> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.crazyrouter.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Python 이미지 인식

> Python으로 구현하는 gpt-5.5와 Claude의 비전 이미지 인식

> 업데이트: 2026-06-06

## gpt-5.5 이미지 인식 - URL 방식

```python theme={null}
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-xxx", base_url="https://api.crazyrouter.com/v1")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "이 이미지의 내용을 설명해 주세요"},
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://example.com/photo.jpg"
                }
            }
        ]
    }]
)

print(response.choices[0].message.content)
```

## gpt-5.5 이미지 인식 - 로컬 이미지

```python theme={null}
import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-xxx", base_url="https://api.crazyrouter.com/v1")

# 로컬 이미지를 읽어 base64로 변환
with open("photo.jpg", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "이 이미지에는 무엇이 있나요?"},
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"
                }
            }
        ]
    }]
)

print(response.choices[0].message.content)
```

## 여러 이미지 비교

```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "이 두 이미지의 차이를 비교해 주세요"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/img1.jpg"}},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/img2.jpg"}}
        ]
    }]
)

print(response.choices[0].message.content)
```

## Claude 이미지 인식

Claude 모델도 OpenAI 호환 포맷을 통해 이미지 인식을 지원합니다.

```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-8",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "이 이미지를 자세히 설명해 주세요"},
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": f"data:image/png;base64,{image_data}"
                }
            }
        ]
    }],
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)
```

## 지원되는 이미지 인식 모델

| 모델                | 설명                                          |
| ----------------- | ------------------------------------------- |
| `gpt-5.5`         | 2026년 3월 23일 생산 환경에서 실측 성공한 OpenAI 호환 비전 모델 |
| `claude-opus-4-8` | 실측 성공한 Claude OpenAI 호환 비전 모델               |

<Note>
  `gpt-5.5`와 `claude-opus-4-8`의 비전 입력은 2026년 3월 23일 Crazyrouter 생산 환경에서 실측을 완료했습니다. 이미지 크기는 20MB를 넘지 않는 것을 권장하며, Base64 인코딩은 데이터 크기를 약 33% 증가시키므로 큰 이미지는 URL 방식을 우선 사용하는 것을 권장합니다.
</Note>