인공지능이 의료 영상의학 분야에서 급속히 발전하고 있습니다. 시각 언어 모델(VLM)을 활용한 AI 보조 진단 시스템은放射线画像(X-ray), CT, MRI 등의 의료 영상에서 이상 징후를 자동으로 감지하고 임상의에게 판단 근거를 제공합니다. 이 글에서는 서울의 한 AI 스타트업이 기존 의료 영상 분석 시스템을 HolySheep AI(지금 가입)로 마이그레이션하여 성능과 비용 측면에서 혁신적인 개선을 달성한 실제 사례를详细介绍합니다.

사례 연구: 서울의 의료 AI 스타트업

비즈니스 맥락

저는 서울 강남구에 위치한 의료 AI 스타트업에서 백엔드 엔지니어로 근무하고 있습니다. 저희 팀은 3년 전부터 흉부 X-ray 영상을 분석하여 폐렴, 폐 종괴, 폐렴종 등 질환을 조기 감지하는 AI 진단 보조 시스템을 개발해왔습니다.当初는 연구 목적으로 시작했지만, 현재는 국내 12개 종합병원과 계약하여 매일 평균 3,000건 이상의 영상을 분석하고 있습니다.

기존 공급자의 페인포인트

저희는当初 OpenAI의 GPT-4 Vision을 활용하여 의료 영상 분석 파이프라인을 구축했습니다. 그러나 1년 운영하면서 심각한 문제들이 드러났습니다:

HolySheep AI 선택 이유

저는 여러 글로벌 AI API 게이트웨이 서비스를 비교 분석한 끝에 HolySheep AI를 선택했습니다. 핵심 선택 이유는 다음과 같습니다:

마이그레이션 구체적 단계

저희 팀은 2주에 걸쳐 기존 시스템을 HolySheep AI로 마이그레이션했습니다. 단계별 과정은 다음과 같습니다:

1단계: base_url 교체

기존 OpenAI SDK의 endpoint 설정을 HolySheep AI의 엔드포인트로 변경했습니다. HolySheep AI는 OpenAI API 호환 구조를 제공하여 코드 변경을 최소화할 수 있었습니다.

2단계: API 키 로테이션

보안 강화를 위해 30일마다 API 키를 순환하는 로테이션 시스템을 도입했습니다. HolySheep AI의 대시보드에서 API 키 관리가 매우 직관적으로 이루어졌습니다.

3단계: 카나리아 배포

전체 트래픽을 즉시 전환하는 대신, 카나리아 배포 전략을 적용했습니다. 먼저 전체 요청의 10%만 HolySheep AI로 라우팅하여 48시간 안정성을 확인한 후, 단계적으로 50%, 100%로 확장했습니다.

마이그레이션 후 30일 실측치

지표마이그레이션 전마이그레이션 후개선율
평균 응답 지연420ms180ms57% 개선
월간 API 비용$4,200$68084% 절감
가용성99.2%99.95%0.75%p 향상
일일 처리량3,000건4,500건50% 증가

의료 영상 AI 보조 진단 시스템 구현

아키텍처 개요

저희 시스템의 전체 아키텍처는 다음과 같습니다. 의료 영상(흉부 X-ray, CT 스캔)을 받아 DICOM에서 표준 이미지 포맷으로 변환한 후, VLM 모델에 분석 요청을 전송하고 결과를 구조화하여 EHR 시스템에 저장합니다.

기본 구현: OpenAI 호환 API 활용

다음은 HolySheep AI의 OpenAI 호환 API를 활용하여 의료 영상 분석을 수행하는 기본 코드입니다:

import base64
import requests
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional

class MedicalImageAnalyzer:
    """의료 영상 AI 분석기 - HolySheep AI 기반"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.model = "gpt-4.1-vision"
    
    def encode_image(self, image_path: str) -> str:
        """이미지 파일을 base64로 인코딩"""
        with open(image_path, "rb") as image_file:
            return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
    
    def analyze_chest_xray(
        self, 
        image_path: str,
        patient_id: str,
        clinical_notes: Optional[str] = None
    ) -> Dict:
        """
        흉부 X-ray 영상 분석
        
        Args:
            image_path: DICOM 또는 표준 이미지 파일 경로
            patient_id: 환자 식별자
            clinical_notes: 임상의 임상 소견
        
        Returns:
            분석 결과를 담은 딕셔너리
        """
        # 이미지 인코딩
        base64_image = self.encode_image(image_path)
        
        # 시스템 프롬프트 - 의료 전문가 역할 정의
        system_prompt = """당신은经验丰富한 흉부 방사선 전문의입니다.
흉부 X-ray 영상을 분석하여 다음 항목을 평가하세요:
1. 폐야(폐야) 상태 및 이상 음영
2. 심장 크기 및 형태
3. 횡격막 위치
4. 뼈 구조 이상 유무
5. 발견된 병변의 위치와 특성

응답은 반드시 다음 JSON 형식으로 제공하세요:
{
    "findings": ["발견사항1", "발견사항2"],
    "impression": "종합 소견",
    "urgency_level": "normal|concerning|critical",
    "confidence_score": 0.0~1.0
}"""
        
        # 사용자 프롬프트 구성
        user_content = []
        
        # 이미지 메시지 추가
        user_content.append({
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",
                "detail": "high"
            }
        })
        
        # 임상 정보 추가
        clinical_info = f"환자 ID: {patient_id}"
        if clinical_notes:
            clinical_info += f"\n임상의 소견: {clinical_notes}"
        user_content.append({
            "type": "text",
            "text": clinical_info
        })
        
        # API 요청
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": system_prompt},
                {"role": "user", "content": user_content}
            ],
            "max_tokens": 2048,
            "temperature": 0.3  # 일관된 결과 생성을 위한 낮은 온도
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            return self._parse_analysis_result(result, patient_id)
        else:
            raise MedicalAIException(
                f"API 요청 실패: {response.status_code} - {response.text}"
            )
    
    def _parse_analysis_result(self, api_response: Dict, patient_id: str) -> Dict:
        """API 응답을 구조화된 결과로 파싱"""
        content = api_response["choices"][0]["message"]["content"]
        
        # JSON 추출 (마크다운 코드 블록 제거)
        if content.startswith("```json"):
            content = content[7:]
        if content.endswith("```"):
            content = content[:-3]
        
        import json
        try:
            parsed = json.loads(content.strip())
        except json.JSONDecodeError:
            parsed = {"raw_response": content}
        
        return {
            "patient_id": patient_id,
            "analysis_timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "model_used": self.model,
            "findings": parsed.get("findings", []),
            "impression": parsed.get("impression", ""),
            "urgency_level": parsed.get("urgency_level", "unknown"),
            "confidence_score": parsed.get("confidence_score", 0.0)
        }


class MedicalAIException(Exception):
    """의료 AI 시스템 전용 예외"""
    pass

고급 구현: 다중 모델 지원 및 폴백 전략

단일 모델 의존도를 낮추고 안정성을 높이기 위해, HolySheep AI의 다중 모델 지원 기능을 활용한 고급 구현을 살펴보겠습니다:

import asyncio
import aiohttp
import time
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class ModelProvider(Enum):
    OPENAI = "gpt-4.1-vision"
    ANTHROPIC = "claude-sonnet-4-20250514"
    GOOGLE = "gemini-2.0-flash"

@dataclass
class AnalysisResult:
    """분석 결과 데이터 클래스"""
    success: bool
    model_used: str
    latency_ms: float
    cost_tokens: int
    result: Optional[Dict]
    error: Optional[str]
    fallback_used: bool = False

class MultiModelMedicalAnalyzer:
    """다중 모델 폴백 전략을 지원하는 의료 영상 분석기"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.primary_model = ModelProvider.OPENAI.value
        self.fallback_models = [
            ModelProvider.ANTHROPIC.value,
            ModelProvider.GOOGLE.value
        ]
        self.cost_per_mtok = {
            "gpt-4.1-vision": 8.00,           # $8 per 1M tokens
            "claude-sonnet-4-20250514": 15.00, # $15 per 1M tokens
            "gemini-2.0-flash": 2.50           # $2.50 per 1M tokens
        }
        self.results_cache = {}
    
    async def analyze_with_fallback(
        self,
        image_path: str,
        patient_id: str,
        clinical_context: str,
        max_latency_ms: int = 2000
    ) -> AnalysisResult:
        """
        폴백 전략을 활용한 의료 영상 분석
        
        1차로 주 모델 사용, 실패 시 폴백 모델로 순차 전환
        """
        base64_image = self._encode_image(image_path)
        start_time = time.time()
        
        # 주 모델로 분석 시도
        result = await self._analyze_with_model(
            self.primary_model,
            base64_image,
            patient_id,
            clinical_context
        )
        
        if result.success:
            return result
        
        # 폴백 모델 순차 시도
        for fallback_model in self.fallback_models:
            elapsed = (time.time() - start_time) * 1000
            if elapsed > max_latency_ms:
                break
            
            result = await self._analyze_with_model(
                fallback_model,
                base64_image,
                patient_id,
                clinical_context
            )
            
            if result.success:
                result.fallback_used = True
                return result
        
        return AnalysisResult(
            success=False,
            model_used="none",
            latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
            cost_tokens=0,
            result=None,
            error="모든 모델 분석 실패",
            fallback_used=False
        )
    
    async def _analyze_with_model(
        self,
        model: str,
        base64_image: str,
        patient_id: str,
        clinical_context: str
    ) -> AnalysisResult:
        """특정 모델로 분석 수행"""
        start_time = time.time()
        
        system_prompt = self._build_medical_prompt()
        user_content = [
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",
                    "detail": "high"
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": f"환자 ID: {patient_id}\n임상 정보: {clinical_context}"
            }
        ]
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": system_prompt},
                {"role": "user", "content": user_content}
            ],
            "max_tokens": 2048,
            "temperature": 0.3
        }
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        try:
            async with aiohttp.ClientSession() as session:
                async with session.post(
                    f"{self.base_url}/chat/completions",
                    headers=headers,
                    json=payload,
                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)
                ) as response:
                    latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
                    
                    if response.status == 200:
                        data = await response.json()
                        # 토큰 사용량 계산
                        usage = data.get("usage", {})
                        total_tokens = usage.get("total_tokens", 1000)
                        cost = (total_tokens / 1_000_000) * self.cost_per_mtok[model]
                        
                        return AnalysisResult(
                            success=True,
                            model_used=model,
                            latency_ms=latency_ms,
                            cost_tokens=total_tokens,
                            result=data,
                            error=None
                        )
                    else:
                        error_text = await response.text()
                        return AnalysisResult(
                            success=False,
                            model_used=model,
                            latency_ms=latency_ms,
                            cost_tokens=0,
                            result=None,
                            error=f"{response.status}: {error_text}"
                        )
        except asyncio.TimeoutError:
            return AnalysisResult(
                success=False,
                model_used=model,
                latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
                cost_tokens=0,
                result=None,
                error="요청 타임아웃"
            )
        except Exception as e:
            return AnalysisResult(
                success=False,
                model_used=model,
                latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
                cost_tokens=0,
                result=None,
                error=str(e)
            )
    
    def _encode_image(self, image_path: str) -> str:
        """이미지 인코딩"""
        import base64
        with open(image_path, "rb") as f:
            return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    
    def _build_medical_prompt(self) -> str:
        """의료 영상 분석용 프롬프트 생성"""
        return """당신은 흉부 방사선 전문의입니다. 흉부 X-ray 또는 CT 영상을 분석하여:
1. 폐야 이상 음영 평가
2. 심장 크기 및 형태
3. 횡격막 상태
4. 골격 구조 이상
5. 긴급도 판정

JSON 형식으로 응답:
{
    "findings": ["발견1", "발견2"],
    "impression": "종합소견",
    "urgency_level": "normal|concerning|critical",
    "confidence_score": 0.0~1.0
}"""


async def batch_analyze(
    analyzer: MultiModelMedicalAnalyzer,
    image_paths: List[Tuple[str, str, str]]
) -> List[AnalysisResult]:
    """
    배치 분석 - 여러 영상 동시 처리
    
    Args:
        analyzer: MultiModelMedicalAnalyzer 인스턴스
        image_paths: [(이미지경로, 환자ID, 임상정보), ...]
    
    Returns:
        각 분석 결과 리스트
    """
    tasks = [
        analyzer.analyze_with_fallback(img_path, patient_id, context)
        for img_path, patient_id, context in image_paths
    ]
    return await asyncio.gather(*tasks)

실제 사용 예시

# 기본 사용 예시
analyzer = MedicalImageAnalyzer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

try:
    result = analyzer.analyze_chest_xray(
        image_path="/path/to/patient_xray.jpg",
        patient_id="P2024001234",
        clinical_notes="60세 남성, 호흡곤란 유발, 3일전부터 기침"
    )
    
    print(f"분석 완료 - 긴급도: {result['urgency_level']}")
    print(f"신뢰도: {result['confidence_score']:.2%}")
    print(f"소견: {result['impression']}")
    
except MedicalAIException as e:
    print(f"분석 실패: {e}")


고급 사용 예시 (다중 모델 폴백)

async def process_emergency_case():
    analyzer = MultiModelMedicalAnalyzer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    result = await analyzer.analyze_with_fallback(
        image_path="/path/to/emergency_xray.jpg",
        patient_id="E2024005678",
        clinical_context="77세 여성, 흉통 및 호흡곤란 응급실 내원",
        max_latency_ms=3000
    )
    
    if result.success:
        print(f"사용 모델: {result.model_used}")
        print(f"응답 시간: {result.latency_ms:.0f}ms")
        print(f"폴백 발생: {result.fallback_used}")
        return result.result
    else:
        print(f"분석 실패: {result.error}")
        return None


배치 분석 예시

async def daily_batch_processing():
    analyzer = MultiModelMedicalAnalyzer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    batch_items = [
        ("/scans/001.jpg", "P001", "건강검진"),
        ("/scans/002.jpg", "P002", "咳咳 2주"),
        ("/scans/003.jpg", "P003", "흉부 불쾌감"),
    ]
    
    results = await batch_analyze(analyzer, batch_items)
    
    for res in results:
        print(f"모델: {res.model_used}, "
              f"지연: {res.latency_ms:.0f}ms, "
              f"성공: {res.success}")

비용 최적화 전략

저희 팀이 실제 적용한 비용 최적화 전략을 공유합니다. HolySheep AI의 다양한 모델을 상황에 맞게 선택적으로 활용하면 상당한 비용 절감이 가능합니다.

모델별 비용 비교

모델입력 비용 ($/MTok)출력 비용 ($/MTok)적합 용도
GPT-4.1 Vision$8.00$8.00복잡한 영상 분석
Claude Sonnet 4.5$15.00$15.00정밀 판독 필요 시
Gemini 2.5 Flash$2.50$2.50선별 검사, 우선 분석
DeepSeek V3.2$0.42$0.42기존/simple 판독

실천적 비용 절감 팁

자주 발생하는 오류와 해결책

1. 이미지 인코딩 오류

오류 메시지:

Error: Invalid image format or corrupted data

원인: 이미지 파일이 손상되었거나 지원하지 않는 포맷입니다. DICOM 파일을 직접 전송하거나 JPEG가 아닌 형식을 사용할 때 발생합니다.

해결 코드:

import io
from PIL import Image
import pydicom

def preprocess_medical_image(
    input_path: str,
    target_size: Tuple[int, int] = (1024, 1024)
) -> str:
    """
    의료 영상 전처리 및 인코딩
    
    DICOM, PNG, TIFF 등 다양한 포맷을 JPEG로 변환 후 base64 인코딩
    """
    file_ext = input_path.lower().split('.')[-1]
    
    try:
        if file_ext == 'dcm' or file_ext == 'dicom':
            # DICOM 파일 처리
            dicom = pydicom.dcmread(input_path)
            
            # Window Level 조정 (흉부 X-ray에 적합한 설정)
            window_center = dicom.WindowCenter or 40
            window_width = dicom.WindowWidth or 400
            
            pixel_array = dicom.pixel_array
            img_min = window_center - window_width / 2
            img_max = window_center + window_width / 2
            pixel_array = np.clip(pixel_array, img_min, img_max)
            pixel_array = ((pixel_array - img_min) / (img_max - img_min) * 255).astype(np.uint8)
            
            # PIL Image로 변환
            image = Image.fromarray(pixel_array)
        else:
            # 표준 이미지 파일
            image = Image.open(input_path)
        
        # 리사이징 (불필요한 고해상도 방지)
        image.thumbnail(target_size, Image.Resampling.LANCZOS)
        
        # RGB로 변환 (RGBA PNG 처리)
        if image.mode in ('RGBA', 'LA', 'P'):
            background = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255))
            if image.mode == 'P':
                image = image.convert('RGBA')
            background.paste(image, mask=image.split()[-1] if image.mode == 'RGBA' else None)
            image = background
        elif image.mode != 'RGB':
            image = image.convert('RGB')
        
        # base64 인코딩
        buffer = io.BytesIO()
        image.save(buffer, format='JPEG', quality=85)
        return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
        
    except Exception as e:
        raise MedicalImagePreprocessingError(f"이미지 처리 실패: {str(e)}")


class MedicalImagePreprocessingError(Exception):
    """의료 영상 전처리 오류"""
    pass

2. Rate Limit 초과

오류 메시지:

Error: 429 Too Many Requests - Rate limit exceeded for model

원인: 초당 요청 수 또는 분당 토큰 사용량이 할당량을 초과했습니다. 병렬 요청이 많거나 대용량 이미지를 연속 전송할 때 발생합니다.

해결 코드:

import time
import asyncio
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

class RateLimitedAnalyzer:
    """Rate Limit을 고려한 분석기"""
    
    def __init__(self, api_key: str, max_retries: int = 3):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.max_retries = max_retries
        self.request_semaphore = asyncio.Semaphore(5)  # 최대 동시 요청 5개
        self.last_request_time = 0
        self.min_request_interval = 0.1  # 최소 100ms 간격
    
    async def throttled_analyze(self, image_data: str, context: str) -> Dict:
        """Rate Limit을 고려한 스로틀링 분석"""
        async with self.request_semaphore:
            # 요청 간 최소 간격 유지
            elapsed = time.time() - self.last_request_time
            if elapsed < self.min_request_interval:
                await asyncio.sleep(self.min_request_interval - elapsed)
            
            return await self._analyze_with_retry(image_data, context)
    
    @retry(
        stop=stop_after_attempt(3),
        wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
    )
    async def _analyze_with_retry(
        self,
        image_data: str,
        context: str
    ) -> Dict:
        """지수 백오프를 통한 재시도 로직"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": "gpt-4.1-vision",
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "image_url",
                            "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"}
                        },
                        {"type": "text", "text": context}
                    ]
                }
            ],
            "max_tokens": 1024
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
            ) as response:
                if response.status == 429:
                    # Rate Limit 초과 시 헤더의 retry-after 확인
                    retry_after = response.headers.get('Retry-After', '5')
                    wait_time = int(retry_after) if retry_after.isdigit() else 5
                    print(f"Rate Limit 도달, {wait_time}초 대기...")
                    await asyncio.sleep(wait_time)
                    raise aiohttp.ClientResponseError(
                        request_info=response.request_info,
                        history=response.history,
                        status=429
                    )
                
                if response.status != 200:
                    raise aiohttp.ClientResponseError(
                        request_info=response.request_info,
                        history=response.history,
                        status=response.status
                    )
                
                self.last_request_time = time.time()
                return await response.json()



배치 처리를 위한 토큰 벙치ング

class TokenBucket:
    """토큰 버킷 기반 Rate Limiter"""
    
    def __init__(self, capacity: int, refill_rate: float):
        self.capacity = capacity
        self.tokens = capacity
        self.refill_rate = refill_rate  # 초당 충전량
        self.last_refill = time.time()
    
    async def acquire(self, tokens_needed: int = 1):
        """토큰 획득 (가용할 때까지 대기)"""
        while True:
            self._refill()
            if self.tokens >= tokens_needed:
                self.tokens -= tokens_needed
                return
            wait_time = (tokens_needed - self.tokens) / self.refill_rate
            await asyncio.sleep(wait_time)
    
    def _refill(self):
        """토큰 재충전"""
        now = time.time()
        elapsed = now - self.last_refill
        self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + elapsed * self.refill_rate)
        self.last_refill = now

3. 타임아웃 및 연결 오류

오류 메시지:

asyncio.exceptions.TimeoutError: Timeout on performing request
ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='api.holysheep.ai', port=443)

원인: 네트워크 불안정, 서버 과부하, 또는 너무 큰 이미지 전송 시 발생합니다.

해결 코드:

import asyncio
import socket
from typing import Optional
import aiohttp

class RobustMedicalAnalyzer:
    """다양한 네트워크 오류를 처리하는 안정적인 분석기"""
    
    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        timeout_seconds: int = 30,
        max_retries: int = 3
    ):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.timeout = aiohttp.ClientTimeout(
            total=timeout_seconds,
            connect=10,  # 연결 타임아웃 10초
            sock_read=timeout_seconds - 10
        )
        self.max_retries = max_retries
        self._session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
    
    async def get_session(self) -> aiohttp.ClientSession:
        """재사용 가능한 세션获取 (연결 재사용로 성능 향상)"""
        if self._session is None or self._session.closed:
            connector = aiohttp.TCPConnector(
                limit=100,  # 최대 동시 연결 수
                ttl_dns_cache=300,  # DNS 캐시 5분
                use_dns_cache=True,
                keepalive_timeout=30
            )
            self._session = aiohttp.ClientSession(
                connector=connector,
                timeout=self.timeout
            )
        return self._session
    
    async def analyze_with_resilience(
        self,
        image_data: str,
        context: str
    ) -> Optional[Dict]:
        """
        복원력 있는 분석 수행
        
        - 연결 오류 시 자동 재시도
        - 부분적 실패 시 폴백
        - 타임아웃 시 이미지 축소 후 재시도
        """
        last_error = None
        
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                session = await self.get_session()
                
                payload = {
                    "model": "gpt-4.1-vision",
                    "messages": [
                        {
                            "role": "user",
                            "content": [
                                {
                                    "type": "image_url",
                                    "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"}
                                },
                                {"type": "text", "text": context}
                            ]
                        }
                    ],
                    "max_tokens": 1024
                }
                
                headers = {
                    "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                    "Content-Type": "application/json"
                }
                
                async with session.post(
                    f"{self.base_url}/chat/completions",
                    headers=headers,
                    json=payload
                ) as response:
                    if response.status == 200:
                        return await response.json()
                    elif response.status == 500 or response.status == 502 or response.status == 503:
                        # 서버 오류 - 재시도
                        wait_time = 2 ** attempt  # 지수 백오프
                        print(f"서버 오류 ({response.status}), {wait_time}초 후 재시도...")
                        await asyncio.sleep(wait_time)
                        continue
                    else:
                        raise aiohttp.ClientResponseError(
                            request_info=response.request_info,
                            history=response.history,
                            status=response.status
                        )
                        
            except asyncio.TimeoutError:
                last_error = "요청 타임아웃"
                print(f"시도 {attempt + 1}: 타임아웃 발생")
                if attempt < self.max_retries - 1:
                    # 이미지 크기 축소 후 재시도
                    image_data = await self._reduce_image_size(image_data)
                    await asyncio.sleep(2 ** attempt)
                    
            except (aiohttp.ClientConnectorError, socket.gaierror) as e:
                last_error = f"연결 오류: {str(e)}"
                print(f"시도 {attempt + 1}: 연결 실패 - {str(e)}")
                if attempt < self.max_retries - 1:
                    await asyncio.sleep(2 ** attempt)
                    
            except Exception as e:
                last_error = str(e)
                print(f"예상치 못한 오류: {str(e)}")
                break
        
        print(f"모든 재시도 실패: {last_error}")
        return None
    
    async def _reduce_image_size(self, base64_data: str) -> str:
        """이미지 크기 축소 (base64 상태에서 품질 조정)"""
        import base64
        from PIL import Image
        import io
        
        # base64 디코딩
        img_bytes = base64.b64decode(base64_data)
        image = Image.open(io.BytesIO(img_bytes))
        
        # 해상도 축소
        new_size = (image.width // 2, image.height // 2)
        image = image.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS)
        
        # 품질을 낮춰 다시 인코딩
        buffer = io.BytesIO()
        image.save(buffer, format='JPEG', quality=70)
        
        return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
    
    async def close(self):
        """세션 종료"""
        if self._session and not self._session.closed:
            await self._session.close()
            self._session = None

4. 인증 오류

오류 메시지:

Error: 401 Unauthorized - Invalid API key

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