ChatGPT API 완벽 가이드

ChatGPT API 완벽 가이드

OpenAI API를 사용하여 자신만의 ChatGPT 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아봅니다.

API 시작하기

1. API 키 발급

1. platform.openai.com 접속
2. 계정 생성 또는 로그인
3. API Keys 메뉴에서 새 키 생성
4. 키를 안전하게 저장

2. 설치

# Python
pip install openai

# Node.js
npm install openai

기본 사용법

Python 예시

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "당신은 친절한 AI 어시스턴트입니다."},
        {"role": "user", "content": "안녕하세요!"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000
)

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

Node.js/TypeScript 예시

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

async function chat(userMessage: string) {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o",
    messages: [
      { role: "system", content: "당신은 친절한 AI 어시스턴트입니다." },
      { role: "user", content: userMessage }
    ],
  });

  return completion.choices[0].message.content;
}

핵심 파라미터

파라미터	설명	기본값	범위
model	사용할 모델	-	gpt-4o, gpt-4, gpt-3.5-turbo
temperature	응답의 창의성	1	0-2
max_tokens	최대 출력 토큰	모델별 상이	1-128000
top_p	nucleus sampling	1	0-1
frequency_penalty	반복 억제	0	-2 to 2
presence_penalty	새 주제 유도	0	-2 to 2

스트리밍 응답

긴 응답을 실시간으로 받아 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "긴 이야기를 해주세요"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Function Calling

AI가 외부 함수를 호출하도록 할 수 있습니다.

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "지정된 위치의 현재 날씨를 가져옵니다",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "도시명, 예: 서울"
                }
            },
            "required": ["location"]
        }
    }
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "서울 날씨 어때?"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# 함수 호출 결과 처리
tool_calls = response.choices[0].message.tool_calls
if tool_calls:
    function_name = tool_calls[0].function.name
    arguments = json.loads(tool_calls[0].function.arguments)
    # 실제 함수 실행 후 결과 전달

에러 처리

from openai import APIError, RateLimitError, APIConnectionError

try:
    response = client.chat.completions.create(...)
except RateLimitError:
    print("요청 한도 초과. 잠시 후 재시도...")
    time.sleep(60)
except APIConnectionError:
    print("API 연결 실패")
except APIError as e:
    print(f"API 오류: {e}")

비용 최적화 팁

• 가능하면 gpt-3.5-turbo 사용 (비용 1/10)
• max_tokens를 적절히 제한
• 시스템 프롬프트 길이 최적화
• 불필요한 대화 히스토리 정리
• 캐싱 전략 활용