G0~G8 성과·동맹 측정 OS 작업 일괄 고정
8월 7일까지 워킹트리에만 남아 있던 미커밋 작업을 커밋한다. 여러 사본 폴더(worktree·clone)에 흩어져 있던 중간 스냅샷을 정리하기 전에 원본을 git 이력으로 고정하는 것이 목적이다. - contracts/routes/services: measurement, outcome_trajectory, rupture_repair, deliberate_practice, calibration_transfer, supervision_research, multimodal_alliance, continuous_improvement 계열 신규 모듈과 테스트 - infra/db/init: 07~16 마이그레이션(측정 기반~calibration transfer 실행) - apps/web: 세션 리뷰 카드·관리 화면·E2E 스펙 추가 - docs/ops: G0~G8 라이브 통합·배포·롤백 증거 문서와 evidence JSON/PNG - scripts: smoke·ledger·릴리스 에이전트·NAS 프리뷰 운영 스크립트 engine.public 로그 .bak과 apps/web/test-results 산출물은 커밋에서 제외했다.
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16e791e044
390 changed files with 243188 additions and 499 deletions
230
apps/api/app/services/llm_pricing.py
Normal file
230
apps/api/app/services/llm_pricing.py
Normal file
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@ -0,0 +1,230 @@
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"""Provider가 비용을 반환하지 않을 때 쓰는 공식 참조단가 계산.
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``cost_usd``를 직접 반환하는 Claude CLI는 SDK가 계산한 호출별 추정값을 그대로
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기록한다. Codex/Agy처럼 토큰만 반환하는 구독형 CLI와 Anthropic Messages API는
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호출 시점의 공식 공개 단가로 USD 상당액을 계산한다. 어느 쪽도 청구서 실비가
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||||
아니며 비교·예산 관측용 추정 비용이다.
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"""
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||||
from __future__ import annotations
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||||
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||||
from dataclasses import dataclass
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||||
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||||
MILLION = 1_000_000
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RATE_CARD_VERSION = "2026-07-31"
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||||
GOOGLE_PRICING_URL = "https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing"
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||||
OPENAI_CODEX_RATE_URL = "https://help.openai.com/en/articles/20001106-codex-rate-card"
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||||
OPENAI_CREDIT_VALUE_URL = (
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||||
"https://help.openai.com/en/articles/20001147-codex-credits-for-students"
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||||
)
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||||
ANTHROPIC_PRICING_URL = "https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing"
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||||
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||||
@dataclass(frozen=True, slots=True)
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||||
class ModelRate:
|
||||
input_usd_per_million: float
|
||||
output_usd_per_million: float
|
||||
cached_input_usd_per_million: float
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||||
rate_id: str
|
||||
label: str
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||||
source_url: str
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||||
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||||
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||||
@dataclass(frozen=True, slots=True)
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||||
class CostEstimate:
|
||||
cost_usd: float
|
||||
rate_id: str
|
||||
rate_label: str
|
||||
source_url: str
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||||
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||||
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||||
def _rate(
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*,
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||||
provider: str,
|
||||
model: str,
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||||
tokens_in: int,
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||||
) -> ModelRate | None:
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||||
provider_key = provider.strip().lower()
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||||
model_key = model.strip().lower()
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||||
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||||
# Agy reasoning suffix는 같은 기반 모델의 추론 강도 선택값이다.
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||||
for suffix in ("-low", "-medium", "-high", "-thinking"):
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||||
if model_key.endswith(suffix):
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||||
model_key = model_key[: -len(suffix)]
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||||
break
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||||
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||||
if provider_key == "agy_cli":
|
||||
if model_key == "gemini-3.6-flash":
|
||||
return ModelRate(
|
||||
1.50,
|
||||
7.50,
|
||||
0.15,
|
||||
f"google-gemini-3.6-flash-standard@{RATE_CARD_VERSION}",
|
||||
"Google Gemini 3.6 Flash 표준 단가 · 입력 $1.50/M · 캐시 $0.15/M · 출력 $7.50/M",
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||||
GOOGLE_PRICING_URL,
|
||||
)
|
||||
if model_key == "gemini-3.5-flash":
|
||||
return ModelRate(
|
||||
1.50,
|
||||
9.00,
|
||||
0.15,
|
||||
f"google-gemini-3.5-flash-standard@{RATE_CARD_VERSION}",
|
||||
"Google Gemini 3.5 Flash 표준 단가 · 입력 $1.50/M · 캐시 $0.15/M · 출력 $9.00/M",
|
||||
GOOGLE_PRICING_URL,
|
||||
)
|
||||
if model_key == "gemini-3.1-pro":
|
||||
long_context = tokens_in > 200_000
|
||||
return ModelRate(
|
||||
4.00 if long_context else 2.00,
|
||||
18.00 if long_context else 12.00,
|
||||
0.40 if long_context else 0.20,
|
||||
(
|
||||
f"google-gemini-3.1-pro-standard-"
|
||||
f"{'long' if long_context else 'short'}@{RATE_CARD_VERSION}"
|
||||
),
|
||||
(
|
||||
"Google Gemini 3.1 Pro 표준 단가"
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||||
f" ({'>200K' if long_context else '≤200K'} 입력)"
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||||
),
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||||
GOOGLE_PRICING_URL,
|
||||
)
|
||||
if model_key == "claude-sonnet-4-6":
|
||||
return ModelRate(
|
||||
3.00,
|
||||
15.00,
|
||||
0.30,
|
||||
f"anthropic-claude-sonnet-4.6-standard@{RATE_CARD_VERSION}",
|
||||
"Anthropic Claude Sonnet 4.6 표준 단가 · 입력 $3/M · 캐시 $0.30/M · 출력 $15/M",
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||||
ANTHROPIC_PRICING_URL,
|
||||
)
|
||||
if model_key == "claude-opus-4-6":
|
||||
return ModelRate(
|
||||
5.00,
|
||||
25.00,
|
||||
0.50,
|
||||
f"anthropic-claude-opus-4.6-standard@{RATE_CARD_VERSION}",
|
||||
"Anthropic Claude Opus 4.6 표준 단가 · 입력 $5/M · 캐시 $0.50/M · 출력 $25/M",
|
||||
ANTHROPIC_PRICING_URL,
|
||||
)
|
||||
|
||||
if provider_key == "claude_api":
|
||||
if model_key.startswith(("claude-opus-5", "claude-opus-4-8", "claude-opus-4-7", "claude-opus-4-6")):
|
||||
return ModelRate(
|
||||
5.00,
|
||||
25.00,
|
||||
0.50,
|
||||
f"anthropic-claude-opus-standard@{RATE_CARD_VERSION}",
|
||||
"Anthropic Claude Opus 표준 단가 · 입력 $5/M · 캐시 $0.50/M · 출력 $25/M",
|
||||
ANTHROPIC_PRICING_URL,
|
||||
)
|
||||
if model_key.startswith(("claude-sonnet-4-6", "claude-sonnet-4-5")):
|
||||
return ModelRate(
|
||||
3.00,
|
||||
15.00,
|
||||
0.30,
|
||||
f"anthropic-claude-sonnet-standard@{RATE_CARD_VERSION}",
|
||||
"Anthropic Claude Sonnet 표준 단가 · 입력 $3/M · 캐시 $0.30/M · 출력 $15/M",
|
||||
ANTHROPIC_PRICING_URL,
|
||||
)
|
||||
if model_key.startswith("claude-haiku-4-5"):
|
||||
return ModelRate(
|
||||
1.00,
|
||||
5.00,
|
||||
0.10,
|
||||
f"anthropic-claude-haiku-4.5-standard@{RATE_CARD_VERSION}",
|
||||
"Anthropic Claude Haiku 4.5 표준 단가 · 입력 $1/M · 캐시 $0.10/M · 출력 $5/M",
|
||||
ANTHROPIC_PRICING_URL,
|
||||
)
|
||||
|
||||
if provider_key == "codex_cli":
|
||||
# Codex rate card의 credit/MTok에 공식 환산값 2,500 credits=$100
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||||
# (1 credit=$0.04)을 적용한다.
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||||
codex_rates = {
|
||||
"gpt-5.6-sol": (5.00, 30.00, 0.50),
|
||||
"gpt-5.6-terra": (2.50, 15.00, 0.25),
|
||||
"gpt-5.6-luna": (1.00, 6.00, 0.10),
|
||||
"gpt-5.5": (5.00, 30.00, 0.50),
|
||||
"gpt-5.4": (2.50, 15.00, 0.25),
|
||||
"gpt-5.4-mini": (0.75, 4.52, 0.075),
|
||||
"gpt-5.3-codex": (1.75, 14.00, 0.175),
|
||||
"gpt-5.2": (1.75, 14.00, 0.175),
|
||||
}
|
||||
matched = next(
|
||||
(
|
||||
(name, values)
|
||||
for name, values in codex_rates.items()
|
||||
if model_key == name or model_key.startswith(f"{name}-")
|
||||
),
|
||||
None,
|
||||
)
|
||||
if matched is not None:
|
||||
name, (input_rate, output_rate, cached_rate) = matched
|
||||
return ModelRate(
|
||||
input_rate,
|
||||
output_rate,
|
||||
cached_rate,
|
||||
f"openai-codex-{name}-credits@{RATE_CARD_VERSION}",
|
||||
(
|
||||
f"OpenAI Codex {name} 크레딧 환산 · 입력 ${input_rate:g}/M"
|
||||
f" · 캐시 ${cached_rate:g}/M · 출력 ${output_rate:g}/M"
|
||||
),
|
||||
OPENAI_CODEX_RATE_URL,
|
||||
)
|
||||
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def estimate_reference_cost(
|
||||
*,
|
||||
provider: str,
|
||||
model: str,
|
||||
tokens_in: int,
|
||||
tokens_out: int,
|
||||
cached_input_tokens: int = 0,
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||||
) -> CostEstimate | None:
|
||||
"""공식 공개 단가로 USD 상당액을 계산한다.
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||||
|
||||
``tokens_in``은 CLI가 반환한 전체 입력 토큰으로 보고 캐시 읽기 토큰을
|
||||
차감한다. 잘못된 음수·과대 캐시 값은 0..tokens_in 범위로 제한한다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
safe_input = max(0, int(tokens_in or 0))
|
||||
safe_output = max(0, int(tokens_out or 0))
|
||||
if safe_input == 0 and safe_output == 0:
|
||||
return None
|
||||
cached = min(safe_input, max(0, int(cached_input_tokens or 0)))
|
||||
rate = _rate(provider=provider, model=model, tokens_in=safe_input)
|
||||
if rate is None:
|
||||
return None
|
||||
uncached = safe_input - cached
|
||||
cost = (
|
||||
uncached * rate.input_usd_per_million
|
||||
+ cached * rate.cached_input_usd_per_million
|
||||
+ safe_output * rate.output_usd_per_million
|
||||
) / MILLION
|
||||
return CostEstimate(
|
||||
cost_usd=round(cost, 8),
|
||||
rate_id=rate.rate_id,
|
||||
rate_label=rate.label,
|
||||
source_url=rate.source_url,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def provider_uses_reference_cost(provider: str) -> bool:
|
||||
"""청구 실비 대신 토큰 참조단가로 비용을 정규화하는 provider인지 반환한다."""
|
||||
|
||||
return provider.strip().lower() in {"agy_cli", "codex_cli", "claude_api"}
|
||||
|
||||
|
||||
__all__ = [
|
||||
"ANTHROPIC_PRICING_URL",
|
||||
"CostEstimate",
|
||||
"GOOGLE_PRICING_URL",
|
||||
"OPENAI_CODEX_RATE_URL",
|
||||
"OPENAI_CREDIT_VALUE_URL",
|
||||
"RATE_CARD_VERSION",
|
||||
"estimate_reference_cost",
|
||||
"provider_uses_reference_cost",
|
||||
]
|
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