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ChatGPT API는 Chat completions와 Completions으로 구분된다
🔹 1. Chat Completions API
(GPT-4, GPT-3.5 사용 가능, gpt-4, gpt-3.5-turbo 모델 사용)
✅ 특징
- 대화형 메시지 형식을 사용 (messages 배열)
- 시스템 메시지를 통해 모델의 톤이나 역할을 지정 가능
- 대화 히스토리를 관리하여 맥락(Context) 유지 가능
- 다중 발화자 지원 (ex. 시스템, 사용자, 모델)
🏆 장점
✔️ 맥락 유지: 이전 대화 내용을 기억하고, 연속적인 대화 가능
✔️ 역할 지정 가능: 시스템 메시지를 통해 모델의 역할을 설정 가능
✔️ 유연한 인터페이스: 실제 챗봇이나 고객 지원 시스템 등에 최적화
⚠️ 단점
❌ 비용: 같은 입력 길이일 때, 일반 Completion API보다 비쌈
❌ 생성방법: 구조화된 JSON 메시지를 사용해야 하기에 비교적 복잡함
🔹 2. Completions API
(GPT-3 사용 가능, text-davinci-003 등 지원)
✅ 특징
- 단순 prompt 입력을 통해 텍스트 생성
- 각 요청이 독립적으로 이루어지며 이전 질문을 기억하지 않음
- 프롬프트 엔지니어링을 통해 원하는 출력을 유도해야 함
🏆 장점
✔️ 직관적: prompt 하나만 입력하면 결과 생성 가능
✔️ 속도: 모델이 맥락을 유지할 필요가 없기 때문에 처리 속도가 상대적으로 빠름
✔️ 비용: 같은 길이의 입력/출력 기준으로 비용이 낮음
⚠️ 단점
❌ 맥락 유지 불가능: 한 번의 요청이 끝나면 모델이 이전 대화를 기억하지 않음
❌ 역할 지정 불가: 시스템 메시지와 같은 기능이 없어 역할을 명확히 지정하기 어려움
❌ 긴 텍스트 생성에 불리함: 여러 차례 요청해야 할 경우, 프롬프트를 지속적으로 업데이트해야 함
🔹 3. API 선택기준
대화형 인터페이스 필요 여부 | ✅ 필요함 (챗봇, 고객 지원) | ❌ 필요 없음 (단순 텍스트 생성) |
맥락 유지 필요 여부 | ✅ 가능 | ❌ 불가능 |
역할 지정 필요 여부 | ✅ 가능 (시스템 메시지 사용) | ❌ 불가능 |
구현 난이도 | 📌 상대적으로 복잡 (메시지 배열 필요) | 🛠 간단 (단순 프롬프트 입력) |
비용 고려 | 💰 상대적으로 높을 수 있음 | 💵 비교적 저렴할 가능성 |
응답 속도 | ⚠️ 상대적으로 느릴 수 있음 | 🚀 빠를 수 있음 |
📌 결론
- 대화형 챗봇, 컨텍스트를 유지하는 AI 서비스 → ✅ Chat Completions API
- 단순한 텍스트 생성, 독립적인 문장 생성 → ✅ Completions API
현재 OpenAI 가 Chat Completions API 방식을 권하며 주로 사용되지만, 상황에 따라 알맞게 선택하여 사용하면 된다