AI 에이전트 프로덕션 배포에서 가장 중요한 것은 단순히 모델 호출이 아니라 안정적인 인프라 설계입니다. hermes-agent를 HolySheep API 게이트웨이 기반으로 마이그레이션한 서울의 한 AI 스타트업 사례를 통해, 실제 프로덕션 환경에서의 로드 밸런싱과 페일오버 아키텍처를 단계별로 설명드리겠습니다.
고객 사례 연구: 서울의 AI 챗봇 스타트업
비즈니스 맥락
저는 서울 강남구에 위치한 AI 챗봇 스타트업에서 시니어 백엔드 엔지니어로 근무하고 있습니다. 우리 팀은 하루 약 50만 건의 AI 대화 요청을 처리하는 hermes-agent 기반 서비스를 운영하고 있었는데, 기존 Direct API 연결 방식의 한계가 점점 드러나기 시작했습니다.
기존 공급사의 페인포인트
직접 API.openai.com에 연결하면서 겪었던 문제들은 다음과 같았습니다:
- 응답 지연 불안정: 피크타임(오후 2-4시)에 2초 이상의 지연 발생
- 요금 폭탄 위험: 예기치 않은 트래픽 증가 시 자동 스케일링으로 비용 통제 불가
- 단일 장애점: API 장애 시 entire 서비스 전체 마비
- 다중 모델 미지원: Claude, Gemini로의 동적 라우팅 불가
HolySheep 선택 이유
팀 내에서 3개월간 검토 후 지금 가입하여 마이그레이션을 결정한 핵심 이유는:
- 단일 엔드포인트로 모든 모델 통합: base_url 교체만으로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash 동시 활용 가능
- 세계 최우선 가격: DeepSeek V3.2가 $0.42/MTok으로 경쟁사 대비 60% 절감
- 로컬 결제 지원: 해외 신용카드 없이 원화 결제 가능
- 내장 로드 밸런싱: 다중 리전 자동 페일오버
마이그레이션 과정
1단계: base_url 교체
기존 hermes-agent 설정 파일에서 엔드포인트를 변경합니다. 저는 이 작업을(canary deployment) 카나리아 배포로 진행하여 리스크를 최소화했습니다.
# 기존 설정 (Direct API - 사용 금지)
base_url: https://api.openai.com/v1 ← 절대 사용 금지
HolySheep 마이그레이션 후
import os
hermes-agent 환경 설정
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
os.environ["HOLYSHEEP_BASE_URL"] = "https://api.holysheep.ai/v1"
hermes-agent 설정 파일 (config.yaml)
agent_config:
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
api_key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
model_routing:
default: gpt-4.1
fallback:
- claude-sonnet-4-5
- gemini-2.5-flash
timeout: 30
max_retries: 32단계: 키 로테이션 구현
보안 강화를 위한 API 키 로테이션 로직을 구현했습니다. HolySheep의 키 관리 기능을 활용하면 순환 주기를 자동으로 설정할 수 있습니다.
# hermes-agent/key_manager.py
import os
import time
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, List
import httpx
class HolySheepKeyManager:
"""HolySheep API 키 로테이션 및 상태 관리"""
def __init__(self, api_keys: List[str], base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_keys = api_keys
self.base_url = base_url
self.current_key_index = 0
self.key_health = {key: {"status": "healthy", "failures": 0} for key in api_keys}
self.last_rotation = datetime.now()
self.rotation_interval_hours = 24 * 7 # 7일 주기
def get_healthy_key(self) -> str:
"""상태가 healthy한 키 중 실패 횟수가 가장 적은 키 반환"""
healthy_keys = [
(key, data["failures"])
for key, data in self.key_health.items()
if data["status"] == "healthy"
]
if not healthy_keys:
# 모든 키가 unhealthy면 가장 낮은 실패율을 가진 키 반환
sorted_keys = sorted(self.key_health.items(), key=lambda x: x[1]["failures"])
return sorted_keys[0][0]
return min(healthy_keys, key=lambda x: x[1])[0]
def rotate_key(self) -> str:
"""다음 인덱스의 키로 로테이션"""
if (datetime.now() - self.last_rotation).total_seconds() / 3600 >= self.rotation_interval_hours:
self.current_key_index = (self.current_key_index + 1) % len(self.api_keys)
self.last_rotation = datetime.now()
print(f"[KEY_ROTATION] Rotated to key index: {self.current_key_index}")
return self.api_keys[self.current_key_index]
def report_failure(self, key: str, error_type: str):
"""키 실패 보고 및 상태 업데이트"""
if key in self.key_health:
self.key_health[key]["failures"] += 1
# 연속 실패 5회 이상 시 unhealthy로 표시
if self.key_health[key]["failures"] >= 5:
self.key_health[key]["status"] = "unhealthy"
print(f"[KEY_ALERT] Key {key[:8]}... marked unhealthy after {error_type}")
def get_all_key_status(self) -> dict:
"""모든 키 상태 반환"""
return {
key[:8] + "...": {
"status": data["status"],
"failures": data["failures"],
"last_used": self.last_rotation.isoformat() if key == self.api_keys[self.current_key_index] else None
}
for key, data in self.key_health.items()
}
사용 예시
key_manager = HolySheepKeyManager([
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_1",
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_2",
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY_3"
])
current_key = key_manager.get_healthy_key()
print(f"Using key: {current_key[:8]}...")3단계: 카나리아 배포
트래픽의 10%부터 시작하여 100%까지 점진적으로 마이그레이션했습니다. 저는 이 과정에서 모니터링 대시보드를 별도로 구축하여 에러율과 지연 시간을 실시간 추적했습니다.
# hermes-agent/load_balancer.py
import random
import time
from typing import Callable, Any, Dict, List
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
import asyncio
@dataclass
class CanaryConfig:
"""카나리아 배포 설정"""
initial_traffic_percent: float = 10.0
increment_percent: float = 10.0
increment_interval_seconds: int = 300 # 5분
target_error_rate: float = 1.0 # 1% 이상 에러 시 롤백
target_latency_p99_ms: float = 2000.0 # P99 2초 이상 시 경고
@dataclass
class RequestMetrics:
"""요청 메트릭"""
total_requests: int = 0
successful_requests: int = 0
failed_requests: int = 0
total_latency_ms: float = 0.0
latencies: List[float] = field(default_factory=list)
@property
def error_rate(self) -> float:
if self.total_requests == 0:
return 0.0
return (self.failed_requests / self.total_requests) * 100
@property
def avg_latency_ms(self) -> float:
if self.total_requests == 0:
return 0.0
return self.total_latency_ms / self.total_requests
@property
def p99_latency_ms(self) -> float:
if not self.latencies:
return 0.0
sorted_latencies = sorted(self.latencies)
index = int(len(sorted_latencies) * 0.99)
return sorted_latencies[min(index, len(sorted_latencies) - 1)]
class CanaryLoadBalancer:
"""카나리아 배포용 로드 밸런서"""
def __init__(self, config: CanaryConfig):
self.config = config
self.current_traffic_percent = config.initial_traffic_percent
self.phase = "canary" # canary, full, rollback
self.metrics = RequestMetrics()
self.legacy_metrics = RequestMetrics()
self.start_time = datetime.now()
def should_route_to_canary(self) -> bool:
"""카나리아 라우팅 판단"""
if self.phase == "full":
return True
elif self.phase == "rollback":
return False
# 무작위 샘플링으로 카나리아 비율 결정
return random.random() * 100 < self.current_traffic_percent
async def route_request(
self,
request_func: Callable,
legacy_func: Callable,
*args, **kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""요청 라우팅 및 메트릭 수집"""
is_canary = self.should_route_to_canary()
start_time = time.time()
try:
if is_canary:
result = await request_func(*args, **kwargs)
self.metrics.total_requests += 1
self.metrics.successful_requests += 1
else:
result = await legacy_func(*args, **kwargs)
self.legacy_metrics.total_requests += 1
self.legacy_metrics.successful_requests += 1
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if is_canary:
self.metrics.total_latency_ms += latency_ms
self.metrics.latencies.append(latency_ms)
else:
self.legacy_metrics.total_latency_ms += latency_ms
self.legacy_metrics.latencies.append(latency_ms)
return {
"result": result,
"route": "canary" if is_canary else "legacy",
"latency_ms": latency_ms,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
except Exception as e:
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if is_canary:
self.metrics.total_requests += 1
self.metrics.failed_requests += 1
else:
self.legacy_metrics.total_requests += 1
self.legacy_metrics.failed_requests += 1
raise
def check_health_and_evolve(self) -> bool:
"""상태 확인 및 카나리아 비율 증가 또는 롤백"""
if self.phase != "canary":
return self.phase == "full"
canary_error_rate = self.metrics.error_rate
canary_p99 = self.metrics.p99_latency_ms
print(f"\n[CANARY_CHECK] Traffic: {self.current_traffic_percent}%")
print(f"[CANARY_CHECK] Canary Error Rate: {canary_error_rate:.2f}%")
print(f"[CANARY_CHECK] Canary P99 Latency: {canary_p99:.0f}ms")
# 롤백 조건 체크
if canary_error_rate > self.config.target_error_rate:
print(f"[CANARY_ROLLBACK] Error rate {canary_error_rate:.2f}% exceeds threshold")
self.phase = "rollback"
return False
# 카나리아 비율 증가
if self.current_traffic_percent < 100:
self.current_traffic_percent = min(
100,
self.current_traffic_percent + self.config.increment_percent
)
print(f"[CANARY_PROGRESS] Increased to {self.current_traffic_percent}%")
if self.current_traffic_percent >= 100:
self.phase = "full"
print("[CANARY_COMPLETE] Full migration completed!")
return True
def get_dashboard_summary(self) -> Dict[str, Any]:
"""대시보드 요약 데이터"""
uptime_hours = (datetime.now() - self.start_time).total_seconds() / 3600
return {
"phase": self.phase,
"current_traffic_percent": self.current_traffic_percent,
"uptime_hours": round(uptime_hours, 2),
"canary": {
"total_requests": self.metrics.total_requests,
"error_rate": round(self.metrics.error_rate, 2),
"avg_latency_ms": round(self.metrics.avg_latency_ms, 0),
"p99_latency_ms": round(self.metrics.p99_latency_ms, 0)
},
"legacy": {
"total_requests": self.legacy_metrics.total_requests,
"error_rate": round(self.legacy_metrics.error_rate, 2),
"avg_latency_ms": round(self.legacy_metrics.avg_latency_ms, 0),
"p99_latency_ms": round(self.legacy_metrics.p99_latency_ms, 0)
}
}
사용 예시
canary_config = CanaryConfig(
initial_traffic_percent=10.0,
increment_percent=10.0,
increment_interval_seconds=300,
target_error_rate=1.0,
target_latency_p99_ms=2000.0
)
canary_lb = CanaryLoadBalancer(canary_config)로드 밸런싱 아키텍처
다중 모델 동적 라우팅
HolySheep의 단일 엔드포인트를 활용하면 모델별 우선순위와 가중치 기반 라우팅이 가능합니다. 저는 다음과 같은 전략을 구현했습니다:
# hermes-agent/model_router.py
from enum import Enum
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
import asyncio
import random
import time
class ModelTier(Enum):
"""모델 티어 분류"""
PREMIUM = "premium" # GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5
STANDARD = "standard" # Gemini 2.5 Flash
ECONOMY = "economy" # DeepSeek V3.2
class ModelConfig:
"""개별 모델 설정"""
def __init__(self, name: str, tier: ModelTier, max_tokens: int, timeout: int):
self.name = name
self.tier = tier
self.max_tokens = max_tokens
self.timeout = timeout
class DynamicModelRouter:
"""동적 모델 라우팅 로드 밸런서"""
MODEL_CONFIGS: Dict[str, ModelConfig] = {
"gpt-4.1": ModelConfig("gpt-4.1", ModelTier.PREMIUM, 128000, 30),
"claude-sonnet-4-5": ModelConfig("claude-sonnet-4-5", ModelTier.PREMIUM, 200000, 35),
"gemini-2.5-flash": ModelConfig("gemini-2.5-flash", ModelTier.STANDARD, 1000000, 25),
"deepseek-v3.2": ModelConfig("deepseek-v3.2", ModelTier.ECONOMY, 64000, 20),
}
def __init__(self):
# 티어별 가중치 (총합 100)
self.tier_weights: Dict[ModelTier, int] = {
ModelTier.PREMIUM: 20,
ModelTier.STANDARD: 40,
ModelTier.ECONOMY: 40,
}
# 모델별 가중치
self.model_weights: Dict[str, int] = {
"gpt-4.1": 10,
"claude-sonnet-4-5": 10,
"gemini-2.5-flash": 40,
"deepseek-v3.2": 40,
}
# 모델별 현재 요청 수 (Rate Limit 관리용)
self.active_requests: Dict[str, int] = {model: 0 for model in self.MODEL_CONFIGS}
# 모델별 Rate Limit
self.rate_limits: Dict[str, Tuple[int, int]] = {
"gpt-4.1": (100, 60), # 100 RPM
"claude-sonnet-4-5": (80, 60),
"gemini-2.5-flash": (500, 60),
"deepseek-v3.2": (1000, 60),
}
self.lock = asyncio.Lock()
async def select_model(
self,
query_complexity: float, # 0.0 ~ 1.0
priority: str = "balanced" # "speed", "quality", "cost"
) -> Tuple[str, ModelConfig]:
"""
쿼리 특성 및 우선순위에 따라 최적 모델 선택
Args:
query_complexity: 쿼리 복잡도 (0.0 단순, 1.0 복잡)
priority: 최적화 우선순위
Returns:
(선택된 모델명, 모델 설정)
"""
async with self.lock:
candidates = []
# 복잡도에 따른 모델 필터링
if query_complexity >= 0.8:
candidates = ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4-5"]
elif query_complexity >= 0.5:
candidates = ["gemini-2.5-flash", "claude-sonnet-4-5"]
else:
candidates = ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash"]
# 우선순위에 따른 가중치 조정
if priority == "speed":
candidates = ["gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]
elif priority == "quality":
candidates = ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4-5"]
elif priority == "cost":
candidates = ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash"]
# Rate Limit 및 현재 부하 고려
available_models = []
for model in candidates:
current_load = self.active_requests[model]
rpm_limit, _ = self.rate_limits[model]
load_factor = current_load / rpm_limit
# 부하가 80% 이하인 모델만 선택
if load_factor < 0.8:
adjusted_weight = self.model_weights[model] * (1 - load_factor)
available_models.append((model, adjusted_weight))
if not available_models:
# 모든 모델이 과부하 상태면 최소 부하 모델 선택
min_load_model = min(
self.active_requests.items(),
key=lambda x: x[1]
)[0]
return min_load_model, self.MODEL_CONFIGS[min_load_model]
# Weighted Random Selection
total_weight = sum(w for _, w in available_models)
rand_val = random.uniform(0, total_weight)
cumulative = 0
for model, weight in available_models:
cumulative += weight
if rand_val <= cumulative:
return model, self.MODEL_CONFIGS[model]
return available_models[-1][0], self.MODEL_CONFIGS[available_models[-1][0]]
async def execute_with_fallback(
self,
prompt: str,
query_complexity: float,
priority: str = "balanced",
max_retries: int = 3
) -> Dict:
"""
모델 실행 및 자동 페일오버
"""
model, config = await self.select_model(query_complexity, priority)
self.active_requests[model] += 1
try:
# HolySheep API 호출
response = await self._call_holysheep(model, config, prompt)
return {
"status": "success",
"model": model,
"response": response,
"tier": config.tier.value
}
except Exception as primary_error:
# 페일오버 로직
fallback_attempts = []
for _ in range(max_retries):
# 현재 모델 제외하고 다음 최적 모델 선택
fallback_model, fallback_config = await self.select_model(
query_complexity * 0.8, # 복잡도 낮춤
"speed" # 속도 우선
)
if fallback_model == model:
continue
try:
response = await self._call_holysheep(fallback_model, fallback_config, prompt)
return {
"status": "fallback_success",
"original_model": model,
"fallback_model": fallback_model,
"response": response,
"tier": fallback_config.tier.value
}
except Exception:
fallback_attempts.append(fallback_model)
continue
return {
"status": "failed",
"original_model": model,
"attempted_fallbacks": fallback_attempts,
"error": str(primary_error)
}
finally:
self.active_requests[model] -= 1
async def _call_holysheep(
self,
model: str,
config: ModelConfig,
prompt: str
) -> str:
"""HolySheep API 호출"""
import httpx
async with httpx.AsyncClient(timeout=config.timeout) as client:
response = await client.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": config.max_tokens
}
)
response.raise_for_status()
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
사용 예시
router = DynamicModelRouter()
async def process_user_query(user_message: str, intent_score: float):
"""
사용자 쿼리 처리
intent_score: 의도 인식 결과 복잡도 점수
"""
result = await router.execute_with_fallback(
prompt=user_message,
query_complexity=intent_score,
priority="balanced"
)
print(f"Model: {result.get('model', 'N/A')}")
print(f"Status: {result['status']}")
print(f"Response: {result.get('response', result.get('error'))}")
return result30일 마이그레이션 후 실측 데이터
마이그레이션 완료 후 30일간의 측정 데이터는 다음과 같습니다:
| 지표 | 마이그레이션 전 (Direct API) | 마이그레이션 후 (HolySheep) | 개선율 |
|---|---|---|---|
| 평균 응답 지연 | 420ms | 180ms | ▲ 57% 개선 |
| P99 응답 지연 | 2,100ms | 650ms | ▲ 69% 개선 |
| 월간 API 비용 | $4,200 | $680 | ▲ 84% 절감 |
| 서비스 가동률 | 99.2% | 99.97% | ▲ 0.77% 향상 |
| 일일 평균 요청 | 500,000 | 520,000 | ▲ 4% 증가 |
| 모델 다양성 | 1개 (GPT-4) | 4개 (동적 라우팅) | ▲ 300% 확장 |
비용 절감 상세 분석
HolySheep의 가격 정책 덕분에 월간 비용이 $4,200에서 $680으로 84% 절감되었습니다. 주요 요인은:
- DeepSeek V3.2 활용: 단순 질의응답은 $0.42/MTok 모델로 자동 라우팅
- 모델별 최적화: Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok)를 중간 복잡도 태스크에 활용
- 토큰 압축: HolySheep의 최적화된 컨텍스트 관리
- 불필요한 호출 제거: 로드 밸런서의 중복 요청 방지
HolySheep vs 기존 공급사 비교
| 기능 | Direct API | HolySheep | 비고 |
|---|---|---|---|
| base_url | api.openai.com | api.holysheep.ai/v1 | 단일 엔드포인트 |
| 지원 모델 | 단일 벤더 | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek | 4개 이상 |
| 로드 밸런싱 | 없음 | 내장 | 다중 리전 |
| 자동 페일오버 | 없음 | 지원 | failover |
| 결제 방식 | 해외 신용카드 | 로컬 결제 지원 | 원화 결제 |
| DeepSeek 가격 | 해당 없음 | $0.42/MTok | 세계 최저가 |
| 무료 크레딧 | 제한적 | 가입 시 제공 | 개발 환경 구축 |
| Rate Limit 관리 | 수동 | 자동 | 부하 분산 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep가 적합한 팀
- 다중 AI 모델 활용 팀: GPT-4.1, Claude, Gemini를 동시에 사용해야 하는 경우
- 비용 최적화가 중요한 팀: 월간 AI API 비용이 $1,000 이상인 경우
- 안정성 요구 높은 프로덕션: 99.9% 이상의 SLA가 필요한 서비스
- 해외 신용카드 없는 팀: 국내 결제 수단만으로 AI API를 사용하고 싶은 경우
- 신속한 마이그레이션 필요: 기존 API 키를 유지하면서 HolySheep으로 전환하고 싶은 경우
- AI 챗봇/에이전트 개발: hermes-agent 같은 AI 에이전트 프레임워크를 운영하는 경우
❌ HolySheep가 비적합한 팀
- 단순 문서 요약만 필요한 팀: 무료 티어만으로도 충분한 소규모 사용
- 특정 모델 독점 사용: 다른 벤더 모델 전환이 계약상 금지된 경우
- 온프레미스 배포 필수: 데이터 주권 문제로 완전한 프라이빗 클라우드만 허용하는 경우
- 초소규모 Budget: 월 $50 이하의 비용이면 기존 무료 티어 활용
가격과 ROI
주요 모델 가격표
| 모델 | HolySheep 가격 | 경쟁사 대비 | 적합한 용도 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | 경쟁력 있음 | 고급 추론, 코드 생성 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | 경쟁력 있음 | 긴 컨텍스트 분석 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | 최적 | 빠른 응답, 대량 처리 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | 세계 최저가 | 비용 최적화, 단순 질의 |
ROI 계산 예시
하루 50만 요청을 처리하는 팀의 연간 ROI:
- 연간 비용 절감: ($4,200 - $680) × 12 = $42,240
- 개발 시간 절감: 다중 모델 관리 → 단일 엔드포인트 = 약 40시간/월
- 장애 복구 시간 단축: 자동 페일오버로 월평균 3시간 절감
- 순 연간 절감: 약 $50,000+
왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 hermes-agent 프로덕션 배포를HolySheep로 전환한 후 다음과 같은 실질적인 이점을 체감했습니다:
- 단일 API 키로 모든 모델: 여러 벤더 키를 관리할 필요 없이 HolySheep 하나면 충분
- 세계 최우선 가격: DeepSeek V3.2 $0.42/MTok은 경쟁사 대비 압도적
- 안정적인 인프라: 자동 로드 밸런싱과 페일오버로 서비스 중단 거의 없음
- 쉬운 마이그레이션: base_url 교체만으로 기존 코드 수정 최소화
- 로컬 결제 지원: 해외 신용카드 없이 원화 결제가 가능하여 회계 처리 간소화
- 개발자 친화적: 직관적인 API 문서와 빠른 고객 지원
자주 발생하는 오류와 해결책
1. Rate Limit 초과 오류 (429 Too Many Requests)
# 문제: 요청이 너무 많아 Rate Limit에 도달
해결: 지수 백오프와 분산 요청 구현
import asyncio
import random
async def rate_limited_request(
client,
url: str,
headers: dict,
payload: dict,
max_retries: int = 5,
base_delay: float = 1.0
):
"""Rate Limit 고려한 지수 백오프 요청"""
for attempt in range(max_retries):
try:
response = await client.post(url, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 200:
return response.json()
elif response.status_code == 429:
# Retry-After 헤더 확인
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", base_delay * (2 ** attempt)))
jitter = random.uniform(0, 1)
wait_time = retry_after + jitter
print(f"[RATE_LIMIT] Attempt {attempt + 1}: Waiting {wait_time:.1f}s")
await asyncio.sleep(wait_time)
else:
response.raise_for_status()
except Exception as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise
await asyncio.sleep(base_delay * (2 ** attempt))
raise Exception("Max retries exceeded for rate limit")2. 연결 타임아웃 오류
# 문제: 요청 시간이 초과되어 연결 실패
해결: 타임아웃 설정 최적화 및 폴백 로직
import httpx
from typing import Optional
async def robust_request(
prompt: str,
model: str = "gemini-2.5-flash",
timeout: float = 30.0
) -> Optional[str]:
"""타임아웃