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만든 곳 OpenAI

OpenAI API로 쓰는 GPT 모델 — 함수 호출, 구조화 출력, 그리고 사실상 표준이 된 API 형식

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v2.48.02026-07-23API독점

#llm #function-calling #structured-output #api

31.2k 유료

문서버전 1.0 · 업데이트 2026년 6월 28일

개요

OpenAI API는 GPT 모델을 제공하며, 지금 생태계 대부분이 따르는 chat completions 형식을 대중화했습니다.
함수 호출과 구조화 출력을 일급으로 지원하고, 어떤 제공자보다 넓은 도구·통합 생태계를 갖췄습니다.

자주 쓰는 모델 id:

gpt-4o — 대표 멀티모달 모델
gpt-4o-mini — 대량 작업용으로 빠르고 저렴

flowchart LR
  app[your app] --> oai[OpenAI API]
  oai --> reply[reply]

코드 샘플 탭에는 네이티브 SDK와 LiteLLM 경유 예시가 있습니다 — 선택기에서 골라 비교해 보세요.

언제 쓰면 좋은가

넓은 생태계 지원과 성숙한 함수 호출이 필요할 때 OpenAI를 쓰고, 나중에 제공자를 바꿀 수 있도록 LiteLLM으로 라우팅하세요.

가격

토큰당 과금되는 유료 API로, 캐시 입력과 배치는 50% 할인됩니다. 가격은 100만 토큰당 입력/출력 기준입니다.

플랜	가격	비고
GPT-4o	$2.50 / $10	플래그십 멀티모달
GPT-4o mini	$0.15 / $0.60	소형·저비용

출처 ↗ · 기준일 2026-06-27

예제

Python · chat completions

언제 쓰나

OpenAI 고유 기능이나 막 출시된 최신 모델이 필요할 때 네이티브 SDK를 쓰세요.

흐름

chat.completions.create가 choices를 돌려주고, 텍스트는 choices[0].message.content에 있습니다.

구조

flowchart LR
  app[your app] --> oai[OpenAI API]
  oai --> reply[reply]

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # reads OPENAI_API_KEY

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize OpenAI in one line."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

언제 쓰나

에이전트를 제공자 독립적으로 유지하려면 LiteLLM으로 라우팅하세요 — 같은 호출 형식이 모든 제공자에 통합니다.

흐름

LiteLLM이 OpenAI의 요청·응답을 그대로 반영하므로 openai/<model>은 거의 통과(passthrough)에 가깝습니다.

구조

flowchart LR
  app[your app] --> lite[LiteLLM]
  lite -->|openai/| oai[OpenAI API]

from litellm import completion

# The openai/ prefix routes to OpenAI with your OPENAI_API_KEY.
resp = completion(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize OpenAI in one line."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

예제

OpenAI — 최소 채팅 호출

실제로 실행 가능한 미니 프로젝트입니다. 받아서 Docker로 실행해 보세요.

GitHub에서 samples/openai_1 보기 ↗

2026년 6월 28일

OpenAI — 최소 채팅 호출

아주 작은 OpenAI 스크립트입니다. 공식 SDK로 프롬프트 하나를 GPT 모델에 보내고 응답을 출력합니다.

설정

cd samples/openai_1
cp .env.sample .env
# .env 편집: OPENAI_API_KEY 설정 (필요하면 MODEL도)

키는 platform.openai.com/api-keys에서 발급받으세요. MODEL 기본값은 gpt-4o입니다. .env는 gitignore 처리되어 있고, .env.sample만 커밋됩니다.

Docker로 실행

cd samples/openai_1
docker build -t aas-openai .
docker run --rm --env-file .env aas-openai "Summarize OpenAI's API in one sentence."

Docker로 실행 (DooD를 쓰는 devcontainer에서)

호스트 Docker 데몬과 통신하는 dev container(Docker-outside-of-Docker)에서는 위의 포그라운드 docker run이 종종 아무것도 출력하지 않고 exit 0으로 끝납니다. 하지만 실행 자체는 성공한 것입니다. 스크립트는 끝까지 실행되고 출력도 Docker가 모두 캡처하는데, 실시간 attach 스트림만 그 출력을 VM 경계에서 흘려버립니다. 같은 컨테이너에 docker logs를 실행하면 전체 출력이 그대로 보이고, 컨테이너는 exit 0으로 끝나며 OOM도 아닙니다. detached로 실행하고 로그를 따라가세요:

cd samples/openai_1
docker build -t aas-openai .
docker logs -f "$(docker run -d --env-file .env aas-openai \
  "Summarize OpenAI's API in one sentence.")"

로컬에서 실행

cd samples/openai_1
pip install -r requirements.txt
python app.py "Summarize OpenAI's API in one sentence."

python-dotenv가 .env를 자동으로 불러옵니다.

실행 결과

모델과 실행마다 결과가 달라집니다 — LLM은 비결정적이라 표현이 매번 다릅니다. 아래는 gpt-4o로 실행한 한 예입니다.

OpenAI's API provides developers with access to advanced AI models for natural
language processing, enabling tasks like text generation, editing, and
understanding, as well as other capabilities such as image and code analysis.

파일

.env.sample

# Copy this file to `.env` and add your OpenAI API key.
#   cp .env.sample .env
#
# Get a key at https://platform.openai.com/api-keys
OPENAI_API_KEY=

# Model id — see https://platform.openai.com/docs/models
MODEL=gpt-4o

app.py

"""OpenAI: a minimal chat call with the official SDK.

Sends one prompt to a GPT model and prints the reply. The point is the smallest
real call — `chat.completions.create` — that most of the ecosystem mirrors.

Run:
    docker build -t aas-openai .
    docker run --rm --env-file .env aas-openai "Summarize OpenAI in one line."
"""

import os
import sys

from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

# Load .env when running locally; in Docker the key comes from --env-file.
load_dotenv()

client = OpenAI()  # reads OPENAI_API_KEY
MODEL = os.environ.get("MODEL", "gpt-4o")


def main() -> None:
    prompt = " ".join(sys.argv[1:]) or "Summarize what OpenAI's API offers in one sentence."

    resp = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    print(resp.choices[0].message.content)


if __name__ == "__main__":
    main()

Dockerfile

# Minimal image for the OpenAI sample.
FROM python:3.13-slim

ENV PYTHONUNBUFFERED=1

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY app.py .

# Provide your config at run time (.env is NOT baked into the image):
#   docker run --rm --env-file .env aas-openai "<prompt>"
ENTRYPOINT ["python", "app.py"]

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