Claude Skills 아키텍처 분석: Anthropic API 커스텀 도구 호출 개발 가이드

저는 지난 6개월간 Claude Sonnet 4.5의 커스텀 도구 호출(Tool Use)을 프로덕션 환경에서 운영해 왔습니다. 본문에서는 흔히 Claude Skills로 통칭되는 도구 호출 아키텍처의 작동 원리와, HolySheep AI 게이트웨이를 통한 통합 방법을 코드 중심으로 정리합니다.

한눈에 보는 비교: HolySheep vs 공식 API vs 다른 릴레이 서비스

HolySheep AI 한 줄 요약

HolySheep AI는 글로벌 AI API 게이트웨이로, 해외 신용카드 없이 로컬 결제만으로 GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 주요 모델을 단일 API 키로 호출할 수 있습니다. 비용 최적화 단가는 GPT-4.1 $8/MTok, Claude Sonnet 4.5 $15/MTok, Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok, DeepSeek V3.2 $0.42/MTok입니다.

Claude Skills = 커스텀 도구 호출 아키텍처

Claude Skills는 Anthropic의 도구 호출(Tool Use) 프레임워크를 가리키는 개발자 통용 명칭입니다. 핵심 흐름은 세 단계입니다.

• 1단계 정의: 클라이언트가 tools 배열에 함수 스키마(JSON Schema)를 동봉하여 요청
• 2단계 결정: 모델이 직접 호출이 필요하다고 판단하면 tool_calls 블록 반환, 필요 없으면 일반 텍스트 응답
• 3단계 실행: 클라이언트가 실제 함수를 실행하고 결과를 role: tool 메시지로 재전송하면 모델이 최종 자연어 응답 생성

코드 1: 환경 설정과 단일 도구 호출

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "도시 이름으로 현재 날씨와 온도를 조회합니다",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "도시명 (예: Seoul)"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "서울의 현재 날씨를 알려줘"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

msg = resp.choices[0].message
if msg.tool_calls:
    for tc in msg.tool_calls:
        print("호출할 함수:", tc.function.name)
        print("인자:", tc.function.arguments)
else:
    print("직접 응답:", msg.content)

코드 2: 다중 턴 도구 실행 루프

import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

def execute_tool(name: str, args: dict) -> dict:
    if name == "calc_bmi":
        bmi = args["weight_kg"] / (args["height_m"] ** 2)
        return {"bmi": round(bmi, 2), "category": classify(bmi)}
    return {"error": f"unknown tool: {name}"}

def classify(bmi: float) -> str:
    if bmi < 18.5: return "underweight"
    if bmi < 25:   return "normal"
    return "overweight"

tools = [
    {"type": "function", "function": {
        "name": "calc_bmi",
        "description": "BMI를 계산합니다",
        "parameters": {"type": "object",
            "properties": {
                "weight_kg": {"type": "number"},
                "height_m":  {"type": "number"}
            },
            "required": ["weight_kg", "height_m"]
        }
    }}
]

messages = [{"role": "user", "content": "키 1.75m, 몸무게 70kg인 사람의 BMI를 계산해줘"}]

for turn in range(8):
    resp = client.chat.completions.create(
        model="claude-sonnet-4.5",
        messages=messages,
        tools=tools
    )
    msg = resp.choices[0].message
    messages.append(msg)

    if not msg.tool_calls:
        print("최종 답변:", msg.content)
        break

    for tc in msg.tool_calls:
        result = execute_tool(tc.function.name, json.loads(tc.function.arguments))
        messages.append({
            "role": "tool",
            "tool_call_id": tc.id,
            "content": json.dumps(result, ensure_ascii=False)
        })

코드 3: 병렬 도구 호출 + 비용·지연 측정

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