Python如何串接OpenAI /Claude /Gemini API自動將大量維修紀錄JSON轉自然語言描述（並避免中斷資料遺失）response = client.chat.completions.create() ; reply = response.choices[0].message.content

by · 2025-07-15

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Python如何串接OpenAI /Claude /Gemini API自動將大量維修紀錄JSON轉自然語言描述（並避免中斷資料遺失）response = client.chat.completions.create() ; reply = response.choices[0].message.content - 儲蓄保險王

前言

在產線或維修記錄分析時，常常會遇到大量結構化的JSON資料，這些資料對於工程師來說很清楚，但對非專業人員卻不易理解。透過OpenAI的模型，我們可以將這些紀錄自動轉換為精簡易懂的自然語言描述，方便溝通、彙整與後續使用。

本篇將以簡化教學示例，說明如何用Python批次處理、避免中途斷線資料流失、並精算API花費。

一、簡化版需求描述

  1. 自動將每一筆維修紀錄（JSON格式）轉成自然語言說明
  2. 資料量大（數千筆），API處理需花很久。
    若中途中斷（ctrl+C或API額度用完），避免處理進度全丟失
  3. 每筆都即時寫入檔案，並記錄token消耗與費用

二、自然語言轉換Prompt設計（簡化範例）

prompt = """
請將下列JSON格式的維修紀錄，轉換成精簡易懂的中文自然語言描述，
若某些欄位為空，則省略該資訊，不要胡亂補充。
範例：
{
    "Family_家族": "['ASTORIA']",
    "sn_治具序号": "015ATR30",
    "faultType_故障分类": "UUT IP FAIL",
    "defectSymptom_故障現象": "無法正常開機",
    "rootCause_故障原因": "Agora 無法正常讀取",
    "correctiveAction_解決方案": "更換agor轉板*1",
    "startTime_開始時間": "2025/03/13 09:09:02",
    "endTime_完成時間": "2025/03/13 10:04:06"
}
輸出：  
2025年3月13日09:09，ASTORIA家族的治具（序號015ATR30）發生UUT IP FAIL，
現象為無法正常開機，原因是Agora無法正常讀取，處理方式為更換Agora轉板，於10:04修復完成。

請處理下列資料：
"""

三、Python程式範例（重點精簡版）

import os, json, time
from openai import OpenAI


client = OpenAI(api_key="請至openAI網站購買")

# 讀取資料庫
with open("fixtureRepair.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    json_data = json.load(f)  # List[dict]

# 輸出暫存路徑
out_dir = "Neutral Lang"
os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
out_tmp = os.path.join(out_dir, "fixtureRepair_nl_tmp.json")
out_final = os.path.join(out_dir, "fixtureRepair_nl.json")

prompt = """（如上，略）"""

json_data_nl = []
total_cost = 0
for i, dic in enumerate(json_data):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1-nano",
        messages=[{"role": "user", 
        "content": prompt + json.dumps(dic, ensure_ascii=False)}]
    )
    reply = response.choices[0].message.content
    dic_nl = dic.copy()
    dic_nl["自然語言描述"] = reply
    json_data_nl.append(dic_nl)
    # 計算token與花費
    in_tok = response.usage.prompt_tokens
    out_tok = response.usage.completion_tokens
    cost = (in_tok/1e6)*0.1 + (out_tok/1e6)*0.4
    total_cost += cost
    # 每筆即時存檔，避免中斷遺失
    with open(out_tmp, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(json_data_nl, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    print(f"第{i+1}筆完成，花費：{total_cost:.6f} USD")
# 全部完成後正名
os.rename(out_tmp, out_final)
print("全部完成，總花費：", total_cost)

輸出的資料(多了自然語言描述):

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chatGPT vs Claude vs Gemini:

import openai
from anthropic import Anthropic
import google.generativeai as genai
import json

# 設定 API 金鑰
client_openai = openai.OpenAI(api_key="你的OPENAI_API_KEY")
client_claude = Anthropic(api_key="你的ANTHROPIC_API_KEY")
genai.configure(api_key="你的GOOGLE_API_KEY")

def compare_prompt(prompt, dic):
    # OpenAI
    completion = client_openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1-nano",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt + json.dumps(dic, ensure_ascii=False)}]
    )
    chatgpt_response = completion.choices[0].message.content

    # Claude
    claude_response = client_claude.messages.create(
        model="claude-3-sonnet-20240229",
        max_tokens=512,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt + json.dumps(dic, ensure_ascii=False)}]
    )
    claude_response_text = claude_response.content[0].text

    # Gemini
    gemini_model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
    #"gemini-2.5-pro" 
    #須付費,或者 time.sleep() 避免超過免費API的quota
    gemini_response = gemini_model.generate_content(prompt + json.dumps(dic, ensure_ascii=False))
    gemini_text = gemini_response.text

    return {
        "ChatGPT": chatgpt_response,
        "Claude": claude_response_text,
        "Gemini": gemini_text
    }

#取得Gemini API Key: https://aistudio.google.com/apikey
#免費API key限制: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits?hl=zh-tw

各家 response 取出 text 的對照表

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四、重點技巧

  • 逐筆處理、逐筆即時寫入：避免API中斷或手動停止時資料全失。
  • 精算token與API花費：方便成本預估與控制。
  • 範例prompt設計：確保LLM輸出統一、精簡、無編造內容。

五、結語

這種寫法不僅能自動化資訊摘要，也大幅降低人力轉寫風險與成本。
只要掌握逐筆即時寫入與token花費控管，批次處理大資料時就能兼顧安全與效率！

費用計算請參考:
https://platform.openai.com/docs/pricing
gpt-4.1-nano 最便宜

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四種基本 Prompt 技巧說明

1. Zero-shot Prompting

  • 定義：直接丟指令給模型，不給任何範例。
  • 用途：最簡單、最快速，適合簡單明確的任務。
  • 例子：「請總結這段文章。」

2. Few-shot Prompting

  • 定義：給模型一到數個範例，讓模型模仿格式或風格。
  • 用途：當你希望輸出品質穩定、格式統一時特別有效。
  • 例子： 
範例：
問題：2+2是多少？  
答案：4  
問題：5+7是多少？  
答案：

（模型會自動補出12）

3. Chain-of-Thought (CoT)

  • 定義：要求模型展開推理步驟，而不是只給答案。
  • 用途：數學、推理、決策類問題更容易得到正確答案。
  • 例子：
    「請分步驟說明你怎麼得到答案。」

4. Emotional Prompt

  • 定義：在指令中加入情感色彩、語氣，引導模型表現更自然或貼心。
  • 用途：客服、陪伴、行銷文案、需要溫度的內容。
  • 例子：
    「請用鼓勵的語氣告訴我這段話。」

小結

  • Zero-shot =「直接請你做…」
  • Few-shot =「請參考這些範例，幫我做…」
  • CoT =「請一步步推理…」
  • Emotional =「請用溫柔/鼓勵/專業語氣…」

本篇就是這裡第二種技巧few-shot prompt的經典應用，
讓模型「照著範例學」！

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import google.generativeai as genai
所有支援 (包括修正錯誤) 將於 2025 年 9 月底終止。
參考: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/libraries?hl=zh-tw

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新語法:

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash", contents="Write a story about a magic backpack."
)
print(response.text)

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