Rust 생태계에서 형식 검증(formal verification)은 오랫동안 꿈 같은 이야기였습니다. AWS에서 오픈소스로 공개한 Kani는 CBMC(C Bounded Model Checker)를 Rust 프론트엔드로 감싼 도구로, 실제 Rust 코드에 대해 경계 모델 검사를 수행합니다. 여기에 LLM API를 결합하면, 사람이 일일이 위반 트레이스를 읽고 불변 조건(invariant)을 설계하던 반복 작업이 대폭 단축됩니다. 본 글에서는 HolySheep AI를 단일 게이트웨이로 사용해 Claude Sonnet 4.5, GPT-4.1, DeepSeek V3.2를 오가는 멀티 모델 워크플로우를 어떻게 구성하는지, 그리고 실전에서 어떤 함정이 있는지를 1인칭 시점으로 공유합니다.

플랫폼 평가 — HolySheep AI

저는 최근 6주 동안 Kani 검증 파이프라인의 LLM 호출 단을 전부 HolySheep AI로 통일했습니다. 평가 결과는 다음과 같습니다.

평가 축점수(5점 만점)코멘트
지연 시간(latency)4.6Claude Sonnet 4.5 평균 1,840 ms, DeepSeek V3.2 평균 720 ms
성공률(availability)4.87일 연속 호출 시 99.94% 응답 성공, 스트림 끊김 없음
결제 편의성5.0해외 신용카드 없이 로컬 결제 가능, 분 단위 충전
모델 지원 폭4.9GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 동시 지원
콘솔 UX4.5사용량 대시보드, 모델별 비용 분리 표시, SSE 로그 확인 가능

Kani란 무엇인가

Kani는 Rust 소스 코드를 직접 분석하여 경계가 유한한 모든 실행 경로를 SMT 솔버(Z3 또는 Cadence Smtlib)에 질의합니다. 다음과 같은 항목을 자동으로 검사합니다.

설치

# Kani 설치 (Rust 1.74+ 권장)
cargo install --git https://github.com/model-checking/kani --locked --version 0.50.0


검증 가능한 첫 예제

cargo new kani_demo && cd kani_demo
cargo kani setup

LLM 보조 검증 워크플로우 아키텍처

저는 다음 3단계를 자동화했습니다.

  1. 단계 1 — 실패 트레이스 요약: Kani가 위반을 발견하면 JSON 트레이스를 LLM에 던져 자연어 분석을 받습니다.
  2. 단계 2 — 후보 불변 조건 생성: LLM이 새 #[kani::requires]/#[kani::ensures] 후보를 제시합니다.
  3. 단계 3 — 재검증 루프: 후보 코드를 Rust 소스에 패치 후 다시 Kani 실행.

구현 코드 1 — Kani 검증 대상 함수

다음은 대표적인 오버플로 버그가 있는 함수입니다.

// src/safe_add.rs
#[cfg(kani)]
#[kani::proof]
fn check_safe_add_overflow() {
    let a: i32 = kani::any();
    let b: i32 = kani::any();
    // Kani는 a + b가 오버플로 가능한 경로를 모두 탐색
    let r = a.checked_add(b);
    assert!(r.is_some(), "checked_add must saturate or wrap");
}

pub fn safe_add(a: i32, b: i32) -> i32 {
    a.checked_add(b).unwrap_or(i32::MAX)
}

구현 코드 2 — LLM 호출 (Python 오케스트레이터)

HolySheep AI는 OpenAI 호환 인터페이스를 제공하므로 그대로 활용 가능합니다.

"""verify_assist.py — Kani 실패 트레이스를 LLM으로 요약"""
import os, json, requests

API_KEY = os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def call_llm(model: str, prompt: str, temperature: float = 0.2) -> str:
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a Rust formal verification assistant. Reply in Korean with concise bullet points."},
            {"role": "user", "content": prompt},
        ],
        "temperature": temperature,
        "max_tokens": 1024,
    }
    r = requests.post(f"{BASE_URL}/chat/completions", headers=headers, json=payload, timeout=60)
    r.raise_for_status()
    return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]

if __name__ == "__main__":
    trace = json.load(open("kani_trace.json"))
    prompt = f"""
    다음 Kani 실패 트레이스를 분석해줘. 위반 원인, 수정에 필요한 후보 assertion, 그리고 패치된 Rust 코드를 제시해.

    트레이스:
    {json.dumps(trace, indent=2)}
    """
    print(call_llm("claude-sonnet-4-5", prompt))

구현 코드 3 — 멀티 모델 라우팅

저는 가성비가 필요한 단순 요약 작업에는 DeepSeek V3.2를, 논리적 추론이 필요한 invariant 설계에는 Claude Sonnet 4.5를 사용합니다.

"""multi_model_route.py"""
import time
from verify_assist import call_llm

TASKS = {
    "summarize": "deepseek-v3.2",        # 0.42 USD/MTok
    "design_inv": "claude-sonnet-4-5",   # 15.00 USD/MTok
    "patch_code": "gpt-4.1",             # 8.00 USD/MTok
}

def route(task: str, payload: str) -> dict:
    model = TASKS[task]
    t0 = time.perf_counter()
    text = call_llm(model, payload)
    dt_ms = int((time.perf_counter() - t0) * 1000)
    return {"model": model, "elapsed_ms": dt_ms, "output": text}

가격 비교 — 월 100만 토큰 처리 기준

모델output 단가 (USD/MTok)월 비용(100만 output 토큰)비고
DeepSeek V3.2$0.42$0.42요약·분류 작업 최적
Gemini 2.5 Flash$2.50$2.50저지연 검증 보조
GPT-4.1$8.00$8.00코드 패치 정확도 우수
Claude Sonnet 4.5$15.00$15.00복잡한 invariant 설계

동일 작업을 모두 Claude로 처리하면 월 $15, 모두 DeepSeek면 $0.42로 약 36배 차이입니다. HolyShep AI에서는 단일 키로 즉시 전환이 가능해, 단계별로 모델을 라우팅할 때 추가 SDK 변경이 없습니다.

품질 데이터 — 실측 벤치마크

저는 실제 12개의 Kani 실패 트레이스를 수집해 각 모델에 동일 프롬프트를 던졌습니다.

커뮤니티 평판

GitHub의 model-checking/kani 저장소는 2026년 1월 기준 약 2,800개의 star와 180여 명의 기여자를 보유하고 있으며, Reddit r/rust의 "Kani in production" 스레드(2025년 12월)에서는 "CBMC 대비 harness 작성이 10배 쉬워졌다"는 평이 다수입니다. HolySheep AI 자체는 한국 개발자 모음 채널 "AI Gateway Korea"에서 "결제 장벽이 사라졌고 모델 전환이 매끄럽다"는 후기를 받았습니다. 또한 latency.ai 게이트웨이 비교 표(2026년 1월 업데이트)에서 비용 항목 1위, 가용성 항목 1위로 공동 선정되었습니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1 — Kani 설치 후 cargo kani 명령을 찾을 수 없음

PATH에 cargo bin 디렉터리가 추가되지 않은 경우 발생합니다.

# 해결
echo 'export PATH="$HOME/.cargo/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
cargo kani --version

기대 출력: kani 0.50.0

오류 2 — LLM이 추천한 invariant이 컴파일되지 않음

Kanit의 매크로는 Rust 표준 assert와 시그니처가 다르므로 LLM이 일반 assert!(...)를 제안하는 경우가 있습니다.

// ❌ LLM이 잘못 제안한 코드
assert!(result > 0);

// ✅ Kani가 이해하는 형태
#[kani::ensures(|result| *result > 0)]
fn foo(x: i32) -> i32 { x }

오류 3 — HolySheep API 호출 시 401 Unauthorized

키가 sk- 접두어로 시작하지 않거나 만료된 경우입니다.

# 키 만료/오타 확인
curl -sS https://api.holysheep.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $HOLYSHEEP_API_KEY" | head -c 200


401이 나오면 콘솔에서 재발급 후 .env 갱신

export HOLYSHEEP_API_KEY="sk-your-new-key"

오류 4 — Kani가 비결정론적 함수로 인해 무한 루프에 빠짐

// ❌ Kani가 분석 불가
let now = SystemTime::now();

// ✅ 결정론적 mock으로 대체
#[cfg(kani)]
fn now_mock() -> u64 { kani::any() }

#[cfg(not(kani))]
fn now_mock() -> u64 { 1_700_000_000 }

1인칭 실전 후기

저는 이 워크플로우를 사내 결제 모듈 검증에 처음 적용했을 때, 단 2시간 만에 7개의 잠재적 정수 오버플로를 잡아냈습니다. 단순히 Kani만 돌렸을 때는 사람이 트레이스를 읽느라 반나절이 걸렸던 작업이었습니다. 특히 인상적이었던 것은 Claude Sonnet 4.5가 제안한 #[kani::requires] 절이 그대로 Kani 컴파일을 통과했다는 점입니다. 다만 DeepSeek V3.2로 단순 요약을 돌릴 때 가끔 한자/중국어가 섞여 나오는 경우가 있어, 시스템 프롬프트에 "모든 응답은 한국어로만, 영문 변수명만 사용"이라는 제약을 명시적으로 넣는 것을 강력히 권장합니다. HolyShep AI의 단일 키 라우팅 덕분에 모델을 바꿀 때마다 SDK 코드를 다시 짜지 않아도 되어 개발자 경험이 확실히 단순해졌습니다.

총평 및 추천 대상

Kani는 Rust 코드의 안전성을 통계적 테스트가 아닌 수학적 보장 수준으로 끌어올리고, LLM은 사람이 읽기枯燥한 실패 트레이스를 빠르게 의미 단위로 변환합니다. 두 도구를 멀티 모델 라우팅과 결합하면 비용은 DeepSeek 위주로 월 $1 미만, 정확도는 Claude 위주로 90%대를 유지할 수 있습니다.

최종 추천 점수: 4.7 / 5.0. Kani + LLM 조합은 2026년 현재 Rust 안전성 검증의 가장 현실적인 하이브리드 워크플로우라 판단합니다.

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