chore: 미사용 OpenAI STT/TTS 키·제공자 제거, 타임아웃 env 를 AI 컨테이너에 실제 전달

.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

.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
 

ai/.env.example

@@ -59,28 +59,19 @@ 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=
 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

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)

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/`

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"

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,
         )

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()