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實作指南·2026年5月25日·閱讀約 7 分鐘

韓文客服中心 AI 自動化 — 使用 Claude Haiku 以百分之一的成本處理

韓國 SaaS/電商公司最快導入 AI 的領域:客戶應對自動化。使用 Haiku 分類、Sonnet 生成回覆,透過 prompt caching 節省 90% 成本。每件 10 韓元,每月每日處理 1,000 件的成本為 28 萬韓元。包含韓文敬語一致性與遵守個資保護法。

韓國 SaaS/電子商務公司最快導入 AI 的領域是客戶支援自動化。若全部由人工處理,每月可能需要數千萬韓元;使用 Claude 自動完成分類與回覆草稿後,成本可降低 90% 以上。本文公開可實際投入運作的程式碼與成本。

架構

  1. 使用 Claude Haiku 4.5 分類進件票證(最便宜)
  2. 搜尋相似的過往案例(向量資料庫)
  3. 使用 Claude Sonnet 4.6 產生回覆草稿
  4. 客服人員審核後發送(或將低優先級項目自動發送)

第 1 步:分類——Claude Haiku 4.5

Haiku 4.5 非常適合以低成本執行分類等簡單工作。依 Kunavo 價格,輸入 $0.40/1M,輸出 $2.00/1M。一張 200 字的韓文票證加上 50 Token 的 JSON 輸出,每筆約 $0.00004(約 0.06 韓元)。

classify.py
import json
from openai import OpenAI

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

# Claude는 json_schema로 지정한 response_format만 지킵니다 (json_object는 보장 안 됨).
TICKET = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "category": {"type": "string", "enum": ["결제", "배송", "반품", "기술", "기타"]},
        "priority": {"type": "string", "enum": ["긴급", "보통", "낮음"]},
        "summary": {"type": "string"},
    },
    "required": ["category", "priority", "summary"],
    "additionalProperties": False,
}

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_schema",
                         "json_schema": {"name": "ticket", "schema": TICKET}},
        max_tokens=200,
    )
    return json.loads(resp.choices[0].message.content)

第 2 步:搜尋相似案例

將過去處理良好的回覆案例以嵌入向量加上 pgvector 儲存,接著依新票證嵌入向量的餘弦相似度搜尋前 5 筆。Kunavo 不提供嵌入模型,因此只有這個步驟直接呼叫 OpenAI 並由 OpenAI 直接計費——單價請查看 OpenAI 價格頁面。只在生成步驟使用 Kunavo。

第 3 步:產生回覆草稿——Claude Sonnet 4.6 + prompt caching

reply.py
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

公司指南(3,000 Token)每次都相同,因此使用 cache_control 進行快取。從第 2 次呼叫起,這部分只收取輸入費用的 10%。

套用快取後的每筆成本估算:

  • 分類(Haiku 4.5):$0.00006
  • 搜尋嵌入:$0.0000025
  • 回覆生成(Sonnet 4.6,快取命中):輸入約 1K Token + 輸出 500 Token = $0.0042
  • 合計:約 $0.004(約 6 韓元)

每月成本範例

  • 每天 100 筆:每月 $13(約 1.8 萬韓元)
  • 每天 1,000 筆:每月 $130(約 18 萬韓元)
  • 每天 10,000 筆:每月 $1,300(約 180 萬韓元)

比較:1 名客服人員每月約 250 萬韓元,每天最多處理 100 筆。若每天處理 1,000 筆,需要 10 人,每月 2,500 萬韓元。採用 AI 自動化後,成本差距超過 100 倍。

韓國環境的特殊考量

  • 敬語一致性:在系統提示中反覆明確指定「禮貌正式體(~습니다)」。變體則如同面試官評估,抽樣 100 筆回覆後再執行
  • 韓文 Token 消耗:韓文消耗的 Token 約為英文的 1.5-2 倍。以上成本估算以韓文為基準
  • 遵守個人資訊保護法:絕對不要將客戶 PII(姓名、電話號碼、地址)放入系統提示。遮罩後再傳給 LLM
  • 付款方式:您可以使用國際卡、Apple Pay、Google Pay;如果結帳頁面以韓元顯示,還可以使用 Kakao Pay、Naver Pay、PAYCO、Samsung Pay 和韓國國內卡片為 Kunavo 餘額儲值(不支援 Toss)。我們不開立稅務發票或一般發票——可作為憑證的僅有卡片或簡易付款明細中的付款紀錄,以及 /app/billing 中的儲值與使用紀錄。

導入檢查清單

  • 前 100 筆由客服人員 100% 審核,確認準確率達 90% 以上後再逐步自動化
  • 緊急類別一律由人工審核(錯誤成本高)
  • 每週將錯誤分類的案例加入指南(持續學習)
  • 在 /app/usage 追蹤每月用量,在 /app/keys 設定每日上限(防止意外暴增)

開始使用前,請先免費註冊,再從 $10 起儲值並依用量付費。各模型單價與付款方式請查看 Claude API 價格與付款整理 和 價格頁面;若要與 OpenRouter 比較,請參閱 OpenRouter 替代方案比較。完整文件:/docs/quickstart;提示快取指南:prompt caching deep dive。