Claude Vision API로 OCR 없이 비정형 문서를 구조화하는 방법 — 인보이스 자동화부터 멀티 이미지 분석까지

import anthropic
import base64
 
client = anthropic.Anthropic()  # ANTHROPIC_API_KEY 환경변수를 읽습니다
 
with open("invoice.png", "rb") as f:
    # standard_b64encode는 b64encode의 명시적 이름으로, 동작은 동일합니다
    image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")
 
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "image/png",
                    "data": image_data,
                },
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "이 인보이스에서 공급업체명, 청구 날짜, 총액을 JSON으로 추출해줘."
            },
        ],
    }],
)
print(message.content[0].text)

# Files API (베타) — 한 번 업로드하고 file_id로 재사용
with open("template_invoice.png", "rb") as f:
    response = client.beta.files.upload(
        file=("template_invoice.png", f, "image/png"),
    )
file_id = response.id  # 이 ID를 저장해두면 반복 전송 불필요
 
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=512,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "source": {
                    "type": "file",
                    "file_id": file_id,
                },
            },
            {"type": "text", "text": "레이아웃 구조를 설명해줘."},
        ],
    }],
)

import anthropic
import base64
import json
import re
 
client = anthropic.Anthropic()
 
def extract_invoice_data(image_path: str) -> dict:
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")
 
    ext = image_path.rsplit(".", 1)[-1].lower()
    media_type_map = {
        "jpg": "image/jpeg", "jpeg": "image/jpeg",
        "png": "image/png", "webp": "image/webp",
    }
    media_type = media_type_map.get(ext, "image/png")
 
    try:
        message = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-6",
            max_tokens=1024,
            messages=[{
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image",
                        "source": {
                            "type": "base64",
                            "media_type": media_type,
                            "data": image_data,
                        },
                    },
                    {
                        "type": "text",
                        "text": """이 인보이스 이미지에서 다음 정보를 추출해 JSON으로만 응답해줘.
다른 설명 없이 JSON 객체만 반환해야 해.
 
{
  "vendor_name": "공급업체명",
  "invoice_number": "인보이스 번호",
  "invoice_date": "발행일 (YYYY-MM-DD)",
  "due_date": "납부기한 (YYYY-MM-DD, 없으면 null)",
  "subtotal": 공급가액 숫자,
  "tax": 세액 숫자,
  "total": 총액 숫자,
  "currency": "통화 코드 (KRW, USD 등)",
  "line_items": [
    {"description": "품목명", "quantity": 수량, "unit_price": 단가, "amount": 금액}
  ]
}
 
필드를 찾을 수 없으면 null로 채워줘."""
                    },
                ],
            }],
        )
    except anthropic.APIError as e:
        raise RuntimeError(f"API 호출 실패: {e}") from e
 
    raw = message.content[0].text.strip()
 
    # 모델이 ```json ... ``` 형태로 감싸서 응답하는 경우 제거
    raw = re.sub(r"^```(?:json)?\n?", "", raw)
    raw = re.sub(r"\n?```$", "", raw).strip()
 
    try:
        return json.loads(raw)
    except json.JSONDecodeError as e:
        raise ValueError(f"JSON 파싱 실패 (응답 앞부분: {raw[:100]}...)") from e
 
result = extract_invoice_data("invoice_sample.png")
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

import anthropic
import base64
import time
import json
 
client = anthropic.Anthropic()
 
def build_batch_request(image_path: str, custom_id: str) -> dict:
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")
 
    return {
        "custom_id": custom_id,
        "params": {
            "model": "claude-sonnet-4-6",
            "max_tokens": 1024,
            "messages": [{
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image",
                        "source": {
                            "type": "base64",
                            "media_type": "image/png",
                            "data": image_data,
                        },
                    },
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "인보이스에서 공급업체명과 총액을 JSON으로 추출해줘."
                    },
                ],
            }],
        },
    }
 
image_files = [
    ("inv_001.png", "invoice-001"),
    ("inv_002.png", "invoice-002"),
    ("inv_003.png", "invoice-003"),
]
 
requests = [build_batch_request(path, cid) for path, cid in image_files]
batch = client.messages.batches.create(requests=requests)
print(f"배치 ID: {batch.id}, 상태: {batch.processing_status}")
 
# 완료까지 폴링 (운영 환경에서는 웹훅이나 스케줄러를 쓰는 게 더 깔끔합니다)
while True:
    status = client.messages.batches.retrieve(batch.id)
    if status.processing_status == "ended":
        break
    counts = status.request_counts
    print(f"처리 중 — 완료: {counts.succeeded}, 오류: {counts.errored}, 대기: {counts.processing}")
    time.sleep(60)
 
# 결과 파싱
results = {}
for result in client.messages.batches.results(batch.id):
    if result.result.type == "succeeded":
        raw = result.result.message.content[0].text.strip()
        try:
            results[result.custom_id] = json.loads(raw)
        except json.JSONDecodeError:
            results[result.custom_id] = {"error": "파싱 실패", "raw": raw}
    else:
        results[result.custom_id] = {"error": result.result.error.type}
 
print(json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2))

import anthropic
import base64
 
client = anthropic.Anthropic()
 
def load_image(path: str) -> dict:
    with open(path, "rb") as f:
        data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    return {
        "type": "image",
        "source": {
            "type": "base64",
            "media_type": "image/png",
            "data": data,
        },
    }
 
try:
    message = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=1024,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": [
                load_image("ui_v1.png"),
                {"type": "text", "text": "첫 번째 이미지는 v1 UI입니다."},
                load_image("ui_v2.png"),
                {
                    "type": "text",
                    "text": """두 번째 이미지는 v2 UI입니다.
두 버전의 레이아웃 변경점을 비교하고,
사용성 측면에서 개선되거나 우려되는 부분을 정리해줘."""
                },
            ],
        }],
    )
    print(message.content[0].text)
except anthropic.APIError as e:
    print(f"API 오류: {e}")