API

"""
API 호출 예제 - OpenAI Chat Completions API
에러 처리, 재시도, 타임아웃을 포함한 프로덕션 패턴
"""

import os
import time
from openai import OpenAI
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

# API 클라이언트 초기화
client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),
    timeout=30.0,  # 30초 타임아웃
    max_retries=0  # tenacity로 직접 재시도 관리
)

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
def call_chat_api(messages: list, model: str = "gpt-4") -> dict:
    """
    OpenAI Chat API 호출 (재시도 로직 포함)

    Args:
        messages: 대화 메시지 리스트
        model: 사용할 모델 (기본값: gpt-4)

    Returns:
        API 응답 딕셔너리
    """
    start_time = time.time()

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            temperature=0.7,
            max_tokens=1000
        )

        latency = time.time() - start_time

        return {
            "success": True,
            "content": response.choices[0].message.content,
            "model": response.model,
            "usage": {
                "prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
                "completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
                "total_tokens": response.usage.total_tokens
            },
            "latency_ms": round(latency * 1000, 2)
        }

    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": str(e),
            "error_type": type(e).__name__
        }

# 사용 예시
messages = [
    {"role": "system", "content": "당신은 친절한 AI 어시스턴트입니다."},
    {"role": "user", "content": "API란 무엇인지 한 문장으로 설명해주세요."}
]

result = call_chat_api(messages)

if result["success"]:
    print(f"응답: {result['content']}")
    print(f"모델: {result['model']}")
    print(f"토큰 사용량: {result['usage']['total_tokens']}")
    print(f"응답 시간: {result['latency_ms']}ms")
else:
    print(f"오류 발생: {result['error_type']}")
    print(f"오류 메시지: {result['error']}")