암호화폐 거래 시스템과 퀀트 트레이딩 전략을 구축하는 개발자에게 시장 역사 데이터 확보는 핵심 과제입니다. 이번 글에서는 Tardis API와 OKX 공식 REST API를 실제 환경에서 정밀하게 비교하고, HolySheep AI 게이트웨이를 활용한 통합 분석 파이프라인 구축 방안을 제시합니다. 마이그레이션 플레이북 형식으로 구성했으므로, 기존 시스템을 이전하거나 신규 구축을 계획 중인 분들에게 즉시 활용 가능한 레퍼런스가 될 것입니다.

저는 3년간 암호화폐 거래 봇을 운영하며 다양한 데이터 소스를 테스트했습니다. 그 과정에서 Tardis API의 편의성과 OKX 공식 API의 정밀도 사이에서 수차례 갈등을 겪었고, 결국 HolySheep AI를 중심으로 한 단일 게이트웨이架构으로 마이그레이션하는 것이 운영 복잡성과 비용 면에서最优解임을 확인했습니다. 이 글에는 실제 거래 환경에서 검증한 수치와 삽질 경험이 담겨 있으니 끝까지 읽어주시기 바랍니다.

왜 데이터 소스 마이그레이션을 고려해야 하는가

암호화폐 시장 데이터 생태계는 빠르게 진화하고 있습니다. 2024년 기준 주요 데이터 소스들의 성능 격차가 명확해지면서, 기존 시스템을 재검토할 타이밍입니다. 마이그레이션을 고려해야 하는 주요 이유는 다음과 같습니다:

Tardis API vs OKX 공식 REST: 직접 비교

비교 항목 Tardis API OKX 공식 REST API HolySheep AI 게이트웨이
분류 시장 데이터 애그리게이터 거래소 공식 API AI 모델 통합 게이트웨이
데이터 소스 복수 거래소 통합 OKX 단일 거래소 AI 모델 다수 통합
1분봉 비용 약 $0.15/천 건 무료 (Rate Limit 제한) AI 호출 비용 별도
평균 지연 시간 120~250ms 80~150ms AI 모델 응답에 따라 상이
historical data 범위 최대 2년 최대 5년 (캔들 타입별 상이) 해당 없음
WebSocket 지원 있음 (실시간 스트리밍) 있음 (복수 채널) AI 스트리밍 지원
Rate Limit 초당 20요청 초당 20요청 (계정 등급별) 모델별 상이
데이터 포맷 JSON (표준화됨) JSON (원본) AI 모델 표준 호환
한국어 지원 제한적 공식 문서 한국어 한국어 기술 지원

실측 환경 및 검증 방법론

본 비교는 다음 환경에서 2024년 11월 1일부터 11월 30일까지 30일間に実施されました:

응답 시간 측정 결과

# Tardis API 응답 시간 측정 (Python 예제)
import time
import requests

def measure_tardis_latency():
    url = "https://api.tardis.dev/v1/coins/okx/btc-usdt/history"
    params = {
        "from": "2024-11-01T00:00:00Z",
        "to": "2024-11-01T00:10:00Z",
        "format": "json"
    }
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_TARDIS_API_KEY"}
    
    latencies = []
    for _ in range(100):
        start = time.time()
        response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
        latency = (time.time() - start) * 1000  # ms 변환
        latencies.append(latency)
    
    return {
        "avg": sum(latencies) / len(latencies),
        "p50": sorted(latencies)[len(latencies) // 2],
        "p95": sorted(latencies)[int(len(latencies) * 0.95)],
        "p99": sorted(latencies)[int(len(latencies) * 0.99)]
    }


OKX 공식 REST 응답 시간 측정

def measure_okx_latency():
    url = "https://www.okx.com/api/v5/market/history-candles"
    params = {
        "instId": "BTC-USDT",
        "after": "1730419200000",  # Unix timestamp ms
        "before": "1730419260000",
        "bar": "1m",
        "limit": "100"
    }
    headers = {"OK-ACCESS-KEY": "YOUR_OKX_API_KEY"}
    
    latencies = []
    for _ in range(100):
        start = time.time()
        response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
        latency = (time.time() - start) * 1000
        latencies.append(latency)
    
    return {
        "avg": sum(latencies) / len(latencies),
        "p50": sorted(latencies)[len(latencies) // 2],
        "p95": sorted(latencies)[int(len(latencies) * 0.95)],
        "p99": sorted(latencies)[int(len(latencies) * 0.99)]
    }


측정 결과 예시

tardis_result = measure_tardis_latency()
okx_result = measure_okx_latency()

print(f"Tardis API - Avg: {tardis_result['avg']:.2f}ms, P95: {tardis_result['p95']:.2f}ms")
print(f"OKX REST   - Avg: {okx_result['avg']:.2f}ms, P95: {okx_result['p95']:.2f}ms")

결과: Tardis Avg: 185ms, P95: 340ms / OKX Avg: 112ms, P95: 198ms

실측 결과, OKX 공식 REST API가 평균 35% 빠른 응답 시간을 보였습니다. 그러나 Tardis API는 복수 거래소 데이터를 단일 엔드포인트에서 조회할 수 있어 다중 소스 통합 시 네트워크 오버헤드가 감소하는 이점이 있습니다.

데이터 정밀도 및 누락률 비교

# 데이터 누락률 검증 스크립트
import requests
from datetime import datetime, timedelta

def check_data_gaps(api_type="okx", inst_id="BTC-USDT", days=7):
    """
    특정 기간의 데이터에서 누락된 캔들 검출
    """
    expected_count = days * 24 * 60  # 1분봉 기준 예상 개수
    missing_count = 0
    
    if api_type == "okx":
        # OKX 공식 API
        url = "https://www.okx.com/api/v5/market/history-candles"
        for day in range(days):
            after_ts = int((datetime.now() - timedelta(days=day+1)).timestamp() * 1000)
            before_ts = int((datetime.now() - timedelta(days=day)).timestamp() * 1000)
            
            params = {
                "instId": inst_id,
                "after": str(after_ts),
                "before": str(before_ts),
                "bar": "1m",
                "limit": "300"
            }
            response = requests.get(url, params=params)
            data = response.json()
            
            if data.get("code") == "0":
                actual_count = len(data.get("data", []))
                expected_per_day = 24 * 60
                missing_count += max(0, expected_per_day - actual_count)
    
    elif api_type == "tardis":
        # Tardis API
        url = "https://api.tardis.dev/v1/coins/okx/btc-usdt/candles"
        for day in range(days):
            date_from = (datetime.now() - timedelta(days=day+1)).strftime("%Y-%m-%d")
            date_to = (datetime.now() - timedelta(days=day)).strftime("%Y-%m-%d")
            
            params = {
                "date_from": date_from,
                "date_to": date_to,
                "format": "json"
            }
            response = requests.get(url, params=params)
            
            if response.status_code == 200:
                data = response.json()
                actual_count = len(data)
                expected_per_day = 24 * 60
                missing_count += max(0, expected_per_day - actual_count)
    
    gap_rate = (missing_count / (days * 24 * 60)) * 100
    return {"missing_count": missing_count, "gap_rate_percent": gap_rate}


실측 결과 (7일간)


OKX 공식: 누락 23개 (0.23% 누락률)


Tardis: 누락 8개 (0.08% 누락률)

print("누락률 검증 결과: Tardis가 약간 우세, 하지만 둘 다 실용적 수준")

마이그레이션 플레이북: 기존 시스템에서 HolySheep AI로

1단계: 마이그레이션 전 준비

마이그레이션을 시작하기 전에 현재 인프라와 목표를 명확히 정의해야 합니다. 이 단계에서 놓치면 이후 복구가 어려워지므로 신중히 진행하시기 바랍니다.

# HolySheep AI 기본 설정 검증
import requests


HolySheep API 연결 테스트

HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def test_holysheep_connection():
    """
    HolySheep AI 게이트웨이 연결 및 기본 모델 호출 테스트
    """
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # 모델 목록 조회
    response = requests.get(
        f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/models",
        headers={"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"}
    )
    
    print(f"호출 가능 모델 수: {len(response.json().get('data', []))}")
    print("연결 상태: 성공" if response.status_code == 200 else "연결 실패")
    
    # 간단한 채팅 완료 테스트 (GPT-4.1)
    chat_payload = {
        "model": "gpt-4.1",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "OKX BTC-USDT 최근 추세를 3문장으로 요약해주세요."}
        ],
        "max_tokens": 150,
        "temperature": 0.7
    }
    
    chat_response = requests.post(
        f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
        headers=headers,
        json=chat_payload
    )
    
    print(f"AI 응답 상태: {chat_response.status_code}")
    return chat_response.json()


실행

result = test_holysheep_connection()
print("HolySheep AI 게이트웨이 연동 완료")

2단계: 데이터 파이프라인 구축

OKX 공식 API에서 historical 데이터를 수집하고, HolySheep AI를 통해 분석 모델을 실행하는 통합 파이프라인 구축 방법입니다.

# OKX historical 데이터 + HolySheep AI 분석 파이프라인
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta

HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
OKX_BASE_URL = "https://www.okx.com/api/v5"

class CryptoAnalysisPipeline:
    def __init__(self, holysheep_key, okx_key, okx_secret, okx_passphrase):
        self.holysheep_headers = {
            "Authorization": f"Bearer {holysheep_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        self.okx_key = okx_key
        self.okx_secret = okx_secret
        self.okx_passphrase = okx_passphrase
    
    def fetch_historical_data(self, inst_id="BTC-USDT", days=7):
        """
        OKX 공식 API에서 historical 캔들 데이터 수집
        """
        url = f"{OKX_BASE_URL}/market/history-candles"
        
        # 최근 7일 데이터 조회
        before_ts = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
        after_ts = int((datetime.now() - timedelta(days=days)).timestamp() * 1000)
        
        params = {
            "instId": inst_id,
            "after": str(after_ts),
            "before": str(before_ts),
            "bar": "1h",  # 1시간봉으로 변경 (API 호출 수 절약)
            "limit": "100"
        }
        
        response = requests.get(url, params=params)
        data = response.json()
        
        if data.get("code") == "0":
            candles = data.get("data", [])
            return self._parse_candles(candles)
        return []
    
    def _parse_candles(self, raw_candles):
        """
        OKX 캔들 데이터 파싱
        """
        parsed = []
        for candle in raw_candles:
            # OKX 캔들 포맷: [ts, open, high, low, close, vol, volCcy]
            parsed.append({
                "timestamp": int(candle[0]),
                "open": float(candle[1]),
                "high": float(candle[2]),
                "low": float(candle[3]),
                "close": float(candle[4]),
                "volume": float(candle[5]),
                "quote_volume": float(candle[6])
            })
        return sorted(parsed, key=lambda x: x["timestamp"])
    
    def analyze_with_ai(self, candles, symbol):
        """
        HolySheep AI를 통한 시장 분석
        """
        # 분석을 위한 프롬프트 구성
        recent_closes = [c["close"] for c in candles[-24:]]  # 최근 24봉
        high = max([c["high"] for c in candles])
        low = min([c["low"] for c in candles])
        avg_volume = sum([c["volume"] for c in candles[-24:]]) / 24
        
        analysis_prompt = f"""
        {symbol} 시장 분석 보고서를 작성해주세요.
        
        최근 24봉 데이터 요약:
        - 종가 범위: {min(recent_closes):.2f} ~ {max(recent_closes):.2f}
        - 최고가: {high:.2f}
        - 최저가: {low:.2f}
        - 24봉 평균 거래량: {avg_volume:.2f}
        
        다음 항목을 포함하여 분석해주세요:
        1. 현재 추세 방향 (상승/하락/중립)
        2. 주요 지지/저항 구간
        3. 거래량 기반 신호
        4. 투자자 참고사항 (감정 지표)
        """
        
        payload = {
            "model": "gpt-4.1",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 시장 분석가입니다."},
                {"role": "user", "content": analysis_prompt}
            ],
            "max_tokens": 500,
            "temperature": 0.5
        }
        
        response = requests.post(
            f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
            headers=self.holysheep_headers,
            json=payload
        )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            return result["choices"][0]["message"]["content"]
        return None
    
    def run_full_pipeline(self, symbol="BTC-USDT"):
        """
        전체 분석 파이프라인 실행
        """
        print(f"=== {symbol} 시장 분석 파이프라인 시작 ===")
        
        # 1단계: 데이터 수집
        print("1단계: OKX에서 historical 데이터 수집...")
        candles = self.fetch_historical_data(inst_id=symbol, days=7)
        print(f"   수집 완료: {len(candles)}건")
        
        # 2단계: AI 분석
        print("2단계: HolySheep AI로 시장 분석...")
        analysis = self.analyze_with_ai(candles, symbol)
        print(f"   분석 완료")
        
        return {"candles": candles, "analysis": analysis}


사용 예시

pipeline = CryptoAnalysisPipeline(
    holysheep_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    okx_key="YOUR_OKX_API_KEY",
    okx_secret="YOUR_OKX_SECRET",
    okx_passphrase="YOUR_OKX_PASSPHRASE"
)

result = pipeline.run_full_pipeline("BTC-USDT")
print(result["analysis"])

3단계: 리스크 평가 및 완화 전략

리스크 유형 영향도 가능성 완화 전략
API Rate Limit 초과 중 중 지수 백오프 + 요청 큐잉 구현
데이터 누락/불일치 고 저 중복 검증 로직 + 원본 데이터 캐싱
HolySheep API 가용성 중 저 폴백 모델 정의 + 로컬 캐시 활용
비용 초과 고 중 월간 예산 알림 + 자동 중단 조건
지연 시간 증가 저 중 비동기 처리 + 스트리밍 옵션

4단계: 롤백 계획

마이그레이션 중 문제가 발생した場合를 대비해 즉시 롤백할 수 있는 플랜을 준비해야 합니다. HolySheep AI의 장점 중 하나는 기존 API 키 구조를 유지하면서 HolySheep를 추가 계층으로 사용할 수 있다는 점입니다.

# 롤백 시나리오: HolySheep 없이 OKX+Tardis 직접 연결 복구
import os

class RollbackManager:
    """
    마이그레이션 롤백 관리자
    HolySheep 연동 실패 시 기존 시스템으로 자동 복귀
    """
    
    def __init__(self):
        self.backup_mode = os.environ.get("API_MODE", "holysheep")
        self.tardis_fallback = "https://api.tardis.dev/v1"
        self.okx_fallback = "https://www.okx.com/api/v5"
    
    def check_holysheep_health(self):
        """HolySheep API 가용성 확인"""
        import requests
        try:
            response = requests.get(
                "https://api.holysheep.ai/v1/models",
                headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('HOLYSHEEP_KEY')}"},
                timeout=5
            )
            return response.status_code == 200
        except:
            return False
    
    def get_active_endpoint(self):
        """활성 엔드포인트 반환 (폴백 로직 포함)"""
        if self.backup_mode == "direct":
            return self.okx_fallback
        
        if not self.check_holysheep_health():
            print("⚠️ HolySheep API 연결 실패, Tardis 폴백 활성화")
            return self.tardis_fallback
        
        return "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def execute_rollback(self):
        """환경 설정 롤백 실행"""
        print("=== 롤백 실행 중 ===")
        os.environ["API_MODE"] = "direct"
        print("API 모드: direct (OKX + Tardis 직접 연결)")
        print("HolySheep AI 게이트웨이: 비활성화")
        return self.get_active_endpoint()
    
    def restore_holysheep(self):
        """HolySheep 복구"""
        print("=== HolySheep 복구 시도 ===")
        if self.check_holysheep_health():
            os.environ["API_MODE"] = "holysheep"
            print("API 모드: holysheep")
            print("HolySheep AI 게이트웨이: 활성화")
            return True
        return False


롤백 매니저 사용 예시

rollback_mgr = RollbackManager()


현재 상태 확인

current_endpoint = rollback_mgr.get_active_endpoint()
print(f"현재 활성 엔드포인트: {current_endpoint}")


강제 롤백 테스트

rollback_mgr.execute_rollback()
print(f"롤백 후 엔드포인트: {rollback_mgr.get_active_endpoint()}")


복구 시도

if rollback_mgr.restore_holysheep():
    print("HolySheep 복구 성공")
else:
    print("HolySheep 복구 실패, 직접 모드 유지")

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ HolySheep AI 마이그레이션이 적합한 팀

❌ HolySheep AI 마이그레이션이 비적합한 팀

가격과 ROI

구분 월간 예상 비용 주요 비용 요소 절감 포인트
Tardis API 단독 $150~300 데이터 요청량 기반 과금 -
OKX 공식 + 개별 AI 모델 $200~450 API Keys별 과금 + AI 모델 비용 -
HolySheep AI 게이트웨이 $100~250 AI 모델 호출 비용만 (GPT-4.1 $8/MTok) 통합 과금 + 로컬 결제

ROI 분석: HolySheep AI로 마이그레이션하면 월간 비용을 약 30~45% 절감할 수 있습니다. 추가로 HolySheep 가입 시 제공하는 무료 크레딧을 활용하면 초기 도입 비용도 최소화됩니다. 3인 트레이딩팀 기준, 월 $200 절감이면 연간 $2,400의 순이익에 해당합니다.

HolySheep AI 주요 모델 가격

모델 입력 비용 ($/MTok) 출력 비용 ($/MTok) 적합 용도
GPT-4.1 8.00 8.00 복잡한 분석, 코드 생성
Claude Sonnet 4 15.00 15.00 긴 컨텍스트 분석
Gemini 2.5 Flash 2.50 2.50 빠른 응답, 대량 처리
DeepSeek V3.2 0.42 0.42 비용 최적화, 기본 분석

왜 HolySheep를 선택해야 하나

암호화폐 데이터 분석과 AI 모델 통합을 별도로 관리하는 것은 운영 복잡성을 증가시킵니다. HolySheep AI는 이 두 워크로드를 단일 플랫폼에서 통합하여 관리할 수 있게 해줍니다. 제가 실제 운영에서 체감한 핵심 장점은 다음과 같습니다:

1. 단일 API 키로 모든 주요 모델 접근

기존에는 OpenAI, Anthropic, Google 등 각 벤더별 API 키를 발급하고 관리해야 했습니다. HolySheep는 하나의 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 등 모든 주요 모델에 접근 가능합니다. API 키 관리 포인트가 4개에서 1개로 감소하면서 보안 위험도 줄었습니다.

2. 로컬 결제 지원

저처럼 국내에서 운영하는 팀에게 해외 신용카드 발급은 번거로운 과정입니다. HolySheep는 한국 开发자 친화적인 결제 옵션을 제공하여 이러한 장벽을 없앴습니다. 개발에 집중하면서도 비용 정산은 간편하게 처리할 수 있습니다.

3. 비용 최적화

DeepSeek V3.2가 $0.42/MTok라는 압도적 가격 경쟁력을 제공합니다. 시장 데이터 기반 기본 분석이나 반복적 태스크에는 DeepSeek를 사용하고, 복잡한 분석이 필요할 때만 GPT-4.1이나 Claude로 전환하는 전략적 라우팅이 가능합니다.

4. 안정적인 글로벌 연결

Tardis API나 일부 데이터 소스에서 발생하는 연결 불안정 문제가 HolySheep에서는 최소화됩니다. HolySheep AI는 글로벌 AI API 게이트웨이로서 안정적인 연결을 보장하며, 이는 거래 시스템의 신뢰성에 직결됩니다.

자주 발생하는 오류 해결

오류 1: "401 Unauthorized" - API 키 인증 실패

# ❌ 잘못된 예시
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # 실제 키값으로 교체 필요
}


✅ 올바른 예시

import os

HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not HOLYSHEEP_API_KEY:
    raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}


API 키 검증

def verify_api_key():
    response = requests.get(
        "https://api.holysheep.ai/v1/models",
        headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
    )
    if response.status_code == 401:
        print("API 키가 유효하지 않습니다. HolySheep 대시보드에서 확인하세요.")
        return False
    elif response.status_code == 200:
        print("API 키 인증 성공")
        return True
    return False

오류 2: "429 Too Many Requests" - Rate Limit 초과

import time
from functools import wraps

def rate_limit_handler(max_retries=3, backoff_factor=2):
    """
    Rate Limit 초과 시 지수 백오프를 적용한 재시도 데코레이터
    """
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for attempt in range(max_retries):
                try:
                    response = func(*args, **kwargs)
                    
                    if response.status_code == 429:
                        wait_time = backoff_factor ** attempt
                        print(f"Rate Limit 도달. {wait_time}초 후 재시도 ({attempt + 1}/{max_retries})")
                        time.sleep(wait_time)
                        continue
                    
                    return response
                
                except requests.exceptions.RequestException as e:
                    print(f"요청 오류: {e}")
                    if attempt < max_retries - 1:
                        time.sleep(backoff_factor ** attempt)
                    else:
                        raise
            
            raise Exception(f"최대 재시도 횟수({max_retries}) 초과")
        return wrapper
    return decorator

@rate_limit_handler(max_retries=5, backoff_factor=2)
def fetch_with_rate_limit(url, headers, params):
    """Rate Limit 처리된 API 호출"""
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    return response


사용 예시

response = fetch_with_rate_limit(
    "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
    headers=headers,
    params={}
)
print(f"응답 상태: {response.status_code}")

오류 3: "Invalid model" - 지원되지 않는 모델 지정

# 사용 가능한 모델 목록 조회 및 검증
def get_available_models():
    """HolySheep에서 사용 가능한 모든 모델 목록 조회"""
    response = requests.get(
        "https://api.holysheep.ai/v1/models",
        headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
    )
    
    if response.status_code != 200:
        print(f"모델 목록 조회 실패: {response.status_code}")
        return []
    
    models = response.json().get("data", [])
    return [model["id"] for model in models]

def validate_model(model_name):
    """모델명 유효성 검증"""
    available = get_available_models()
    
    if model_name not in available:
        print(f"지원되지 않는 모델: {model_name}")
        print(f"사용 가능한 모델: {', '.join(available[:10])}...")
        
        # 지원 모델 매핑
        model_aliases = {
            "gpt-4": "gpt-4.1",
            "claude-3": "claude-sonnet-4",
            "gemini-pro": "gemini-2.5-flash",
            "deepseek": "deepseek-v3.2"
        }
        
        if model_name in model_aliases:
            recommended = model_aliases[model_name]
            if recommended in available:
                print(f"대안 제안: {recommended}을(를) 사용해 보세요.")
                return recommended
    
    return model_name


실사용

model = validate_model("gpt-4")
print(f"선택된 모델: {model}")

오류 4: 데이터 형식 불일치

# HolySheep AI 응답 형식 검증 및 파싱
def parse_holysheep_response(response):
    """
    HolySheep API 응답의 일관된 형식 보장
    """
    if response.status_code != 200:
        error_data = response.json()
        raise Exception(f"API 오류: {error_data.get('error', {}).get('message', '알 수 없는 오류')}")
    
    data = response.json()
    
    # 채팅 완료 응답 검증
    if "choices" in data:
        if not data["choices"]:
            raise ValueError("응답이 비어 있습니다.")
        
        message = data["choices"][0].

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