ChatGPT API 활용

# ChatGPT API 활용 가이드

## 학습 목표
OpenAI API로 ChatGPT를 애플리케이션에 통합합니다.

## 1. OpenAI API란?
OpenAI에서 제공하는 AI 모델 API입니다.
- GPT-4, GPT-4o 등 최신 모델
- 텍스트 생성, 대화, 분석
- 이미지 입력 지원 (Vision)
- 함수 호출 기능

## 2. API 키 발급
1. platform.openai.com 가입
2. API Keys 메뉴
3. Create new secret key
4. 환경변수로 저장

## 3. Python 설치
pip install openai

환경변수:
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx

## 4. 기본 호출
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello"}
]
)

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

## 5. 시스템 프롬프트
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that speaks Korean."},
{"role": "user", "content": "What is Python?"}
]
)

## 6. 대화 기록 유지
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}
]

def chat(user_input):
messages.append({"role": "user", "content": user_input})

response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages
)

assistant_message = response.choices[0].message.content
messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})

return assistant_message

## 7. 스트리밍
stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages,
stream=True
)

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

## 8. 함수 호출 (Tool Use)
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get current weather",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string"}
},
"required": ["location"]
}
}
}]

response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages,
tools=tools
)

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

## 9. 이미지 입력 (Vision)
import base64

with open("image.jpg", "rb") as f:
image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "What is in this image?"},
{"type": "image_url", "image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"
}}
]
}]
)

## 10. 파라미터 조정
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages,
temperature=0.7, # 창의성 (0-2)
max_tokens=1000, # 최대 토큰
top_p=1, # 다양성
frequency_penalty=0, # 반복 방지
presence_penalty=0 # 새 주제 유도
)

## 11. 비용 관리
모델별 가격:
- gpt-4o: 입력 5/출력 15 (백만 토큰당 USD)
- gpt-4o-mini: 입력 0.15/출력 0.6

비용 절감:
- gpt-4o-mini 사용
- max_tokens 제한
- 시스템 프롬프트 최적화
- 응답 캐싱

## 12. 에러 처리
from openai import RateLimitError, APIError
import time

def safe_call(messages, max_retries=3):
for i in range(max_retries):
try:
return client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages
)
except RateLimitError:
time.sleep(2 ** i)
except APIError as e:
print(f"API Error: {e}")
raise
raise Exception("Max retries exceeded")

## 13. Node.js 사용
npm install openai

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

const response = await openai.chat.completions.create({
model: "gpt-4o",
messages: [{role: "user", content: "Hello"}]
});

console.log(response.choices[0].message.content);

## 추천 학습 순서
1. 기본 API 호출
2. 대화 기록 관리
3. 스트리밍 구현
4. 함수 호출
5. 비용 최적화