LLM

import anthropic
from openai import OpenAI

# 1. Anthropic Claude API 사용
client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",  # 최신 Opus 4.5
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Python으로 퀵소트 구현해줘"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

# 2. OpenAI GPT API (Tool Calling 포함)
openai = OpenAI(api_key="your-api-key")

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "현재 날씨 조회",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"location": {"type": "string"}},
            "required": ["location"]
        }
    }
}]

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-5",  # GPT-5
    messages=[{"role": "user", "content": "서울 날씨 어때?"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)
# Tool call이 필요하면 function 실행 후 결과 전달

# 3. 로컬 LLM (Ollama)
import ollama

response = ollama.chat(
    model='llama3.2',  # 로컬 모델
    messages=[{'role': 'user', 'content': '안녕하세요'}]
)
# 비용: $0 (GPU 전기세만)