SDK 구성
API 키와 클라이언트
기본적으로 SDK는 가져오자마자 LLM 요청과 트레이싱을 위해 OPENAI_API_KEY 환경 변수를 찾습니다. 앱이 시작되기 전에 해당 환경 변수를 설정할 수 없다면 set_default_openai_key() 함수를 사용해 키를 설정할 수 있습니다.
또는 사용할 OpenAI 클라이언트를 구성할 수도 있습니다. 기본적으로 SDK는 환경 변수의 API 키 또는 위에서 설정한 기본 키를 사용해 AsyncOpenAI 인스턴스를 생성합니다. set_default_openai_client() 함수를 사용해 이를 변경할 수 있습니다.
from openai import AsyncOpenAI
from agents import set_default_openai_client
custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...")
set_default_openai_client(custom_client)
마지막으로, 사용되는 OpenAI API를 사용자 지정할 수도 있습니다. 기본적으로 OpenAI Responses API를 사용합니다. set_default_openai_api() 함수를 사용해 Chat Completions API를 사용하도록 재정의할 수 있습니다.
트레이싱
트레이싱은 기본적으로 활성화되어 있습니다. 기본적으로 위 섹션의 OpenAI API 키(즉, 환경 변수 또는 설정한 기본 키)를 사용합니다. set_tracing_export_api_key 함수를 사용해 트레이싱에 사용할 API 키를 별도로 설정할 수 있습니다.
set_tracing_disabled() 함수를 사용해 트레이싱을 완전히 비활성화할 수도 있습니다.
디버그 로깅
SDK에는 핸들러가 설정되지 않은 두 개의 Python 로거가 있습니다. 기본적으로 이는 경고와 오류는 stdout으로 전송되지만, 다른 로그들은 억제됨을 의미합니다.
자세한 로깅을 활성화하려면 enable_verbose_stdout_logging() 함수를 사용하세요.
또는 핸들러, 필터, 포매터 등을 추가하여 로그를 사용자 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Python logging 가이드를 참고하세요.
import logging
logger = logging.getLogger("openai.agents") # or openai.agents.tracing for the Tracing logger
# To make all logs show up
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# To make info and above show up
logger.setLevel(logging.INFO)
# To make warning and above show up
logger.setLevel(logging.WARNING)
# etc
# You can customize this as needed, but this will output to `stderr` by default
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
로그의 민감한 데이터
일부 로그에는 민감한 데이터(예: 사용자 데이터)가 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터가 기록되지 않도록 하려면 다음 환경 변수를 설정하세요.
LLM 입력과 출력을 로깅하지 않으려면:
도구 입력과 출력을 로깅하지 않으려면: