## 1. Gemini -> OpenAI 공급자 추상화
Gemini 쿼터/인증 실패로 COPY 잡(소개문·FAQ 생성)이 반복 DEAD 되는 걸 보고, 공급자를
OpenAI로 바꾸되 설정 하나로 되돌릴 수 있게 했다.
- services/llm/errors.py·types.py(신규): 공급자 무관 예외·Usage·ImagePart·LlmResult
- services/llm/gemini.py: 기존 call() 은 그대로 두고 generate() 인터페이스 추가
- services/llm/openai.py(신규): OpenAI Chat Completions 구현. 실측(2026-09-16):
gpt-5.6-luna 는 temperature 커스텀 값을 거부한다("Only the default (1) value is
supported") — 아예 안 보낸다.
- services/llm/provider.py(신규): LLM_PROVIDER 설정(기본 openai, 모르는 값은 gemini)으로
둘 중 하나를 고른다.
- gemini_text.py·gemini.py(vision)·gemini_extract.py: 공개 함수 이름은 그대로 두고
내부만 provider.active() 로 배선 — vision_service.py 등 6개 호출부는 무변경.
단 model 선택 로직(vision_service.py·copy_steps.py)은 공급자에 맞는 모델명을 고르도록 한 줄씩 고쳤다.
- config_models.py: llm_provider·openai_api_key·openai_text_model·openai_vision_model 추가.
## 2. Perplexity 실비용 계측 추가
OpenAI 전환 김에 실제 발행 파이프라인(스테이,머뭄 기준)을 끝까지 돌려 LLM 비용을 재보니,
services/llm/perplexity.py 에는 애초에 토큰·비용 계측이 없었다. 추가하는 과정에서
실측(2026-09-16, 실제 API 응답): `usage.cost` 는 문서 예시(평평한 숫자)와 달리
`{input_tokens_cost, output_tokens_cost, request_cost, total_cost}` 객체였다 — 그대로
가정하고 배포했다가 지역 이야기 생성(LOCAL_SYNC) 잡이 재시도 3회 후 DEAD 로 떨어지는 걸
라이브에서 확인하고 고쳤다. 어떤 모양이 와도 예외를 던지지 않게 방어했다.
- services/llm/perplexity.py: Usage·read_usage() 추가(usage.cost.total_cost 를 그대로 읽는다
— 토큰 단가표로 역산하지 않는다. 검색 컨텍스트 요금까지 포함된 진짜 값이라서다)
- external/perplexity.py·place_research.py·story_service.py·itinerary_llm_service.py·
external/restaurant_discovery.py: 각 호출부에 tokens/비용 로그 추가
실측(스테이,머뭄 1건 발행, 지역 콘텐츠는 캐시): Perplexity $0.050(일정 생성이 절반 이상),
OpenAI $0.019(비전 $0.015 + 소개문·FAQ $0.003 + 가사 $0.0006).
검증: 신규/영향받은 테스트 전부 통과(services/llm 신규 3파일, gemini_extract 최초 HTTP
계층 테스트, perplexity 비용 계측 등). 실 OpenAI/Perplexity API로 사업장 수집→비전→
소개문·FAQ→발행까지 라이브로 왕복 확인.
## 3. site/EssentialInfoSection.tsx
미확인 항목 개수 안내 문구 제거(별도 작업, 스테이징된 상태 그대로 포함).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
소개문이 "군산시에 있는 스테이,머뭄입니다. 주차 가능." 한 줄이었다. 생성기 잘못이 아니라
**쓸 재료가 그것뿐**이었다 — 네이버 플레이스가 준 fact 3건이 전부이고, TourAPI 는 미등록,
예약 페이지와 인스타그램은 robots 가 자동 수집을 금지한다. 그런데 이 업소의 내력
(1925년 적산가옥 · 히로쓰 가옥 후문 옆 · A동 B동 컨셉)은 블로그·기사에 공개돼 있다.
그걸 가져오는 단계가 없었을 뿐이다.
★ 문장을 검색모델에게 시키지 않는다. 재료만 모으고 소개문은 지금처럼 Gemini 가 쓴다 —
소개문을 바로 시키면 그 문장의 근거를 우리가 못 갖고, ground_check 가 전부 반려한다.
- services/prompts/place_research.py: 사실 조각을 **출처와 함께** 요구한다. 요금·객실 수·
체크인·취소 규정은 묻지 않는다 — 그건 fact 이고 블로그의 옛값이 섞이면 예약 클레임이다
- services/grounding/place_research.py: 출처 없는 항목은 버린다(story 와 같은 규율) +
**상호 대조**를 더한다. 지역 이야기는 틀려도 지역 이야기지만, 업소 조사가 틀리면 남의
가게 이야기가 이 사장님 소개문이 된다 — 이 레포에서 가장 비싼 실수다
- services/place_research.py: 조사 → place_channels.raw 에 근거 적재. **확정하지 않는다** —
남이 쓴 글이라 공식 채널·sameAs 로 나가면 안 된다. 새 표를 만들지 않았다
- copy_service: 확정 링크만 읽던 근거를 raw.kind=research 까지 넓혔다. 확정 여부는
"화면에 채널로 낼 것인가" 의 판단이지 "근거로 읽을 것인가" 의 판단이 아니다
- prompts/copy: 조사 기록을 fact 목록이 아니라 **별도 절**로 준다(fact 자리에 섞으니
모델이 값 하나로 읽고 안 썼다). 소개문 분량 100~250자 → 200~600자·2~3문단 —
옛 길이로는 확인된 사실을 나열하면 끝나 기록이 들어갈 자리가 없었다
- collect_service: 수집이 끝난 **뒤** 조사한다. 앞에 두면 네이버·TourAPI 가 이미 준 것을
다시 묻는 꼴이라 검색 요금이 헛돈다
실측(스테이,머뭄): 조사 8건 채택·0건 버림 → 소개문이
"1925년에 지어진 100년 된 적산가옥을 리노베이션한 숙소 … 히로쓰 가옥 후문 바로 옆" 으로.
발행본 본문 10,798자 → 11,100자. 생성물은 여전히 PENDING_OWNER 로 들어가 사장님이 확인해야
노출된다(절대규칙 1).
