목차
🔑 GPT API란 무엇인가요?
🛠 GPT API 사용을 위한 환경 세팅
🧪 간단한 텍스트 비서 만들기 실습
⚙️ 다양한 응용 예시
📌 사용 시 주의할 점
인공지능 비서의 핵심 기능 중 하나는 텍스트 기반 대화입니다.
텍스트로 질문하고 응답하는 인터페이스는 사용자의 습관을 바꾸지 않고도 쉽게 접근할 수 있는 장점이 있습니다.
이 기능을 구현하기 위한 핵심 도구가 바로 OpenAI의 GPT API입니다.
이번 글에서는 GPT API를 처음 사용하는 분들도 따라 할 수 있도록 회원가입부터 API 호출 실습, 그리고 간단한 비서 기능 구현 예시까지 단계적으로 설명하겠습니다.
1편에서 준비한 내용을 바탕으로, 이제 본격적인 비서 제작을 시작해 보겠습니다.
🔑 GPT API란 무엇인가요?
GPT API는 OpenAI에서 제공하는 자연어 처리 모델을 외부 애플리케이션에서도 사용할 수 있도록 만든 REST API 서비스입니다. 사용자는 특정 형식의 텍스트 요청(prompt)을 보내고, 모델이 생성한 응답(response)을 받아 원하는 방식으로 활용할 수 있습니다.
특징 요약:
- 언어 생성, 요약, 번역, 질의응답 등 다양한 작업에 사용 가능
- 다양한 모델 옵션 (gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4o 등)
- 실시간 대화형 인터페이스 구현 가능
- 요금은 요청 토큰 수 기준으로 과금됨
예를 들어, “오늘 점심 뭐 먹을까?”라고 질문을 보내면, GPT가 그에 적절한 추천 답변을 생성해 주는 방식입니다.
🛠 GPT API 사용을 위한 환경 세팅
GPT API를 사용하기 위해서는 다음과 같은 준비가 필요합니다.
예제 코드:
🧪 간단한 텍스트 비서 만들기 실습
실제 응용을 위해 ‘간단한 일정 관리 비서’를 예로 들어보겠습니다.
기능 요구사항:
- 사용자의 질문에 맞춤형 응답
- "내일 일정 뭐야?", "회의 몇 시야?" 등의 질문에 답변
예시 코드 구조:
실행하면 비서처럼 자연스러운 대답이 나오게 됩니다.
시스템 프롬프트를 적절히 설정하면 다양한 역할을 수행하는 비서를 만들 수 있습니다.
⚙️ 다양한 응용 예시
GPT API를 활용해 텍스트 비서를 다음과 같이 확장할 수 있습니다.
이 외에도 Notion, Slack, Google Sheet와 API로 연결하여 다양한 자동화 업무에 활용할 수 있습니다.
📌 사용 시 주의할 점
GPT API를 사용하면서 주의할 점도 반드시 인식해야 합니다.
- 비용: 과금은 요청/응답 토큰 수에 따라 부과되므로 테스트 시에도 요금 발생
- 데이터 보안: 민감한 정보는 API를 통해 전달하지 않도록 주의
- 속도: GPT-4는 응답 시간이 느릴 수 있으므로 GPT-3.5를 적절히 병행 사용
- 로컬 캐싱: 반복 요청을 줄이기 위해 동일한 질문의 결과는 저장하는 구조 고려
이러한 점들을 고려하면서 비서를 구현하면, 더 안정적이고 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다.
이번 2편에서는 GPT API의 개념부터 사용 환경 구성, 간단한 비서 실습까지 실제적으로 구현 가능한 범위의 내용을 다뤘습니다.
이제 텍스트 기반 AI 비서를 손쉽게 만들 수 있으며, 이를 다양한 도구와 연동하면 강력한 업무 자동화 도구로 확장할 수 있습니다. 다음 편에서는 이 비서에 음성 인식 기능(Whisper API)을 추가해, 말로 명령하는 스마트 비서를 만드는 방법을 소개하겠습니다.
📌 제 생각
GPT API는 단순한 챗봇 이상의 기능을 제공합니다.
조금만 활용법을 익히면, 자신만의 맞춤형 도우미를 만드는 건 어렵지 않습니다.
특히 생산성 향상을 원하는 분들에겐 큰 기회라고 생각합니다.
FAQ
Q1. GPT API는 무료인가요?
A. 신규 사용자에게 일정 금액의 무료 크레딧이 주어지며, 이후는 토큰 사용량 기준으로 유료입니다.
Q2. GPT-4를 꼭 써야 하나요?
A. GPT-3.5도 매우 우수하며, 속도와 비용 면에서 유리합니다. 비서 목적에 따라 선택하세요.
Q3. 여러 명이 동시에 쓸 수 있나요?
A. 가능합니다. API 호출을 서버 기반으로 구현하면 여러 사용자가 동시에 사용할 수 있습니다.
출처
OpenAI GPT API 공식 문서 Python 공식 사이트
FastAPI 예제
유튜브 실습 강좌
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