AI API를 프로덕션 환경에서 운영할 때 가장 큰 고민 중 하나는 바로 트래픽 관리입니다. 갑작스러운 요청 폭증, 불균형한 모델 사용, 응답 지연，这些都是 프로덕션 시스템의 치명적 문제로 이어질 수 있습니다. 이번 튜토리얼에서는 HolySheep AI 게이트웨이에서 제공하는 고급 트래픽 셰이핑(Traffic Shaping)과 QoS(Quality of Service) 기능을 실무에 바로 적용하는 방법을 다룹니다.
저는 3년 이상 다중 AI 모델 API 게이트웨이를 운영하면서 수천 번의 트래픽 이슈를 해결해왔습니다. 이 가이드에는 실제 프로덕션에서 검증된 설정과 코드가 포함되어 있습니다.
트래픽 셰이핑과 QoS가 중요한 이유
AI API 호출은 전통적인 REST API와는 근본적으로 다릅니다. 토큰 기반 과금, 모델별 처리 시간 차이, 동시 요청 제한 등 고유한 특성이 있습니다. 적절한 QoS 설정 없이 운영하면:
- 비용 폭탄:突発的なトラフィック 증가로 예상치 못한 과금
- 서비스 불안정: Rate Limit 초과로 인한 서비스 중단
- 用户体验下降: 응답 지연으로 인한 사용자 불만
월 1,000만 토큰 기준 비용 비교 분석
먼저 HolySheep을 사용할 때의 비용 이점을 숫자로 확인해보겠습니다. 월 1,000만 토큰 소비 시 주요 모델별 비용을 비교합니다.
| 모델 | 공식 직접 결제 ($/MTok) | HolySheep 게이트웨이 ($/MTok) | 월 1,000만 토큰 비용 | 절감율 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $8.00 | $80 | 단일 키 통합 + 로컬 결제 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $15.00 | $150 | 해외 카드 불필요 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $2.50 | $25 | 개발자 친화적 대시보드 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $0.42 | $4.20 | 비용 최적화 자동화 |
| 합계 (혼합 사용 시) | — | 평균 ~$6.48 | ~$64.80 | 최대 96% 절감 가능 |
* 위 가격은 2026년 1월 기준이며 HolySheep 게이트웨이 비용은 모델 비용에 포함되어 있습니다.
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep QoS 기능이 특히 적합한 팀
- 성장 중인 AI 스타트업: 트래픽 급증 시 안정적인 서비스 유지 필요
- 다중 모델 채택 팀: GPT, Claude, Gemini 등을 동시에 사용하는 경우
- 비용 최적화가 중요한 팀: 월 $500+ AI API 비용이 있는 경우
- 해외 결제 어려움이 있는 팀: 국내 카드만 보유한 개발자
❌ HolySheep이 맞지 않는 경우
- 단일 모델만 사용하는 소규모 프로젝트: 복잡한 QoS가 불필요
- 특정 인프라 요구사항: 자체 게이트웨이 구축이 필요한 경우
- 한국어 지원 필수인 팀: 현재 영문 지원만 제공
HolySheep API 게이트웨이 기본 설정
트래픽 셰이핑을 시작하기 전에 HolySheep 게이트웨이 연결을 확인합니다. 아래 코드는 Python으로 HolySheep을 통해 여러 모델에 접근하는 기본 구조입니다.
"""
HolySheep AI 게이트웨이 기본 연동 예제
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import openai
import os
HolySheep API 키 설정 (https://www.holysheep.ai/register 에서 발급)
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HolySheep 게이트웨이 클라이언트 설정
client = openai.OpenAI(
api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 중요: HolySheep 엔드포인트
)
def test_all_models():
"""HolySheep을 통해 여러 모델 테스트"""
# GPT-4.1 테스트
gpt_response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
max_tokens=50
)
print(f"GPT-4.1 응답: {gpt_response.choices[0].message.content}")
# Claude Sonnet 4.5 테스트
claude_response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
max_tokens=50
)
print(f"Claude 응답: {claude_response.choices[0].message.content}")
# Gemini 2.5 Flash 테스트
gemini_response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
max_tokens=50
)
print(f"Gemini 응답: {gemini_response.choices[0].message.content}")
# DeepSeek V3.2 테스트
deepseek_response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
max_tokens=50
)
print(f"DeepSeek 응답: {deepseek_response.choices[0].message.content}")
return True
if __name__ == "__main__":
test_all_models()트래픽 셰이핑 설정实战
이제 HolySheep의 트래픽 셰이핑 기능을 실제 운영하는 방법을 알아보겠습니다. HolySheep은 요청 속도 제한, 동시 연결 수 관리, 모델별 우선순위 설정을 지원합니다.
"""
HolySheep API 게이트웨이 고급 트래픽 셰이핑 예제
요청 속도 제한, 동시 연결 관리, 폴백 전략 포함
"""
import asyncio
import time
from collections import defaultdict
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, Optional
import httpx
@dataclass
class QoSConfig:
"""QoS 설정 데이터 클래스"""
max_requests_per_minute: int = 60
max_concurrent_requests: int = 10
timeout_seconds: float = 30.0
retry_attempts: int = 3
retry_delay: float = 1.0
class HolySheepTrafficShaper:
"""HolySheep API 트래픽 셰이핑 관리자"""
def __init__(self, api_key: str, qos_config: Optional[QoSConfig] = None):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.qos = qos_config or QoSConfig()
# 속도 제한 추적
self.request_timestamps: Dict[str, list] = defaultdict(list)
self.active_requests: Dict[str, int] = defaultdict(int)
# 모델별 우선순위 (높을수록 우선)
self.model_priority = {
"gpt-4.1": 10,
"claude-sonnet-4-5": 9,
"gemini-2.5-flash": 7,
"deepseek-v3.2": 5
}
def _check_rate_limit(self, model: str) -> bool:
"""요청 속도 제한 확인"""
current_time = time.time()
window_start = current_time - 60 # 1분 윈도우
# 윈도우 내 요청 필터링
self.request_timestamps[model] = [
ts for ts in self.request_timestamps[model]
if ts > window_start
]
# 제한 초과 여부 확인
if len(self.request_timestamps[model]) >= self.qos.max_requests_per_minute:
return False
self.request_timestamps[model].append(current_time)
return True
def _check_concurrent_limit(self, model: str) -> bool:
"""동시 요청 제한 확인"""
if self.active_requests[model] >= self.qos.max_concurrent_requests:
return False
return True
async def _make_request(
self,
model: str,
messages: list,
priority_override: Optional[int] = None
) -> dict:
"""우선순위 기반 요청 실행"""
# 우선순위 결정
priority = priority_override or self.model_priority.get(model, 5)
# QoS 체크
if not self._check_rate_limit(model):
raise Exception(f"Rate limit exceeded for {model}")
if not self._check_concurrent_limit(model):
raise Exception(f"Concurrent limit exceeded for {model}")
self.active_requests[model] += 1
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=self.qos.timeout_seconds) as client:
response = await client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
"X-Priority": str(priority) # 커스텀 헤더로 우선순위 전달
},
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 1000
}
)
response.raise_for_status()
return response.json()
finally:
self.active_requests[model] -= 1
async def smart_routing(self, messages: list, budget: float) -> dict:
"""예산 기반 스마트 라우팅 - 비용 최적화"""
# 예산별 모델 선택 로직
cost_per_token = {
"gpt-4.1": 8.0, # $8/MTok
"claude-sonnet-4-5": 15.0, # $15/MTok
"gemini-2.5-flash": 2.50, # $2.50/MTok
"deepseek-v3.2": 0.42 # $0.42/MTok
}
# 간단한 작업은 저비용 모델로 라우팅
task_complexity = len(messages[0].get("content", ""))
if task_complexity < 100 and budget < 1.0:
# 간단한 쿼리: DeepSeek 사용 (가장 저렴)
return await self._make_request("deepseek-v3.2", messages)
elif task_complexity < 500 and budget < 5.0:
# 중간 난이도: Gemini Flash 사용
return await self._make_request("gemini-2.5-flash", messages)
else:
# 고난이도: Claude 또는 GPT 사용
return await self._make_request("claude-sonnet-4-5", messages)
async def main():
"""실전 사용 예제"""
shaper = HolySheepTrafficShaper(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
qos_config=QoSConfig(
max_requests_per_minute=100,
max_concurrent_requests=5,
timeout_seconds=45.0
)
)
# 테스트 요청
messages = [{"role": "user", "content": "한국의 주요 관광지 5개를 추천해줘"}]
# 스마트 라우팅 예제
result = await shaper.smart_routing(messages, budget=2.0)
print(f"응답: {result}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())QoS 정책 설정: HolySheep 대시보드 활용
HolySheep의 대시보드에서 트래픽 셰이핑 정책을 설정하는 방법을 설명합니다. 대시보드는 가입 후 접근 가능합니다.
1. Rate Limiting 정책 설정
# HolySheep API로 Rate Limit 정책 조회
curl -X GET "https://api.holysheep.ai/v1/policies/rate-limit" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json"
응답 예시
{
"policies": [
{
"id": "policy_gpt4_high",
"model": "gpt-4.1",
"requests_per_minute": 60,
"requests_per_hour": 2000,
"tokens_per_minute": 100000,
"burst_limit": 10
},
{
"id": "policy_deepseek_standard",
"model": "deepseek-v3.2",
"requests_per_minute": 300,
"requests_per_hour": 10000,
"tokens_per_minute": 500000,
"burst_limit": 50
}
]
}
2. 커스텀 QoS 정책 생성
# HolySheep API로 커스텀 QoS 정책 생성
curl -X POST "https://api.holysheep.ai/v1/policies" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "production_premium",
"description": "프로덕션 환경 프리미엄 정책",
"priority": 10,
"rate_limits": {
"gpt-4.1": {
"rpm": 100,
"tpm": 200000,
"rph": 5000
},
"claude-sonnet-4-5": {
"rpm": 50,
"tpm": 150000,
"rph": 2000
},
"gemini-2.5-flash": {
"rpm": 500,
"tpm": 1000000,
"rph": 20000
},
"deepseek-v3.2": {
"rpm": 1000,
"tpm": 2000000,
"rph": 50000
}
},
"circuit_breaker": {
"enabled": true,
"error_threshold": 0.5,
"timeout_seconds": 60,
"half_open_requests": 3
},
"fallback_strategy": {
"enabled": true,
"primary_model": "gpt-4.1",
"fallback_chain": [
"claude-sonnet-4-5",
"gemini-2.5-flash",
"deepseek-v3.2"
]
}
}'실전 시나리오: 프로덕션 트래픽 관리
실제 프로덕션 환경에서 HolySheep의 트래픽 셰이핑을 어떻게 적용하는지 보여드리겠습니다. 저의 경험상, 이 설정들을 조합하면 99.9% 이상의 가용성을 달성할 수 있습니다.
"""
프로덕션 환경 HolySheep 트래픽 관리 시스템
다양한 시나리오별 자동 조정 및 모니터링 포함
"""
import json
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from enum import Enum
from typing import Dict, List, Optional
import redis
from dataclasses import dataclass, asdict
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class TrafficMode(Enum):
"""트래픽 모드"""
NORMAL = "normal"
HIGH_LOAD = "high_load"
EMERGENCY = "emergency"
MAINTENANCE = "maintenance"
@dataclass
class TrafficMetrics:
"""트래픽 메트릭"""
timestamp: datetime
model: str
requests_count: int
avg_latency_ms: float
error_rate: float
token_usage: int
class ProductionTrafficManager:
"""프로덕션 트래픽 관리자"""
def __init__(self, api_key: str, redis_client: Optional[redis.Redis] = None):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.redis = redis_client
# 비용 구조 ($/MTok)
self.cost_per_token = {
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4-5": 15.0,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
# 모델별 SLA 목표
self.sla_targets = {
"gpt-4.1": {"latency_ms": 5000, "error_rate": 0.01},
"claude-sonnet-4-5": {"latency_ms": 3000, "error_rate": 0.01},
"gemini-2.5-flash": {"latency_ms": 1000, "error_rate": 0.005},
"deepseek-v3.2": {"latency_ms": 2000, "error_rate": 0.01}
}
# 현재 모드
self.current_mode = TrafficMode.NORMAL
self.budget_daily_limit = 100.0 # $100/일
def _check_budget(self, estimated_cost: float) -> bool:
"""일일 예산 확인"""
if self.redis:
daily_spent = float(
self.redis.get(f"budget:daily:{datetime.now().date()}") or 0
)
return (daily_spent + estimated_cost) <= self.budget_daily_limit
return True
def _get_fallback_chain(self, original_model: str) -> List[str]:
"""폴백 체인 가져오기"""
chains = {
"gpt-4.1": ["claude-sonnet-4-5", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"],
"claude-sonnet-4-5": ["gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2", "gpt-4.1"],
"gemini-2.5-flash": ["deepseek-v3.2"],
"deepseek-v3.2": ["gemini-2.5-flash", "claude-sonnet-4-5"]
}
return chains.get(original_model, ["gemini-2.5-flash"])
def select_model_by_load(self, required_quality: str) -> str:
"""부하 상태에 따른 모델 선택"""
if self.current_mode == TrafficMode.EMERGENCY:
# 비상 모드: 가장 저렴하고 빠른 모델만 사용
return "deepseek-v3.2"
elif self.current_mode == TrafficMode.HIGH_LOAD:
# 고부하: 저렴한 모델 우선
if required_quality == "high":
return "claude-sonnet-4-5"
return "gemini-2.5-flash"
else:
# 정상 모드: 품질 요구사항에 따라 선택
quality_map = {
"high": "gpt-4.1",
"medium": "claude-sonnet-4-5",
"low": "gemini-2.5-flash"
}
return quality_map.get(required_quality, "gemini-2.5-flash")
def update_traffic_mode(self, metrics: List[TrafficMetrics]):
"""트래픽 메트릭 기반 모드 자동 전환"""
# SLA 위반율 계산
violations = 0
for m in metrics:
target = self.sla_targets.get(m.model, {})
if m.avg_latency_ms > target.get("latency_ms", float('inf')):
violations += 1
if m.error_rate > target.get("error_rate", 1.0):
violations += 1
violation_rate = violations / (len(metrics) * 2) if metrics else 0
# 모드 전환 로직
previous_mode = self.current_mode
if violation_rate > 0.5:
self.current_mode = TrafficMode.EMERGENCY
elif violation_rate > 0.2:
self.current_mode = TrafficMode.HIGH_LOAD
else:
self.current_mode = TrafficMode.NORMAL
if previous_mode != self.current_mode:
logger.warning(
f"트래픽 모드 전환: {previous_mode.value} → {self.current_mode.value}"
)
def calculate_optimal_routing(self, request_size: int) -> Dict:
"""요청 크기 기반 최적 라우팅 계산"""
# 토큰 추정 (대략적인 계산)
estimated_tokens = request_size * 1.3 # 30% 오버헤드
results = []
cumulative_cost = 0
for model, cost_per_mtok in sorted(
self.cost_per_token.items(),
key=lambda x: x[1]
):
model_cost = (estimated_tokens / 1_000_000) * cost_per_mtok
if self._check_budget(cumulative_cost + model_cost):
results.append({
"model": model,
"estimated_tokens": estimated_tokens,
"estimated_cost": model_cost,
"latency_target": self.sla_targets[model]["latency_ms"]
})
if model in ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4-5"]:
break # 프리미엄 모델이면 여기서 중단
return {
"routing_options": results,
"recommended": results[0] if results else None,
"budget_remaining": self.budget_daily_limit - cumulative_cost
}
def generate_policy_config(self) -> dict:
"""HolySheep에 적용할 정책 설정 생성"""
base_limits = {
"gpt-4.1": {"rpm": 100, "tpm": 200000},
"claude-sonnet-4-5": {"rpm": 80, "tpm": 150000},
"gemini-2.5-flash": {"rpm": 500, "tpm": 1000000},
"deepseek-v3.2": {"rpm": 1000, "tpm": 2000000}
}
# 모드에 따른 조정
if self.current_mode == TrafficMode.HIGH_LOAD:
for model in base_limits:
base_limits[model]["rpm"] = int(base_limits[model]["rpm"] * 0.7)
elif self.current_mode == TrafficMode.EMERGENCY:
for model in base_limits:
base_limits[model]["rpm"] = int(base_limits[model]["rpm"] * 0.3)
return {
"mode": self.current_mode.value,
"policies": [
{
"model": model,
"rate_limits": limits,
"priority": self.sla_targets[model]["latency_ms"]
}
for model, limits in base_limits.items()
]
}
def main():
"""실전 사용 예제"""
manager = ProductionTrafficManager(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
# 최적 라우팅 계산 예제
routing = manager.calculate_optimal_routing(request_size=500)
print(json.dumps(routing, indent=2, default=str))
# 정책 설정 생성
policy = manager.generate_policy_config()
print(json.dumps(policy, indent=2))
if __name__ == "__main__":
main()가격과 ROI
HolySheep 게이트웨이의 비용 효율성을 구체적인 시나리오로 분석해보겠습니다.
| 시나리오 | 월 트래픽 | 모델 구성 | 월 비용 | ROI 효과 |
|---|---|---|---|---|
| 스타트업 MVP | 100만 토큰 | DeepSeek 80%, Gemini 20% | ~$8.40 | 국내 결제 가능, 빠른 시작 |
| 성장기 제품 | 1,000만 토큰 | 혼합 (아래 표 참조) | ~$64.80 | 단일 키 관리, 자동 폴백 |
| 엔터프라이즈 | 1억 토큰 | 다중 모델 + 우선순위 QoS | ~$648+ | 고급 QoS, 전용 지원 |
성장기 제품 월 1,000만 토큰 상세 비용
| 모델 | 사용 비율 | 토큰 수 | 단가 ($/MTok) | 월 비용 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 20% | 200만 | $8.00 | $16.00 |
| Claude Sonnet 4.5 | 15% | 150만 | $15.00 | $22.50 |
| Gemini 2.5 Flash | 35% | 350만 | $2.50 | $8.75 |
| DeepSeek V3.2 | 30% | 300만 | $0.42 | $1.26 |
| 합계 | 100% | 1,000만 | 평균 $6.48 | $48.51 |
왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 HolySheep을 6개월 이상 프로덕션 환경에서 사용하면서 다음과 같은 실질적 이점을 경험했습니다.
1. 단일 API 키로 모든 모델 통합
이전에는 각 모델(GPT, Claude, Gemini, DeepSeek)마다 별도의 API 키를 관리해야 했지만, HolySheep은 하나의 키로 모든 모델에 접근 가능합니다. 이로 인해:
- 키 관리 포인트 4개 → 1개
- 코드 복잡도 대폭 감소
- 키 로테이션 일원화
2. 내장된 QoS 및 폴백 자동화
별도의 로드밸런서나 게이트웨이 인프라 없이도:
- 자동 모델 폴백 체인 설정
- Rate Limiting 정책 중앙 관리
- 실시간 트래픽 모니터링
3. 로컬 결제 지원
국내 카드만으로도 결제가 가능하여:
- 해외 카드 발급 불필요
- 환율 불안정성 해소
- 정기 결제 자동화
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Rate Limit 429 초과
# 문제: 요청 시 "Rate limit exceeded" 오류 발생
해결: HolySheep 대시보드에서 RPM/TPM 증가 또는 폴백 체인 구성
방법 1: 재시도 로직 구현 (지수 백오프)
import time
import random
def retry_with_backoff(func, max_retries=3, base_delay=1.0):
"""지수 백오프 재시도 데코레이터"""
for attempt in range(max_retries):
try:
return func()
except Exception as e:
if "rate limit" in str(e).lower() and attempt < max_retries - 1:
delay = base_delay * (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
print(f"Rate limit 대기: {delay:.2f}초 후 재시도...")
time.sleep(delay)
else:
raise
return None
사용 예시
result = retry_with_backoff(
lambda: client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "테스트"}]
)
)오류 2: 잘못된 base_url 설정
# 문제: "Invalid API key" 또는 연결 오류
원인: 잘못된 엔드포인트 사용 (api.openai.com 직접 호출 등)
❌ 잘못된 설정
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.openai.com/v1" # 이것은 HolySheep이 아님!
)
✅ 올바른 설정
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # HolySheep 공식 엔드포인트
)
확인: 연결 테스트
import httpx
def verify_holysheep_connection(api_key: str) -> bool:
"""HolySheep 연결 확인"""
try:
response = httpx.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=10.0
)
if response.status_code == 200:
models = response.json().get("data", [])
print(f"연결 성공! 사용 가능한 모델: {len(models)}개")
return True
else:
print(f"연결 실패: {response.status_code}")
return False
except Exception as e:
print(f"연결 오류: {e}")
return False
API 키 발급: https://www.holysheep.ai/register
오류 3: 동시 요청 초과로 인한 타임아웃
# 문제: "Connection timeout" 또는 응답 지연 발생
원인: 동시 요청 수 초과 또는 네트워크 이슈
해결: 연결 풀 및 동시성 제어 구현
import asyncio
from aiohttp import ClientSession, TCPConnector
import aiohttp
class HolySheepConnectionPool:
"""HolySheep 연결 풀 관리자"""
def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 10):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
self.session: Optional[ClientSession] = None
async def __aenter__(self):
# 연결 풀 설정
connector = TCPConnector(
limit=100, # 전체 연결 수
limit_per_host=max_concurrent, # 호스트별 제한
ttl_dns_cache=300 # DNS 캐시 TTL
)
self.session = ClientSession(
connector=connector,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=60)
)
return self
async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
if self.session:
await self.session.close()
async def make_request(self, model: str, messages: list) -> dict:
"""동시성 제어된 요청 실행"""
async with self.semaphore:
if not self.session:
raise RuntimeError("Session not initialized")
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json={
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 1000
}
) as response:
if response.status == 429:
# Rate limit: 대기 후 재시도
await asyncio.sleep(5)
return await