SDK 없이 requests로 CheapTokens에 첫 요청 보내기 (Python)

OpenAI 호환 API와 통신하는 데 openai 패키지가 필요하지 않습니다. requests.post 호출 한 번, Bearer 키, JSON 본문이면 충분하며, 실제로 전송되는 내용을 정확히 확인할 수 있습니다. 이 가이드는 CheapTokens(https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions)용 스크립트를 만들고, 마지막에 답변, finish_reason, 토큰 사용량을 출력하는 것으로 끝납니다.

requests만 설치된 잠긴 환경이거나, 작은 cron 작업에 SDK를 끌어들이고 싶지 않거나, SDK가 대신 무엇을 해주는지 이해하고 싶을 때 적합합니다. 첫 요청 가이드는 SDK, curl, Node 방식을 다루며, 이 글은 순수 Python 방식입니다.

전체 스크립트#

먼저 키를 환경 변수에 넣고(API 키를 안전하게 저장하는 방법 참고), 다음을 ask.py로 저장하세요:

import os
import requests

url = "https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['CHEAPTOKENS_API_KEY']}"}
payload = {
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Explain what a token is in two sentences."}
    ],
    "max_tokens": 200,
}

try:
    r = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
    r.raise_for_status()
except requests.exceptions.Timeout:
    raise SystemExit("No reply within 30 seconds - try again or raise the timeout")
except requests.exceptions.HTTPError as e:
    raise SystemExit(f"HTTP {e.response.status_code}: {e.response.text}")

data = r.json()
choice = data["choices"][0]
print(choice["message"]["content"])
print("finish_reason:", choice["finish_reason"])
print("usage:", data["usage"])

python ask.py를 실행하세요. 모델 id는 전체 게이트웨이 id인 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731입니다. 무엇을 넣어야 할지 모르겠다면 GET /v1/models로 모델 목록 조회를 참고하세요. 다른 모델을 시도하려면 zai-org/GLM-5.3-Flash로 바꾸기만 하면 되고 다른 것은 바꾸지 마세요. 하나의 잔액으로 모든 모델을 사용할 수 있습니다.

각 줄이 하는 일#

스크립트가 의존하는 다섯 가지 개념입니다. requests Quickstart(살아있는 문서, 2026년 11월 2일 확인)가 대부분을 설명하며, OpenAI의 Chat Completions 레퍼런스가 응답의 필드를 정의합니다.

세 번째 항목을 많은 사람이 건너뜁니다. cron 작업에서 영원히 멈추는 스크립트는 30초 후에 크게 실패하는 스크립트보다 훨씬 나쁩니다.

응답 읽기#

성공 응답은 JSON입니다. Chat Completions 레퍼런스에 따르면 관심 있는 부분은 다음과 같습니다:

• choices[0].message.content은 텍스트입니다. null일 수 있으므로 문자열 메서드를 무작정 호출하지 마세요.
• choices[0].finish_reason은 모델이 멈춘 이유를 나타냅니다: stop(완료), length(max_tokens 한도로 중단), tool_calls, content_filter.
• usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens, usage.total_tokens은 과금 대상입니다: 입력, 출력, 그리고 그 합계.

응답의 형태는 다음과 같습니다(숫자는 자리 표시자입니다):

{
  "choices": [
    {
      "message": {"role": "assistant", "content": "A token is a small piece of text..."},
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {"prompt_tokens": 18, "completion_tokens": 52, "total_tokens": 70}
}

작동하지 않을 때#

스크립트는 대부분의 실패를 한 줄의 출력으로 바꿉니다. 각각이 보통 의미하는 바는 다음과 같습니다:

실제 오류 본문과 키, 기본 URL, 모델 id의 단계별 확인은 API 401 또는 404 오류: 잘못된 키, 기본 URL 또는 모델 id를 참고하세요. 작은 함정 두 가지: KeyError: 'choices'이 보이면 오류 본문을 성공으로 파싱한 것이며, 이는 raise_for_status()를 건너뛰었다는 뜻입니다. 그리고 머신에 ~/.netrc 파일이 있으면 requests가 설정한 Authorization 헤더 대신 해당 자격 증명을 사용할 수 있습니다.

한 번 호출 비용#

위 응답의 자리 표시자 숫자(약 입력 18 토큰, 출력 52 토큰)로 DeepSeek-V4-Flash 한 번 호출 비용은 $0.0000055입니다. 체감하기 어려운 숫자이므로 규모를 키워 보겠습니다. 스크립트가 하루에 1,000개의 지원 티켓을 요약하고, 각각 약 800 토큰 입력, 300 토큰 출력이라고 가정해 봅시다:

가격은 모델별로 고정되어 있으며 피크 시간이 없으므로 같은 스크립트는 새벽 3시와 정오에 동일한 비용이 듭니다. 현재 모델별 가격은 가격 페이지에 있고, 문서에 엔드포인트가 나열되어 있습니다.

다음 단계#

이것이 작동하면 일반적인 다음 단계는 여러 입력에 대한 루프, 429에 대한 재시도(429 Too Many Requests: 백오프를 사용한 재시도 참고), 또는 동일한 호출의 스트리밍입니다. HTTP를 직접 관리하고 싶지 않다면 SDK 방식은 base_url 한 번의 변경으로 전환할 수 있습니다.