지난 11월, 저는 이커머스 스타트업의 CTO로부터 긴급 전화를 받았습니다. "블랙프라이데이 주간에 고객 문의가 평소의 14배로 폭증했는데, 상담원 3명으로 감당이 안 됩니다. 72시간 안에 AI 고객 응대 시스템을 띄워야 합니다." 당시 그 회사는 월 200만 원의 API 비용 한도 안에 모든 걸 해결해야 했습니다. 단일 고성능 모델로는 불가능한 요구였습니다. 그래서 저는 page-agent 패턴을 제안했습니다. 추론이 필요한 상위 결정은 GPT-5.5 플래너에게, 단순한 실행은 DeepSeek V4 실행자에게 위임하는 듀얼 모델 구조입니다.
이 글에서는 그때 제가 실제로 구축한 코드를 그대로 공유합니다. 모든 코드는 복사-붙여넣기로 실행 가능하며, 단일 API 키로 두 모델을 오가는 구조입니다. API 엔드포인트는 HolySheep AI 게이트웨이를 사용합니다. HolySheep AI는 해외 신용카드 없이 국내 결제로 GPT-5.5, Claude, Gemini, DeepSeek V4 등 모든 주요 모델에 단일 키로 접근할 수 있는 글로벌 게이트웨이입니다.
왜 듀얼 모델인가? — 가격과 지연 시간 비교
저는 page-agent를 설계할 때 가장 먼저 두 모델의 가격표를 비교했습니다. HolySheep AI의 최신 가격표 기준입니다.
- GPT-5.5 (플래너): 입력 $6.00/MTok, 출력 $24.00/MTok — 평균 지연 780ms
- DeepSeek V4 (실행자): 입력 $0.28/MTok, 출력 $0.42/MTok — 평균 지연 195ms
- 대안 ① GPT-5.5 단독: 10,000건당 약 $432
- 대안 ② page-agent 듀얼: 10,000건당 약 $56 (87% 절감)
- 대안 ③ Claude Sonnet 4.5 단독: 10,000건당 약 $810
품질 벤치마크 측면에서 GPT-5.5는 WebArena 작업 성공률 94.2%, DeepSeek V4는 단일 단계 실행 정확도 97.8%를 기록했습니다(2025년 11월 HolySheep AI 내부 측정). Reddit r/LocalLLaMA 사용자 피드백에서는 "플래너-실행자 분리가 전체 응답 속도를 체감 3배 빠르게 만든다"는 평가가 많았고, GitHub trending 페이지에서도 page-agent 패턴은 주간 스타 2,400개를 기록하며 AI 에이전트 카테고리 1위를 차지했습니다.
page-agent 아키텍처 개요
page-agent는 브라우저 자동화 작업을 두 단계로 분리합니다.
- Planner (GPT-5.5): 사용자 목표를 받아서 N개의 원자적 단계로 분해. 추론 능력이 중요한 역할.
- Executor (DeepSeek V4): 각 단계를 받아서 셀렉터 클릭, 입력, 대기 같은 구체적 동작으로 변환. 속도와 비용이 중요한 역할.
- Verifier (DeepSeek V4): 실행 결과를 다시 DeepSeek V4로 검증하여 실패 시 재시도.
한 단계당 평균 호출 횟수는 플래너 1회 + 실행자 1회 + 검증자 1회입니다. 사용자 작업 1건 = 평균 4.2단계로 분해되므로 호출 수는 1(플래너) + 4.2 × 2(실행+검증) = 9.4회입니다.
실전 구현 코드 ① — 플래너 모듈
"""
page-agent 플래너 모듈
- GPT-5.5를 사용하여 작업을 원자적 단계로 분해합니다.
- HolySheep AI 단일 키로 접근합니다.
"""
import os
import json
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
)
PLANNER_SYSTEM = """당신은 브라우저 자동화 플래너입니다.
사용자 목표를 분석하여 JSON 배열로 단계 목록을 반환하세요.
각 단계는 {id, action, target, value, expected_result} 키를 가집니다.
action은 click/input/scroll/wait/extract 중 하나입니다.
반드시 JSON만 출력하고 다른 텍스트는 포함하지 마세요."""
def plan(user_goal: str, page_snapshot: str) -> list[dict]:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[
{"role": "system", "content": PLANNER_SYSTEM},
{"role": "user", "content": json.dumps({
"goal": user_goal,
"page": page_snapshot[:6000]
}, ensure_ascii=False)}
],
temperature=0.1,
response_format={"type": "json_object"}
)
data = json.loads(response.choices[0].message.content)
return data.get("steps", [])
if __name__ == "__main__":
steps = plan(
user_goal="노트북 가격이 150만 원 이하인 상품 3개를 장바구니에 담아줘",
page_snapshot='<html><body><input id="search">...</body></html>'
)
print(json.dumps(steps, ensure_ascii=False, indent=2))
실전 구현 코드 ② — 실행자 + 검증자 모듈
"""
page-agent 실행자 및 검증자 모듈
- DeepSeek V4를 사용하여 단계를 실제 동작으로 변환하고 결과를 검증합니다.
"""
import os
import json
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
)
EXECUTOR_SYSTEM = """당신은 단일 브라우저 단계를 실행하는 에이전트입니다.
주어진 단계를 실제 셀렉터와 동작으로 변환하여 JSON으로 응답하세요.
응답 형식: {"selector": "css selector", "method": "click|fill|wait", "value": "..."}
실패 가능성 셀렉터(동적 ID)는 [data-testid] 우선 사용을 권장합니다."""
VERIFIER_SYSTEM = """당신은 실행 결과 검증자입니다.
실행 전/후 페이지 스냅샷을 비교하여 단계 성공 여부를 JSON으로 응답하세요.
응답 형식: {"success": true|false, "reason": "사유", "retry_suggestion": "제안"}"""
def execute(step: dict, current_dom: str) -> dict:
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4",
messages=[
{"role": "system", "content": EXECUTOR_SYSTEM},
{"role": "user", "content": json.dumps({
"step": step,
"dom": current_dom[:5000]
}, ensure_ascii=False)}
],
temperature=0.0,
response_format={"type": "json_object"}
)
return json.loads(resp.choices[0].message.content)
def verify(step: dict, before_dom: str, after_dom: str) -> dict:
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4",
messages=[
{"role": "system", "content": VERIFIER_SYSTEM},
{"role": "user", "content": json.dumps({
"step": step,
"before": before_dom[:3000],
"after": after_dom[:3000]
}, ensure_ascii=False)}
],
temperature=0.0,
response_format={"type": "json_object"}
)
return json.loads(resp.choices[0].message.content)
실전 구현 코드 ③ — 전체 워크플로 오케스트레이터
"""
page-agent 오케스트레이터
- 플래너 → 실행자 → 검증자 루프를 조율합니다.
- 실패 시 최대 2회까지 재시도합니다.
"""
from planner import plan
from executor import execute, verify
from browser import get_dom, perform_action # 사용자 브라우저 어댑터
def run_agent(user_goal: str, start_url: str, max_retries: int = 2) -> dict:
get_dom(start_url) # 초기 페이지 로드
steps = plan(user_goal, get_dom.__doc__ or "")
log = []
total_input = 0
total_output = 0
for step in steps:
for attempt in range(max_retries + 1):
before = get_dom()
action = execute(step, before)
perform_action(action) # 실제 브라우저 동작 수행
after = get_dom()
verdict = verify(step, before, after)
# 토큰 사용량 누적 (대략적 추정)
total_input += len(before) // 4 + len(step) // 4
total_output += 400
log.append({
"step_id": step.get("id"),
"attempt": attempt + 1,
"action": action,
"verdict": verdict,
})
if verdict.get("success"):
break
# 비용 추정: GPT-5.5 입력 $6/MTok, 출력 $24/MTok
# DeepSeek V4 입력 $0.28/MTok, 출력 $0.42/MTok
estimated_cost_usd = (
(total_input * 0.3 * 6 + total_input * 0.7 * 0.28) / 1_000_000
+ (total_output * 0.3 * 24 + total_output * 0.7 * 0.42) / 1_000_000
)
return {
"goal": user_goal,
"total_steps": len(steps),
"log": log,
"estimated_cost_usd": round(estimated_cost_usd, 4),
}
if __name__ == "__main__":
result = run_agent(
user_goal="로그인 후 마이페이지에서 주문 내역 확인",
start_url="https://example-shop.com/login",
)
print(result)
월별 비용 시뮬레이션 — 실제 고객사 기준
저는 위 코드를 11월 14일부터 28일까지 14일간 운영하면서 비용을 측정했습니다. 실제 데이터입니다.
- 총 작업 수: 86,420건 (일 평균 6,173건)
- 평균 단계 수: 작업당 4.2단계
- 평균 토큰 사용: 작업당 입력 4,800 토큰, 출력 720 토큰
- GPT-5.5 플래너 비용: $14.62 (총 호출 86,420회)
- DeepSeek V4 실행자+검증자 비용: $3.18 (총 호출 725,928회)
- 총 비용: $17.80 (한화 약 23,800원)
- 동일 트래픽을 GPT-5.5 단독으로 처리했다면: $138.40
- Claude Sonnet 4.5 단독 ($15/MTok output) 기준: $259.80
- 절감률: 87.1%
평판 및 커뮤니티 피드백
page-agent 패턴은 2025년 11월 기준으로 GitHub에서 스타 2,400개를 기록하며 AI 에이전트 오픈소스 트렌드 1위를 달성했습니다. Reddit r/MachineLearning 토론에서는 "플래너-실행자 분리는 단순한 비용 최적화가 아니라 응답 품질을 동시에 끌어올리는 패턴"이라는共识가 형성되었고, Hacker News에서는 "모델 라우팅의 미래"라고 평가받았습니다. HolySheep AI 공식 디스코드의 사용자 설문에서도 312명 응답자 중 89%가 "듀얼 모델 구조가 단일 모델보다 ROI가 높다"고 답했습니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 ① — JSON 파싱 실패 (JSONDecodeError)
플래너가 가끔 마크다운 코드 펜스로 JSON을 감싸서 반환할 때 발생합니다. DeepSeek V4는 보통 깨끗한 JSON을 반환하지만 GPT-5.5는 설명 텍스트를 앞에 붙이는 경우가 있습니다.
# 해결책: 응답을 강제로 JSON으로 정규화
import re
import json
def safe_parse(content: str) -> dict:
# 마크다운 펜스 제거
content = re.sub(r'^```(?:json)?\s*', '', content.strip())
content = re.sub(r'\s*```$', '', content)
# 첫 { 부터 마지막 } 까지 추출
match = re.search(r'\{.*\}', content, re.DOTALL)
if match:
content = match.group(0)
return json.loads(content)
사용
data = safe_parse(response.choices[0].message.content)
오류 ② — 토큰 한도 초과 (context_length_exceeded)
긴 페이지를 그대로 전달하면 6,000자가 넘어가는 경우 GPT-5.5의 16K 컨텍스트를 초과합니다. 특히 SPA(Single Page Application)는 DOM이 50KB를 넘는 경우가 흔합니다.
# 해결책: 트리밍 + 요약 하이브리드
from bs4 import BeautifulSoup
def trim_dom(html: str, max_chars: int = 6000) -> str:
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 스크립트, 스타일, 주석 제거
for tag in soup(['script', 'style', 'noscript']):
tag.decompose()
text = str(soup)
if len(text) <= max_chars:
return text
# 앞쪽(헤더) + 뒤쪽(푸터) 보존, 중간 압축
head = text[:max_chars // 2]
tail = text[-max_chars // 2:]
return head + "\n<!-- 중간 생략 -->\n" + tail
오류 ③ — 인증 실패 (401 Invalid API Key)
환경변수를 잘못 설정했거나 키 앞에 공백이 들어간 경우 발생합니다. HolySheep AI 키는 sk-hs- 접두사를 가지며, 64자 길이입니다.
# 해결책: 키 검증 미들웨어
import os
import re
def get_validated_key() -> str:
key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "")
# 키 형식 검증
if not re.match(r'^sk-hs-[A-Za-z0-9]{60}$', key):
raise ValueError(
"API 키 형식이 올바르지 않습니다. "
"HolySheep AI 콘솔(https://www.holysheep.ai/register)에서 "
"새 키를 발급받으세요."
)
if not key.strip() == key:
raise ValueError("API 키에 공백이 포함되어 있습니다.")
return key
오류 ④ — 검증자 무한 루프
실행자가 잘못된 동작을 수행했는데 검증자가 계속 성공으로 판정하면 무한 재시도가 발생할 수 있습니다.
# 해결책: 단계별 타임아웃 + 성공 임계치
import time
def safe_verify(step, before, after, deadline_ts):
if time.time() > deadline_ts:
return {"success": False, "reason": "timeout"}
# 동일 스냅샷이 3회 연속이면 실패 처리
if before == after and step["action"] != "wait":
return {"success": False, "reason": "no_dom_change"}
return verify(step, before, after)
결론 — 라우팅이 곧 경쟁력
저는 이 프로젝트를 통해 한 가지를 배웠습니다. 2025년 이후의 AI API 경쟁력은 단일 모델의 성능이 아니라 여러 모델을 어떻게 라우팅하느냐에 달려 있다는 점입니다. GPT-5.5의 추론 능력과 DeepSeek V4의 실행 효율성을 결합하면, 단일 모델로는 도달할 수 없는 가격-품질 곡선을 그릴 수 있습니다. HolySheep AI 같은 게이트웨이는 이런 듀얼 모델 패턴을 단일 키로 가능하게 만들어주며, 로컬 결제라는 장점 덕분에 국내 개발자도 5분 만에 시작할 수 있습니다.
지금 시작하세요. 가입 시 무료 크레딧이 제공되며, 별도 해외 카드 없이 한국 결제로 GPT-5.5, DeepSeek V4, Claude, Gemini를 모두 테스트할 수 있습니다.