MCP 서버 개발 실전: FastAPI로 HolySheep API를 감싸 다중 모델 스마트 라우터 만들기

저는 최근 사내에 AI 코딩 어시스턴트를 내장하면서 가장 먼저 부딪힌 문제가 "어떤 모델에 어떤 요청을 보낼지" 결정하는 것이었습니다. GPT-4.1은 추론이 강하지만 비용이 무겁고, Gemini 2.5 Flash는 가볍지만 한국어 코드 주석에서 가끔 어색함이 나오더군요. 그래서 직접 MCP(Model Context Protocol) 서버를 만들고, 들어오는 프롬프트의 성격에 따라 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 최적의 모델로 자동 라우팅하는 미들웨어를 구축했습니다. 이 글에서는 API를 처음 만져보는 분도 그대로 따라 할 수 있도록 모든 과정을 단계별로 풀어 설명합니다.

MCP 서버란 무엇인가요?

MCP 서버는 LLM(대규모 언어 모델)에게 "도구"를 제공하기 위한 표준 규약입니다. Anthropic이 2024년 말에 공개한 이 프로토콜은 클라이언트(예: Claude Desktop, Cursor IDE)가 서버에게 도구 목록을 물어보고, 필요할 때 표준화된 JSON-RPC 형식으로 호출하는 방식을 정의합니다. 핵심은 다음 세 가지입니다.

도구 목록(tool list): 서버가 제공하는 함수들의 스키마(이름·설명·파라미터)를 노출합니다.
도구 호출(tool call): 클라이언트가 함수 이름과 인자를 JSON으로 보내면 서버가 실행하고 결과를 돌려줍니다.
스트리밍 응답: 토큰이 생성되는 대로 실시간으로 흘려보낼 수 있습니다.

저는 이 MCP 인터페이스를 FastAPI로 감싸서, 내부적으로는 여러 LLM 호출을 라우팅하는 일종의 지능형 백엔드를 만들었습니다. 즉, 외부에서는 하나의 MCP 서버처럼 보이지만, 안에서는 요청을 분류해 HolySheep API를 통해 적절한 모델로 보내는 구조입니다.

왜 HolySheep API인가요?

MCP 서버를 만들 때 가장 큰 고통은 "여러 모델의 SDK를 따로 설치하고, 키를 따로 발급받고, 결제 수단을 따로 준비하는 것"이었습니다. 저는 한국에 거주하면서 해외 신용카드를 발급받기 어려운데, HolySheep AI는 로컬 결제(한국 카드·계좌이체)를 지원하면서도 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2를 단일 키로 묶어 사용하도록 만들어줍니다. base_url을 https://api.holysheep.ai/v1 한 곳으로 고정해 두면 OpenAI 호환 형식으로 어떤 모델이든 호출할 수 있다는 점이 매력적이었습니다.

단일 API 키: 4개 이상의 주요 모델을 한 키로 호출합니다.
로컬 결제: 한국 결제 수단으로 충전할 수 있습니다.
무료 크레딧: 가입 즉시 테스트 비용을 제공합니다.
OpenAI 호환: 기존 OpenAI 클라이언트 코드를 거의 그대로 재사용할 수 있습니다.

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이런 팀에 적합합니다 / 비적합합니다

구분	판단	이유
스타트업·1인 개발자	✅ 적합	신용카드 없이 시작 가능, 키 하나로 다중 모델 실험
국내 중견 SI·SaaS 팀	✅ 적합	세금계산서·로컬 결제, 비용 가시성 확보
프롬프트 엔지니어링 연구실	✅ 적합	동일 프롬프트로 모델 A/B/C 즉시 비교
이미 Anthropic·OpenAI 전용 SDK에 깊이 묶인 팀	⚠️ 부분 적합	OpenAI 호환 인터페이스만 지원하므로 일부 전용 기능(예: Claude의 computer use 베타)은 직접 호출 필요
온프레미스 폐쇄망 환경 의무	❌ 비적합	외부 API 호출이므로 사내 정책상 사용 불가할 수 있음
월 1,000만 토큰 이하의 극소 사용량	❌ 비적합	게이트웨이 마진보다 직접 호출이 더 저렴할 수 있음

사전 준비물

이 튜토리얼은 macOS/Linux 터미널 기준이지만, Windows의 PowerShell에서도 그대로 작동합니다. 필요한 것은 단 네 가지입니다.

Python 3.10 이상 (3.12 권장)
pip 패키지 관리자
HolySheep API 키 (가입 후 대시보드에서 발급)
curl 또는 Postman (테스트용)

1단계: Python 가상환경 만들기

저는 프로젝트 폴더를 먼저 만들고 venv로 깨끗한 환경을 구성했습니다. 터미널에서 다음 명령을 차례대로 입력하세요.

mkdir mcp-router && cd mcp-router
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate          # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install --upgrade pip
pip install fastapi uvicorn httpx pydantic

설치가 끝나면 pip list를 입력해 fastapi, uvicorn, httpx, pydantic 네 패키지가 보이는지 확인합니다. 보이지 않으면 source .venv/bin/activate가 현재 셸에 적용되지 않은 상태이므로, 가상환경을 다시 활성화해 주세요.

2단계: HolySheep API 키 발급받기

HolySheep AI 가입 페이지에 접속해 이메일로 가입합니다.
로그인 후 좌측 메뉴의 API Keys → Create New Key를 클릭합니다.
키 이름은 mcp-router-dev 정도로 지정하고, 권한은 chat completion만 켜두면 안전합니다.
발급된 sk-holy-... 형태의 키를 안전한 곳에 복사합니다. (이 키는 다시 볼 수 없으므로 반드시 지금 저장하세요.)
같은 페이지의 Wallet에서 무료 크레딧이 자동 충전되어 있는지 확인합니다.

3단계: 프로젝트 구조 잡기

mcp-router/
├── .venv/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py        # 환경설정 (API 키, 기본 모델)
│   ├── holysheep.py     # HolySheep API 호출 클라이언트
│   ├── router.py        # 스마트 라우팅 로직
│   └── server.py        # FastAPI MCP 서버 (엔트리포인트)
├── requirements.txt
└── README.md

먼저 requirements.txt를 만들어 두면, 나중에 다른 머신에서도 pip install -r requirements.txt 한 줄로 재현할 수 있습니다.

fastapi==0.115.0
uvicorn[standard]==0.30.6
httpx==0.27.2
pydantic==2.9.2

4단계: HolySheep API 클라이언트 작성

app/holysheep.py에는 HolySheep 게이트웨이를 호출하는 얇은 래퍼를 만듭니다. 여기서 핵심은 base_url을 절대 api.openai.com이 아닌 https://api.holysheep.ai/v1로 지정하는 것입니다.

# app/holysheep.py
import os
import httpx
from typing import List, Dict, Any

HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

class HolySheepClient:
    """HolySheep AI 게이트웨이를 통한 OpenAI 호환 호출 클라이언트"""

    def __init__(self, api_key: str = API_KEY, timeout: float = 60.0):
        self.api_key = api_key
        self._client = httpx.AsyncClient(
            base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json",
            },
            timeout=timeout,
        )

    async def chat(
        self,
        model: str,
        messages: List[Dict[str, str]],
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: int = 1024,
    ) -> Dict[str, Any]:
        payload = {
            "model": model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature,
            "max_tokens": max_tokens,
        }
        resp = await self._client.post("/chat/completions", json=payload)
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()

    async def aclose(self) -> None:
        await self._client.aclose()

저는 처음에 base_url을 실수로 https://api.openai.com/v1로 적었다가 401 에러를 20분 동안 잡은 적이 있습니다. HolySheep의 OpenAI 호환 엔드포인트는 항상 https://api.holysheep.ai/v1 이므로, 코드 상단에 상수로 빼 두면 실수를 줄일 수 있습니다.

5단계: 스마트 라우터 로직 구현

라우터의 역할은 "들어온 프롬프트가 어떤 성격인지 분류하고, 적절한 모델을 골라 호출 결과를 돌려주는 것"입니다. 저는 간단한 키워드 기반 분류기를 만들었지만, 원한다면 작은 분류 모델로 확장해도 됩니다.

# app/router.py
from typing import Dict, Any
from .holysheep import HolySheepClient

작업 성격별 추천 모델 (HolySheep 게이트웨이가 노출하는 모델 ID)
MODEL_PLAYBOOK = {
    "code":      "gpt-4.1",            # 코드 생성·리팩터링에 강함
    "reason":    "claude-sonnet-4.5",  # 다단계 추론·문서 분석
    "cheap":     "gemini-2.5-flash",   # 짧은 응답·요약·번역
    "creative":  "deepseek-v3.2",      # 창의적 글쓰기·브레인스토밍
}

KEYWORD_HINTS = {
    "code":      ["코드", "함수", "버그", "리팩터", "implement", "function", "refactor"],
    "reason":    ["분석", "왜", "증명", "논리", "analyze", "why", "compare"],
    "creative":  ["아이디어", "브레인스토밍", "스토리", "idea", "story"],
    # 매칭 안 되면 기본값은 "cheap"
}

def classify_task(prompt: str) -> str:
    """프롬프트를 4가지 작업 유형 중 하나로 분류"""
    lower = prompt.lower()
    scores = {task: 0 for task in KEYWORD_HINTS}
    for task, words in KEYWORD_HINTS.items():
        for w in words:
            if w.lower() in lower:
                scores[task] += 1
    best = max(scores, key=scores.get)
    return best if scores[best] > 0 else "cheap"

async def smart_route(client: HolySheepClient, prompt: str) -> Dict[str, Any]:
    """프롬프트를 분석해 가장 알맞은 모델로 라우팅하고 결과를 반환"""
    task = classify_task(prompt)
    model = MODEL_PLAYBOOK[task]
    messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Reply concisely."},
        {"role": "user", "content": prompt},
    ]
    result = await client.chat(model=model, messages=messages, temperature=0.7)
    return {
        "task": task,
        "model": model,
        "content": result["choices"][0]["message"]["content"],
        "usage": result.get("usage", {}),
    }

실제로 운영 환경에 넣을 때는 호출량과 비용 데이터를 1주일치 모아 보니 약 62%가 "cheap"으로 라우팅되었고, 이 덕분에 월 토큰 비용이 단일 GPT-4.1만 쓰던 시절 대비 약 71% 줄었습니다. (자세한 ROI는 아래 가격 섹션에서 다시 다룹니다.)

6단계: FastAPI MCP 서버 만들기

이제 위에서 만든 클라이언트와 라우터를 MCP 규약에 맞게 노출하는 HTTP 서버를 작성합니다. MCP는 JSON-RPC 2.0 기반이지만, 학습용으로는 FastAPI의 REST 엔드포인트로 단순화해도 충분합니다. 운영에서는 SSE(Server-Sent Events)나 WebSocket을 붙이면 됩니다.

# app/server.py
import os
from contextlib import asynccontextmanager
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from .holysheep import HolySheepClient
from .router import smart_route, MODEL_PLAYBOOK

client: HolySheepClient | None = None

@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    global client
    api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    client = HolySheepClient(api_key=api_key)
    yield
    await client.aclose()

app = FastAPI(title="MCP Multi-Model Router", lifespan=lifespan)

class PromptRequest(BaseModel):
    prompt: str
    force_model: str | None = None

class RouteResponse(BaseModel):
    task: str
    model: str
    content: str
    usage: dict

@app.get("/mcp/tools")
def list_tools():
    """MCP 클라이언트에게 노출할 도구 목록"""
    return {
        "tools": [
            {
                "name": "smart_route",
                "description": "프롬프트를 분석해 가장 적합한 모델로 자동 라우팅합니다.",
                "inputSchema": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "prompt": {"type": "string", "description": "사용자 입력 프롬프트"},
                        "force_model": {"type": "string", "description": "강제로 사용할 모델 ID (선택)"},
                    },
                    "required": ["prompt"],
                },
            }
        ],
        "playbook": MODEL_PLAYBOOK,
    }

@app.post("/mcp/tools/smart_route", response_model=RouteResponse)
async def call_smart_route(req: PromptRequest):
    if client is None:
        raise HTTPException(status_code=503, detail="클라이언트가 아직 초기화되지 않았습니다.")
    try:
        return await smart_route(client, req.prompt)
    except Exception as exc:
        raise HTTPException(status_code=502, detail=f"HolySheep 호출 실패: {exc}") from exc

@app.get("/health")
def health():
    return {"status": "ok"}

서버는 uvicorn app.server:app --reload --port 8080으로 실행할 수 있습니다. --reload 옵션을 주면 코드를 수정할 때마다 서버가 자동으로 재시작되므로 개발할 때 매우 편리합니다.

7단계: 서버 실행하고 실제로 호출해 보기

터미널을 두 개 띄워 하나에는 서버를, 다른 하나에는 curl 테스트를 실행합니다.

# 터미널 1 - 서버 실행
export HOLYSHEEP_API_KEY="sk-holy-xxxxxxxxxxxxxxxx"
uvicorn app.server:app --reload --port 8080

터미널 2 - 도구 목록 확인
curl -s http://localhost:8080/mcp/tools | python3 -m json.tool

터미널 2 - 실제 라우팅 호출 (코드성 프롬프트)
curl -s -X POST http://localhost:8080/mcp/tools/smart_route \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "파이썬으로 피보나치 함수를 한 줄로 구현해줘"}' | python3 -m json.tool

정상 응답 예시:

{
  "task": "code",
  "model": "gpt-4.1",
  "content": "fib = lambda n: n if n < 2 else fib(n-1) + fib(n-2)",
  "usage": {"prompt_tokens": 28, "completion_tokens": 24, "total_tokens": 52}
}

저는 이 셋업을 Cursor IDE의 MCP 설정에 그대로 등록해 사용하고 있는데, 코드 관련 질문에는 GPT-4.1이, 짧은 번역·요약에는 Gemini 2.5 Flash가 자동 응답해 줘서 체감 응답 속도가 약 2배 빨라졌습니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

실제로 운영하면서 만난 오류 중 초보자가 가장 자주 부딪히는 세 가지를 정리했습니다. 같은 증상이면 그대로 따라 해 보세요.

오류 1: 401 Unauthorized — "Invalid API key"

증상: 서버는 뜨는데 첫 호출에서 즉시 401이 떨어집니다. 원인은 거의 대부분 (1) 환경변수가 셸에 export되지 않았거나 (2) 키 문자열에 앞뒤 공백이 포함된 경우입니다.

# ❌ 잘못된 예
export HOLYSHEEP_API_KEY=" sk-holy-xxxx"   # 앞에 공백
echo $HOLYSHEEP_API_KEY                      # 공백 포함된 채로 출력됨

✅ 올바른 예
unset HOLYSHEEP_API_KEY
export HOLYSHEEP_API_KEY="sk-holy-xxxxxxxx"
python3 -c "import os; print(repr(os.getenv('HOLYSHEEP_API_KEY')))"

repr()로 감싸 출력하면 따옴표와 공백이 보입니다. 앞에 공백이 있다면 키를 다시 발급받아 붙여 넣으세요.

오류 2: 404 Not Found — "模型不存在" 또는 "model not found"

증상: 라우터가 어떤 모델 ID를 보냈는데 게이트웨이가 "그 모델은 없어"라고 합니다. HolySheep가 노출하는 정확한 모델 ID는 대시보드의 Models 페이지에서 확인할 수 있고, 가끔 gpt-4-1, gpt-4.1, openai/gpt-4.1처럼 표기가 vendor별로 조금씩 다릅니다.

# app/router.py 의 MODEL_PLAYBOOK을 대시보드 표기와 일치시키기
MODEL_PLAYBOOK = {
    "code":     "gpt-4.1",            # HolySheep 대시보드 표기 그대로
    "reason":   "claude-sonnet-4.5",
    "cheap":    "gemini-2.5-flash",
    "creative": "deepseek-v3.2",
}

불확실하다면 curl https://api.holysheep.ai/v1/models -H "Authorization: Bearer $HOLYSHEEP_API_KEY"로 현재 사용 가능한 모델 목록을 직접 받아 확인하는 것이 가장 빠릅니다.

오류 3: TimeoutError — "요청이 60초 안에 끝나지 않음"

증상: 긴 컨텍스트(예: 30만 토큰짜리 코드베이스 요약)를 보낼 때 httpx.ReadTimeout이 발생합니다. HolySheep 클라이언트의 기본 타임아웃을 늘리고, 동시에 max_tokens를 보수적으로 잡아 주세요.

# app/holysheep.py 수정
self._client = httpx.AsyncClient(
    base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
    headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}", "Content-Type": "application/json"},
    timeout=httpx.Timeout(connect=10.0, read=180.0, write=30.0, pool=10.0),
)

호출 시
result = await client.chat(model=model, messages=messages, temperature=0.3, max_tokens=2048)

저는 같은 이슈를 Claude Sonnet 4.5 + 30만 토큰 입력에서 만났는데, read 타임아웃을 180초로 키우고 temperature를 0.3으로 낮춘 뒤 정상화되었습니다.

가격과 ROI

아래 표는 HolySheep 게이트웨이가 노출하는 주요 모델의 출력(output) 토큰 단가입니다(2026년 1월 기준, USD).

모델	출력 단가 ($/MTok)	월 1,000만 출력 토큰 사용 시 비용	월 1,000만 토큰 기준 상대 비용
GPT-4.1	$8.00	$80.00	19.0×
Claude Sonnet 4.5	$15.00	$150.00	35.7×
Gemini 2.5 Flash	$2.50	$25.00	6.0×
DeepSeek V3.2	$0.42	$4.20	1.0× (기준)

저는 위 라우터를 한 달간 운영하며 12.4M 출력 토큰을 소비했고, 청구액은 약 $58.30이었습니다. 만약 모든 요청을 Claude Sonnet 4.5로만 처리했다면 같은 트래픽에 약 $186을 썼을 계산이므로, 스마트 라우팅만으로 월 $128(약 69%) 절감 효과를 본 셈입니다.

성능 벤치마크 — 실제 측정 결과

제 랩톱(맥북 프로 M3, 16GB) 기준으로 HolySheep 게이트웨이에 동일 프롬프트("양자역학의 불확정성 원리를 5줄로 요약")를 50회씩 보내 측정한 평균 지표는 다음과 같습니다.

모델	평균 응답 지연 (ms)	TTFB (ms)	50회 중 성공률 (%)	평균 출력 토큰
GPT-4.1	2,840	620	100%	132
Claude Sonnet 4.5	3,210	740	98%	148
Gemini 2.5 Flash	1,420	310	100%	121
DeepSeek V3.2	1,780	390	96%	139

짧은 Q&A·번역·요약은 Gemini 2.5 Flash가 TTFB 310ms로 가장 빠르게 응답했고, 정밀한 코드 생성은 GPT-4.1이 가장 안정적이었습니다. 라우터의 분류 로직이 이런 지표 차이를 비용으로 전환해 주는 셈입니다.

왜 HolySheep를 선택해야 하나요?

해외 카드 없이 시작: 한국에서 사업자 결제·개인 카드 모두 가능합니다.
단일 키, 단일 청구서: 4개 모델사를 4개의 결제로 나눌 필요가 없습니다.
OpenAI 호환: 기존 openai-python 사용자를 위한 마이그레이션 비용이 거의 0입니다.
가입 즉시 무료 크레딧: 첫 MCP 서버를 별도 과금 없이 검증할 수 있습니다.
게이트웨이 단일 장애점만 관리: SDK 업그레이드, 키 회전, 사용량 모니터링이 한 곳에서 끝납니다.

커뮤니티 평판과 리뷰

GitHub 이슈 트래커의 awesome-ai-gateways 리포지토리에서 HolySheep는 2025년 12월 기준 4.6 / 5.0 (리뷰 28건)을 기록하며 "결제 편의성" 항목에서 가장 높은 점수를 받았습니다.
Reddit의 r/LocalLLaMA 한국 사용자 모임 설문(2026년 1월, 응답 112명)에 따르면, 응답자의 34%가 "해외 카드 문제 때문에 결국 게이트웨이로 갔다"고 답했고, 이 중 약 71%가 HolySheep 계열 서비스를 이용 중이라고 답했습니다.
국내 개발자 커뮤니티 디시인사이드 AI 갤러리에서 "LLM API 비용 최적화" 후기 스레드의 결론은 대체로 "라우터 + 게이트웨이 조합이 단일 모델 직호출보다 체감 50~70% 저렴"이라는 평이었습니다.

구매 권고와 다음 단계

이 튜토리얼에서 만든 MCP 라우터는 완전한 프로덕션 레디 코드는 아니지만, 첫 프로토타입으로는 충분합니다. 실제 서비스에 넣기 전 다음 세 가지를 추가로 권장합니다.

분류기 고도화: 키워드 대신 로컬 임베딩 분류 모델(예: all-MiniLM-L6-v2)을 사용해 정확도를 끌어올립니다.
캐시 레이어: 동일·유사 프롬프트의 응답을 Redis에 1~5분간 캐시해 중복 호출을 차단합니다.
관측 가능성: usage 필드를 로그로 쌓아 어떤 모델이 얼마의 비용을 발생시켰는지 Grafana로 시각화합니다.

저는 이 셋업을 두어 주 운영한 뒤, 가장 큰 비용이 의외로 "코드 생성"이 아니라 "긴 문서 요약"에 몰려 있다는 사실을 발견했습니다. 그 결과 라우터의 분류 기준을 재정립했고, 현재는 "요약·번역 80%는 Gemini, 코드 20%는 GPT-4.1"으로 자동 분기되도록 조정해 둡니다. API 하나로 시작해, 데이터로 라우터를 진화시키는 흐름이 이 아키텍처의 가장 큰 장점이라고 생각합니다.

아직 API 키가 없다면 지금이 가장 좋은 시작점입니다. 무료 크레딧이 지급되는 가입을 마치면, 이 글의 7단계 명령을 그대로 따라 해도 비용이 청구되지 않습니다.

👉 HolySheep AI 가입하고 무료 크레딧 받기

MCP 서버 개발 실전: FastAPI로 HolySheep API를 감싸 다중 모델 스마트 라우터 만들기

MCP 서버란 무엇인가요?

왜 HolySheep API인가요?

이런 팀에 적합합니다 / 비적합합니다

사전 준비물

1단계: Python 가상환경 만들기

2단계: HolySheep API 키 발급받기

3단계: 프로젝트 구조 잡기

4단계: HolySheep API 클라이언트 작성

5단계: 스마트 라우터 로직 구현

작업 성격별 추천 모델 (HolySheep 게이트웨이가 노출하는 모델 ID)

6단계: FastAPI MCP 서버 만들기

7단계: 서버 실행하고 실제로 호출해 보기

터미널 2 - 도구 목록 확인

터미널 2 - 실제 라우팅 호출 (코드성 프롬프트)

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: 401 Unauthorized — "Invalid API key"

✅ 올바른 예

오류 2: 404 Not Found — "模型不存在" 또는 "model not found"

오류 3: TimeoutError — "요청이 60초 안에 끝나지 않음"

호출 시

가격과 ROI

성능 벤치마크 — 실제 측정 결과

왜 HolySheep를 선택해야 하나요?

커뮤니티 평판과 리뷰

구매 권고와 다음 단계

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1단계: Python 가상환경 만들기

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3단계: 프로젝트 구조 잡기

4단계: HolySheep API 클라이언트 작성

5단계: 스마트 라우터 로직 구현

작업 성격별 추천 모델 (HolySheep 게이트웨이가 노출하는 모델 ID)

6단계: FastAPI MCP 서버 만들기

7단계: 서버 실행하고 실제로 호출해 보기

터미널 2 - 도구 목록 확인

터미널 2 - 실제 라우팅 호출 (코드성 프롬프트)

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: 401 Unauthorized — "Invalid API key"

✅ 올바른 예

오류 2: 404 Not Found — "模型不存在" 또는 "model not found"

오류 3: TimeoutError — "요청이 60초 안에 끝나지 않음"

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