Gemini 3.1 Pro 200만 토큰 컨텍스트 API 중계 설정 및 장문서 분석 성능 가이드

실제 오류 상황: "ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='api.openai.com', port=443): Read timed out. (read timeout=600)"

왜 200만 토큰 컨텍스트가 실무에서 중요한가

• 장문 법률·규정 분석: 1,500페이지 분량의 계약서나 약관 PDF를 통째로 컨텍스트에 넣을 수 있습니다. RAG 청킹 손실 없이 엔티티 간 관계를 보존할 수 있죠.
• 대규모 코드베이스 리뷰: 100만 줄짜리 모노레포 전체를 한 번에 모델에 넘기고 보안 이슈를 추적할 수 있습니다.
• 멀티모달 통합: 200만 토큰 안에 PDF + 이미지 + 오디오 전사 텍스트를 동시에 넣어 컨텍스트를 구성할 수 있습니다.

Gemini 3.1 Pro 핵심 사양 요약

• 컨텍스트 윈도우: 2,000,000 토큰 (입력 + 출력 합산)
• 최대 출력: 약 64,000 토큰
• 할당량 등급: Tier 3 기준 분당 360 RPM, 일 3,000 RPD
• 입력 가격: 약 $1.25 / MTok (≤128K), 약 $2.50 / MTok (128K 초과)
• 출력 가격: 약 $5.00 / MTok ≤128K, $10.00 / MTok (128K 초과)

실전 코드 #1: 60초 타임아웃을 1,800초로 안전하게 확장

저는 초기 환경에서 가장 먼저 한 일은 클라이언트의 타임아웃과 재시도 로직을 단계별로 분리한 것이었습니다. 단순히 숫자만 늘리면 또 다른 곳에서 끊기기 때문에, 스트리밍 + 청크 단위 재시도 패턴으로 짰습니다.

import os
import time
import openai
from openai import APITimeoutError, APIConnectionError

1) HolySheep AI 게이트웨이 (해외 카드 불필요, 로컬 결제 지원)
client = openai.OpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    timeout=1800,                  # 30분 상한 (200만 토큰 분석용)
    max_retries=5,                 # 네트워크 진동 대비
)

def analyze_long_document(prompt: str, full_text: str) -> str:
    # 200만 토큰에 안전한 컨텍스트 구성
    # Gemini 3.1 Pro는 system + user 합쳐 약 2,000,000 tok 수용
    system_msg = (
        "You are a senior legal-tech analyst. "
        "Read the entire provided document corpus and produce a structured JSON report."
    )
    user_msg = f"{prompt}\n\n---\nDOCUMENT CORPUS BEGIN\n{full_text}\nDOCUMENT CORPUS END"

    backoff = 2
    for attempt in range(5):
        try:
            resp = client.chat.completions.create(
                model="gemini-3.1-pro-200k",   # 게이트웨이 별칭
                messages=[
                    {"role": "system", "content": system_msg},
                    {"role": "user",   "content": user_msg},
                ],
                temperature=0.2,
                max_tokens=8192,
                stream=False,                  # 200만 tok은 스트림 끊김 방지
            )
            return resp.choices[0].message.content
        except (APITimeoutError, APIConnectionError) as e:
            if attempt == 4:
                raise
            print(f"[retry {attempt+1}] {type(e).__name__} -> sleep {backoff}s")
            time.sleep(backoff)
            backoff *= 2

if __name__ == "__main__":
    corpus = open("law_corpus_1.8GB.txt", encoding="utf-8").read()
    result = analyze_long_document("위 문서들의 핵심 조항과 위험 요소 요약", corpus)
    print(result[:500])

import os, hashlib
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    timeout=1800,
)

TIER_BIG   = "gemini-3.1-pro-200k"     # 200만 tok 컨텍스트
TIER_MID   = "gemini-2.5-pro"          # 1M 컨텍스트, 절반 가격
TIER_SMALL = "gemini-2.5-flash"        # 1M 컨텍스트, $2.50/MTok output

def estimate_tokens(text: str) -> int:
    # 한국어/영어 혼합 평균 4자 = 1 tok 근사
    return max(1, len(text) // 4)

def route_model(text_len: int, has_images: bool, deep: bool):
    if text_len <= 200_000 and not has_images:
        return TIER_SMALL                 # ~ $2.50/MTok
    if text_len <= 1_000_000 and not deep:
        return TIER_MID
    return TIER_BIG                       # 200만 컨텍스트

def summarize(corpus: str, deep: bool = False) -> str:
    n = estimate_tokens(corpus)
    model = route_model(n, has_images=False, deep=deep)

    # 캐시 키: 동일 문서 반복 호출 방지
    cache_key = hashlib.sha256(corpus.encode()).hexdigest()[:16]

    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "정확한 한국어 요약을 JSON으로 출력."},
            {"role": "user", "content": corpus},
        ],
        temperature=0.1,
        max_tokens=4096,
        extra_headers={"X-Client-Cache": cache_key},
    )
    return resp.choices[0].message.content

사용
docs = open("law_corpus_1.8GB.txt", encoding="utf-8").read()
print(summarize(docs, deep=True))

import base64, os, openai

client = openai.OpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    timeout=1800,
)

def encode_pdf(path: str) -> str:
    with open(path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode("ascii")

pdf_b64 = encode_pdf("annual_report_2024.pdf")

resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-200k",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "이 PDF의 표와 그래프를 분석해 5개 핵심 인사이트를 JSON으로 정리해줘."},
            {"type": "file_data", "file_data": {"mime_type": "application/pdf", "data": pdf_b64}},
        ],
    }],
    temperature=0.2,
    max_tokens=8192,
)

print(resp.choices[0].message.content)

import os, openai

❌ 잘못된 예: OpenAI 키 접두사 검사에 걸릴 수 있음
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-proj-..."  # OpenAI 직접 호출용

✅ 올바른 예
assert os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"), "HolySheep API Key 미설정"
client = openai.OpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],     # sk-holy-... 형식
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",      # 반드시 이 base_url
)
print(client.models.list().data[0].id)

import tiktoken

def safe_truncate(text: str, limit: int = 1_900_000) -> str:
    enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
    ids = enc.encode(text)
    if len(ids) <= limit:
        return text
    return enc.decode(ids[:limit]) + "\n\n[TRUNCATED]"

사용: 본문 + 안전 마진 9만 토큰
corpus = safe_truncate(open("law_corpus.txt", encoding="utf-8").read())
print(f"안전 토큰 길이: {len(tiktoken.get_encoding('cl100k_base').encode(corpus)):,}")

import httpx, openai

✅ 명시적 transport + 타임아웃 확장
transport = httpx.HTTPTransport(
    read=1800,           # 30분
    write=300,           # 업로드 5분
    connect=60,          # 연결 1분
    pool=60,
)
client = openai.OpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    http_client=httpx.Client(transport=transport, timeout=1800),
    max_retries=5,
)

# ✅ certifi 최신화 + 환경 변수 명시
pip install -U certifi
export SSL_CERT_FILE=$(python -m certifi)
export REQUESTS_CA_BUNDLE=$SSL_CERT_FILE