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Python
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import os
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from openai import OpenAI
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# 1. xAI 클라이언트 설정
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# 환경변수에 XAI_API_KEY를 설정하거나, 아래 api_key에 직접 문자열로 넣으세요.
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client = OpenAI(
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api_key="xai-7qV3DzJF1SOGxlPMmhdUhsVihEyF3lwNUPiNU95ZLjadgrFYWm05QmQH6llbE1BvOPzfkLPcFcrNRtFB",
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base_url="https://api.x.ai/v1", # xAI 엔드포인트
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)
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# 2. 테스트할 더러운 데이터 (일부러 복잡하게)
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raw_text = "삼성전자 갤럭시북4 프로 360 NT960QGK-K71A 16인치 인텔 코어 울트라7 터치스크린 문스톤 그레이"
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# 3. 요청 보내기
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try:
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response = client.chat.completions.create(
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model="grok-4-1-fast-reasoning", # 또는 콘솔에 적힌 정확한 모델명 (예: grok-4-fast)
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messages=[
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{
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"role": "system",
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"content": (
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"당신은 베테랑 이커머스 데이터 분석가입니다. "
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"입력된 텍스트를 분석해 다음 JSON 스키마로 출력하세요.\n"
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"{\n"
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" \"브랜드\": \"브랜드명\",\n"
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" \"상품명\": \"핵심 상품명 (모델번호 제외)\",\n"
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" \"모델번호\": \"영문+숫자 조합의 모델 코드\",\n"
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" \"주요스펙\": [\"화면크기\", \"CPU\", \"기타 특징\"],\n"
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" \"색상\": \"색상명\"\n"
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"}"
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)
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},
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{
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"role": "user",
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"content": raw_text
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}
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],
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temperature=0.1, # 데이터 정제는 창의성이 필요 없으므로 낮게 설정 (중요!)
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# response_format={"type": "json_object"} # 모델이 지원할 경우 활성화
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)
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# 4. 결과 출력
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print("--- 원문 ---")
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print(raw_text)
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print("\n--- Grok-4.1 분류 결과 ---")
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print(response.choices[0].message.content)
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except Exception as e:
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print(f"에러 발생: {e}") |