diff --git a/.env.example b/.env.example
index 98835f9d..2aa3cab0 100644
--- a/.env.example
+++ b/.env.example
@@ -34,14 +34,11 @@ LLM_FLASH_MAX_TOKENS=512
 LLM_FLASH_TIMEOUT_SEC=10.0
 QUESTIONS_RAG_TIMEOUT_SEC=1.5
 
-# 음성 STT (Phase 2). auto=DEEPGRAM_API_KEY 있으면 deepgram, 없고 OPENAI_API_KEY 있으면 openai_whisper, 둘 다 없으면 mock.
+# 음성 STT (Phase 2). auto=DEEPGRAM_API_KEY 있으면 deepgram, 없으면 mock.
 STT_PROVIDER=auto
 DEEPGRAM_API_KEY=
 DEEPGRAM_MODEL=whisper-large
 DEEPGRAM_LANGUAGE=ko
-OPENAI_API_KEY=
-WHISPER_MODEL=whisper-1
-WHISPER_LANGUAGE=ko
 
 # RealTime server
 REALTIME_PORT=38020
@@ -69,6 +66,3 @@ GOOGLE_OAUTH_CLIENT_ID=
 GOOGLE_OAUTH_CLIENT_SECRET=
 GOOGLE_OAUTH_REDIRECT_URI=http://localhost:5173/auth/google/callback
 CORS_ALLOWED_ORIGINS=*
-
-# NGINX
-FRONTEND_PORT=38000
diff --git a/.github/workflows/deploy-app.yml b/.github/workflows/deploy-app.yml
index 9784ddc1..09877566 100644
--- a/.github/workflows/deploy-app.yml
+++ b/.github/workflows/deploy-app.yml
@@ -59,7 +59,6 @@ jobs:
           GOOGLE_OAUTH_CLIENT_ID: ${{ secrets.GOOGLE_OAUTH_CLIENT_ID }}
           GOOGLE_OAUTH_CLIENT_SECRET: ${{ secrets.GOOGLE_OAUTH_CLIENT_SECRET }}
           GOOGLE_OAUTH_REDIRECT_URI: ${{ secrets.GOOGLE_OAUTH_REDIRECT_URI }}
-          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
           DEEPGRAM_API_KEY: ${{ secrets.DEEPGRAM_API_KEY }}
         run: |
           cd "$DEPLOY_DIR"
@@ -117,11 +116,10 @@ jobs:
           upsert_env "GITHUB_OAUTH_CLIENT_ID" "$GITHUB_OAUTH_CLIENT_ID"
           upsert_env "GITHUB_OAUTH_CLIENT_SECRET" "$GITHUB_OAUTH_CLIENT_SECRET"
           upsert_env "GITHUB_OAUTH_REDIRECT_URI" "https://stack-up.shop/auth/callback"
-          upsert_env "OPENAI_API_KEY" "$OPENAI_API_KEY"
           upsert_env "DEEPGRAM_API_KEY" "$DEEPGRAM_API_KEY"
-          # STT_PROVIDER 자동 선택. auto 로 두면 AI factory 가 보유 키 기준으로 선택 (deepgram > openai_whisper > mock).
-          # 키가 1개라도 있으면 auto 로 설정해두면 충분 — 명시적 전환 불필요.
-          if [ -n "$DEEPGRAM_API_KEY" ] || [ -n "$OPENAI_API_KEY" ]; then
+          # STT_PROVIDER 자동 선택. auto 로 두면 AI factory 가 보유 키 기준으로 선택 (deepgram > mock).
+          # 키가 있으면 auto 로 설정해두면 충분 — 명시적 전환 불필요.
+          if [ -n "$DEEPGRAM_API_KEY" ]; then
             upsert_env "STT_PROVIDER" "auto"
           fi
 
diff --git a/ai/.env.example b/ai/.env.example
index 3c668318..6e4e73ea 100644
--- a/ai/.env.example
+++ b/ai/.env.example
@@ -59,7 +59,7 @@ EMBEDDING_RETRY_BASE_DELAY_SEC=2.0   # 재시도 기본 지연(초). delay=base*
 
 GEMINI_API_KEY=
 
-# 음성 STT (Phase 2). auto=키 보유에 따라 deepgram > openai_whisper > mock 자동 선택.
+# 음성 STT (Phase 2). auto=DEEPGRAM_API_KEY 보유 시 deepgram, 없으면 mock.
 STT_PROVIDER=auto
 # Deepgram (한국어 정확도 우선 권장. 신규 가입 시 $200 크레딧).
 DEEPGRAM_API_KEY=
@@ -67,20 +67,11 @@ DEEPGRAM_BASE_URL=https://api.deepgram.com/v1
 DEEPGRAM_MODEL=whisper-large
 DEEPGRAM_LANGUAGE=ko
 DEEPGRAM_TIMEOUT_SEC=60
-# OpenAI Whisper (Mindlogic 미지원, 직접 호출). OPENAI_API_KEY/OPENAI_BASE_URL 은 TTS 와 공용.
-OPENAI_API_KEY=
-OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
-WHISPER_MODEL=whisper-1
-WHISPER_LANGUAGE=ko
-WHISPER_TIMEOUT_SEC=60
 
-# TTS (질문 음성화). auto=LLM_API_KEY(gateway) > GEMINI_API_KEY > OPENAI_API_KEY 순, 없으면 mock.
+# TTS (질문 음성화). auto=LLM_API_KEY(gateway) > GEMINI_API_KEY 순, 없으면 mock.
 # gateway: Mindlogic 게이트웨이(/audio/speech)가 Gemini TTS 로 라우팅 → 직접 GEMINI_API_KEY 429 부하 분산.
-# Deepgram/OpenAI TTS 는 한국어 미지원. gateway/gemini 모두 GEMINI_TTS_MODEL/VOICE 공유, raw PCM→WAV.
+# Deepgram/OpenAI TTS 는 한국어 미지원이라 제공자로 두지 않는다. gateway/gemini 모두 GEMINI_TTS_MODEL/VOICE 공유, raw PCM→WAV.
 TTS_PROVIDER=auto
-OPENAI_TTS_MODEL=gpt-4o-mini-tts
-OPENAI_TTS_VOICE=alloy
-OPENAI_TTS_TIMEOUT_SEC=30
 GEMINI_TTS_MODEL=gemini-2.5-flash-preview-tts
 GEMINI_TTS_VOICE=Kore
 GEMINI_TTS_BASE_URL=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
diff --git a/ai/CLAUDE.md b/ai/CLAUDE.md
index 9ae395ab..a549dd26 100644
--- a/ai/CLAUDE.md
+++ b/ai/CLAUDE.md
@@ -196,7 +196,7 @@ chain = prompt | llm | PydanticOutputParser(pydantic_object=...)
   - 비용: $0.006 / 분 (1시간 면접 ≈ ₩500 / USD ≈ $0.36)
   - 셀프호스팅 옵션: `whisper.cpp` 또는 `faster-whisper` (GPU 권장, 비용 ↓ but 운영 부담 ↑)
   - 브라우저 내장 SpeechRecognition API는 정확도 부족으로 채택 안 함
-- **TTS: Gemini TTS 기본(한국어)** (`voice/tts/`) — 질문(INTERVIEWER) 메시지 음성화. Deepgram/OpenAI TTS 는 한국어 미지원이라 `GeminiTtsProvider`(`gemini-2.5-flash-preview-tts`, voice=Kore)가 기본. Gemini 는 raw PCM(L16/24kHz)을 반환하므로 WAV 로 감싸 `audio/wav` 로 저장. `TtsProvider` 추상화 + `GatewayTtsProvider`(Mindlogic 게이트웨이 `/audio/speech`, LLM_API_KEY, raw PCM→WAV)/`GeminiTtsProvider`(직접 GEMINI_API_KEY)/`OpenAiTtsProvider`(`gpt-4o-mini-tts`, mp3)/`MockTtsProvider`, `build_tts_provider` factory(`TTS_PROVIDER=auto`면 **LLM_API_KEY(gateway) > GEMINI_API_KEY > OPENAI_API_KEY** 순 — 게이트웨이 우선으로 직접 키 429 부하 분산). gateway/gemini 는 `gemini_tts_model`/`gemini_tts_voice` 공유. `generate.tts` consumer 가 합성 → S3 PUT(확장자는 content_type 기준) → `callback.tts` 발행. 재생은 Core 오디오 프록시(`GET /api/sessions/{sid}/messages/{mid}/audio`) 경유(MinIO presigned URL 이 내부 호스트라 브라우저 직접 접근 불가).
+- **TTS: Gemini TTS 기본(한국어)** (`voice/tts/`) — 질문(INTERVIEWER) 메시지 음성화. Deepgram/OpenAI TTS 는 한국어 미지원이라 `GeminiTtsProvider`(`gemini-2.5-flash-preview-tts`, voice=Kore)가 기본. Gemini 는 raw PCM(L16/24kHz)을 반환하므로 WAV 로 감싸 `audio/wav` 로 저장. `TtsProvider` 추상화 + `GatewayTtsProvider`(Mindlogic 게이트웨이 `/audio/speech`, LLM_API_KEY, raw PCM→WAV)/`GeminiTtsProvider`(직접 GEMINI_API_KEY)/`MockTtsProvider`, `build_tts_provider` factory(`TTS_PROVIDER=auto`면 **LLM_API_KEY(gateway) > GEMINI_API_KEY** 순 — 게이트웨이 우선으로 직접 키 429 부하 분산). gateway/gemini 는 `gemini_tts_model`/`gemini_tts_voice` 공유. `generate.tts` consumer 가 합성 → S3 PUT(확장자는 content_type 기준) → `callback.tts` 발행. 재생은 Core 오디오 프록시(`GET /api/sessions/{sid}/messages/{mid}/audio`) 경유(MinIO presigned URL 이 내부 호스트라 브라우저 직접 접근 불가).
 - **스트리밍 STT (실시간 음성 답변, RT3): Deepgram Live** (`voice/stt/deepgram_live.py`) — `websockets`로 Deepgram WS(`wss://api.deepgram.com/v1/listen`, nova-2)에 연결, interim/final 자막을 실시간 반환. `voice/stt/live.py`(`LiveSttProvider`/`LiveSttSession` 추상) + `voice/stt/mock_live.py`(키 없을 때 fallback) + `voice/stt/live_factory.py`(`LIVE_STT_PROVIDER=auto`면 DEEPGRAM_API_KEY 보유 시 deepgram_live).
   - FastAPI WS 엔드포인트 `/internal/voice/stream`(`api/voice_stream.py`): RealTime이 프록시한 오디오를 받아 부분/최종 자막을 다운 프레임(`transcript.partial`/`transcript.final`)으로 보내고, 발화 종료(`stop` 또는 UtteranceEnd) 시 메트릭 계산 후 `callback.voice` 발행 → 기존 followup 파이프라인 재사용.
 - **STT 환각 제거** (`voice/stt/sanitize.py`): Whisper/Deepgram 이 발화 끝 무음·잡음에서 학습데이터(방송/유튜브) 정형 문구를 환각으로 덧붙이는 문제(예: "MBC 뉴스 OOO입니다", "시청해주셔서 감사합니다", "구독과 좋아요", 영어 "thanks for watching")를 보수적으로 제거. 배치(`deepgram`/`openai_whisper`)는 `transcribe` 반환 시, 라이브(`deepgram_live`)는 **최종 자막마다** + `result()` 백스톱에서 적용 → 저장 전사·메트릭·실시간 표시 모두 정화. 환각만 남은 segment 는 제거해 무음/발음 메트릭이 실제 무음 반영. "감사합니다"·"뉴스 앱" 등 정상 표현은 보존.
@@ -220,8 +220,8 @@ class Settings(BaseSettings):
     s3_access_key: str
     s3_secret_key: str
     s3_bucket_name: str
-    openai_api_key: str = ""
-    google_api_key: str = ""
+    llm_api_key: str = ""
+    gemini_api_key: str = ""
     llm_pro_model: str = "gemini-3.1-pro-preview"
     llm_flash_model: str = "gemini-3.5-flash-lite"
     embedding_model: str = "gemini-embedding-001"
@@ -383,7 +383,7 @@ docker run --env-file .env -p 8000:8000 stackup-ai
 - **LLM 호출 로깅 본 구현** (`observability/llm_logging_callback.py`, US-30):
   LangChain `AsyncCallbackHandler` 가 토큰/latency 측정 → Core `/api/internal/ai-logs` POST.
 - **질문 TTS consumer 본 구현** (`messaging/consumers/tts_consumer.py`, `voice/tts/`):
-  `generate.tts` 수신 → OpenAI TTS 합성(`OpenAiTtsProvider`, mock fallback) → S3 PUT(`interview/tts/{sessionId}/{messageId}.mp3`) → `callback.tts` 발행.
+  `generate.tts` 수신 → TTS 합성(`GatewayTtsProvider`/`GeminiTtsProvider`, mock fallback) → S3 PUT(`interview/tts/{sessionId}/{messageId}.*`, 확장자는 content_type 기준) → `callback.tts` 발행.
 - **실시간 스트리밍 음성 답변 본 구현** (RT3, `api/voice_stream.py`, `voice/stt/{live,mock_live,deepgram_live,live_factory}.py`):
   FastAPI WS `/internal/voice/stream` 수신(RealTime 프록시 경유) → Deepgram Live(`deepgram_live.py`, mock fallback)로 부분/최종 자막 다운 → 발화 종료 시 메트릭 계산 후 `callback.voice` 발행. `VoiceCallbackService`/followup 무변경 재사용. 신규 의존성 `websockets`.
 - 배치 음성 분석(STT/WPM/filler) 모듈은 `voice/stt/whisper_api.py`(+ Deepgram) + `voice/analysis/metrics.py`로 본 구현(`analyze.voice` consumer)
diff --git a/ai/src/ai_server/CLAUDE.md b/ai/src/ai_server/CLAUDE.md
index 6bed8ce3..4cb0f1f0 100644
--- a/ai/src/ai_server/CLAUDE.md
+++ b/ai/src/ai_server/CLAUDE.md
@@ -119,8 +119,8 @@ async def consume(message: AbstractIncomingMessage) -> None:
   [`/docs/messaging.md §10`](../../../docs/messaging.md))
 
 ### `voice/`
-- `voice/stt/` — interface + provider impls (배치 Whisper/Deepgram + 라이브 Deepgram Live)
-- `voice/tts/` — provider 추상화 (Gateway/Gemini/OpenAI/Mock)
+- `voice/stt/` — interface + provider impls (배치 Deepgram + 라이브 Deepgram Live, 키 없으면 Mock)
+- `voice/tts/` — provider 추상화 (Gateway/Gemini/Mock)
 - `voice/analysis/` — WPM, filler, silence (`metrics.py`)
 
 ### `storage/`
diff --git a/ai/src/ai_server/config/settings.py b/ai/src/ai_server/config/settings.py
index edf148cf..9883c157 100644
--- a/ai/src/ai_server/config/settings.py
+++ b/ai/src/ai_server/config/settings.py
@@ -53,13 +53,8 @@ class Settings(BaseSettings):
     # 후속 작업에서 풀 저장 도입 시 늘리기 (예: 5).
     questions_initial_pool_size: int = 1
 
-    # STT (음성 답변). "auto" 면 deepgram > openai_whisper > mock 순으로 키 보유 여부에 따라 자동 선택.
-    stt_provider: Literal["auto", "mock", "openai_whisper", "deepgram"] = "auto"
-    openai_api_key: str = ""
-    openai_base_url: str = "https://api.openai.com/v1"
-    whisper_model: str = "whisper-1"
-    whisper_language: str = "ko"
-    whisper_timeout_sec: float = 60.0
+    # STT (음성 답변). "auto" 면 DEEPGRAM_API_KEY 보유 시 deepgram, 없으면 mock.
+    stt_provider: Literal["auto", "mock", "deepgram"] = "auto"
     deepgram_api_key: str = ""
     deepgram_base_url: str = "https://api.deepgram.com/v1"
     deepgram_model: str = "whisper-large"  # 한국어 정확도 우선; 저비용 우선 시 nova-2.
@@ -74,13 +69,10 @@ class Settings(BaseSettings):
     deepgram_live_endpointing_ms: int = 800  # 무음 800ms → utterance end
     voice_stream_internal_path: str = "/internal/voice/stream"
 
-    # TTS (질문 음성화). "auto" 면 gateway(충남대 키) > gemini(직접 키) > openai, 없으면 mock.
+    # TTS (질문 음성화). "auto" 면 gateway(충남대 키) > gemini(직접 키), 없으면 mock.
     # gateway 는 Mindlogic 게이트웨이(/audio/speech)가 Gemini TTS 로 라우팅 — 직접 키 429 부하 분산.
-    # Deepgram/OpenAI TTS 는 한국어 미지원. gateway/gemini 모두 gemini_tts_model/voice 를 공유한다.
-    tts_provider: Literal["auto", "mock", "openai", "gemini", "gateway"] = "auto"
-    openai_tts_model: str = "gpt-4o-mini-tts"
-    openai_tts_voice: str = "alloy"
-    openai_tts_timeout_sec: float = 30.0
+    # Deepgram/OpenAI TTS 는 한국어 미지원이라 제공자로 두지 않는다. gateway/gemini 모두 gemini_tts_model/voice 를 공유한다.
+    tts_provider: Literal["auto", "mock", "gemini", "gateway"] = "auto"
     # Gemini TTS — 한국어 지원. raw PCM(L16) 반환 → 저장 시 WAV 로 감싼다.
     gemini_tts_model: str = "gemini-2.5-flash-preview-tts"
     gemini_tts_voice: str = "Kore"
diff --git a/ai/src/ai_server/messaging/runner.py b/ai/src/ai_server/messaging/runner.py
index eb4c51d8..2ada889a 100644
--- a/ai/src/ai_server/messaging/runner.py
+++ b/ai/src/ai_server/messaging/runner.py
@@ -239,7 +239,7 @@ def __init__(self, settings: Settings) -> None:
             session_notifier=session_notifier,
             tts=tts,
             storage=storage,
-            tts_voice=settings.openai_tts_voice,
+            tts_voice=settings.gemini_tts_voice,
             rag_timeout_sec=settings.followup_rag_timeout_sec,
         )
 
@@ -303,7 +303,7 @@ def __init__(self, settings: Settings) -> None:
             publisher=self._publisher,
             idempotency=self._idempotency,
             callback_routing_key=settings.ai_callback_routing_tts,
-            voice=settings.openai_tts_voice,
+            voice=settings.gemini_tts_voice,
             key_template=settings.tts_audio_key_template,
             session_notifier=session_notifier,
         )
diff --git a/ai/src/ai_server/voice/stt/factory.py b/ai/src/ai_server/voice/stt/factory.py
index b10b0c4b..082125ad 100644
--- a/ai/src/ai_server/voice/stt/factory.py
+++ b/ai/src/ai_server/voice/stt/factory.py
@@ -6,7 +6,6 @@
 from ai_server.voice.stt.base import SttProvider
 from ai_server.voice.stt.deepgram import DeepgramSttProvider
 from ai_server.voice.stt.mock import MockSttProvider
-from ai_server.voice.stt.openai_whisper import OpenAiWhisperSttProvider
 
 log = structlog.get_logger(__name__)
 
@@ -16,19 +15,14 @@ def build_stt_provider(settings: Settings) -> SttProvider:
 
     명시적 우선순위:
       1. STT_PROVIDER 가 명시되면 그 값을 따름.
-      2. "auto" 인 경우 DEEPGRAM_API_KEY → OPENAI_API_KEY → mock 순.
+      2. "auto" 인 경우 DEEPGRAM_API_KEY 보유 시 deepgram, 없으면 mock.
       3. 키 누락 시에는 안전한 mock fallback (서비스 부팅은 항상 성공).
     """
 
     provider = (settings.stt_provider or "auto").lower()
 
     if provider == "auto":
-        if settings.deepgram_api_key:
-            provider = "deepgram"
-        elif settings.openai_api_key:
-            provider = "openai_whisper"
-        else:
-            provider = "mock"
+        provider = "deepgram" if settings.deepgram_api_key else "mock"
 
     if provider == "deepgram":
         if not settings.deepgram_api_key:
@@ -42,18 +36,6 @@ def build_stt_provider(settings: Settings) -> SttProvider:
             timeout_sec=settings.deepgram_timeout_sec,
         )
 
-    if provider == "openai_whisper":
-        if not settings.openai_api_key:
-            log.warn("stt.fallback_to_mock", reason="OPENAI_API_KEY 누락")
-            return MockSttProvider()
-        return OpenAiWhisperSttProvider(
-            api_key=settings.openai_api_key,
-            base_url=settings.openai_base_url,
-            model=settings.whisper_model,
-            language=settings.whisper_language or None,
-            timeout_sec=settings.whisper_timeout_sec,
-        )
-
     if provider == "mock":
         return MockSttProvider()
 
diff --git a/ai/src/ai_server/voice/stt/openai_whisper.py b/ai/src/ai_server/voice/stt/openai_whisper.py
deleted file mode 100644
index e833b481..00000000
--- a/ai/src/ai_server/voice/stt/openai_whisper.py
+++ /dev/null
@@ -1,147 +0,0 @@
-from __future__ import annotations
-
-import httpx
-import structlog
-
-from ai_server.voice.stt.base import (
-    SttError,
-    TranscriptionResult,
-    TranscriptionSegment,
-)
-from ai_server.voice.stt.sanitize import sanitize_transcription
-
-log = structlog.get_logger(__name__)
-
-
-class OpenAiWhisperSttProvider:
-    """OpenAI Whisper API (`/audio/transcriptions`) 호출.
-
-    Mindlogic 게이트웨이가 STT 미지원이라 OpenAI 직접 호출. OPENAI_API_KEY 필요.
-    response_format=verbose_json 으로 segment timestamps 와 logprob 회수.
-    """
-
-    def __init__(
-        self,
-        *,
-        api_key: str,
-        base_url: str = "https://api.openai.com/v1",
-        model: str = "whisper-1",
-        language: str | None = "ko",
-        timeout_sec: float = 60.0,
-        client: httpx.AsyncClient | None = None,
-    ) -> None:
-        if not api_key:
-            raise ValueError("OpenAI API key 누락")
-        self._api_key = api_key
-        self._base_url = base_url.rstrip("/")
-        self._model = model
-        self._language = language
-        self._timeout_sec = timeout_sec
-        self._client = client
-
-    @property
-    def model_name(self) -> str | None:
-        return self._model
-
-    async def transcribe(
-        self,
-        *,
-        audio_bytes: bytes,
-        content_type: str,
-        hint: str | None = None,
-    ) -> TranscriptionResult:
-        url = f"{self._base_url}/audio/transcriptions"
-        filename = "audio." + _ext_for(content_type)
-        files = {"file": (filename, audio_bytes, content_type)}
-        data: dict[str, str] = {
-            "model": self._model,
-            "response_format": "verbose_json",
-        }
-        if self._language:
-            data["language"] = self._language
-        if hint:
-            data["prompt"] = hint[:200]
-        headers = {"Authorization": f"Bearer {self._api_key}"}
-
-        try:
-            if self._client is not None:
-                resp = await self._client.post(
-                    url, headers=headers, files=files, data=data
-                )
-            else:
-                async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout_sec) as client:
-                    resp = await client.post(
-                        url, headers=headers, files=files, data=data
-                    )
-        except httpx.HTTPError as exc:
-            raise SttError(
-                code="STT_UNAVAILABLE",
-                message=f"OpenAI 호출 실패: {exc}",
-                retriable=True,
-            ) from exc
-
-        if resp.status_code in (401, 403):
-            raise SttError(
-                code="STT_AUTH_FAILED",
-                message=f"OpenAI 인증 실패: {resp.status_code}",
-                retriable=False,
-            )
-        if resp.status_code >= 500:
-            raise SttError(
-                code="STT_UNAVAILABLE",
-                message=f"OpenAI 5xx: {resp.status_code}",
-                retriable=True,
-            )
-        if resp.status_code >= 400:
-            raise SttError(
-                code="STT_BAD_REQUEST",
-                message=f"OpenAI {resp.status_code}: {resp.text[:200]}",
-                retriable=False,
-            )
-
-        try:
-            data_resp = resp.json()
-        except ValueError as exc:
-            raise SttError(
-                code="STT_BAD_RESPONSE",
-                message=f"JSON 파싱 실패: {exc}",
-                retriable=True,
-            ) from exc
-
-        segments = []
-        for seg in data_resp.get("segments") or []:
-            segments.append(
-                TranscriptionSegment(
-                    start_sec=float(seg.get("start", 0.0)),
-                    end_sec=float(seg.get("end", 0.0)),
-                    text=str(seg.get("text", "")),
-                    avg_logprob=(
-                        float(seg["avg_logprob"]) if "avg_logprob" in seg else None
-                    ),
-                )
-            )
-        return sanitize_transcription(
-            TranscriptionResult(
-                text=str(data_resp.get("text", "")),
-                language=data_resp.get("language"),
-                duration_sec=(
-                    float(data_resp["duration"]) if "duration" in data_resp else None
-                ),
-                segments=segments,
-            )
-        )
-
-
-def _ext_for(content_type: str) -> str:
-    ct = (content_type or "").lower()
-    if "webm" in ct:
-        return "webm"
-    if "ogg" in ct:
-        return "ogg"
-    if "mpeg" in ct or "mp3" in ct:
-        return "mp3"
-    if "wav" in ct:
-        return "wav"
-    if "mp4" in ct or "m4a" in ct:
-        return "m4a"
-    return "bin"
diff --git a/ai/src/ai_server/voice/tts/factory.py b/ai/src/ai_server/voice/tts/factory.py
index 2e5d1c2d..1de921f1 100644
--- a/ai/src/ai_server/voice/tts/factory.py
+++ b/ai/src/ai_server/voice/tts/factory.py
@@ -7,13 +7,12 @@
 from ai_server.voice.tts.gateway import GatewayTtsProvider
 from ai_server.voice.tts.gemini import GeminiTtsProvider
 from ai_server.voice.tts.mock import MockTtsProvider
-from ai_server.voice.tts.openai_tts import OpenAiTtsProvider
 
 log = structlog.get_logger(__name__)
 
 
 def build_tts_provider(settings: Settings) -> TtsProvider:
-    """TTS 공급자 선택. auto → gateway(충남대 키) > gemini(직접 키) > openai, 없으면 mock.
+    """TTS 공급자 선택. auto → gateway(충남대 키) > gemini(직접 키), 없으면 mock.
 
     gateway 를 우선해 직접 GEMINI_API_KEY 의 429 부하를 던다(게이트웨이가 Gemini TTS 로 라우팅).
     """
@@ -24,8 +23,6 @@ def build_tts_provider(settings: Settings) -> TtsProvider:
             provider = "gateway"
         elif settings.gemini_api_key:
             provider = "gemini"
-        elif settings.openai_api_key:
-            provider = "openai"
         else:
             provider = "mock"
 
@@ -53,17 +50,6 @@ def build_tts_provider(settings: Settings) -> TtsProvider:
             timeout_sec=settings.gemini_tts_timeout_sec,
         )
 
-    if provider == "openai":
-        if not settings.openai_api_key:
-            log.warn("tts.fallback_to_mock", reason="OPENAI_API_KEY 누락")
-            return MockTtsProvider()
-        return OpenAiTtsProvider(
-            api_key=settings.openai_api_key,
-            base_url=settings.openai_base_url,
-            model=settings.openai_tts_model,
-            timeout_sec=settings.openai_tts_timeout_sec,
-        )
-
     if provider == "mock":
         return MockTtsProvider()
 
diff --git a/ai/src/ai_server/voice/tts/openai_tts.py b/ai/src/ai_server/voice/tts/openai_tts.py
deleted file mode 100644
index 36d2e07f..00000000
--- a/ai/src/ai_server/voice/tts/openai_tts.py
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-from __future__ import annotations
-
-import httpx
-import structlog
-
-from ai_server.voice.tts.base import TtsError, TtsProvider, TtsResult
-
-log = structlog.get_logger(__name__)
-
-
-class OpenAiTtsProvider(TtsProvider):
-    """OpenAI 오디오 합성 (POST /audio/speech). mp3 반환."""
-
-    def __init__(
-        self,
-        *,
-        api_key: str,
-        base_url: str,
-        model: str,
-        timeout_sec: float,
-    ) -> None:
-        self._api_key = api_key
-        self._base_url = base_url.rstrip("/")
-        self.model_name = model
-        self._timeout = timeout_sec
-
-    async def synthesize(self, text: str, *, voice: str) -> TtsResult:
-        url = f"{self._base_url}/audio/speech"
-        body = {
-            "model": self.model_name,
-            "voice": voice,
-            "input": text,
-            "response_format": "mp3",
-        }
-        headers = {"Authorization": f"Bearer {self._api_key}"}
-        try:
-            async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
-                resp = await client.post(url, json=body, headers=headers)
-        except httpx.HTTPError as exc:
-            raise TtsError("TTS_HTTP_ERROR", str(exc)) from exc
-        if resp.status_code != 200:
-            raise TtsError(
-                "TTS_API_ERROR",
-                f"openai tts status {resp.status_code}: {resp.text[:200]}",
-            )
-        audio = resp.content
-        if not audio:
-            raise TtsError("TTS_EMPTY_AUDIO", "empty audio body")
-        # OpenAI 는 duration 을 주지 않음 → None (Core completeTts 가 null 허용).
-        return TtsResult(
-            audio_bytes=audio, duration_sec=None, content_type="audio/mpeg"
-        )
diff --git a/ai/tests/test_tts_factory.py b/ai/tests/test_tts_factory.py
index a84a6255..8cd668de 100644
--- a/ai/tests/test_tts_factory.py
+++ b/ai/tests/test_tts_factory.py
@@ -3,7 +3,6 @@
 from ai_server.voice.tts.gateway import GatewayTtsProvider
 from ai_server.voice.tts.gemini import GeminiTtsProvider
 from ai_server.voice.tts.mock import MockTtsProvider
-from ai_server.voice.tts.openai_tts import OpenAiTtsProvider
 
 
 def _settings(**over):
@@ -27,25 +26,18 @@ def test_auto_prefers_gateway_when_llm_key_present():
 
 
 def test_auto_falls_back_to_mock_without_key():
-    s = _settings(tts_provider="auto", openai_api_key="", gemini_api_key="")
+    s = _settings(tts_provider="auto", gemini_api_key="")
     assert isinstance(build_tts_provider(s), MockTtsProvider)
 
 
-def test_auto_picks_openai_with_key():
-    s = _settings(tts_provider="auto", openai_api_key="sk-test", gemini_api_key="")
-    assert isinstance(build_tts_provider(s), OpenAiTtsProvider)
-
-
 def test_explicit_mock():
-    s = _settings(tts_provider="mock", openai_api_key="sk-test")
+    s = _settings(tts_provider="mock", gemini_api_key="g-test")
     assert isinstance(build_tts_provider(s), MockTtsProvider)
 
 
-def test_auto_prefers_gemini_when_key_present():
-    # Deepgram/OpenAI TTS 는 한국어 미지원 → gemini 키가 있으면 gemini 우선.
-    s = _settings(
-        tts_provider="auto", gemini_api_key="g-test", openai_api_key="sk-test"
-    )
+def test_auto_picks_gemini_without_gateway_key():
+    # 게이트웨이 키가 없으면 직접 Gemini 키로.
+    s = _settings(tts_provider="auto", gemini_api_key="g-test")
     assert isinstance(build_tts_provider(s), GeminiTtsProvider)
 
 
diff --git a/docker-compose.yml b/docker-compose.yml
index d842a1db..ae149bb4 100644
--- a/docker-compose.yml
+++ b/docker-compose.yml
@@ -90,15 +90,14 @@ services:
       LLM_FLASH_MODEL: ${LLM_FLASH_MODEL:-gemini-3.5-flash-lite}
       LLM_FLASH_TEMPERATURE: ${LLM_FLASH_TEMPERATURE:-0.4}
       LLM_FLASH_MAX_TOKENS: ${LLM_FLASH_MAX_TOKENS:-512}
+      LLM_PRO_TIMEOUT_SEC: ${LLM_PRO_TIMEOUT_SEC:-30.0}
+      LLM_FLASH_TIMEOUT_SEC: ${LLM_FLASH_TIMEOUT_SEC:-10.0}
+      QUESTIONS_RAG_TIMEOUT_SEC: ${QUESTIONS_RAG_TIMEOUT_SEC:-1.5}
       STT_PROVIDER: ${STT_PROVIDER:-auto}
       DEEPGRAM_API_KEY: ${DEEPGRAM_API_KEY:-}
       DEEPGRAM_BASE_URL: ${DEEPGRAM_BASE_URL:-https://api.deepgram.com/v1}
       DEEPGRAM_MODEL: ${DEEPGRAM_MODEL:-whisper-large}
       DEEPGRAM_LANGUAGE: ${DEEPGRAM_LANGUAGE:-ko}
-      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY:-}
-      OPENAI_BASE_URL: ${OPENAI_BASE_URL:-https://api.openai.com/v1}
-      WHISPER_MODEL: ${WHISPER_MODEL:-whisper-1}
-      WHISPER_LANGUAGE: ${WHISPER_LANGUAGE:-ko}
       # AI → Core 내부 API. 같은 compose 네트워크의 backend 서비스로 직접 라우팅.
       CORE_INTERNAL_BASE_URL: ${CORE_INTERNAL_BASE_URL:-http://backend:38010}
       CORE_INTERNAL_API_KEY: ${CORE_INTERNAL_API_KEY:-local-development-internal-api-key}
diff --git a/docs/environment.md b/docs/environment.md
index 459e5c5a..de2cf8ac 100644
--- a/docs/environment.md
+++ b/docs/environment.md
@@ -87,8 +87,6 @@ GOOGLE_OAUTH_CLIENT_ID=
 GOOGLE_OAUTH_CLIENT_SECRET=
 GOOGLE_OAUTH_REDIRECT_URI=http://localhost:5173/auth/google/callback
 
-# ===== AI Server =====
-AI_SERVER_BASE_URL=http://ai:8000
 ```
 
 ---
@@ -97,8 +95,7 @@ AI_SERVER_BASE_URL=http://ai:8000
 
 ```dotenv
 # ===== App =====
-AI_SERVER_PORT=8000
-AI_LOG_LEVEL=INFO
+DEBUG=false                       # 호스트 포트는 루트 .env 의 AI_PORT (docker-compose)
 
 # ===== LLM (Mindlogic CNU AC Gateway 단일 경로) =====
 LLM_API_KEY=                      # 학교 발급 키
@@ -112,9 +109,8 @@ LLM_FLASH_MAX_TOKENS=512
 LLM_FLASH_TIMEOUT_SEC=10.0        # Pro 보다 짧게 — 꼬리질문 저지연(<3s) 요구사항
 QUESTIONS_RAG_TIMEOUT_SEC=1.5     # 질문 풀 생성 시 다문서 RAG 검색 상한. followup 과 대칭
 
-# (외부 직접 호출용, fallback)
+# (외부 직접 호출용, fallback — 임베딩·TTS 폴백)
 GEMINI_API_KEY=
-OPENAI_API_KEY=                   # Whisper STT에도 사용
 
 # ===== Object Storage =====
 STORAGE_BACKEND=s3                # s3 | local
@@ -160,12 +156,16 @@ ANALYZED_WEB_RESUME_MD_KEY_TEMPLATE=analyzed/web-resume/{resume_id}/summary.md
 FEEDBACK_REPORT_MD_KEY_TEMPLATE=feedback/{session_id}/report.md
 
 # ===== STT/TTS (Phase 2) =====
-STT_PROVIDER=whisper-api          # whisper-api | whisper-self-hosted
-WHISPER_MODEL=whisper-1           # OpenAI Whisper API 모델
-TTS_PROVIDER=auto                 # auto | mock | openai | gemini | gateway (auto=LLM_API_KEY(gateway) > GEMINI_API_KEY > OPENAI_API_KEY)
-OPENAI_TTS_MODEL=gpt-4o-mini-tts  # OpenAI TTS 모델 (질문 음성화)
-OPENAI_TTS_VOICE=alloy            # TTS 보이스
-OPENAI_TTS_TIMEOUT_SEC=30         # TTS HTTP 타임아웃(초)
+STT_PROVIDER=auto                 # auto | mock | deepgram (auto=DEEPGRAM_API_KEY 보유 시 deepgram, 없으면 mock)
+DEEPGRAM_BASE_URL=https://api.deepgram.com/v1
+DEEPGRAM_MODEL=whisper-large      # 한국어 정확도 우선; 저비용 우선 시 nova-2
+DEEPGRAM_LANGUAGE=ko
+DEEPGRAM_TIMEOUT_SEC=60
+TTS_PROVIDER=auto                 # auto | mock | gemini | gateway (auto=LLM_API_KEY(gateway) > GEMINI_API_KEY, 없으면 mock)
+GEMINI_TTS_MODEL=gemini-2.5-flash-preview-tts
+GEMINI_TTS_VOICE=Kore
+GEMINI_TTS_BASE_URL=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
+GEMINI_TTS_TIMEOUT_SEC=30
 
 # ===== 실시간 스트리밍 STT (RT3 음성 답변, Phase 2) =====
 LIVE_STT_PROVIDER=auto                          # auto | mock | deepgram_live (auto=DEEPGRAM_API_KEY 보유 시 deepgram_live, 없으면 mock)
@@ -186,8 +186,7 @@ Vite 환경변수는 `VITE_` 접두 필수 (런타임에 노출됨).
 ```dotenv
 VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8080
 VITE_SSE_BASE_URL=http://localhost:8080
-VITE_GITHUB_OAUTH_CLIENT_ID=        # public OK
-VITE_SENTRY_DSN=                    # 옵션
+VITE_REALTIME_BASE_URL=http://localhost:38020
 ```
 
 > 비밀값(API key 등)은 절대 `VITE_*`에 두지 않는다. 빌드 결과물에 평문으로 들어간다.
diff --git a/frontend/CLAUDE.md b/frontend/CLAUDE.md
index b259e563..9f85c5a0 100644
--- a/frontend/CLAUDE.md
+++ b/frontend/CLAUDE.md
@@ -255,7 +255,7 @@ SEED 팔레트 블록에는 `prefers-color-scheme` 미디어쿼리가 없어서,
 export const env = {
   API_BASE_URL: import.meta.env.VITE_API_BASE_URL,
   SSE_BASE_URL: import.meta.env.VITE_SSE_BASE_URL,
-  GITHUB_OAUTH_CLIENT_ID: import.meta.env.VITE_GITHUB_OAUTH_CLIENT_ID,
+  REALTIME_BASE_URL: import.meta.env.VITE_REALTIME_BASE_URL,
 } as const;
 ```
 
diff --git a/frontend/src/shared/CLAUDE.md b/frontend/src/shared/CLAUDE.md
index 08fc350d..3d496d7c 100644
--- a/frontend/src/shared/CLAUDE.md
+++ b/frontend/src/shared/CLAUDE.md
@@ -150,7 +150,7 @@ Phase 1은 한국어 only. Phase 2 영어 추가 대비해서 키 기반 운영.
 export const env = {
   API_BASE_URL: import.meta.env.VITE_API_BASE_URL ?? 'http://localhost:8080',
   SSE_BASE_URL: import.meta.env.VITE_SSE_BASE_URL ?? 'http://localhost:8080',
-  GITHUB_OAUTH_CLIENT_ID: import.meta.env.VITE_GITHUB_OAUTH_CLIENT_ID ?? '',
+  REALTIME_BASE_URL: import.meta.env.VITE_REALTIME_BASE_URL ?? 'http://localhost:38020',
 } as const;
 ```