한국어 콜센터 AI 자동화 — Claude Haiku로 100분의 1 비용에 처리하기

from openai import OpenAI

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

def classify_ticket(text: str) -> dict:
    """들어온 고객 문의를 카테고리 + 우선순위로 분류."""
    resp = client.chat.completions.create(
        model="claude-haiku-4-5",  # 가장 저렴, 분류엔 충분
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": (
                    "당신은 한국어 고객 문의 분류기입니다. "
                    "다음 JSON 형식으로만 응답하세요: "
                    '{"category": "결제|배송|반품|기술|기타", '
                    '"priority": "긴급|보통|낮음", '
                    '"summary": "한 문장 요약"}'
                ),
            },
            {"role": "user", "content": text},
        ],
        response_format={"type": "json_object"},
        max_tokens=200,
    )
    return json.loads(resp.choices[0].message.content)

def generate_reply(ticket: dict, context: list[str]) -> str:
    """과거 유사 사례 5건을 참조해 응답 초안 생성."""
    references = "\n\n".join(context)
    resp = client.chat.completions.create(
        model="claude-sonnet-4-6",  # 응답 품질은 Sonnet
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": COMPANY_GUIDELINES,  # 회사 톤 & 정책
                        "cache_control": {"type": "ephemeral"},
                    },
                ],
            },
            {
                "role": "user",
                "content": (
                    f"## 고객 문의\n{ticket['original_text']}\n\n"
                    f"## 분류\n{ticket['category']} / {ticket['priority']}\n\n"
                    f"## 참고할 과거 응답 (5건)\n{references}\n\n"
                    "## 작성 지침\n"
                    "1. 정중한 격식체 (~습니다)\n"
                    "2. 3문단 이내\n"
                    "3. 다음 단계가 무엇인지 명확히 안내\n"
                ),
            },
        ],
        max_tokens=600,
    )
    return resp.choices[0].message.content