {self.consecutive_failures}회)")
return self.is_healthy
except Exception as e:
self.consecutive_failures += 1
self.is_healthy = False
self.last_check = datetime.now()
logger.error(f"HolySheep AI 헬스 체크 실패: {e}")
if self.consecutive_failures >= self.circuit_breaker_threshold:
logger.critical(f"Circuit Breaker 활성화: HolySheep AI 연결 차단")
return False
def should_use_circuit_breaker(self) -> bool:
"""Circuit Breaker 활성화 여부"""
return self.consecutive_failures >= self.circuit_breaker_threshold
def get_status_report(self) -> dict:
"""상태 보고서 생성"""
return {
"service": "HolySheep AI",
"status": "healthy" if self.is_healthy else "degraded",
"consecutive_failures": self.consecutive_failures,
"circuit_breaker_active": self.should_use_circuit_breaker(),
"last_check": self.last_check.isoformat() if self.last_check else None,
"support_url": self.HOLYSHEEP_DOWNLOAD_URL
}
============================================
통합 장애 복구 매니저
============================================
class DisasterRecoveryManager:
"""
모든 장애 복구 전략을 통합 관리
HolySheep AI 게이트웨이 활용:
- 단일 API 키로 20+ 모델 접근
- 자동 failover 내장
- 멀티 리전 중복
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.timeout_recovery = TimeoutRecoveryStrategy()
self.rate_limit_recovery = RateLimitRecoveryStrategy()
self.health_check = HolySheepHealthCheck()
# HolySheep AI 설정
self.holysheep_config = {
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
"api_key": api_key,
"available_models": [
"gpt-4.1",
"claude-sonnet-4-20250514",
"gemini-2.5-flash",
"deepseek-v3.2"
]
}
async def intelligent_request(
self,
prompt: str,
priority: str = "balanced",
user_id: str = None
) -> dict:
"""
지능형 요청 실행 (모든 장애 복구 전략 통합)
1. 헬스 체크
2. Rate Limit 확인
3. 최적 모델 선택
4. 타임아웃 보호
5. 장애 시 자동 failover
"""
task_id = f"{user_id or 'anonymous'}_{datetime.now().timestamp()}"
# Circuit Breaker 체크
if self.health_check.should_use_circuit_breaker():
logger.error("Circuit Breaker 활성: HolySheep AI 일시 불가")
return {
"status": "circuit_breaker_active",
"message": "서비스 일시적으로 불가",
"retry_after": 300,
"support_url": self.holysheep_config["base_url"]
}
# 최적 모델 선택 (비용/품질 균형)
model = self._select_optimal_model(prompt, priority)
# Rate Limit 보호 실행
async def make_request(selected_model):
from openai import AsyncOpenAI
client = AsyncOpenAI(
api_key=self.api_key,
base_url=self.holysheep_config["base_url"]
)
return await client.chat.completions.create(
model=selected_model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
# 타임아웃 보호 실행
return await self.timeout_recovery.execute_with_timeout_protection(
primary_func=lambda: make_request(model),
fallback_funcs=[
lambda: make_request(fallback)
for fallback in self.holysheep_config["available_models"]
if fallback != model
],
task_id=task_id,
priority=priority
)
def _select_optimal_model(self, prompt: str, priority: str) -> str:
"""프롬프트 기반 최적 모델 선택"""
# HolySheep AI 모델 가격 참고
model_prices = {
"gpt-4.1": 8.0, # $8/MTok - 최고 품질
"claude-sonnet-4-20250514": 4.5, # $4.5/MTok - 균형
"gemini-2.5-flash": 2.5, # $2.5/MTok - 고속
"deepseek-v3.2": 0.42, # $0.42/MTok - 최저가
}
if priority == "high":
return "gpt-4.1"
elif priority == "fast":
return "gemini-2.5-flash"
else:
# balanced: 복잡도 기반 자동 선택
complexity = len(prompt) + sum(ord(c) for c in prompt)
if complexity > 5000:
return "claude-sonnet-4-20250514"
elif complexity > 2000:
return "gemini-2.5-fl