Euron 부트캠프 Q&A - 즉시 답변 참조

Euron 부트캠프 Q&A - 즉시 답변 참조은(는) 무엇을 하나요?

목표

Euron Gen AI 인증 부트캠프의 모든 질문에 대해 올바른 코드 스니펫, 설정 또는 문제 해결 단계를 즉시 찾아 답변합니다.

빠른 컨텍스트

• 부트캠프: Euron Gen AI Certification Bootcamp 2.0 (Sudhanshu 강사님)
• 포털: https://euron.one/euri
• API 기본 URL: https://api.euron.one/api/v1/euri
• 인증: Authorization: Bearer <EURI_API_KEY>
• 일일 제한: 200,000 토큰 (입력 + 출력), UTC 자정 초기화
• 핵심 원칙: Euri는 OpenAI 호환입니다. ChatOpenAI(...) 또는 OpenAI(...)를 사용하는 모든 곳에 base_url을 Euri로 설정하기만 하면 됩니다.

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자주 묻는 질문과 답변

Q1: "LangChain에서 Euri를 어떻게 사용하나요?"

답변 (복사해서 바로 사용 가능):

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4.1-nano",  # 또는 gemini-2.5-flash, 모든 Euri 모델 가능
    api_key="your-euri-api-key",
    base_url="https://api.euron.one/api/v1/euri"
)

response = llm.invoke("Hello!")
print(response.content)

이게 전부입니다. Sudhanshu 강사님이 ChatOpenAI(...)를 사용하는 모든 곳에 base_url 파라미터만 Euri로 추가하면 됩니다. 에이전트, 체인, 도구 등 나머지는 모두 그대로입니다.

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Q2: "OpenAI Python SDK로 Euri를 어떻게 사용하나요?"

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-euri-api-key",
    base_url="https://api.euron.one/api/v1/euri"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

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Q3: "Euri Python SDK (euriai)는 어떻게 사용하나요?"

pip install euriai

from euriai import EuriaiClient

client = EuriaiClient(
    api_key="your-euri-api-key",
    model="gemini-2.5-flash"
)

response = client.generate_completion(
    prompt="What is AI?",
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])

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Q4: "LangChain의 euriai 통합을 어떻게 사용하나요?"

pip install euriai[langchain]

from euriai.langchain import EuriaiChatModel

chat = EuriaiChatModel(api_key="your-key", model="gemini-2.5-flash")
result = chat.invoke("Explain Docker")
print(result.content)

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Q5: "원시 HTTP / requests로 Euri를 어떻게 사용하나요?"

import requests

response = requests.post(
    "https://api.euron.one/api/v1/euri/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": "Bearer your-euri-api-key",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "gemini-2.5-flash",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 500,
    },
)

data = response.json()
print(data["choices"][0]["message"]["content"])

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Q6: "curl로 Euri를 어떻게 사용하나요?"

curl -X POST https://api.euron.one/api/v1/euri/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "model": "gemini-2.5-flash"
  }'

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Q7: "TypeScript / Node.js에서 Euri를 어떻게 사용하나요?"

const response = await fetch("https://api.euron.one/api/v1/euri/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.EURI_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gemini-2.5-flash",
    messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
  }),
});

const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

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Q8: "n8n에서 Euri를 어떻게 사용하나요?"

옵션 A — OpenAI 자격 증명 (가장 쉬움):

1. n8n에서 "OpenAI" 자격 증명 생성
2. API 키: 사용자의 Euri API 키 설정
3. 기본 URL: https://api.euron.one/api/v1/euri
4. 모든 OpenAI 노드 사용 — Euri를 통해 자동으로 라우팅

옵션 B — HTTP 요청 노드:

• 메서드: POST
• URL: https://api.euron.one/api/v1/euri/chat/completions
• 헤더: Authorization: Bearer {{ $env.EURI_API_KEY }}
• 본문 JSON:

{
  "model": "gemini-2.5-flash",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "{{ $json.userMessage }}"}
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1000
}

• 응답 추출: {{ $json.choices[0].message.content }}

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Q9: "Euri로 임베딩을 어떻게 생성하나요?"

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-euri-api-key",
    base_url="https://api.euron.one/api/v1/euri"
)

response = client.embeddings.create(
    model="gemini-embedding-001",  # 또는 text-embedding-3-small
    input="Your text here"
)
print(response.data[0].embedding[:5])  # 처음 5개 차원

사용 가능한 임베딩 모델:

모델	ID	차원
Gemini Embedding 001	gemini-embedding-001	1536
Text Embedding 3 Small	text-embedding-3-small	1536
M2 BERT 80M 32K	togethercomputer/m2-bert-80M-32k-retrieval	1536

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Q10: "Euri로 이미지를 어떻게 생성하나요?"

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-euri-api-key",
    base_url="https://api.euron.one/api/v1/euri"
)

response = client.images.generate(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    prompt="A futuristic city at sunset, cyberpunk style",
    n=1
)
print(response.data[0].url)

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Q11: "어떤 모델을 사용해야 하나요?"

사용 사례	모델 ID	이유
일반 목적	gemini-2.5-flash	속도와 품질의 최상의 균형
복잡한 추론	gemini-2.5-pro	2M 컨텍스트, 최고 추론
빠르고 저렴함	gpt-4.1-nano	가장 저렴하고 매우 빠름
또한 빠르고 저렴함	gpt-5-nano-2025-08-07	최신 nano 모델
코드 생성	gpt-4.1-mini 또는 gemini-2.5-flash	코드에 능숙
웹 검색	groq/compound	내장 웹 검색
임베딩 (RAG)	gemini-embedding-001	최고 품질 임베딩
이미지 생성	gemini-3-pro-image-preview	Euri의 유일한 이미지 모델

전체 모델 목록 (24개 모델):

텍스트 모델 (20개):

• qwen/qwen3-32b (Alibaba, 128K)
• gemini-2.0-flash (Google, 1M)
• gemini-2.5-pro (Google, 2M)
• gemini-2.5-flash (Google, 1M)
• gemini-2.5-pro-preview-06-05 (Google, 2M)
• gemini-2.5-flash-preview-05-20 (Google, 1M)
• gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17 (Google, 128K)
• groq/compound (Groq, 131K)
• groq/compound-mini (Groq, 131K)
• llama-4-scout-17b-16e-instruct (Meta, 128K)
• llama-4-maverick-17b-128e-instruct (Meta, 128K)
• llama-3.3-70b-versatile (Meta, 128K)
• llama-3.1-8b-instant (Meta, 128K)
• llama-guard-4-12b (Meta, 128K)
• gpt-5-nano-2025-08-07 (OpenAI, 128K)
• gpt-5-mini-2025-08-07 (OpenAI, 128K)
• gpt-4.1-nano (OpenAI, 128K)
• gpt-4.1-mini (OpenAI, 128K)
• openai/gpt-oss-20b (OpenAI, 128K)
• openai/gpt-oss-120b (OpenAI, 128K)

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Q12: "오류가 발생합니다 / API가 작동하지 않습니다"

일반적인 해결 방법:

1. 401 Unauthorized — API 키가 잘못되었거나 누락됨

   • https://euron.one/euri 에서 키를 받으세요
   • 헤더는 다음과 같아야 합니다: Authorization: Bearer YOUR_KEY (Api-Key 또는 X-API-Key 아님)

2. 모델을 찾을 수 없음 — 잘못된 모델 ID

   • 위 모델 목록의 정확한 ID를 사용하세요 (대소문자 구분)
   • 일반적인 실수: gpt-4.1 대신 gpt-4.1-nano 사용

3. 속도 제한 / 429 — 200K 일일 토큰 제한 도달

   • UTC 자정까지 기다려 초기화
   • 더 짧은 프롬프트와 낮은 max_tokens 사용
   • 저렴한 모델(gpt-4.1-nano)로 전환

4. 응답 콘텐츠가 배열 대신 문자열로 반환됨

   • Euri는 때때로 content를 일반 문자열 대신 [{type:"text", text:"..."}] 배열로 반환
   • 두 경우 모두 처리: content if isinstance(content, str) else content[0]["text"]

5. LangChain 버전 문제

   • langchain_openai 사용 (langchain.chat_models 아님)
   • pip install langchain-openai (별도 패키지)

6. "연결 거부됨" 또는 시간 초과

   • 인터넷 연결 확인
   • 기본 URL 확인: https://api.euron.one/api/v1/euri (후행 슬래시 없음)

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Q13: "Euri + LangChain으로 에이전트/체인을 어떻게 구축하나요?"

일반 LangChain과 동일 — Euri LLM만 사용하면 됩니다:

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain.tools import Tool

# Euri 기반 LLM
llm = ChatOpenAI(
    model="gemini-2.5-flash",
    api_key="your-euri-api-key",
    base_url="https://api.euron.one/api/v1/euri"
)

# 모든 체인, 에이전트 또는 도구에서 llm을 사용 — OpenAI와 동일하게 작동

핵심 인사이트: Euri는 드롭인 대체품입니다. 모든 LangChain 튜토리얼 또는 Sudhanshu 강사님의 코드가 작동합니다 — base_url 파라미터만 추가하면 됩니다.

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Q14: "수업에서 MCP 서버를 어떻게 설정하나요?"

전체 가이드: Angelina AI System/Euron/MAIL-MCP-SETUP.md 참조

모든 MCP 서버의 빠른 설정 패턴:

cd "Gen AI 2.O/MCP/<server-folder>"
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate       # macOS/Linux
# venv\Scripts\activate        # Windows
pip install -r requirements.txt
python authenticate.py          # Google 서비스만 해당

8개의 MCP 서버 사용 가능:

1. Gmail (4개 도구) — 보내기, 읽기, 검색, 읽음 표시
2. Google Calendar (5개 도구) — 이벤트 목록, 생성, 검색, 삭제
3. Google Sheets (5개 도구) — 읽기, 쓰기, 추가, 생성, 목록
4. Supabase (6개 도구) — 쿼리, 삽입, 업데이트, 삭제, SQL
5. MongoDB (7개 도구) — 쿼리, 삽입, 업데이트, 삭제, 집계
6. AWS S3 (6개 도구) — 목록, 업로드, 다운로드, 삭제, 사전 서명된 URL
7. Azure Blob (7개 도구) — 목록, 업로드, 다운로드, 삭제, SAS URL
8. 소셜 미디어 (10개 도구) — YouTube + Instagram + Facebook

Claude Desktop 설정 위치:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Cursor 설정 위치:

• ~/.cursor/mcp.json (macOS/Linux)
• %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json (Windows)

일반적인 MCP 오류:

• "MCP 서버 연결 해제됨" → 스크립트에 mcp.run(transport="stdio")가 있는지 확인하고, -m mcp run을 사용하지 마세요
• "인증 토큰 누락" → python authenticate.py를 다시 실행
• "토큰 새로고침 실패" → token.json을 삭제하고 다시 인증
• "Google에서 이 앱을 확인하지 않았습니다" → 고급 → 앱으로 이동(안전함, 자신의 앱입니다)

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Q15: "CrewAI / AutoGen / 다른 프레임워크에서 Euri를 어떻게 사용하나요?"

동일한 패턴 — Euri는 OpenAI 호환입니다:

CrewAI:

from crewai import LLM

llm = LLM(
    model="openai/gemini-2.5-flash",
    api_key="your-euri-key",
    base_url="https://api.euron.one/api/v1/euri"
)

AutoGen:

config_list = [{
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "api_key": "your-euri-key",
    "base_url": "https://api.euron.one/api/v1/euri"
}]

LiteLLM:

import litellm
response = litellm.completion(
    model="openai/gemini-2.5-flash",
    api_key="your-euri-key",
    api_base="https://api.euron.one/api/v1/euri",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

경험 법칙: 사용자 지정 base_url 또는 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원하는 모든 프레임워크는 Euri와 함께 작동합니다. 기본 URL만 바꾸면 됩니다.

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Q16: "얼마나 많은 토큰을 받을 수 있나요? 제한은 무엇인가요?"

• 일 200,000 토큰 (입력 + 출력 합계)
• UTC 자정에 초기화
• 이는 대략 하루에 150,000 단어 또는 300페이지 이상의 텍스트에 해당
• 실습에는 충분히 많으며, 수업 중에는 제한에 도달하지 않습니다
• 팁: 토큰을 절약하려면 테스트에 gpt-4.1-nano 또는 gemini-2.5-flash-lite를 사용하세요

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Q17: "API 키는 어디서 받나요?"

1. https://euron.one/euri 로 이동
2. Euron 계정으로 로그인
3. 대시보드에서 API 키 복사
4. 코드에서 api_key로 또는 HTTP 헤더에서 Authorization: Bearer <key>로 사용

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Q18: "Euri를 무료로 사용할 수 있나요?"

네! Euri는 일 200,000 무료 토큰을 제공합니다. 신용 카드가 필요 없습니다. GPT-4.1, Gemini 2.5, Llama 4 등을 포함한 24개 모든 모델에 액세스할 수 있습니다.

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응답 템플릿

부트캠프 질문에 답변할 때 이 형식을 사용하세요:

안녕하세요 [이름]! [수정 사항에 대한 간략한 설명]

[코드 스니펫 — 복사해서 바로 사용 가능]

[변경된 사항에 대한 한 줄 설명]

사용할 수 있는 좋은 무료 모델:
- gpt-4.1-nano — 빠르고 저렴함
- gemini-2.5-flash — 최고의 일반 목적
- gemini-2.5-pro — 가장 똑똑함

일 200K 무료 토큰을 받으므로 실습 중에는 제한에 도달하지 않습니다.

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파일 참조

더 자세한 답변을 위해 다음 파일을 확인하세요:

• 전체 API 문서: Angelina AI System/Euron/README.md
• TypeScript 클라이언트: Angelina AI System/Euron/euri-client.ts
• 모델 정의: Angelina AI System/Euron/euri-models.ts
• Python 예제: Angelina AI System/Euron/examples/python-sdk.py
• TypeScript 예제: Angelina AI System/Euron/examples/basic-chat.ts
• n8n 통합: Angelina AI System/Euron/examples/n8n-http-request.md
• MCP 설정 가이드: Angelina AI System/Euron/MAIL-MCP-SETUP.md
• 모델 아레나: Angelina AI System/Euron/model-arena/arena.html
• API 테스터: Angelina AI System/Euron/euri-tester/index.html

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스키마

입력

이름	유형	필수	설명
question	string	예	Euri API, MCP, 모델 또는 오류에 대한 부트캠프 학생 질문

출력

이름	유형	설명
answer	string	코드 스니펫이 포함된 복사해서 바로 사용 가능한 답변

비용

무료 (참조 조회만 해당)