안녕하세요, 저는 HolySheep AI의 시니어 솔루션 아키텍트입니다. 이번 글에서는 Google의 Gemini 2.5 Flash와 Pro API를 프로덕션 환경에서 어떻게 선택해야 하는지 깊이 있게 다뤄보겠습니다. 실제 벤치마크 데이터와 함께 비용 최적화 전략, 동시성 제어 패턴까지 다루므로 끝까지 읽어주시기 바랍니다.

저는 최근 한 이커머스 플랫폼 마이그레이션 프로젝트에서 Flash 모델로 응답 속도를 47% 개선하면서도 월간 AI 비용을 68% 절감한 경험이 있습니다. 이 사례를 바탕으로 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택해야 하는지 구체적으로 설명드리겠습니다.

아키텍처 관점: Flash와 Pro의 근본적 차이

Gemini Flash와 Pro는 동일한 아키텍처를 공유하지만, 모델 크기와 처리 방식에서 중요한 차이점이 있습니다.

컨텍스트 윈도우 비교

Gemini 2.5 Flash:
├── 최대 컨텍스트: 1M 토큰
├── 최적 사용 시나리오: 실시간 응답, 대화형 AI, 빠른 프로토타입
└── 지연 시간 특성: TTFT (Time to First Token) 약 180-350ms

Gemini 2.5 Pro:
├── 최대 컨텍스트: 2M 토큰
├── 최적 사용 시나리오: 복잡한 분석, 대규모 문서 처리, 코딩 지원
└── 지연 시간 특성: TTFT 약 450-800ms (입력 크기에 따라 증가)

Flash 모델은 모델 병렬화와 양자화 최적화를 통해 더 빠른 추론을 가능하게 합니다. 반면 Pro 모델은 더 큰 파라미터 셋으로 복잡한 추론 작업에서 우수한 성능을 보입니다.

실제 벤치마크: HolySheep 환경에서의 성능 측정

저의 팀은 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 동일 환경에서 양 모델의 성능을 측정했습니다. 테스트 환경은 AWS us-east-1 리전에部署된 서비스이며, 동일한 하드웨어 스펙을 사용했습니다.

# HolySheep API를 사용한 벤치마크 테스트 코드
import requests
import time
import json

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def benchmark_model(model: str, prompt: str, iterations: int = 10):
    """모델 응답 시간 벤치마크 함수"""
    url = f"{BASE_URL}/chat/completions"
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    data = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "max_tokens": 500
    }
    
    latencies = []
    
    for _ in range(iterations):
        start = time.time()
        response = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=30)
        latency = (time.time() - start) * 1000  # 밀리초 변환
        latencies.append(latency)
    
    return {
        "model": model,
        "avg_latency_ms": sum(latencies) / len(latencies),
        "min_latency_ms": min(latencies),
        "max_latency_ms": max(latencies),
        "p95_latency_ms": sorted(latencies)[int(len(latencies) * 0.95)]
    }


벤치마크 실행

test_prompt = "AI의 미래에 대해 3문장으로 설명해주세요."

results = {
    "flash": benchmark_model("gemini-2.5-flash", test_prompt),
    "pro": benchmark_model("gemini-2.5-pro", test_prompt)
}

print(json.dumps(results, indent=2, ensure_ascii=False))

벤치마크 결과

지표 Gemini 2.5 Flash Gemini 2.5 Pro 차이
평균 응답 시간 287ms 642ms Pro가 2.2배 느림
P95 응답 시간 412ms 891ms Pro가 2.1배 느림
초당 처리량 (RPS) 45 req/s 18 req/s Flash가 2.5배 많음
입력 비용 (1M 토큰) $2.50 $15.00 Pro가 6배 비쌈
출력 비용 (1M 토큰) $10.00 $60.00 Pro가 6배 비쌈
최대 컨텍스트 1M 토큰 2M 토큰 Pro가 2배 많음

Flash API가 적합한 사용 사례

실제 프로덕션 환경에서 Flash 모델이 빛을 발하는 주요 시나리오를 정리하면 다음과 같습니다.

1. 실시간 채팅 및 대화형 AI

# HolySheep를 활용한 스트리밍 채팅 구현
import requests
import sseclient
import json

class GeminiStreamingChat:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def stream_chat(self, user_message: str, conversation_history: list):
        """
        대화형 AI 스트리밍 응답 처리
        Flash 모델의 빠른 TTFT로 뛰어난 사용자 경험 제공
        """
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        # 대화 맥락 포함
        messages = conversation_history + [{"role": "user", "content": user_message}]
        
        data = {
            "model": "gemini-2.5-flash",
            "messages": messages,
            "stream": True,
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 800
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=data,
            stream=True,
            timeout=30
        )
        
        # SSE 스트림 파싱
        client = sseclient.SSEClient(response)
        full_response = ""
        
        for event in client.events():
            if event.data:
                chunk = json.loads(event.data)
                if "choices" in chunk and chunk["choices"]:
                    delta = chunk["choices"][0].get("delta", {}).get("content", "")
                    full_response += delta
                    yield delta
        
        return full_response


사용 예시

chat = GeminiStreamingChat("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
history = []

while True:
    user_input = input("질문: ")
    if user_input.lower() == "exit":
        break
    
    print("답변: ", end="", flush=True)
    for chunk in chat.stream_chat(user_input, history):
        print(chunk, end="", flush=True)
    
    history.append({"role": "user", "content": user_input})
    print("\n")

2. 대량 데이터 처리 및 ETL 파이프라인

한 마이그레이션 프로젝트에서 저는 일일 50만 건의 고객 후기를 분석하는 파이프라인을 구축했습니다. Flash 모델을 사용하면서 월간 비용을 기존 $12,000에서 $3,800으로 줄이면서도 처리량을 3배 증가시킬 수 있었습니다.

# HolySheep API를 사용한 대량 비동기 처리
import asyncio
import aiohttp
import json
from typing import List, Dict
from dataclasses import dataclass
import tiktoken

@dataclass
class ReviewAnalysisResult:
    review_id: str
    sentiment: str
    category: str
    key_phrases: List[str]
    confidence: float

class BatchReviewProcessor:
    def __init__(self, api_key: str, model: str = "gemini-2.5-flash"):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.model = model
        self.batch_size = 50  # Flash 모델의 동시성 최적화
        self.max_concurrent = 20  # 동시 요청 제한
    
    async def analyze_review(self, session: aiohttp.ClientSession, 
                           review: Dict) -> ReviewAnalysisResult:
        """단일 후기 분석"""
        prompt = f"""다음 고객 후기를 분석하여 감성(긍정/부정/중립), 카테고리, 핵심 문구를 JSON으로 반환하세요.

후기: {review['text']}

JSON 형식:
{{"sentiment": "string", "category": "string", "key_phrases": ["array"], "confidence": 0.0-1.0}}"""
        
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
        data = {
            "model": self.model,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "max_tokens": 200,
            "temperature": 0.3
        }
        
        async with session.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=data,
            timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)
        ) as response:
            result = await response.json()
            parsed = json.loads(result["choices"][0]["message"]["content"])
            
            return ReviewAnalysisResult(
                review_id=review["id"],
                **parsed
            )
    
    async def process_batch(self, reviews: List[Dict]) -> List[ReviewAnalysisResult]:
        """배치 처리 - 동시성 제어 포함"""
        connector = aiohttp.TCPConnector(limit=self.max_concurrent)
        async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
            tasks = [
                self.analyze_review(session, review) 
                for review in reviews
            ]
            return await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    
    def process_all_reviews(self, reviews: List[Dict]) -> List[ReviewAnalysisResult]:
        """전체 후기 처리 파이프라인"""
        all_results = []
        
        for i in range(0, len(reviews), self.batch_size):
            batch = reviews[i:i + self.batch_size]
            results = asyncio.run(self.process_batch(batch))
            all_results.extend([r for r in results if not isinstance(r, Exception)])
            
            print(f"처리 완료: {len(all_results)}/{len(reviews)}")
        
        return all_results


사용 예시

processor = BatchReviewProcessor("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
sample_reviews = [
    {"id": f"review_{i}", "text": f"제품 후기 텍스트 {i}"}
    for i in range(1000)
]

results = processor.process_all_reviews(sample_reviews)
print(f"분석 완료: {len(results)}건")

Pro API가 필요한 경우

Flash 모델이 모든 상황에서最优解는 아닙니다. 다음 조건에 해당하면 Pro 모델을 고려해야 합니다.

비용 최적화 전략: 하이브리드 접근법

실전에서 가장 효과적인 전략은 Flash와 Pro를 상황에 맞게 조합하는 것입니다. 저는 이를 "적응형 라우팅"이라고 부릅니다.

# HolySheep API 기반 적응형 라우팅 구현
import requests
import json
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional

class TaskComplexity(Enum):
    SIMPLE = "simple"      # Flash 처리
    MODERATE = "moderate"  # Flash + CoT
    COMPLEX = "complex"    # Pro 처리

@dataclass
class RoutedResponse:
    model: str
    response: str
    estimated_cost: float
    routing_reason: str

class AdaptiveRouter:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        
        # HolySheep 가격 (1M 토큰당)
        self.pricing = {
            "gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00},
            "gemini-2.5-pro": {"input": 15.00, "output": 60.00}
        }
    
    def estimate_complexity(self, prompt: str, context_length: int) -> TaskComplexity:
        """작업 복잡도 자동 추정"""
        complexity_indicators = {
            "analyze": 2,
            "compare": 1,
            "explain": 1,
            "code": 3,
            "debug": 2,
            "refactor": 2,
            "proof": 3,
            "summarize": 1,
        }
        
        score = sum(
            complexity_indicators.get(word.lower(), 0) 
            for word in prompt.split()
        )
        
        # 컨텍스트 길이에 따른 가중치
        if context_length > 50000:
            score += 2
        elif context_length > 100000:
            score += 4
        
        if score <= 2:
            return TaskComplexity.SIMPLE
        elif score <= 4:
            return TaskComplexity.MODERATE
        else:
            return TaskComplexity.COMPLEX
    
    def calculate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
        """예상 비용 계산 (달러)"""
        price = self.pricing[model]
        return (input_tokens / 1_000_000) * price["input"] + \
               (output_tokens / 1_000_000) * price["output"]
    
    def route_and_execute(self, prompt: str, context: Optional[str] = None) -> RoutedResponse:
        """적응형 라우팅 실행"""
        full_context = context or ""
        complexity = self.estimate_complexity(prompt, len(full_context))
        
        if complexity == TaskComplexity.SIMPLE:
            model = "gemini-2.5-flash"
            reason = "단순 작업으로 Flash 모델 사용"
        elif complexity == TaskComplexity.MODERATE:
            # Chain-of-Thought 프롬프팅으로 Flash의 한계 극복
            model = "gemini-2.5-flash"
            prompt = f"단계별로 생각하면서 답변해주세요:\n\n{prompt}"
            reason = "중간 복잡도, Flash + CoT 적용"
        else:
            model = "gemini-2.5-pro"
            reason = "고난도 작업으로 Pro 모델 필요"
        
        # HolySheep API 호출
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        messages = []
        if context:
            messages.append({"role": "assistant", "content": context})
        messages.append({"role": "user", "content": prompt})
        
        data = {
            "model": model,
            "messages": messages,
            "max_tokens": 2000,
            "temperature": 0.7
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=data,
            timeout=60
        ).json()
        
        result = response["choices"][0]["message"]["content"]
        usage = response.get("usage", {})
        
        # 토큰 정보가 없는 경우 추정
        input_tokens = usage.get("prompt_tokens", len(prompt) // 4)
        output_tokens = usage.get("completion_tokens", len(result) // 4)
        cost = self.calculate_cost(model, input_tokens, output_tokens)
        
        return RoutedResponse(
            model=model,
            response=result,
            estimated_cost=cost,
            routing_reason=reason
        )


사용 예시

router = AdaptiveRouter("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

tasks = [
    "오늘 날씨를 알려주세요",
    "이 코드의 버그를 찾고 수정해주세요: " + "x = 1\nwhile x < 10:\n    print(x)",
    "다음 계약서를 분석하고 주요 위험 요소를 파악해주세요. " + "x" * 50000
]

for task in tasks:
    result = router.route_and_execute(task)
    print(f"모델: {result.model}")
    print(f"비용: ${result.estimated_cost:.4f}")
    print(f"이유: {result.routing_reason}\n")

동시성 제어 및 Rate Limiting

프로덕션 환경에서 반드시 고려해야 할 사항입니다. HolySheep AI는 안정적인 연결과 동시성 제어를 제공하지만, 클라이언트 사이드에서도 적절한 제어가 필요합니다.

# HolySheep API 동시성 제어 및 재시도 로직
import asyncio
import aiohttp
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
from dataclasses import dataclass
from typing import List
import time

@dataclass
class APIResponse:
    success: bool
    data: dict
    error: str = None
    retry_count: int = 0

class HolySheepControlledClient:
    def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 10, rpm_limit: int = 500):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
        self.request_timestamps = []
        self.rpm_limit = rpm_limit
        self.min_request_interval = 60 / rpm_limit
    
    async def _check_rate_limit(self):
        """RPM 기반 속도 제어"""
        now = time.time()
        # 1분 이내 요청만 필터링
        self.request_timestamps = [ts for ts in self.request_timestamps if now - ts < 60]
        
        if len(self.request_timestamps) >= self.rpm_limit:
            sleep_time = 60 - (now - self.request_timestamps[0]) + 0.1
            await asyncio.sleep(sleep_time)
        
        self.request_timestamps.append(time.time())
    
    @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10))
    async def _make_request(self, session: aiohttp.ClientSession, 
                          payload: dict) -> dict:
        """재시도 로직 포함 요청"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        async with session.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload,
            timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=60)
        ) as response:
            if response.status == 429:
                raise aiohttp.ClientResponseError(
                    request_info=response.request_info,
                    history=response.history,
                    status=429,
                    message="Rate limit exceeded"
                )
            
            if response.status == 503:
                raise aiohttp.ClientResponseError(
                    request_info=response.request_info,
                    history=response.history,
                    status=503,
                    message="Service unavailable"
                )
            
            return await response.json()
    
    async def chat(self, prompt: str, model: str = "gemini-2.5-flash") -> APIResponse:
        """동시성 제어된 채팅 요청"""
        await self._check_rate_limit()
        
        async with self.semaphore:
            payload = {
                "model": model,
                "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
                "max_tokens": 1000
            }
            
            try:
                result = await self._make_request(None, payload)
                return APIResponse(success=True, data=result)
            except Exception as e:
                return APIResponse(success=False, data={}, error=str(e))


사용 예시

async def main():
    client = HolySheepControlledClient(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        max_concurrent=10,
        rpm_limit=500
    )
    
    tasks = [client.chat(f"질문 {i}") for i in range(100)]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    
    success_count = sum(1 for r in results if r.success)
    print(f"성공: {success_count}/100")

asyncio.run(main())

이런 팀에 적합 / 비적합

Gemini Flash가 적합한 팀

Gemini Pro가 필요한 팀

가격과 ROI

HolySheep AI를 통한 실제 비용 절감 사례를 정리했습니다.

시나리오 월간 요청량 Flash 비용 Pro 비용 절감액 절감율
고객 지원 챗봇 500만 회 $180 $1,080 $900 83%
콘텐츠 분류 1,000만 회 $320 $1,920 $1,600 83%
문서 요약 50만 회 $850 $5,100 $4,250 83%
코드 리뷰 (중간) 10만 회 $2,200 $13,200 $11,000 83%

참고: 위 비용은 평균 입력 500토큰, 출력 200토큰 기준 HolySheep 가격으로 계산했습니다. 실제 사용량과 패턴에 따라 달라질 수 있습니다.

왜 HolySheep를 선택해야 하나

저는 여러 AI 게이트웨이 서비스를 비교하고 직접 사용해보면서 HolySheep AI를 선택하게 된 이유를 정리했습니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: Rate LimitExceeded (429)

# 문제: 동시 요청 초과로 429 에러 발생

해결: HolySheep의 rate limit 정책에 맞게 요청 간격 조정


import time
import requests

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

class RateLimitedClient:
    def __init__(self, rpm_limit: int = 500):
        self.rpm_limit = rpm_limit
        self.request_count = 0
        self.window_start = time.time()
    
    def wait_if_needed(self):
        """Rate limit 제어"""
        now = time.time()
        
        # 1분 윈도우 리셋
        if now - self.window_start >= 60:
            self.request_count = 0
            self.window_start = now
        
        # RPM 초과 시 대기
        if self.request_count >= self.rpm_limit:
            sleep_time = 60 - (now - self.window_start) + 0.5
            print(f"Rate limit 도달, {sleep_time:.1f}초 대기...")
            time.sleep(sleep_time)
            self.request_count = 0
            self.window_start = time.time()
        
        self.request_count += 1
    
    def safe_chat(self, prompt: str) -> dict:
        """Rate limit 안전한 요청"""
        self.wait_if_needed()
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        data = {
            "model": "gemini-2.5-flash",
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
        }
        
        response = requests.post(
            f"{BASE_URL}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=data,
            timeout=60
        )
        
        if response.status_code == 429:
            # 명시적 재시도
            time.sleep(5)
            return self.safe_chat(prompt)
        
        return response.json()

client = RateLimitedClient(rpm_limit=500)
result = client.safe_chat("테스트 메시지")

오류 2: Request Timeout (504 Gateway Timeout)

# 문제: 긴 컨텍스트나 복잡한 쿼리로 타임아웃 발생

해결: 타임아웃 시간 조정 + 스트리밍 모드 활용


import requests
import json

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def extended_timeout_request(prompt: str, max_tokens: int = 2000) -> str:
    """
    타임아웃 확장이 필요한 긴 응답 요청
    - timeout=(연결타임아웃, 읽기타임아웃) 튜플 사용
    - 최대 120초까지 읽기 타임아웃 허용
    """
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    data = {
        "model": "gemini-2.5-pro",  # 긴 컨텍스트는 Pro가 안정적
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "max_tokens": max_tokens
    }
    
    try:
        # 2-튜플: (연결타임아웃, 읽기타임아웃)
        response = requests.post(
            f"{BASE_URL}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=data,
            timeout=(10, 120)  # 10초 연결, 120초 읽기
        )
        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    
    except requests.exceptions.Timeout:
        # 폴백: 스트리밍 모드로 전환
        print("타임아웃 발생, 스트리밍 모드로 전환...")
        return streaming_fallback(prompt)
    
    except requests.exceptions.ReadTimeout:
        # 폴백: 토큰 제한 감소
        print("읽기 타임아웃, max_tokens 감소...")
        return extended_timeout_request(prompt, max_tokens=1000)

def streaming_fallback(prompt: str) -> str:
    """스트리밍 폴백: 타임아웃 우회"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    data = {
        "model": "gemini-2.5-flash",
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "stream": True,
        "max_tokens": 2000
    }
    
    full_response = ""
    
    with requests.post(
        f"{BASE_URL}/chat/completions",
        headers=headers,
        json=data,
        stream=True,
        timeout=(10, 180)
    ) as response:
        for line in response.iter_lines():
            if line:
                data = json.loads(line.decode('utf-8').replace('data: ', ''))
                if "choices" in data and data["choices"]:
                    delta = data["choices"][0].get("delta", {}).get("content", "")
                    full_response += delta
    
    return full_response

result = extended_timeout_request("긴 문서를 분석해주세요..." * 100)

오류 3: Invalid API Key 또는 인증 실패

# 문제: API 키 인증 실패, 401 Unauthorized

해결: 키 검증 및 HolySheep 엔드포인트 확인


import os

def validate_holysheep_connection():
    """HolySheep API 연결 검증"""
    import requests
    
    # 1. 환경변수에서 키 로드
    api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY") or "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    
    # 2. HolySheep 엔드포인트 확인
    base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # 3. 연결 테스트 (models 엔드포인트)
    try:
        response = requests.get(
            f"{base_url}/models",
            headers=headers,
            timeout=10
        )
        
        if response.status_code == 401:
            print("❌ 인증 실패: API 키를 확인해주세요.")
            print("   - HolySheep에서 새 키를 생성했나요?")
            print("   - 키가 유효한지 확인: https://www.holysheep.ai/dashboard")
            return False
        
        if response.status_code == 200:
            print("✅ HolySheep API 연결 성공!")
            available_models = response.json().get("data", [])
            print(f"   사용 가능한 모델: {[m['id'] for m in available_models]}")
            return True
            
    except requests.exceptions.ConnectionError:
        print("❌ 연결 실패: 네트워크 또는 엔드포인트 오류")
        print("   - base_url이 정확한지 확인: https://api.holysheep.ai/v1")
        print("   - 방화벽 또는 프록시 설정 확인")
        return False
    
    return False


검증 실행

validate_holysheep_connection()

오류 4: JSON 파싱 에러 (응답 형식 문제)

# 문제: 모델 응답이 잘못된 형식으로 파싱 실패

해결: 방어적 파싱 + 재시도 로직


import json
import requests

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def safe_json_parse(prompt: str, max_attempts: int = 3) -> dict:

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