PydanticAI 통합

export VENICE_API_KEY=your-venice-api-key

import os

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider

model = OpenAIChatModel(
    "venice-uncensored",
    provider=OpenAIProvider(
        base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
        api_key=os.environ["VENICE_API_KEY"],
    ),
)

agent = Agent(
    model,
    instructions="You are a concise, privacy-respecting assistant.",
)

export OPENAI_API_KEY=your-venice-api-key
export OPENAI_BASE_URL=https://api.venice.ai/api/v1

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel

agent = Agent(
    OpenAIChatModel("venice-uncensored"),
    instructions="You are a concise, privacy-respecting assistant.",
)

result = agent.run_sync("데이터 보존 제로(zero data retention)를 두 문장으로 설명해줘.")
print(result.output)
print(result.usage)

import asyncio

async def main() -> None:
    result = await agent.run("Venice는 어떤 프라이버시 등급을 제공해?")
    print(result.output)

asyncio.run(main())

import asyncio

async def main() -> None:
    async with agent.run_stream("프라이빗 AI에 관한 짧은 시를 써줘.") as response:
        async for text in response.stream_text():
            print(text, end="", flush=True)

asyncio.run(main())

import os

from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider


class PrivacySummary(BaseModel):
    summary: str = Field(description="한 문장 개요")
    benefits: list[str] = Field(description="주요 프라이버시 이점")
    recommendation: str = Field(description="이 접근 방식을 선택해야 할 시점")


model = OpenAIChatModel(
    "zai-org-glm-5-1",
    provider=OpenAIProvider(
        base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
        api_key=os.environ["VENICE_API_KEY"],
    ),
)

agent = Agent(
    model,
    output_type=PrivacySummary,
    instructions="사용자의 요청에서 구조화된 요약을 추출하세요.",
)

result = agent.run_sync("채팅 로그를 보관하는 공급자와 프라이빗 추론을 비교해줘.")
print(result.output.summary)
print(result.output.benefits)

import os
from dataclasses import dataclass

from pydantic_ai import Agent, RunContext
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider


@dataclass
class SupportDeps:
    user_id: str


model = OpenAIChatModel(
    "zai-org-glm-5-1",
    provider=OpenAIProvider(
        base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
        api_key=os.environ["VENICE_API_KEY"],
    ),
)

agent = Agent(
    model,
    deps_type=SupportDeps,
    instructions="사용자가 Venice 모델을 고를 수 있도록 도와주세요. 사실 확인이 필요하면 도구를 사용하세요.",
)


@agent.tool_plain
def list_budget_models() -> list[str]:
    """예산 친화적인 Venice 텍스트 모델 ID를 반환합니다."""
    return ["venice-uncensored", "qwen3-5-9b"]


@agent.tool
def get_user_tier(ctx: RunContext[SupportDeps]) -> str:
    """호출자의 계정 등급을 반환합니다."""
    return "pro" if ctx.deps.user_id.startswith("pro_") else "standard"


result = agent.run_sync(
    "저렴한 Venice 모델 중 어떤 걸 써보면 좋을까? 그리고 내 등급은 뭐야?",
    deps=SupportDeps(user_id="pro_42"),
)
print(result.output)

import os

from pydantic_ai import Agent, ModelSettings
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider

model = OpenAIChatModel(
    "venice-uncensored",
    provider=OpenAIProvider(
        base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
        api_key=os.environ["VENICE_API_KEY"],
    ),
)

agent = Agent(
    model,
    model_settings=ModelSettings(
        extra_body={
            "venice_parameters": {
                "enable_web_search": "auto",
            }
        }
    ),
)

result = agent.run_sync("이번 주 주목할 만한 AI 프라이버시 관련 소식은 뭐야?")
print(result.output)

result = agent.run_sync(
    "오늘 나온 탈중앙 AI 관련 헤드라인을 요약해줘.",
    model_settings=ModelSettings(
        extra_body={"venice_parameters": {"enable_web_search": "on"}}
    ),
)