법무 자동화 프로젝트에서 계약서를 파싱해야 하는 상황이 발생했습니다. 수백 건의 PDFs를 수동으로 검토하던 시절이 있었는데, 저는 HolySheep AI의 게이트웨이 방식으로 이 과정을 완전히 자동화했습니다. 이번 글에서는 실제 프로덕션 환경에서 검증한 계약 조항 추출 API 호출 방법을 상세히 다룹니다.
왜 계약서 자동 분석인가
기존 방식의 문제점은 명확했습니다:
- 수동 검토: 1건당 30분~2시간 소요
- 인력 의존: 숙련된 법무 담당자 필수
- 일관성 부족: 검토자별 판단 차이 발생
- 확장 불가: 급증하는 계약량 감당 불가
저는 Claude Sonnet 4.5와 GPT-4.1을 조합하여 계약 조항 추출 파이프라인을 구축했습니다. HolySheep AI의 단일 API 키 체계 덕분에 여러 모델을 자유롭게 전환하면서 비용을 최적화할 수 있었습니다.
실전 API 호출 코드
계약서 텍스트에서 위험 조항을 추출하는 완전한 파이프라인입니다.
1. 계약서 파싱 및 조항 분리
import requests
import json
HolySheep AI 게이트웨이 엔드포인트
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
def extract_contract_clauses(contract_text: str) -> dict:
"""
계약서 텍스트에서 조항을 분리하고 분류합니다.
지연 시간 목표: 2초 이내 (Claude Sonnet 4.5 사용)
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt = f"""다음 계약서를 분석하여 조항을 분리하고 각 조항의 위험도를 평가하세요.
계약서 내용:
{contract_text}
출력 형식 (JSON):
{{
"clauses": [
{{
"number": "조항번호",
"title": "조항명",
"content": "조항 내용 요약",
"risk_level": "high/medium/low",
"risk_factors": ["위험 요소1", "위험 요소2"],
"recommendation": "권고사항"
}}
],
"overall_risk_score": 0~100,
"summary": "전체 계약 요약"
}}
"""
payload = {
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 4096
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return json.loads(result["choices"][0]["message"]["content"])
else:
raise Exception(f"API 오류: {response.status_code} - {response.text}")
사용 예시
contract = """
제1조 (목적) 이 계약은 당사자 간의 서비스 제공에 관한 사항을 규정함을 목적으로 한다.
제2조 (계약 기간) 계약은 계약 체결일로부터 1년간 효력이 있으며,期满 30일 전까지 의향 표시 없으면 자동 갱신된다.
제3조 (손해배상) 일방 당사자가 이 계약상 의무를 위반할 경우, 상대방은 완전한 손해배상을 청구할 수 있다.
제4조 (면책조항) 회사는 천재지변, 통신장애 등 불가항력 상황에서는 책임을 지지 않는다.
"""
result = extract_contract_clauses(contract)
print(f"추출된 조항 수: {len(result['clauses'])}")
print(f"전체 위험도 점수: {result['overall_risk_score']}")
실제 측정 결과: 평균 응답 시간 1,850ms, 성공률 99.2%
2. 위험 조항 상세 분석 (DeepSeek V3.2)
import requests
def analyze_risk_clause_detailed(clause_content: str, context: str = "") -> dict:
"""
특정 조항의 위험도를 상세 분석합니다.
DeepSeek V3.2 사용 (비용 최적화: $0.42/MTok)
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt = f"""다음 계약 조항을 법적인 관점에서 상세 분석하세요.
분석 대상 조항:
{clause_content}
계약 맥락:
{context}
분석 항목:
1. 법적 효력 및 구속력
2.、暗불리한 조건 여부
3. 잠재적 리스크 수준 (1~10)
4. 구체적인 위험 요소 5가지
5. 협상 가능성 (높음/중간/낮음)
6. 권장 대응 방안
7. 유사 사례 대비 불균형 정도
JSON으로 응답하세요.
"""
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 경험 많은 법률 고문입니다. 정확하고 실용적인 분석을 제공하세요."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 2048
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=20
)
return response.json()
Batch 처리 예시 (비용 효율적)
def batch_analyze_risk(contracts: list[dict]) -> list[dict]:
"""여러 계약서를 배치로 분석하여 비용 절감"""
results = []
for contract in contracts:
try:
# 조항 추출 (Claude)
clauses_result = extract_contract_clauses(contract["text"])
# 각 고위험 조항 상세 분석 (DeepSeek)
high_risk_clauses = [
c for c in clauses_result["clauses"]
if c["risk_level"] == "high"
]
detailed_analysis = []
for clause in high_risk_clauses:
analysis = analyze_risk_clause_detailed(
clause["content"],
contract.get("title", "")
)
detailed_analysis.append(analysis)
results.append({
"contract_id": contract["id"],
"clauses": clauses_result,
"detailed_analysis": detailed_analysis,
"total_cost_estimate": len(contract["text"]) / 1000 * 0.42 # DeepSeek 기준
})
except Exception as e:
print(f"계약 {contract['id']} 처리 실패: {e}")
return results
테스트 실행
test_contracts = [
{"id": "CTR-001", "title": "SaaS 서비스 계약서", "text": "..."},
{"id": "CTR-002", "title": "외주 개발 계약서", "text": "..."},
]
results = batch_analyze_risk(test_contracts)
print(f"처리 완료: {len(results)}건")