Claude API 첫 호출 — 10줄 코드로 의료 AI 만들기
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한줄 요약
API key 하나와 Python 10줄이면 감별진단 AI가 당신의 컴퓨터에서 돌아간다.
API란 무엇인가
병원 원무과 창구처럼, API는 “요청을 넣으면 응답을 돌려주는 창구”다. Claude API에 환자 증상을 보내면 AI가 분석 결과를 돌려준다. 직접 AI 모델을 학습시킬 필요가 없다.
1단계: API Key 발급
- console.anthropic.com 접속
- 회원가입 후 “API Keys” → “Create Key”
- 키를 복사해 안전한 곳에 저장 (한 번만 보임)
2단계: 패키지 설치
터미널(또는 VS Code 터미널)에서:
pip install anthropic
3단계: 첫 번째 코드 실행
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="sk-ant-여기에-키-붙여넣기")
message = client.messages.create(
model="claude-opus-4-6",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "감별진단 5가지 제시해줘: 37세 여성, 우하복부 통증, 발열 38.2도"
}
]
)
print(message.content[0].text)
실행하면 Claude가 감별진단 목록을 출력한다.
응답 구조 이해하기
# message 객체의 구조
print(message.model) # 사용된 모델명
print(message.usage.input_tokens) # 입력 토큰 수
print(message.usage.output_tokens) # 출력 토큰 수
print(message.content[0].text) # 실제 텍스트 응답
토큰 = 비용
토큰은 텍스트의 단위다. 영어 단어 하나가 대략 1토큰, 한국어는 글자당 약 1-2토큰이다. 1,000 input 토큰 + 1,000 output 토큰 처리 비용은 Claude Sonnet 기준 약 $0.005 (약 7원)이다. 짧은 쿼리 수백 건을 돌려도 커피 한 잔 값이 안 된다.
System Prompt 추가 — 전문의 역할 부여
message = client.messages.create(
model="claude-opus-4-6",
max_tokens=1024,
system="""당신은 10년 경력의 응급의학과 전문의입니다.
환자 증상을 듣고 감별진단을 가능성 높은 순서대로 제시하고,
각각에 대해 필요한 추가 검사를 함께 제안해주세요.
답변은 항상 한국어로 작성하세요.""",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "37세 여성, 우하복부 통증 12시간, 발열 38.2도, WBC 13,500"
}
]
)
print(message.content[0].text)
System prompt는 AI의 역할과 행동 방식을 고정한다. 진료과, 응답 형식, 언어를 지정할 수 있다.
모델 선택 기준
| 모델 | 특징 | 추천 용도 |
|---|---|---|
claude-opus-4-6 | 가장 강력, 비용 높음 | 복잡한 감별진단, 논문 요약 |
claude-sonnet-4-5 | 균형, 권장 | 대부분의 의료 쿼리 |
claude-haiku-3-5 | 빠르고 저렴 | 단순 분류, 대량 처리 |
API Key 보안 처리
키를 코드에 직접 쓰지 말고 환경 변수로 관리한다.
import os
import anthropic
# 터미널에서: export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))
핵심 정리
- API = 원무과 창구, 요청을 넣으면 응답이 나온다
pip install anthropic한 줄로 SDK 설치 완료system파라미터로 전문의 역할을 부여하면 답변 품질이 크게 올라간다- 토큰은 비용 단위 — 일상적 사용은 매우 저렴하다
- API key는 절대 코드에 하드코딩하지 말 것, 환경 변수로 관리