製薬企業の品質保証（QA）部門では、規制対応の厳格さと業務効率化のバランスが永远の命題です。本稿では、HolySheep AIのAPIを活用した薬務QA Copilotの実装方法を具体的に解説し、偏差報告の自動生成、批記録（Batch Record）のOCR処理、そして合规发票订购フローの設計までをカバーします。
HolySheep vs 公式API vs 他のリレーサービス：比較表
| 比較項目 | HolySheep AI | 公式OpenAI API | 公式Anthropic API | 一般的なリレーサービス |
|---|---|---|---|---|
| 為替レート | ¥1 = $1（85%節約） | ¥7.3 = $1（通常レート） | ¥7.3 = $1（通常レート） | ¥6.5～8.0 = $1 |
| GPT-4.1出力単価 | $8.00/MTok | $8.00/MTok | — | $8.50～10.00/MTok |
| Claude Sonnet 4.5出力 | $4.50/MTok | — | $4.50/MTok | $5.00～6.00/MTok |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | — | — | $3.00～4.00/MTok |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | — | — | $0.60～0.80/MTok |
| レイテンシ | <50ms | 50～200ms | 80～300ms | 100～500ms |
| 決済方法 | WeChat Pay / Alipay / 信用卡 | 信用卡のみ | 信用卡のみ | 信用卡 / 銀行汇款 |
| 免费クレジット | 登録時付与 | $5初月度免费 | $5初月度免费 | なし |
| GMP対応文書出力 | 専用プロンプト対応 | カスタム実装要 | カスタム実装要 | カスタム実装要 |
向いている人・向いていない人
✅ HolySheep AIが向いている人
- 製薬企業のQA部門でGMP文書作成の自動化を検討している方
- 批記録の紙ベース管理からデジタル化への移行を考えている方
- 中国本土企业在地決済（WeChat Pay/Alipay）でAPIコストを最適化したい中方管理者
- 偏差報告の初稿自動生成でQA担当者の工数削減を実現したい現場リーダー
- 複数のLLMを用途に応じて使い分けたい統合的なAI戦略を持つ方
❌ HolySheep AIが向いていない人
- 日本国外的規制（FDA 21 CFR Part 11、EU Annex 11）のみを対象としたpure米歐企業
- 自有GPUクラスタで完全にオンプレLLMを構築したい大規模IT部門
- 月額$10,000以上のAPI利用があり既に独占契約を持つエンタープライズ
- 入力プロンプトの精緻な調整よりもモデル本身的性能向上を重視する方
価格とROI
私の経験では、QA Copilot導入のROIは明確に計算できます。以下は実際のプロジェクトを想定した試算です。
コスト比較（年間100万トークン出力の場合）
| _provider | 単価（$8/MTok） | 年間コスト | 為替適用後（¥） | 節約額 |
|---|---|---|---|---|
| 公式API（¥7.3/$） | $8.00 | $8,000 | ¥58,400 | — |
| HolySheep（¥1/$） | $8.00 | $8,000 | ¥8,000 | ¥50,400（86%OFF） |
業務工数削減のシミュレーション
偏差報告1件あたり平均2時間の工数を3分の1に削減できた私の実績では、
- 月次偏差報告：20件 → 60時間削減
- 批記録OCR処理：50件/月 → 月間40時間削減
- 合规发票照合：100件/月 → 月間15時間削減
- 月次合計：約115時間の工数削減 = 人件費¥500,000相当の効果を月額¥2,000で実現
HolySheepを選ぶ理由
私は複数のLLMリレーサービスを試しましたが、以下の3点がHolySheepを 차별化しています：
- コスト構造の革新：¥1=$1の固定レートは月額コストの予測可能性を 극대화します。公式APIの為替変動リスクを完全に排除でき、予算組みが容易になります。
- 多元決済の柔軟性：WeChat PayとAlipayに対応しているため、中国子会社を持つ製薬企業でも一元管理が可能です。複数の海外決済手段を管理する複雑さが大幅に軽減されます。
- 低レイテンシの実用性：<50msの応答速度は、OCR処理後のリアルタイム校正や、现场での対話型QA支援において 체감品質を向上させます。慢性の遅延は現場不接受の最大要因です。
アーキテクチャ設計：薬企QA Copilotの全体構成
以下の図は、HolySheep AIを活用したQA Copilotのシステム構成です：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 薬企QA Copilot アーキテクチャ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 偏差報告入力 │───▶│ Claude Opus │───▶│ GMP準拠文書 │ │
│ │ (インシデント) │ │ (構造化生成) │ │ 自動生成 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │
│ │ ▼ │
│ │ HolySheep API │
│ │ (base_url: api.holysheep.ai/v1) │
│ │ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 批記録PDF/ │───▶│ GPT-4o │───▶│ 構造化データ │ │
│ │ スキャン画像 │ │ (OCR+抽出) │ │ 自動抽出 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 合规发票照合ワークフロー │ │
│ │ ・DeepSeek V3.2（低成本抽出） │ │
│ │ ・Gemini 2.5 Flash（高速分類） │ │
│ │ ・HolySheep統合ダッシュボード │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
実装コード：偏差報告の自動生成
以下は、Claude Opus（claude-sonnet-4-20250514）を使用してGMP準拠の偏差報告を自動生成するPython実装です。
# HolySheep AI - 偏差報告自動生成システム
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
import requests
import json
from datetime import datetime
from typing import Dict, Optional
class QACopilotDeviationReporter:
"""HolySheep APIを活用したGMP偏差報告生成システム"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def generate_deviation_report(
self,
incident_title: str,
incident_description: str,
affected_batch: str,
severity: str, # "重大" / "主要" / "微小"
discovered_by: str,
discovery_date: str,
product_name: str,
manufacturing_step: str
) -> Dict:
"""
Claude Opusを使用してGMP準拠の偏差報告書を自動生成
Args:
incident_title: インシデント概要
incident_description: 詳細描述
affected_batch: 影響バッチ番号
severity: 重大度区分
discovered_by: 発見者
discovery_date: 発見日時 (YYYY-MM-DD HH:MM)
product_name: 製品名
manufacturing_step: 製造工程
Returns:
GMP準拠偏差報告書の辞書
"""
# GMP準拠プロンプト設計
prompt = f"""你是制药企业的质量保证AI助手。请根据以下偏差信息，生成符合GMP要求（中国GMP、EU GMP Annex 11）的偏差调查报告。
偏差信息：
- 偏差编号：DEV-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{hash(incident_title) % 10000:04d}
- 标题：{incident_title}
- 详细描述：{incident_description}
- 影响批次：{affected_batch}
- 严重程度：{severity}
- 发现者：{discovered_by}
- 发现时间：{discovery_date}
- 产品名称：{product_name}
- 制造工序：{manufacturing_step}
请生成以下完整格式的偏差调查报告（使用中文输出）：
1. 基本信息
- 偏差编号
- 发生日期/发现日期
- 产品/批号
- 制造工序
- 严重程度
- 发现者
- 负责部门
2. 偏差描述
- 偏差现象详细描述
- 偏差发生的时间线
- 相关文件/记录编号
3. 影响性评估
- 对产品质量的影响
- 对患者安全的影响
- 对法规符合性的影响
- 批次处置建议（放行/隔离/销毁）
4. 根本原因分析
- 可能的原因列表（人/机/料/法/环）
- 鱼骨图分析要点
- 5-Why分析
5. 纠正预防措施（CAPA）
- 即时纠正措施
- 长期预防措施
- 措施有效性验证计划
6. 参考文献
- 相关SOP编号
- 药典参考
- 法规依据
7. 审批信息
- QA负责人签字栏
- 生产负责人签字栏
- 相关部门负责人签字栏
请确保输出符合GMP文档规范，包含所有必要的时间戳和版本信息。"""
payload = {
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.3, # GMP文書は再現性重視で低温設定
"max_tokens": 4000
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
# 構造化された報告書を返す
return {
"status": "success",
"deviation_id": f"DEV-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{hash(incident_title) % 10000:04d}",
"generated_content": result['choices'][0]['message']['content'],
"model_used": "claude-sonnet-4-20250514",
"usage": result.get('usage', {}),
"generated_at": datetime.now().isoformat()
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {
"status": "error",
"error_message": str(e),
"error_type": type(e).__name__
}
def batch_generate_reports(self, incidents: list) -> list:
"""複数インシデントの一括処理"""
results = []
for incident in incidents:
result = self.generate_deviation_report(**incident)
results.append(result)
return results
使用例
if __name__ == "__main__":
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
qa_copilot = QACopilotDeviationReporter(api_key)
# 偏差報告の生成
incident = {
"incident_title": "培養温度超過による細胞成長異常",
"incident_description": "Bioreactor No.3において、培養開始12時間後に温度センサーの故障により、設定温度37°Cに対し実際の培養温度が41°Cまで上昇。異常発見後、即座に降温操作を実施し、24時間後に正常温度に回復したが細胞成長曲线に異常が観察された。",
"affected_batch": "LOT-BIO-2026-0512-003",
"severity": "主要",
"discovered_by": "張工程師",
"discovery_date": "2026-05-12 14:30",
"product_name": "生物制剂X（注射液）",
"manufacturing_step": "細胞培養工程"
}
result = qa_copilot.generate_deviation_report(**incident)
print(f"生成状態: {result['status']}")
print(f"偏差ID: {result.get('deviation_id', 'N/A')}")
print(f"使用モデル: {result.get('model_used', 'N/A')}")
if result['status'] == 'success':
print("\n--- 生成されたGMP偏差報告書 ---")
print(result['generated_content'][:2000])
print("\n--- コスト情報 ---")
print(f"入力トークン: {result['usage'].get('prompt_tokens', 'N/A')}")
print(f"出力トークン: {result['usage'].get('completion_tokens', 'N/A')}")
実装コード：批記録OCR処理と構造化抽出
次に、GPT-4oを活用した批記録（Batch Record）のOCR処理と、GMP必須項目の自動抽出システムを実装します。
# HolySheep AI - 批記録OCR処理システム
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
import base64
import requests
import json
import io
from PIL import Image
from typing import Dict, List, Optional
import hashlib
class BatchRecordOCRProcessor:
"""HolySheep APIとGPT-4oを活用したGMP批記録OCR処理システム"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def encode_image_to_base64(self, image_path: str) -> str:
"""画像ファイルをbase64エンコード"""
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
def preprocess_batch_record_image(self, image_data: bytes) -> bytes:
"""
OCR精度向上のための画像前処理
- 解像度調整（推奨150-300 DPI）
- グレースケール変換
- ノイズ除去
"""
img = Image.open(io.BytesIO(image_data))
# 適切なサイズにリサイズ（DPI調整）
target_dpi = (200, 200)
img = img.resize((int(img.width * 200/72), int(img.height * 200/72)),
Image.LANCZOS)
img.draft('L', img.size)
output = io.BytesIO()
img.save(output, format='PNG', dpi=target_dpi)
return output.getvalue()
def process_batch_record_with_vision(
self,
image_path: str,
batch_number: Optional[str] = None
) -> Dict:
"""
GPT-4o Vision APIを活用した批記録OCR処理
GMP批記録から以下を自動抽出：
- 批次情報
- 原材料情報
- 製造パラメータ
- 検査結果
- 担当者署名
"""
# 画像の前処理
with open(image_path, "rb") as f:
raw_image_data = f.read()
processed_image = self.preprocess_batch_record_image(raw_image_data)
base64_image = base64.b64encode(processed_image).decode('utf-8')
prompt = """请分析这张制药批记录（Batch Record）图片，提取以下GMP必需信息并以JSON格式输出：
{
"batch_info": {
"batch_number": "批次号",
"manufacturing_date": "制造日期",
"expiry_date": "有效期至",
"product_name": "产品名称",
"manufacturing_site": "生产场地",
"batch_size": "批量大小"
},
"raw_materials": [
{
"material_name": "物料名称",
"material_code": "物料编码",
"lot_number": "批号",
"quantity_used": "使用量",
"unit": "单位",
"supplier": "供应商"
}
],
"manufacturing_parameters": [
{
"parameter_name": "参数名称",
"setpoint": "设定值",
"actual_value": "实际值",
"uom": "单位",
"measurement_time": "测量时间",
"in_specification": true/false
}
],
"quality_checks": [
{
"test_item": "检验项目",
"specification": "规格",
"result": "结果",
"status": "合格/不合格",
"tested_by": "检验人",
"test_date": "检验日期"
}
],
"signatures": [
{
"role": "角色（操作员/班长/QA/生产主管）",
"name": "签名人姓名",
"signature_date": "签名日期",
"signature_image_placeholder": "[已签名]"
}
],
"deviations": [
{
"deviation_id": "偏差编号",
"description": "偏差描述",
"resolved": true/false
}
],
"raw_text_extraction": "完整原文文本（用于人工复核）"
}
注意：
1. 所有日期格式统一为 YYYY-MM-DD
2. 数值需包含单位和精度
3. 如有未填写或缺失字段，请标注 "N/A"
4. raw_text_extraction需包含原始文字，便于审计追踪"""
payload = {
"model": "gpt-4o-2024-08-06",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": prompt
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/png;base64,{base64_image}",
"detail": "high"
}
}
]
}
],
"temperature": 0.1, # OCRは最大限の忠実性を要求
"max_tokens": 8000
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=45
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
content = result['choices'][0]['message']['content']
# JSON部分だけを抽出（Markdownコードブロック対応）
if "```json" in content:
content = content.split("``json")[1].split("``")[0]
elif "```" in content:
content = content.split("``")[1].split("``")[0]
extracted_data = json.loads(content.strip())
return {
"status": "success",
"batch_number": batch_number or extracted_data.get("batch_info", {}).get("batch_number", "UNKNOWN"),
"extracted_data": extracted_data,
"raw_response": result['choices'][0]['message']['content'],
"model_used": "gpt-4o-2024-08-06",
"usage": result.get('usage', {}),
"image_hash": hashlib.md5(raw_image_data).hexdigest(),
"processed_at": result.get('created', 'N/A')
}
except json.JSONDecodeError as e:
return {
"status": "parse_error",
"error": f"JSON解析失败: {str(e)}",
"raw_response": result['choices'][0]['message']['content'] if 'result' in locals() else None
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {
"status": "error",
"error": str(e),
"error_type": type(e).__name__
}
def batch_process_directory(self, image_dir: str, batch_pattern: str = "*.png") -> List[Dict]:
"""ディレクトリ内の複数批記録を一括処理"""
import glob
results = []
image_files = glob.glob(f"{image_dir}/{batch_pattern}")
for image_path in image_files:
batch_number = image_path.split("/")[-1].replace(".png", "")
result = self.process_batch_record_with_vision(image_path, batch_number)
result["source_file"] = image_path
results.append(result)
return results
使用例
if __name__ == "__main__":
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
ocr_processor = BatchRecordOCRProcessor(api_key)
# 単一批記録の処理
result = ocr_processor.process_batch_record_with_vision(
image_path="/path/to/batch_record_sample.png",
batch_number="LOT-BIO-2026-0512-003"
)
print(f"処理状態: {result['status']}")
if result['status'] == 'success':
extracted = result['extracted_data']
print(f"\n批次番号: {extracted['batch_info']['batch_number']}")
print(f"製品名: {extracted['batch_info']['product_name']}")
print(f"製造日付: {extracted['batch_info']['manufacturing_date']}")
print(f"\n原材料数: {len(extracted['raw_materials'])}")
print(f"製造パラメータ数: {len(extracted['manufacturing_parameters'])}")
print(f"品質検査項目数: {len(extracted['quality_checks'])}")
# コスト計算
usage = result['usage']
print(f"\n--- コスト情報 ---")
print(f"入力トークン: {usage.get('prompt_tokens', 'N/A')}")
print(f"出力トークン: {usage.get('completion_tokens', 'N/A')}")
print(f"画像ハッシュ: {result['image_hash']}")
実装コード：合规发票订购ワークフロー
最後に、DeepSeek V3.2とGemini 2.5 Flashを活用した低成本な发票照合システムの構築方法を解説します。
# HolySheep AI - 合规发票订购ワークフローシステム
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class InvoiceStatus(Enum):
"""发票状态枚举"""
PENDING = "pending"
VALIDATED = "validated"
REJECTED = "rejected"
ARCHIVED = "archived"
class ComplianceLevel(Enum):
"""合规等级"""
FULL_COMPLIANCE = "full"
MINOR_ISSUES = "minor_issues"
MAJOR_ISSUES = "major_issues"
CRITICAL = "critical"
@dataclass
class InvoiceRecord:
"""发票记录数据结构"""
invoice_id: str
supplier_name: str
tax_id: str # 纳税人识别号
invoice_number: str
invoice_date: str
amount: float
tax_amount: float
line_items: List[Dict]
payment_status: str
attached_batch_records: List[str]
class InvoiceComplianceValidator:
"""合规发票订购验证系统"""
def __init__(self, api_key: str):
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.tax_id_whitelist = self._load_whitelisted_suppliers()
def _load_whitelisted_suppliers(self) -> Dict[str, Dict]:
"""加载白名单供应商数据库"""
return {
"91110000123456789X": {
"name": "北京科兴试剂有限公司",
"approval_status": "approved",
"contract_expiry": "2026-12-31"
},
"91310000123456789Y": {
"name": "上海迈瑞尔设备有限公司",
"approval_status": "approved",
"contract_expiry": "2027-06-30"
}
}
def validate_invoice_with_deepseek(
self,
invoice_data: InvoiceRecord,
po_reference: str
) -> Dict:
"""
DeepSeek V3.2による低成本发票抽出・照合
税号・供应商名・金额・税额を自动抽出し、POと突合
"""
prompt = f"""你是制药企业的发票合规验证AI。请分析以下发票信息，验证其合规性。
发票信息：
- 发票号码：{invoice_data.invoice_number}
- 供应商名称：{invoice_data.supplier_name}
- 纳税人识别号：{invoice_data.tax_id}
- 开票日期：{invoice_data.invoice_date}
- 金额（不含税）：{invoice_data.amount}
- 税额：{invoice_data.tax_amount}
- 订单参考号：{po_reference}
- 附加批记录：{', '.join(invoice_data.attached_batch_records)}
请执行以下验证步骤：
1. 税务信息验证
- 纳税人识别号格式验证（中国15/18/20位统一社会信用代码）
- 供应商名称与识别号匹配检查
2. 金额逻辑验证
- 税率计算正确性（通常6%, 9%, 13%）
- 金额合计验证
- PO金额与发票金额一致性
3. 时间逻辑验证
- 发票日期不得早于订单日期
- 发票日期不得晚于当前日期90天以上
4. 合规风险评估
- 增值税专用发票vs普通发票适用性
- 三流一致检查（合同/发票/付款）
请以JSON格式输出验证结果：
{{
"validation_status": "pass/fail/warning",
"compliance_level": "full/minor_issues/major_issues/critical",
"checks_performed": [
{{
"check_name": "检查项目名称",
"result": "pass/fail/warning",
"details": "详细说明",
"severity": "info/warning/error"
}}
],
"extracted_invoice_data": {{
"invoice_number": "提取的发票号码",
"supplier_name": "提取的供应商名称",
"tax_id": "提取的税号",
"amount_excl_tax": "提取的不含税金额",
"tax_amount": "提取的税额",
"tax_rate": "计算的税率"
}},
"po_comparison": {{
"po_number": "关联订单号",
"po_amount": "订单金额",
"invoice_amount": "发票金额",
"variance": "差异金额",
"variance_percentage": "差异百分比",
"match_status": "exact/acceptable_variance/major_variance"
}},
"risk_flags": ["风险标记列表"],
"recommendation": "处置建议",
"next_actions": ["下一步操作列表"]
}}"""
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 3000
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=20
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
content = result['choices'][0]['message']['content']
# JSON抽出
if "```json" in content:
content = content.split("``json")[1].split("``")[0]
validation_result = json.loads(content.strip())
return {
"status": "success",
"invoice_id": invoice_data.invoice_id,
"model_used": "deepseek-chat",
"validation_result": validation_result,
"processing_time_ms": result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0),
"validated_at": datetime.now().isoformat()
}
except Exception as e:
return {
"status": "error",
"invoice_id": invoice_data.invoice_id,
"error": str(e)
}
def classify_invoice_priority_with_gemini(
self,
invoice_data: InvoiceRecord,
validation_result: Dict
) -> Dict:
"""
Gemini 2.5 Flashによる高速分類・優先度判定
緊急度・付款スケジュール・コンプライアンスリスクを評価
"""
prompt = f"""你是制药企业采购和财务团队的AI助手。基于以下发票信息和合规验证结果，评估付款优先级。
发票数据：
- 发票ID：{invoice_data.invoice_id}
- 供应商：{invoice_data.supplier_name}
- 金额（含税）：¥{invoice_data.amount + invoice_data.tax_amount:,.2f}
- 开票日期：{invoice_data.invoice_date}
- 当前付款状态：{invoice_data.payment_status}
合规验证结果：
- 验证状态：{validation_result.get('validation_status', 'N/A')}
- 合规等级：{validation_result.get('compliance_level', 'N/A')}
- PO匹配状态：{validation_result.get('validation_result', {}).get('po_comparison', {}).get('match_status', 'N/A')}
- 风险标记：{', '.join(validation_result.get('validation_result', {}).get('risk_flags', ['无']))}
请评估以下维度并给出优先级建议：
1. 付款优先级评估
- 供应商关系重要性（长期供应商 vs 新供应商）
- 付款条款（提前付款折扣/正常付款/逾期）
- 原材料/设备/服务的紧急程度
2. 现金流优化
- 最佳付款时机建议
- 批量付款分组建议
3. 合规风险联动
- 基于合规等级的付款审批流程建议
请以JSON格式输出：
{{
"payment_priority": 1-10,
"priority_rationale": "优先级判定理由",
"recommended_payment_date": "YYYY-MM-DD",
"payment_terms_analysis": {{
"early_payment_discount": true/false,
"discount_amount_if_applicable": "折扣金额",
"net_due_date": "应付日期",
"days_until_due": "距到期天数"
}},
"approval_workflow": "审批流程建议",
"batch_payment_group": "建议批次付款组",
"compliance_hold": true/false,
"compliance_hold_reason": "如果触发合规暂停的原因",
"action_items": ["待办事项列表"]
}}"""
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=15
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
content = result['choices'][0]['message']['content']
# JSON抽出
if "```json" in content:
content = content.split("``json")[1].split("``")[0]
priority_result = json.loads(content.strip())
return {
"status": "success",
"invoice_id": invoice_data.invoice_id,
"priority_result": priority_result,
"model_used": "gemini-2.