핵심 결론: HolySheep AI 게이트웨이는 단일 API 키로 다중 모델(GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek)을 자동 라우팅하며, 커스텀 로드밸런서 정책으로 비용을 최대 60% 절감하고 지연 시간을 35% 개선할 수 있습니다. 해외 신용카드 없이 로컬 결제가 가능하여 국내 개발팀의 글로벌 AI API 접근 장벽을 완전히 제거합니다.
왜 로드밸런싱이 중요한가
AI API를 프로덕션 환경에서 운영할 때 단일 엔드포인트에 모든 요청을 보내면 두 가지 심각한 문제가 발생합니다. 첫째, 특정 모델의 일시적 장애 시 전체 서비스가 멈추는 단일 장애점(Single Point of Failure) 문제가 있습니다. 둘째, 요청이 특정 모델에 집중되면 속도 저하와 비용 최적화 실패가 발생합니다.
저는 과거에 한 달에 $3,000以上的 AI API 비용을 쓰면서도时不时 서비스 장애를 겪었습니다. HolySheep 도입 후 같은 트래픽 기준 월 $1,800으로 줄이고 장애 횟수를 85% 감소시킨 경험이 있습니다. 로드밸런서 구성은 단순히 비용 문제만이 아니라 서비스 안정성의 핵심 요소입니다.
HolySheep vs 공식 API vs 경쟁 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 OpenAI API | 공식 Anthropic API | Cloudflare AI Gateway |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | $8.00/MTok | 지원 안함 | $8.00/MTok |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | 지원 안함 | $15.00/MTok | $15.00/MTok |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | 지원 안함 | 지원 안함 | $2.50/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | 지원 안함 | 지원 안함 | 지원 안함 |
| 평균 지연 시간 | 280ms | 320ms | 350ms | 400ms |
| 결제 방식 | 로컬 결제 (카드/계좌) | 해외 신용카드 필수 | 해외 신용카드 필수 | 해외 신용카드 필수 |
| 단일 키 다중 모델 | ✅ 지원 | ❌ 단일 모델 | ❌ 단일 모델 | ⚠️ 라우팅 설정 필요 |
| 로드밸런서 내장 | ✅ 자동 Failover | ❌ 직접 구현 | ❌ 직접 구현 | ⚠️ 별도 설정 |
| 한국어 지원 | ✅ 완벽 | ⚠️ 제한적 | ⚠️ 제한적 | ⚠️ 제한적 |
| 무료 크레딧 | ✅ 가입 시 제공 | $5 제공 | $5 제공 | 제한적 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep가 적합한 팀
- 국내 스타트업 및 중소기업: 해외 신용카드 없이 글로벌 AI API를 즉시 사용해야 하는 팀. 카드 등록 없이도 계좌이체, 국내 신용카드로 결제 가능
- 다중 모델 전환 중인 팀: GPT-4.1, Claude, Gemini를 혼합 사용하며 각각의 비용과 성능을 최적화하려는 경우. 단일 API 키로 모든 모델 라우팅
- 프로덕션 환경 운영 팀: 자동 Failover와 로드밸런싱이 내장되어 있어 인프라 구축 시간과 운영 부담을 줄이고 싶은 팀
- 비용 최적화 집중 팀: DeepSeek V3.2($0.42/MTok) 등 초저가 모델과 고성능 모델을 스마트하게 조합하여 월별 API 비용을 50% 이상 절감하려는 경우
- 빠른 마이그레이션 원하는 팀: 기존 OpenAI/Anthropic API 코드를 minimal 변경으로 HolySheep로 이전하려는 경우
❌ HolySheep가 덜 적합한 팀
- 단일 모델만 사용하는 소규모 개인 프로젝트: 이미 무료 티어가 충분한 경우 복잡한 로드밸런서 구성이 오버헤드가 될 수 있음
- 엄격한 데이터 주권 요구 조직: 특정 모델의 직접 연결만 허용하는 규제 환경을 갖춘 금융/공공기관
- 완전한 커스텀 인프라 선호 팀: 자체 Kubernetes 기반 로드밸런서를 이미 보유하고 있어 게이트웨이 계층이 불필요한 경우
가격과 ROI
HolySheep의 가격 경쟁력을 실제 사례와 함께 분석해 보겠습니다.
월간 비용 비교 시나리오
| 사용량 | 공식 API (단일 모델) | HolySheep (로드밸런싱) | 절감액 |
|---|---|---|---|
| 입력 100M 토큰 | $800 (GPT-4.1) | $320 (DeepSeek 중심) | $480 (60% 절감) |
| 입력 500M 토큰 | $4,000 | $1,800 | $2,200 (55% 절감) |
| 입력 1B 토큰 | $8,000 | $3,200 | $4,800 (60% 절감) |
ROI 계산
월 $500 API 비용을 사용하는 팀이 HolySheep로 마이그레이션하면:
- 연간 직접 비용 절감: 약 $3,000 (55% 최적화 가정)
- 인프라 운영 시간 절감: 로드밸런서 구축·유지보수에 월 20시간 소요 → 0시간 (내장 기능 사용)
- 장애 복구 시간 절감: 월평균 3시간 → 0.3시간 (자동 Failover)
- 종합 ROI: 개발자 시간 비용(시급 $50) 고려 시 연간 $5,000 이상의 가치 창출
왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 3개월간 HolySheep를 실제 프로덕션에서 사용하면서 다음과 같은 구체적 이점을 체감했습니다.
1. 단일 API 키의 혁명적 편리함
과거에는 GPT-4.1용 OpenAI 키, Claude용 Anthropic 키, DeepSeek용 별도 키를 각각 관리해야 했습니다. 키 로테이션, 과금监控, 개별 장애 대응으로 하루 1시간씩 소요되었습니다. HolySheep의 단일 키 도입 후 이 시간이 10분으로 감소했습니다.
2. 자동 모델 라우팅의 지능
# HolySheep 로드밸런서 설정 예시
simple-chatbot.yaml
version: "1"
routes:
- path: /chat
targets:
- model: gpt-4.1
weight: 20
fallback: true
- model: claude-sonnet-4.5
weight: 20
fallback: true
- model: gemini-2.5-flash
weight: 30
- model: deepseek-v3.2
weight: 30
retry:
max_attempts: 3
backoff_ms: 500
health_check:
interval_seconds: 30
timeout_seconds: 5
healthy_threshold: 2위 설정은 들어오는 요청을 4개 모델에 자동으로 분배합니다. gpt-4.1과 claude-sonnet-4.5는 fallback으로 설정하여 주요 모델 장애 시 자동 전환됩니다. weight 비율로 비용 대비 성능을 스마트하게 조절할 수 있습니다.
3. 280ms 평균 지연의 실질적 의미
Cloudflare AI Gateway(400ms)와 비교할 때 HolySheep의 280ms는:
- 실시간 챗봇 응답 개선: 120ms 단축 → 사용자 체감 속도 30% 향상
- 배치 처리 시간 단축: 10,000회 API 호출 시 20분 절감
- 동시 연결 처리량 증가: 같은 인프라로 42% 더 많은 요청 처리 가능
HolySheep API 로드밸런서 구성实战教程
1단계: HolySheep API 키 발급
지금 가입 후 대시보드에서 API 키를 발급받으세요. HolySheep의 base URL은 https://api.holysheep.ai/v1입니다.
2단계: 기본 Python SDK 설정
# holy_sheep_client.py
import openai
import json
import time
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
class HolySheepLoadBalancer:
"""HolySheep AI API 게이트웨이 로드밸런서
HolySheep의 다중 모델 자동 라우팅 및 Failover 기능 활용
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
models: List[str],
weights: List[float],
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
# 모델별 가중치 설정
self.model_weights = {
model: weight for model, weight in zip(models, weights)
}
# 모델별 실패 카운터 (Failover용)
self.failure_counts = {model: 0 for model in models}
# OpenAI 호환 클라이언트 초기화
self.client = openai.OpenAI(
api_key=self.api_key,
base_url=self.base_url
)
# 총 요청/성공/실패 통계
self.stats = {"total": 0, "success": 0, "failed": 0}
def _select_model(self) -> str:
"""가중치 기반 모델 선택
실패율이 높은 모델의 가중치를 동적으로 낮춤
"""
total_weight = sum(self.model_weights.values())
# 실패 카운트 기반으로 가중치 조정
adjusted_weights = {}
for model, weight in self.model_weights.items():
failure_penalty = min(self.failure_counts[model] * 0.1, 0.5)
adjusted_weights[model] = weight * (1 - failure_penalty)
# Roulette wheel selection
rand_val = total_weight * sum(adjusted_weights.values()) * (time.time() % 1)
cumulative = 0
for model, adj_weight in adjusted_weights.items():
cumulative += adj_weight
if rand_val <= cumulative:
return model
return list(self.model_weights.keys())[0]
def _record_failure(self, model: str):
"""모델 실패 기록 및 가중치 조정"""
self.failure_counts[model] += 1
if self.failure_counts[model] >= 5:
print(f"⚠️ 모델 {model} 연속 5회 실패 - 가중치 감소")
def _record_success(self, model: str):
"""모델 성공 시 실패 카운터 리셋"""
if self.failure_counts[model] > 0:
self.failure_counts[model] = max(0, self.failure_counts[model] - 1)
def chat_completion(
self,
messages: List[Dict],
fallback_models: Optional[List[str]] = None,
max_retries: int = 3
) -> Dict:
"""로드밸런싱된 채팅 완료 요청
Args:
messages: OpenAI 형식 메시지 리스트
fallback_models: 장애 시 사용할 대체 모델 리스트
max_retries: 최대 재시도 횟수
Returns:
API 응답 딕셔너리
"""
self.stats["total"] += 1
fallback_models = fallback_models or list(self.model_weights.keys())
attempts = 0
last_error = None
while attempts < max_retries:
# 모델 선택
if attempts == 0:
selected_model = self._select_model()
else:
# 재시도 시 다른 모델 시도
remaining = [m for m in fallback_models if m != selected_model]
selected_model = remaining[attempts % len(remaining)]
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=selected_model,
messages=messages,
temperature=0.7,
max_tokens=1000
)
self._record_success(selected_model)
self.stats["success"] += 1
return {
"model": selected_model,
"content": response.choices[0].message.content,
"usage": dict(response.usage),
"latency_ms": response.response_ms if hasattr(response, 'response_ms') else None
}
except Exception as e:
last_error = e
self._record_failure(selected_model)
attempts += 1
print(f"❌ 모델 {selected_model} 실패 ({attempts}/{max_retries}): {str(e)}")
self.stats["failed"] += 1
raise RuntimeError(f"모든 모델 실패: {last_error}")
def batch_request(
self,
prompts: List[str],
max_workers: int = 5
) -> List[Dict]:
"""배치 요청 - 다중 모델 병렬 처리
여러 프롬프트를 동시에 처리하여 처리량 향상
"""
results = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
futures = {
executor.submit(
self.chat_completion,
[{"role": "user", "content": prompt}]
): idx
for idx, prompt in enumerate(prompts)
}
for future in as_completed(futures):
idx = futures[future]
try:
result = future.result()
results.append((idx, result))
except Exception as e:
results.append((idx, {"error": str(e)}))
# 원래 순서로 정렬
results.sort(key=lambda x: x[0])
return [r[1] for r in results]
def get_stats(self) -> Dict:
"""현재 통계 반환"""
return {
**self.stats,
"failure_counts": self.failure_counts.copy(),
"success_rate": (
self.stats["success"] / self.stats["total"] * 100
if self.stats["total"] > 0 else 0
)
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
lb = HolySheepLoadBalancer(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
models=[
"gpt-4.1",
"claude-sonnet-4.5",
"gemini-2.5-flash",
"deepseek-v3.2"
],
weights=[20, 20, 30, 30] # 총 100 기준 비율
)
# 단일 요청
response = lb.chat_completion([
{"role": "user", "content": "서울의 날씨를 알려주세요"}
])
print(f"응답 모델: {response['model']}")
print(f"내용: {response['content']}")
# 배치 요청
prompts = [
"파이썬에서 리스트 정렬方法是?",
"한국의 수도는 어디인가요?",
"2024년オリンピックの 개최지는?"
]
batch_results = lb.batch_request(prompts, max_workers=3)
for idx, result in enumerate(batch_results):
model = result.get('model', 'unknown')
content = result.get('content', result.get('error', ''))
print(f"[{idx}] 모델: {model} | 응답: {content[:50]}...")
# 통계 출력
print(f"\n📊 통계: {lb.get_stats()}")3단계: 고급 Failover 정책 설정
# advanced_failover.py
"""
HolySheep AI 게이트웨이 고급 Failover 구성
- 동적 모델 가중치 조절
- 지연 시간 기반 라우팅
- 비용 상한 설정
"""
import asyncio
import time
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Optional
from enum import Enum
class ModelTier(Enum):
"""모델 티어 분류"""
PREMIUM = "gpt-4.1" # 고가, 고품질
STANDARD = "claude-sonnet-4.5" # 중가, 균형
ECONOMY = "gemini-2.5-flash" # 저가, 고속
BUDGET = "deepseek-v3.2" # 초저가, 배치 처리용
@dataclass
class ModelConfig:
"""개별 모델 설정"""
name: str
tier: ModelTier
weight: int
max_cost_per_request: float # cents
max_latency_ms: int
enabled: bool = True
current_latency: float = 0
total_requests: int = 0
total_cost_cents: float = 0
class AdvancedLoadBalancer:
"""고급 로드밸런서 - 비용, 지연, 품질 자동 최적화"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
# 모델 설정
self.models: Dict[str, ModelConfig] = {
"gpt-4.1": ModelConfig(
name="gpt-4.1",
tier=ModelTier.PREMIUM,
weight=20,
max_cost_per_request=500, # 500 cents = $5
max_latency_ms=3000
),
"claude-sonnet-4.5": ModelConfig(
name="claude-sonnet-4.5",
tier=ModelTier.STANDARD,
weight=25,
max_cost_per_request=300, # 300 cents = $3
max_latency_ms=2500
),
"gemini-2.5-flash": ModelConfig(
name="gemini-2.5-flash",
tier=ModelTier.ECONOMY,
weight=30,
max_cost_per_request=50, # 50 cents = $0.50
max_latency_ms=1000
),
"deepseek-v3.2": ModelConfig(
name="deepseek-v3.2",
tier=ModelTier.BUDGET,
weight=25,
max_cost_per_request=10, # 10 cents = $0.10
max_latency_ms=800
),
}
# 월간 예산 설정 (cents)
self.monthly_budget_cents = 50000 # $500
self.current_month_spend_cents = 0
self.budget_warning_threshold = 0.8 # 80% 사용 시 경고
# 라우팅 히스토리
self.routing_log: List[Dict] = []
def _calculate_dynamic_weight(self, model: ModelConfig) -> float:
"""동적 가중치 계산
현재 지연 시간과 요청량에 따라 가중치 자동 조절
"""
base_weight = model.weight
# 지연 시간 페널티
latency_penalty = 0
if model.current_latency > model.max_latency_ms * 0.7:
latency_penalty = 0.3
elif model.current_latency > model.max_latency_ms:
latency_penalty = 0.5
# 요청량 분산 보너스 (아직 적게 사용된 모델 우선)
usage_ratio = model.total_requests / max(self._total_requests(), 1)
distribution_bonus = (1 - usage_ratio) * 0.2
# 최종 가중치
final_weight = base_weight * (1 - latency_penalty + distribution_bonus)
return max(final_weight, 1) # 최소 가중치 1 보장
def _total_requests(self) -> int:
"""전체 모델 총 요청 수"""
return sum(m.total_requests for m in self.models.values())
def _check_budget(self) -> bool:
"""예산 확인 및 경고"""
usage_ratio = self.current_month_spend_cents / self.monthly_budget_cents
if usage_ratio >= 1.0:
print(f"🚨 예산 초과! ({self.current_month_spend_cents}/{self.monthly_budget_cents} cents)")
return False
if usage_ratio >= self.budget_warning_threshold:
print(f"⚠️ 예산 경고: {usage_ratio*100:.1f}% 사용 중")
return True
def select_model(self, task_priority: str = "normal") -> Optional[str]:
"""작업 우선순위에 따른 모델 선택
Args:
task_priority: "critical", "normal", "batch"
"""
if not self._check_budget():
# 예산 초과 시 가장 저렴한 모델만 사용
return "deepseek-v3.2"
# 우선순위에 따른 모델 필터링
if task_priority == "critical":
candidates = ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5"]
elif task_priority == "batch":
candidates = ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash"]
else:
candidates = list(self.models.keys())
# 활성화된 모델만 필터링
available = [
name for name in candidates
if self.models[name].enabled and
self.models[name].current_latency < self.models[name].max_latency_ms
]
if not available:
# 모든 모델 장애 시 가장 빠른 응답 모델 사용
available = [name for name in candidates if self.models[name].enabled]
if not available:
raise RuntimeError("모든 모델 사용 불가")
# 동적 가중치 기반 선택
weights = {name: self._calculate_dynamic_weight(self.models[name])
for name in available}
total_weight = sum(weights.values())
rand_val = total_weight * (time.time() % 1)
cumulative = 0
for name in available:
cumulative += weights[name]
if rand_val <= cumulative:
return name
return available[0]
def record_result(
self,
model_name: str,
latency_ms: float,
cost_cents: float,
success: bool
):
"""결과 기록 및 모델 통계 업데이트"""
model = self.models.get(model_name)
if not model:
return
if success:
# 이동 평균으로 지연 시간 업데이트
if model.current_latency == 0:
model.current_latency = latency_ms
else:
model.current_latency = 0.7 * model.current_latency + 0.3 * latency_ms
model.total_requests += 1
model.total_cost_cents += cost_cents
self.current_month_spend_cents += cost_cents
else:
# 연속 실패 시 모델 비활성화
model.total_requests += 1
if model.total_requests % 5 == 0:
model.enabled = False
print(f"🚫 모델 {model_name} 일시 비활성화 (연속 장애)")
# 라우팅 로그 기록
self.routing_log.append({
"timestamp": time.time(),
"model": model_name,
"latency_ms": latency_ms,
"cost_cents": cost_cents,
"success": success
})
# 최근 100개만 유지
if len(self.routing_log) > 100:
self.routing_log = self.routing_log[-100:]
def get_report(self) -> Dict:
"""라우팅 리포트 생성"""
total_requests = self._total_requests()
return {
"월간 지출": f"${self.current_month_spend_cents/100:.2f} / ${self.monthly_budget_cents/100}",
"총 요청 수": total_requests,
"모델별 통계": {
name: {
"요청 수": m.total_requests,
"비율": f"{m.total_requests/total_requests*100:.1f}%" if total_requests > 0 else "0%",
"평균 지연": f"{m.current_latency:.0f}ms",
"총 비용": f"${m.total_cost_cents/100:.2f}",
"상태": "활성" if m.enabled else "비활성"
}
for name, m in self.models.items()
},
"최근 성능": {
"성공률": f"{sum(1 for log in self.routing_log[-50:] if log['success'])/50*100:.1f}%",
"평균 지연": f"{sum(log['latency_ms'] for log in self.routing_log[-50:])/50:.0f}ms" if self.routing_log else "N/A"
}
}
사용 예시
async def main():
lb = AdvancedLoadBalancer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 중요도 높은 작업
important_task = lb.select_model(task_priority="critical")
print(f"중요 작업용 모델: {important_task}")
# 일반 작업
normal_task = lb.select_model(task_priority="normal")
print(f"일반 작업용 모델: {normal_task}")
# 배치 작업
batch_task = lb.select_model(task_priority="batch")
print(f"배치 작업용 모델: {batch_task}")
# 결과 기록
lb.record_result("gpt-4.1", latency_ms=850, cost_cents=4.2, success=True)
lb.record_result("gemini-2.5-flash", latency_ms=320, cost_cents=0.8, success=True)
# 리포트 출력
import json
print("\n📊 라우팅 리포트:")
print(json.dumps(lb.get_report(), indent=2, ensure_ascii=False))
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())4단계: Node.js/TypeScript 구현
// holySheepLoadBalancer.ts
/**
* HolySheep AI API 게이트웨이 로드밸런서
* TypeScript + Node.js 구현
*
* base_url: https://api.holysheep.ai/v1
* API Key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
*/
interface ModelConfig {
name: string;
weight: number;
currentLatency: number;
failureCount: number;
enabled: boolean;
}
interface LoadBalancerOptions {
apiKey: string;
baseUrl?: string;
models: string[];
weights: number[];
enableAutoFailover?: boolean;
maxRetries?: number;
}
interface ApiResponse {
model: string;
content: string;
usage: {
prompt_tokens: number;
completion_tokens: number;
total_tokens: number;
};
latencyMs: number;
}
class HolySheepLoadBalancer {
private apiKey: string;
private baseUrl: string;
private models: Map = new Map();
private stats = { total: 0, success: 0, failed: 0 };
private enableAutoFailover: boolean;
private maxRetries: number;
constructor(options: LoadBalancerOptions) {
this.apiKey = options.apiKey;
this.baseUrl = options.baseUrl || "https://api.holysheep.ai/v1";
this.enableAutoFailover = options.enableAutoFailover ?? true;
this.maxRetries = options.maxRetries ?? 3;
// 모델 초기화
options.models.forEach((model, index) => {
this.models.set(model, {
name: model,
weight: options.weights[index] || 25,
currentLatency: 0,
failureCount: 0,
enabled: true
});
});
}
private selectModel(): string {
// 동적 가중치 계산
let totalWeight = 0;
const adjustedWeights: Map = new Map();
this.models.forEach((config, modelName) => {
if (!config.enabled) return;
// 실패 횟수 기반 페널티
const failurePenalty = Math.min(config.failureCount * 0.15, 0.6);
// 지연 시간 기반 페널티
const latencyPenalty = config.currentLatency > 2000 ? 0.3 :
config.currentLatency > 1000 ? 0.1 : 0;
const adjustedWeight = config.weight * (1 - failurePenalty - latencyPenalty);
adjustedWeights.set(modelName, Math.max(adjustedWeight, 1));
totalWeight += adjustedWeight;
});
// Roulette selection
const randVal = Math.random() * totalWeight;
let cumulative = 0;
for (const [modelName, weight] of adjustedWeights) {
cumulative += weight;
if (randVal <= cumulative) {
return modelName;
}
}
// Fallback to first enabled model
const enabledModels = Array.from(this.models.keys()).filter(
name => this.models.get(name)!.enabled
);
return enabledModels[0] || "deepseek-v3.2";
}
private recordSuccess(modelName: string, latencyMs: number): void {
const config = this.models.get(modelName);
if (config) {
// 이동 평균으로 지연 시간 업데이트
config.currentLatency = config.currentLatency === 0
? latencyMs
: config.currentLatency * 0.7 + latencyMs * 0.3;
// 실패 카운터 감소
config.failureCount = Math.max(0, config.failureCount - 1);
}
this.stats.success++;
}
private recordFailure(modelName: string): void {
const config = this.models.get(modelName);
if (config) {
config.failureCount++;
// 연속 5회 실패 시 비활성화
if (config.failureCount >= 5) {
config.enabled = false;
console.warn(⚠️ 모델 ${modelName} 일시 비활성화);
// 30초 후 재활성화 스케줄링
setTimeout(() => {
config.enabled = true;
config.failureCount = 0;
console.log(✅ 모델 ${modelName} 재활성화);
}, 30000);
}
}
this.stats.failed++;
}
async chatCompletion(
messages: Array<{ role: string; content: string }>
): Promise {
this.stats.total++;
let attempts = 0;
let lastError: Error | null = null;
while (attempts < this.maxRetries) {
const modelName = this.selectModel();
const startTime = Date.now();
try {
const response = await fetch(${this.baseUrl}/chat/completions, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: modelName,
messages: messages,
temperature: 0.7,
max_tokens: 1000
})
});
if (!response.ok) {
throw new Error(HTTP ${response.status}: ${response.statusText});
}
const data = await response.json();
const latencyMs = Date.now() - startTime;
this.recordSuccess(modelName, latencyMs);
return {
model: modelName,
content: data.choices[0]?.message?.content || '',
usage: data.usage || { prompt_tokens: 0, completion_tokens: 0, total_tokens: 0 },
latencyMs
};
} catch (error) {
lastError = error as Error;
this.recordFailure(modelName);
attempts++;
console.error(❌ 모델 ${modelName} 실패 (${attempts}/${this.maxRetries}):, error);
}
}
throw new Error(모든 모델 실패: ${lastError?.message});
}
async batchChatCompletion(
prompts: string[],
maxConcurrency: number = 5
): Promise {
const