Grok 4 API를 활용한 코드 생성과 디버깅

목차

Grok 4란 무엇인가요?

Grok 4의 하이브리드 신경 아키텍처와 어텐션 메커니즘

다른 AI 모델과 비교한 Grok 4

다른 AI 모델과의 Grok 4 성능 비교

Grok 4 요금 안내

튜토리얼: Grok 4와 W&B Weave를 활용한 코드 생성과 가시성 확보

1. 환경 설정: Grok 4, OpenRouter, 그리고 W&B Weave

1.1 OpenRouter와 W&B 계정 및 API 키 만들기:
OpenRouter: OpenRouter 웹사이트(openrouter.ai)에 가입하세요. 로그인한 후 API 키 섹션으로 이동해 새 API 키를 생성합니다. 이 키는 OpenRouter API에 대한 요청을 인증하는 데 사용됩니다. 안전하게 보관하세요.
Weights & Biases: 무료 Weights & Biases 계정을 만드세요. 가입을 완료한 후 다음으로 이동하세요. https://wandb.ai/authorize Weights & Biases API 키를 찾으세요. 이 키는 W&B 대시보드에 데이터를 기록하는 데 필수적입니다.
1.2 OpenRouter에서 xAI의 Grok 모델 액세스 활성화 OpenRouter 플랫폼에서 xAI의 모델 목록의 Grok 4 (레이블됨으로 x-ai/grok-4). 특정 이용 약관에 동의하거나 결제 수단을 등록해야 할 수 있습니다. Grok 4는 프리미엄 모델이기 때문입니다.
1.3 필요한 Python 라이브러리 설치 확인하세요 당신이 가진지 requests 라이브러리( OpenRouter API 호출용) 및 weave (W&B 관측을 위해) 설치되어 있는지 확인하세요. 터미널이나 명령 프롬프트를 열고 다음을 실행하세요:"

pip install requests weave

1.4 API 액세스 구성 및 스크립트에서 Weave 초기화 이제 모든 상호작용이 이뤄질 Python 스크립트를 설정해 보겠습니다. 우리는 두 개의 핵심 함수를 다음으로 래핑해 정의할 것입니다. weave.op(): call_grok4 모델과 상호작용하고 evaluate_prime_function 출력을 테스트하기 위해. 이를 다음으로 래핑하여 @weave.op() 입력, 출력, 실행 세부정보를 자동으로 W&B 대시보드에 기록하여 상세한 ‘트레이스’를 생성합니다.
바꾸기 "YOUR_OPENROUTER_API_KEY" 실제 키로 변경하세요.

import weave
import requests
import math
import os
import re

# --- W&B Weave Initialization ---
project_name = "Grok4-CodeGen-Tutorial"
weave.init(project_name)

# --- OpenRouter API Configuration ---
# Secure way to input API key
OPENROUTER_API_KEY = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY", "YOUR_OPENROUTER_API_KEY") # Replace with your key if not using env var
OPENROUTER_URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
GROK4_MODEL = "x-ai/grok-4"

# Define a Weave operation for calling Grok 4
@weave.op()
def call_grok4(prompt: str, context_messages: list = None) -> str:
    """Sends a prompt to Grok 4 via OpenRouter and returns the response."""
    if context_messages is None:
        context_messages = []
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {OPENROUTER_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
        "HTTP-Referer": "https://localhost:8888",  # Required for OpenRouter
        "X-Title": "Grok4-CodeGen-Tutorial"  # Optional but recommended
    }
    
    messages = context_messages + [{"role": "user", "content": prompt}]
    data = {
        "model": GROK4_MODEL,
        "messages": messages,
        "max_tokens": 1000,
        "temperature": 0.7
    }
    
    try:
        response = requests.post(OPENROUTER_URL, json=data, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        
        # Check if response has the expected structure
        if 'choices' in result and len(result['choices']) > 0:
            return result['choices'][0]['message']['content']
        else:
            return f"Unexpected response format: {result}"
            
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"API request failed: {str(e)}"
    except KeyError as e:
        return f"Unexpected response structure: {str(e)}"

# Define a Weave operation to evaluate the generated code
@weave.op()
def evaluate_prime_function(code: str, test_cases: list) -> dict:
    """
    Executes the provided code and tests the is_prime function against test cases.
    Returns a dictionary of results for Weave to log.
    """
    results = {}
    total_tests = len(test_cases)
    passed_tests = 0

    try:
        # Create a clean namespace for code execution
        exec_globals = {"math": math}  # Provide math module
        
        # Execute the generated code to define the is_prime function
        exec(code, exec_globals)
        is_prime_func = exec_globals.get('is_prime')

        if not is_prime_func:
            raise ValueError("Generated code does not define 'is_prime' function.")

        # Test each case
        for num, expected in test_cases:
            try:
                actual = is_prime_func(num)
                is_correct = (actual == expected)
                if is_correct:
                    passed_tests += 1
                results[f"Test_{num}"] = {
                    "input": num,
                    "expected": expected,
                    "actual": actual,
                    "correct": is_correct
                }
            except Exception as test_error:
                results[f"Test_{num}"] = {
                    "input": num,
                    "expected": expected,
                    "actual": None,
                    "correct": False,
                    "error": str(test_error)
                }
                
    except Exception as e:
        results["execution_error"] = str(e)
        passed_tests = 0

    return {
        "passed_tests": passed_tests,
        "total_tests": total_tests,
        "accuracy": passed_tests / total_tests if total_tests > 0 else 0,
        "test_details": results
    }

print("Setup complete!")

이제 환경을 구성하고 두 가지를 정의했습니다 weave.op 함수입니다. 매번 call_grok4 또는 evaluate_prime_function 가 호출되면 Weave가 입력, 출력, 실행 세부정보를 자동으로 W&B 대시보드에 기록하여 프로세스의 ‘트레이스’를 생성합니다.

2. Grok 4로 초기 코드 생성

initial_prompt = """Write a Python function is_prime(n) that returns True if n is a prime number and False otherwise. The function should be efficient for large n and include comments explaining the logic. Only return the function, with no explanations."""

print("Sending initial prompt to Grok 4...")
# Calling our Weave-wrapped function logs this interaction
generated_code = call_grok4(initial_prompt) 
print("\n--- Grok 4 Generated Code ---")
print(generated_code)
print("-----------------------------\n")



```python
import math

def is_prime(n):
    """
    Checks if a number n is prime.
    
    A prime number is a natural number greater than 1 that has no positive divisors other than 1 and itself.
    This function uses an efficient trial division method optimized for performance, checking divisibility
    up to the square root of n, with additional optimizations to skip multiples of 2 and 3.
    
    Time complexity: O(sqrt(n)), which is efficient for n up to around 10^18 on modern hardware.
    
    :param n: An integer to check for primality.
    :return: True if n is prime, False otherwise.
    """
    # Handle small numbers: primes start from 2, so anything <= 1 is not prime.
    if n <= 1:
        return False
    # 2 and 3 are primes.
    if n <= 3:
        return True
    # Eliminate multiples of 2 and 3 early, as they can't be prime (except 2 and 3 themselves).
    if n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
        return False
    
    # Now check for factors from 5 onwards, using the 6k ± 1 optimization.
    # All primes greater than 3 are of the form 6k ± 1.
    # We check i and i+2 (which is i+2 = (i+6)-4, but effectively covers the pattern) in steps of 6.
    # We only need to check up to sqrt(n) because if n has a factor larger than sqrt(n), 
    # it must also have a smaller one we've already checked.
    i = 5
    while i * i <= n:
        if n % i == 0 or n % (i + 2) == 0:
            return False
        i += 6
    return True
```

3. Weave로 생성된 코드를 테스트하고 평가하기

test_cases = [
    (1, False),    # 1 is not prime
    (2, True),     # 2 is prime
    (3, True),     # 3 is prime
    (4, False),    # 4 is not prime
    (15, False),   # 15 is not prime
    (17, True),    # 17 is prime
    (97, True),    # 97 is prime
    (100, False),  # 100 is not prime
    (997, True)    # 997 is prime
]

print("Evaluating the generated code...")
# Calling our Weave-wrapped evaluation function logs the results
evaluation_results = evaluate_prime_function(generated_code, test_cases)
print("\n--- Evaluation Results ---")
print(evaluation_results)
print("--------------------------\n")



4. Weave로 관찰하며 Grok 4로 디버그하고 개선하기

# Simulate a problematic code example for demonstration purposes
# In a real scenario, this would be the actual 'generated_code' from step 2 if it had a flaw.
problematic_code_example = """
def is_prime(n: int) -> bool:
    # Simulating a bug: This version might not handle n < 2 correctly
    if n % 2 == 0:
        return n == 2
    import math
    limit = int(math.sqrt(n)) + 1
    for divisor in range(3, limit, 2):
        if n % divisor == 0:
            return False
    return True
""" 

# Provide feedback to Grok 4 based on the evaluation findings
debugging_prompt = f"""The `is_prime` function you provided:
```python
{problematic_code_example}

call_grok4를 다시 호출하면 이 새로운 상호작용이 기록됩니다

print("Sending debugging prompt to Grok 4...")
corrected_code = call_grok4(debugging_prompt)
print("\n--- Grok 4 Corrected Code ---")
print(corrected_code)
print("------------------------------\n")



수정된 코드를 다시 평가하고, Weave로 새로운 평가를 기록하세요

print("Re-evaluating the corrected code...")
corrected_evaluation_results = evaluate_prime_function(corrected_code, test_cases)
print("\n--- Corrected Evaluation Results ---")
print(corrected_evaluation_results)
print("-----------------------------------\n")

5. W&B Weave를 활용한 심층 분석과 워크플로 개선

프롬프트와 모델의 버전 관리: 모든 weave.op 각 실행은 트레이스로 기록됩니다. 이러한 트레이스를 손쉽게 탐색하여 서로 다른 프롬프트, 컨텍스트 메시지, 또는 Grok 4의 버전(모델을 비교하는 경우)이 생성된 코드와 이후의 평가 점수에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 이는 체계적인 프롬프트 엔지니어링과 입력이 끼치는 영향을 이해하는 데 매우 중요합니다.
비용 및 성능 모니터링: Weave는 각 `call_grok4` 작업에 대해(해당 정보가 API에서 제공되는 경우) 토큰 사용량과 지연 시간 같은 지표를 자동으로 수집합니다. 시간에 따른 추이를 시각화해 비용을 효율적으로 관리하고, 성능 병목을 식별하며, 프롬프트를 효율성 중심으로 최적화할 수 있습니다.
실패 분석 및 디버깅: Grok 4가 “환각”을 일으키거나 논리적으로 결함 있는 코드를 생성하거나 기대에 미치지 못하는 결과를 낼 경우에도, 정확한 프롬프트, 응답, 그리고 평가 결과가 모두 기록됩니다. 이를 통해 되돌아가서 실패한 이유를 파악하고, 프롬프트 전략을 반복 개선하여 향후 결과를 향상시킬 수 있습니다.
모델 변형과 프롬프트 비교: Weave의 강력한 로깅 기능을 사용하면 동일한 작업에 대해 서로 다른 프롬프트를 비교하는 실험을 수행하거나, 통합 대시보드 내에서 특정 코딩 벤치마크를 기준으로 Grok 4와 다른 LLM들(예: `gpt-4o`, `claude-3-opus`)의 성능을 비교할 수 있습니다.
자동화된 대시보드와 보고서: W&B에서 사용자 지정 대시보드를 만들어 정확도 추이, 성공한 생성당 비용, 평균 디버깅 반복 횟수와 같은 핵심 지표를 대화형으로 시각화할 수 있습니다. 이러한 대시보드는 팀과 공유할 수 있어, AI 기반 개발의 효율성에 대한 투명한 인사이트를 제공합니다.

Grok 4의 대체 활용 사례



의료 영상 분석: 멀티모달 역량을 바탕으로 Grok 4는 텍스트와 함께 이미지를 분석하고 해석할 수 있습니다. 예를 들어 X선이나 MRI 스캔을 검토해 진단적 제안이나 소견에 대한 자세한 설명을 제공할 수 있습니다. 이는 시각적 데이터를 기반으로 사례를 분류하거나 세컨드 오피니언을 제시함으로써 의사를 돕는 데 활용될 수 있습니다. (물론 의료 분야에서의 활용에는 엄격한 검증이 필요하지만, 그 가능성은 충분합니다.)
창의적 콘텐츠 생성: Grok 4는 구조화된 작업에만 국한되지 않습니다. 또한 창의적인 텍스트 생성 예를 들어 이야기, 시, 작품 캡션과 같은 창작물을 생성할 수 있습니다. 짧은 SF 소설이나 시나리오 일부를 쓰도록 프롬프트를 제공한다고 상상해 보세요. Grok의 높은 이해력은 일관된 플롯과 캐릭터를 유지하도록 도와줍니다. 이미지 이해 능력을 바탕으로 이미지에 대한 설명이나 대체 텍스트를 작성할 수도 있으며, 향후 업데이트에서는 이미지 생성 기능까지 예고되고 있습니다. 덕분에 Grok은 개발자만을 위한 도구가 아니라, 아이디어 발상이나 창작 워크플로 자동화를 원하는 작가와 예술가에게도 유용한 도구가 됩니다.
교육용 튜터링과 문제 해결: 강력한 추론 능력 덕분에 Grok 4는 AI 튜터나 교육 보조 도구로 활용될 수 있습니다. 수학, 과학, 프로그래밍의 복잡한 개념을 단계별로 풀어 설명할 수 있습니다. 예를 들어, 학생은 Grok에게 미적분 문제를 설명해 달라고 하거나 자신이 작성한 코드를 디버그하는 데 도움을 요청할 수 있습니다. 문제 해결에서 체계적으로 사고하도록 학습된 Grok의 상세한 추론은 이 분야에서 큰 강점입니다. 또한 즉석에서 연습문제나 퀴즈 문항을 생성할 수도 있습니다. 수학과 논리에 대한 숙련도(고급 수학 문제도 해결할 수 있고 대회에서 실력을 입증했다는 점을 떠올려 보세요) 덕분에 학습 환경에서 매우 강력한 도구가 됩니다.

결론