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import os
from setup.environment import default_model
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
async def aclaude_answer(claude_client, claude_context_model, prompt):
print("\n\nComeçou uma requisição pelo Claude")
response = await claude_client.messages.create(
model=claude_context_model,
max_tokens=100, # Máximo é 4096
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return response.content[
0
].text # O response.content é uma lista pois é passada uma lista de mensagens, e também retornado uma lista de mensagens, sendo a primeira a mais recente, que é a resposta do model
async def agpt_answer(prompt):
gpt = ChatOpenAI(
temperature=0,
model="gpt-4o-mini",
api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),
max_retries=5,
)
response = await gpt.ainvoke([HumanMessage(content=prompt)])
return response.content
def gpt_answer(
prompt,
temperature=0,
model=default_model,
max_retries=5,
shouldReturnFullResponse=False,
):
gpt = ChatOpenAI(
temperature=temperature,
model=model,
api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),
max_retries=max_retries,
)
response = gpt.invoke([HumanMessage(content=prompt)])
if shouldReturnFullResponse:
return response
else:
return response.content
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