トルコ語 eコマースアシスタント向け Claude — Kunavo で細かくコスト計算

import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-kn-...",
    base_url="https://api.kunavo.com/v1",
)

# Claude, json_schema tipindeki response_format'a uyar; json_object garanti edilmez.
ONERI = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "oneriler": {"type": "array", "items": {
            "type": "object",
            "properties": {"urun_id": {"type": "string"}, "neden": {"type": "string"}},
            "required": ["urun_id", "neden"],
            "additionalProperties": False,
        }},
        "toplam_oneri": {"type": "integer"},
    },
    "required": ["oneriler", "toplam_oneri"],
    "additionalProperties": False,
}

def urun_oneri(kullanici_sorgusu: str, urun_katalogu: list[dict]) -> dict:
    """Müşterinin doğal dil sorgusuna göre 3-5 ürün önerir."""
    katalog_metni = "\n".join(
        f"- {u['id']}: {u['baslik']} | {u['kategori']} | {u['fiyat']} TL"
        for u in urun_katalogu[:200]
    )
    resp = client.chat.completions.create(
        model="claude-haiku-4-5",  # Hızlı + ucuz, ürün önerisi için yeterli
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": (
                            "Sen bir Türk e-ticaret asistanısın. "
                            "Türkçe doğal konuş, samimi ama saygılı. "
                            "Cevap formatı JSON: "
                            '{"oneriler": [{"urun_id": "...", "neden": "..."}, ...], '
                            '"toplam_oneri": int}'
                        ),
                        "cache_control": {"type": "ephemeral"},
                    },
                ],
            },
            {
                "role": "user",
                "content": (
                    f"## Müşteri sorgusu\n{kullanici_sorgusu}\n\n"
                    f"## Mevcut katalog\n{katalog_metni}"
                ),
            },
        ],
        response_format={"type": "json_schema",
                         "json_schema": {"name": "oneri", "schema": ONERI}},
        max_tokens=400,
    )
    return json.loads(resp.choices[0].message.content)