OpenAI vs Anthropic Function Calling 완전 비교: 실사용 리뷰

AI 앱을 구축하면서 가장 많이 마주치는 선택지가 바로 OpenAI와 Anthropic의 function calling 기능입니다. 저는 최근 두 플랫폼을 모두 프로덕션 환경에서 활용하면서 지연 시간, JSON 스키마 안정성, 개발자 경험 차이를 직접 비교해 보았습니다. 이 글은 실제 데이터를 기반으로 한公正한 비교이며, HolySheep AI를 통한 단일 API 키로 두 플랫폼을 모두 활용하는 방법도 소개하겠습니다.

Function Calling이란?

Function Calling(OpenAI)은 LLM이 구조화된 JSON 출력으로 함수를 호출하도록 지시하는 기능입니다. Anthropic의 Tool Use는 이를稍稍 다르게 구현하며, 응답 포맷과 에러 처리 방식에서 의미 있는 차이가 있습니다.

핵심 비교표

OpenAI Function Calling 구현

제가 가장 먼저 접한 방식이 OpenAI의 function calling입니다. JSON 스키마 정의가 직관적이고, response_format 파라미터로 strict 모드를 지원합니다.

import openai

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

functions = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "특정 도시의 날씨 정보를 가져옵니다",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {
                        "type": "string",
                        "description": "도시 이름 (예: 서울, 부산)"
                    },
                    "unit": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                        "default": "celsius"
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "서울 날씨 어때?"}
    ],
    tools=functions,
    tool_choice="auto",
    temperature=0.3
)

도구 호출 결과 확인
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(f"함수명: {tool_call.function.name}")
print(f"인수: {tool_call.function.arguments}")
출력 예: {"city": "서울", "unit": "celsius"}

Anthropic Tool Use 구현

Anthropic의 구현 방식은 Message API 기반으로 동작하며, 역할分担이 다릅니다. 특히 Claude는 tool use 결과물을 별도 메시지로 전달하며, 연속적인 도구 호출 시 대화 관리 방식이 완전히 다릅니다.

import anthropic

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

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "특정 도시의 날씨 정보를 가져옵니다",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "도시 이름 (예: 서울, 부산)"
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                    "default": "celsius"
                }
            },
            "required": ["city"]
        }
    }
]

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "서울 날씨 어때?"}
    ],
    tools=tools
)

도구 호출 결과 확인
for content in response.content:
    if content.type == "tool_use":
        print(f"도구명: {content.name}")
        print(f"입력: {content.input}")
        # 출력 예: {"city": "서울", "unit": "celsius"}

도구 실행 후 결과 재전송
weather_result = {"temperature": 22, "condition": "맑음"}

follow_up = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "서울 날씨 어때?"},
        {"role": "assistant", "content": None, "
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