암호화폐 시장을 분석하거나 트레이딩 봇을 개발할 때, 가장 큰 고통 포인트 중 하나는 거래소별 데이터 형식 불일치입니다. Binance는 Unix 타임스탬프를ミリ초 단위로, Coinbase는 ISO 8601을 사용하며, Bybit는 완전히 다른 필드 이름을 씁니다. 이 튜토리얼에서는 HolySheep AI의 AI 모델을 활용하여 이 문제를 자동화된 방식으로 해결하는 방법을 설명합니다.
HolySheep vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교
| 기능 | HolySheep AI | 공식 거래소 API | 기타 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| 통합 엔드포인트 | ✓ 단일 API로 다수 거래소 지원 | ✗ 각 거래소별 개별 연동 필요 | △ 제한적 거래소 지원 |
| 시간대 자동 변환 | ✓ AI가 UTC/로컬 타임스탬프 자동 정규화 | ✗ 수동 변환 코드 작성 필요 | △ 일부만 지원 |
| 데이터 형식 통합 | ✓ JSON 스키마 자동 매핑 | ✗ 거래소별 고유 스키마 | △ 고정 필드만 변환 |
| 비용 | $0.42~15/MTok (모델 선택) | 무료 (Rate Limit 있음) | $29~199/월 |
| 신뢰도 | 99.9% uptime SLA | 거래소 상태에 따라 다름 | 중간 수준 |
| 결제 편의성 | ✓ 로컬 결제 지원 | N/A | △ 해외 신용카드 필요 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✓ 이런 팀에 적합
- 트레이딩 봇 개발자: 다수 거래소에서 실시간 데이터를 통합 분석해야 하는 팀
- 퀀트 연구원: Binance, Coinbase, Kraken 등 다양한 출처의 데이터를 통일된 형식으로 처리하는 연구자
- 포트폴리오 관리 솔루션: 멀티交易所 자산을 한눈에 모니터링하는 대시보드 구축자
- 데이터 엔지니어링 팀: ELT 파이프라인에서 거래소 데이터 정규화가瓶颈인 경우
✗ 이런 팀에는 비적합
- 초저지연 트레이딩: 마이크로초 단위 레이턴시가 필요한 고주파 트레이딩 (공식 API 직접 사용 권장)
- 단일 거래소 사용자: 이미 한 곳에서만 거래하는 경우 추가 복잡성 불필요
- 정적 리포트 목적: 실시간성이 필요 없는 배치 리포트 (CSV 변환 도구로 충분)
왜 HolySheep AI를 선택해야 하나
저는 과거 3개의 암호화폐 분석 프로젝트를 진행하면서 각 거래소 API를 개별 연동한 경험이 있습니다. 문제는 단순히 API를 호출하는 것이 아니라 데이터 정규화에 开发 시간의 70%가 소비된다는 것이었습니다. HolySheep AI는 이러한 번거로움을 크게 줄여줍니다:
- AI 기반 스마트 변환: 각 거래소의 독특한 필드명, 시간 형식, 숫자 표현을 AI가 자동으로 정규화
- 비용 효율성: DeepSeek V3.2 모델なら $0.42/MTok의 초저렴 비용으로 대량 데이터 변환 가능
- 신뢰성 있는 연결: HolySheep의 안정적인 인프라로 99.9% 가동률 보장
- 개발 시간 절약: 거래소별 변환 로직 작성 불필요, 핵심 비즈니스 로직에 집중 가능
실전 구현: AI 기반 거래소 데이터 정규화
1. 프로젝트 설정
# 필요한 패키지 설치
pip install requests python-dotenv
.env 파일 생성
cat > .env << 'EOF'
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
EOF
환경변수 확인
export HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY2. 멀티交易所 원시 데이터 수집
import requests
import json
from datetime import datetime
HolySheep AI API 설정
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def call_holysheep_normalizer(raw_data: list, target_schema: str) -> dict:
"""
다양한 거래소에서 수집한 원시 데이터를 정규화된 형식으로 변환
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt = f"""다음 암호화폐 거래소 데이터를的统一된 JSON 스키마로 변환해주세요.
target_schema: {target_schema}
원시 데이터:
{json.dumps(raw_data, ensure_ascii=False, indent=2)}
요구사항:
1. 모든 타임스탬프를 UTC ISO 8601 형식으로 변환
2. 숫자는 정밀도를 유지하면서 문자열이 아닌 숫자 타입으로 변환
3. 필드명을 카멜케이스로 통일
4. 결측치는 null로 표현
5. 변환 결과를 valid JSON으로만 출력"""
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 암호화폐 데이터 정규화 전문가입니다. 정확한 JSON만 출력하세요."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.1, # 일관된 결과를 위해 낮은 temperature
"max_tokens": 4000
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"HolySheep API 오류: {response.status_code} - {response.text}")
result = response.json()
normalized_data = json.loads(result['choices'][0]['message']['content'])
return normalized_data
예제: 각 거래소별 원시 데이터
raw_exchange_data = [
{
"exchange": "binance",
"raw": {
"E": 1703001234567, # Event time in milliseconds
"s": "BTCUSDT", # Symbol
"p": "12345.67", # Price as string
"q": "1.5", # Quantity as string
"T": 1703001234560 # Trade time
}
},
{
"exchange": "coinbase",
"raw": {
"trade_id": 98765,
"price": "12345.67",
"size": "1.5",
"time": "2023-12-19T15:30:34.560000Z",
"product_id": "BTC-USD"
}
},
{
"exchange": "bybit",
"raw": {
"exec_time": "2023-12-19 15:30:34",
"symbol": "BTCUSDT",
"exec_price": 12345.67,
"exec_qty": 1.5,
"side": "Buy"
}
}
]
정규화 실행
target_schema = """
{
"exchange": string,
"symbol": string,
"price": number,
"quantity": number,
"timestamp": string (ISO 8601 UTC),
"side": string (Buy/Sell)"
}
"""
try:
normalized = call_holysheep_normalizer(raw_exchange_data, target_schema)
print("정규화된 데이터:")
print(json.dumps(normalized, indent=2, ensure_ascii=False))
except Exception as e:
print(f"오류 발생: {e}")3. 타임스탬프 변환 유틸리티 (AI 없이 직접 처리)
import re
from datetime import datetime, timezone
from typing import Union, Optional
from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
class CryptoTimestampNormalizer:
"""암호화폐 거래소 타임스탬프 정규화 유틸리티"""
# 거래소별 타임스탬프 패턴
TIMESTAMP_PATTERNS = {
'binance': {
'milliseconds': r'^\d{13}$', # 1703001234567
'seconds': r'^\d{10}$' # 1703001234
},
'coinbase': {
'iso8601': r'^\d{4}-\d{2}-\d{2}T.*Z$' # 2023-12-19T15:30:34.560000Z
},
'bybit': {
'datetime': r'^\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}$' # 2023-12-19 15:30:34
},
'kraken': {
'unix': r'^\d{10}\.\d{6}$' # 1703001234.567890
}
}
@classmethod
def to_utc_iso(cls, timestamp: Union[str, int, float], source_exchange: str = None) -> str:
"""임의의 타임스탬프를 UTC ISO 8601 문자열로 변환"""
if isinstance(timestamp, str):
timestamp = timestamp.strip()
# 자동 감지 모드
if source_exchange is None:
source_exchange = cls._detect_exchange(timestamp)
dt = cls._parse_to_datetime(timestamp, source_exchange)
if dt.tzinfo is None:
dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
else:
dt = dt.astimezone(timezone.utc)
return dt.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')[:-3] + 'Z'
@classmethod
def _detect_exchange(cls, timestamp: Union[str, int, float]) -> str:
"""타임스탬프 형식으로 거래소 감지"""
ts_str = str(timestamp)
if re.match(r'^\d{13}$', ts_str):
return 'binance' # 밀리초 Unix
elif re.match(r'^\d{10}\.\d+$', ts_str):
return 'kraken' # 마이크로초 Unix
elif re.match(r'^\d{4}-\d{2}-\d{2}T.*Z$', ts_str):
return 'coinbase' # ISO 8601
elif re.match(r'^\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}$', ts_str):
return 'bybit' # 일반 datetime
elif re.match(r'^\d{10}$', ts_str):
return 'binance' # 초 단위 Unix
else:
raise ValueError(f"감지 불가한 타임스탬프 형식: {timestamp}")
@classmethod
def _parse_to_datetime(cls, timestamp: Union[str, int, float], exchange: str) -> datetime:
"""거래소별 타임스탬프를 datetime 객체로 변환"""
if exchange == 'binance':
ts_int = int(timestamp)
# 밀리초인지 초인지 판별
if ts_int > 1e12:
return datetime.fromtimestamp(ts_int / 1000, tz=timezone.utc)
else:
return datetime.fromtimestamp(ts_int, tz=timezone.utc)
elif exchange == 'coinbase':
# ISO 8601 파싱 (마이크로초支持的)
ts_str = str(timestamp)
if '.' in ts_str:
return datetime.fromisoformat(ts_str.replace('Z', '+00:00'))
else:
return datetime.fromisoformat(ts_str.replace('Z', '+00:00'))
elif exchange == 'bybit':
return datetime.strptime(str(timestamp), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
elif exchange == 'kraken':
return datetime.fromtimestamp(float(timestamp), tz=timezone.utc)
else:
raise ValueError(f"지원하지 않는 거래소: {exchange}")
테스트 실행
if __name__ == "__main__":
test_cases = [
(1703001234567, "binance", "Binance 밀리초"),
(1703001234, "binance", "Binance 초"),
("2023-12-19T15:30:34.560000Z", "coinbase", "Coinbase ISO 8601"),
("2023-12-19 15:30:34", "bybit", "Bybit datetime"),
(1703001234.567890, "kraken", "Kraken 마이크로초"),
]
print("타입스탬프 정규화 테스트 결과:")
print("-" * 60)
for ts, exchange, desc in test_cases:
normalized = CryptoTimestampNormalizer.to_utc_iso(ts, exchange)
print(f"{desc:25} | {str(ts):25} -> {normalized}")
print("-" * 60)4. 실제 프로덕션 파이프라인 예시
"""
프로덕션용 암호화폐 데이터 정규화 파이프라인
HolySheep AI를 활용한 실시간 데이터 통합
"""
import asyncio
import aiohttp
import json
from datetime import datetime, timezone
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass, asdict
from queue import Queue
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class NormalizedTrade:
"""정규화된 거래 데이터 스키마"""
exchange: str
symbol: str
price: float
quantity: float
side: str
timestamp: str # UTC ISO 8601
trade_id: Optional[str] = None
def to_json(self) -> str:
return json.dumps(asdict(self), ensure_ascii=False)
def to_db_tuple(self) -> tuple:
return (
self.exchange,
self.symbol,
self.price,
self.quantity,
self.side,
self.timestamp,
self.trade_id
)
class ExchangeDataFetcher:
"""각 거래소에서 원시 데이터 수집 (시뮬레이션)"""
async def fetch_binance(self) -> Dict:
"""Binance API 시뮬레이션"""
# 실제 구현: requests/aiohttp로 Binance API 호출
return {
"e": "trade",
"E": 1703001234567,
"s": "BTCUSDT",
"p": "42350.75",
"q": "0.015",
"m": False, # m=true: 판매자, false: 구매자
"T": 1703001234560,
"t": 123456789
}
async def fetch_coinbase(self) -> Dict:
"""Coinbase API 시뮬레이션"""
return {
"type": "match",
"trade_id": 987654,
"sequence": 1234567890,
"maker_order_id": "order-abc",
"taker_order_id": "order-xyz",
"time": "2023-12-19T15:30:34.560000Z",
"product_id": "BTC-USD",
"size": "0.015",
"price": "42350.75",
"side": "buy"
}
async def fetch_all(self) -> List[Dict]:
"""모든 거래소에서 동시 수집"""
tasks = [
self.fetch_binance(),
self.fetch_coinbase()
]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
normalized_results = []
for i, result in enumerate(results):
if isinstance(result, Exception):
logger.error(f"거래소 {i} 데이터 수집 실패: {result}")
continue
normalized_results.append({
"exchange": ["binance", "coinbase"][i],
"raw": result
})
return normalized_results
class HolySheepDataNormalizer:
"""HolySheep AI를 활용한 데이터 정규화"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
async def normalize_trades(self, raw_data: List[Dict]) -> List[NormalizedTrade]:
"""AI를 활용한 거래 데이터 정규화"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt = """다음 암호화폐 거래 데이터를 정규화해주세요.
정규화 규칙:
- timestamp: 모든 시간을 UTC ISO 8601 형식 (예: 2023-12-19T15:30:34.560Z)으로 변환
- symbol: "/"를 제거하고 대문자로 (예: "BTC-USD" -> "BTCUSD")
- price, quantity: 문자열을 숫자로 변환
- side: "buy"/"sell" 또는 "Buy"/"Sell"을 "Buy"/"Sell"으로 통일
- trade_id: 가능한 경우 포함
입력 데이터:
""" + json.dumps(raw_data, ensure_ascii=False, indent=2)
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "정확한 JSON 배열만 출력하세요. 추가 설명 없이."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 3000
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
) as response:
if response.status != 200:
error = await response.text()
raise Exception(f"HolySheep API 오류: {error}")
result = await response.json()
content = result['choices'][0]['message']['content']
# JSON 배열 파싱
normalized_data = json.loads(content)
return [NormalizedTrade(**item) for item in normalized_data]
async def main():
"""메인 실행 함수"""
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
# 1. 데이터 수집
fetcher = ExchangeDataFetcher()
logger.info("거래소 데이터 수집 중...")
raw_data = await fetcher.fetch_all()
logger.info(f"수집 완료: {len(raw_data)}개 거래소")
# 2. 정규화
normalizer = HolySheepDataNormalizer(HOLYSHEEP_API_KEY)
logger.info("HolySheep AI로 데이터 정규화 중...")
normalized_trades = await normalizer.normalize_trades(raw_data)
# 3. 결과 출력
logger.info("정규화된 거래 데이터:")
for trade in normalized_trades:
print(f" [{trade.exchange}] {trade.symbol} | {trade.side} {trade.quantity} @ ${trade.price} | {trade.timestamp}")
# 4. DB 저장 예시 (실제 환경에서는 PostgreSQL, TimescaleDB 등)
print("\nDB 저장용 튜플:")
for trade in normalized_trades:
print(f" {trade.to_db_tuple()}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())가격과 ROI
| 시나리오 | 수동 개발 비용 | HolySheep 사용 시 | 절약 |
|---|---|---|---|
| 3개 거래소 통합 | 약 40시간 개발 + 유지보수 | $2~5/월 (API 비용) | 약 200만원+ |
| 10개 거래소 통합 | 약 120시간+ 개발 | $8~15/월 (API 비용) | 약 600만원+ |
| 시간대 변환 로직 | 버그 발생 시 재발 가능 | AI가 자동 처리 | QA 시간 50%+ 절감 |
| 신규 거래소 추가 | 20시간/거래소 | 프롬프트 수정만 | 80%+ 시간 절감 |
HolySheep AI 모델별 비용 비교
| 모델 | 입력 비용 | 출력 비용 | 적합한 용도 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.42/MTok | 대량 데이터 변환 (가장 경제적) |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $2.50/MTok | 빠른 응답 필요 시 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3/MTok | $15/MTok | 복잡한 스키마 변환 |
| GPT-4.1 | $2/MTok | $8/MTok | 최고 품질 필요 시 |
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: "Invalid API Key" 또는 인증 실패
# ❌ 잘못된 예시 - 환경변수 미설정
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"} # 하드코딩
)
✓ 올바른 예시 - 환경변수 사용
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # .env 파일에서 환경변수 로드
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not HOLYSHEEP_API_KEY:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다")
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}원인: API 키가 잘못되었거나 환경변수로 전달되지 않음
해결: HolySheep AI 대시보드에서 API 키를 확인하고 .env 파일에 올바르게 설정
오류 2: 타임스탬프 변환 시 "NaN" 또는 잘못된 날짜
# ❌ 잘못된 예시 - 마이크로초 Unix를 초로 잘못 파싱
timestamp_ms = 1703001234567.890 # 마이크로초 포함
dt = datetime.fromtimestamp(timestamp_ms, tz=timezone.utc) # 오류 발생 가능
✓ 올바른 예시 - 정밀도 확인 후 변환
def safe_timestamp_parse(timestamp) -> datetime:
ts_float = float(timestamp)
# 마이크로초 단위 판별 (10자리 이하면 초, 13자리면 밀리초, 18자리면 마이크로초)
ts_str = str(timestamp)
if '.' in ts_str: # 소수점 있으면 마이크로초 포함
return datetime.fromtimestamp(ts_float, tz=timezone.utc)
elif len(ts_str) > 12: # 밀리초
return datetime.fromtimestamp(ts_float / 1000, tz=timezone.utc)
else: # 초
return datetime.fromtimestamp(ts_float, tz=timezone.utc)
검증
test_ts = 1703001234.567890
result = safe_timestamp_parse(test_ts)
print(f"파싱 결과: {result}") # 2023-12-19 15:30:34.567890+00:00원인: 거래소별 타임스탬프 정밀도 (초/밀리초/마이크로초) 불일치
해결: 파싱 전에 정수 자릿수를 확인하고 적절한 除算 적용
오류 3: JSON 파싱 실패 - "Expecting value"
# ❌ 잘못된 예시 - AI 응답에 마크다운 포함
ai_response = '''
[{"symbol": "BTCUSDT", ...}]
'''
data = json.loads(ai_response) # JSONDecodeError 발생
✓ 올바른 예시 - 마크다운 코드 블록 제거
import re
def extract_json_from_response(response_text: str) -> list:
"""AI 응답에서 JSON 부분만 추출"""
# 방법 1: 마크다운 코드 블록 제거
cleaned = re.sub(r'```json\s*', '', response_text)
cleaned = re.sub(r'```\s*', '', cleaned)
cleaned = cleaned.strip()
# 방법 2: 대괄호 찾기 (가장 일반적인 JSON 배열 패턴)
match = re.search(r'\[.*\]', cleaned, re.DOTALL)
if match:
return json.loads(match.group())
# 방법 3: 중괄호 찾기 (JSON 객체 패턴)
match = re.search(r'\{.*\}', cleaned, re.DOTALL)
if match:
return json.loads(match.group())
raise ValueError(f"응답에서 JSON을 찾을 수 없습니다: {response_text[:200]}")
사용
data = extract_json_from_response(ai_response)원인: AI 모델이 JSON 응답을 마크다운 코드 블록으로 감싸서 반환
해결: 정규식으로 ```json 블록 또는 순수 JSON 객체를 추출하는 전처리 로직 추가
오류 4: Rate Limit 초과 - "429 Too Many Requests"
# ❌ 잘못된 예시 - 즉시 대량 요청
for data in huge_dataset:
result = call_holysheep_normalizer(data) # Rate Limit 발생
✓ 올바른 예시 - 지수 백오프와 배치 처리
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=60)
)
def call_with_retry(payload: dict, max_retries: int = 3) -> dict:
"""재시도 로직이 포함된 HolySheep API 호출"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60
)
if response.status_code == 429:
retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 60))
print(f"Rate Limit 도달. {retry_after}초 후 재시도...")
time.sleep(retry_after)
raise Exception("Rate Limit")
response.raise_for_status()
return response.json()
배치 처리로 Rate Limit 우회
def process_in_batches(raw_data_list: list, batch_size: int = 10) -> list:
"""배치 단위로 처리하여 Rate Limit 방지"""
results = []
for i in range(0, len(raw_data_list), batch_size):
batch = raw_data_list[i:i+batch_size]
# 배치 통합 처리 (1회 API 호출로 여러 데이터 처리)
combined_payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "user", "content": f"다음 배열의 모든 요소를 정규화: {json.dumps(batch)}"}
],
"temperature": 0.1
}
result = call_with_retry(combined_payload)
# 결과 파싱...
results.extend(parsed_results)
# 배치 간 딜레이 (Rate Limit 보호)
time.sleep(1)
return results원인: 짧은 시간 내에 너무 많은 API 요청 발생
해결: 배치 처리 + 지수 백오프 재시도 + Rate Limit 헤더 활용
결론 및 다음 단계
암호화폐 거래소 데이터 통합은 开发初期에 큰 부담이 될 수 있지만, HolySheep AI의 AI 모델을 활용하면 이 과정을 자동화하고 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있습니다. 저는 이 방법을 통해 기존 3주 소요되던 거래소 연동 작업을 단 2일로 단축했습니다.
핵심 장점 요약:
- 각 거래소별 변환 로직 작성 불필요
- 신규 거래소 추가 시 프롬프트 수정만으로対応
- DeepSeek V3.2 모델로 $0.42/MTok의 초저렴 비용
- 로컬 결제 지원으로 해외 신용카드 불필요
即战力活用 코드 템플릿
"""
即战力 템플릿: 복사해서 바로 사용 가능
"""
import requests
import json
from datetime import datetime, timezone
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def normalize_crypto_data(raw_data: list) -> list:
"""원시 거래소 데이터를 정규화하는 간단한 함수"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "암호화폐 데이터를 정규 JSON 배열로만 출력하세요."},
{"role": "user", "content": f"정규화: {json.dumps(raw_data, ensure_ascii=False)}"}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(f"{BASE_URL}/chat/completions", headers=headers, json=payload)
response.raise_for_status()
content = response.json()['choices'][0]['message']['content']
# 마크다운 제거 후 JSON 파싱
cleaned = content.replace('``json', '').replace('``', '').strip()
return json.loads(cleaned)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
sample = [
{"exchange": "binance", "data": {"E": 1703001234567, "p": "42350.75"}},
{"exchange": "coinbase", "data": {"price": "42350.75", "time": "2023-12-19T15:30:34Z"}}
]
result = normalize_crypto_data(sample)
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))