안녕하세요! Google Campus IT 동아리 GDGoC의 Chapter Member 나향지입니다.
이번 윈터블로그에서는 다양한 개발 분야에서 꼭 알아야 할 기술 **API(Application Programming Interface)**에 대해 이야기해보려 해요.
API는 AI 기술을 쉽고 강력하게 활용할 수 있는 방법입니다.
최근 프론트엔드, AI 등 여러 분야를 공부하며 공통적으로 느낀 점이 있어요.
바로 API를 잘 다룰 줄 아는 사람이 결국 서비스의 중심을 잡는다는 점이었습니다.
특히 저는 이번에 솔루션 챌린지를 통해 ****API를 연동해보면서 직접 체감할 수 있었습니다.
API에 대해 깊이 알지 못한 채로 다루려니 어려움을 느꼈고 API에 대해 궁금해졌습니다.
그래서 이번 글에서는 API에 대해 다루어 보려고 합니다.
📌 API란?
API는 Application Programming Interface의 약자로,
서로 다른 프로그램이 서로 통신하고 기능을 사용할 수 있도록 해주는 '중간다리' 역할을 하는 인터페이스입니다.
예시를 들어 좀 더 쉽게 말하자면…
“우리가 카페에서 메뉴판을 보고 주문하고,
직원이 그걸 바리스타에게 전달해서 커피를 받아오는 과정”과 비슷해요.
- 우리는 메뉴판(API)을 통해 원하는 걸 고르고
- 시스템(서버)은 우리가 어떤 걸 요청했는지 알아들어
- 원하는 결과(커피/응답)를 우리에게 돌려줘요
즉, 개발자는 복잡한 시스템 내부까지 알 필요 없이, API를 통해 필요한 기능만 '요청하고 결과를 받아오는' 식으로 개발할 수 있게 됩니다.
📌 그렇다면, AI API는 왜 중요할까요?
요즘은 AI 기능을 구현하려면 복잡한 모델 학습 없이도
이미 잘 만들어진 AI를 API 형태로 쉽게 가져다 쓸 수 있는 시대입니다.
OpenAI, Google AI, Hugging Face 등에서 제공하는 AI API만으로도 강력한 기능을 쓸 수 있습니다.
예를 들면:
- 자연어(텍스트) 생성 (예: GPT)
- 이미지 생성 (예: DALL·E, Stable Diffusion)
- 번역, 요약, 감정 분석 등등
예전에는 연구자가 몇 달 동안 모델을 학습시켜야 하던 일을,
이제는 몇 줄의 코드로 바로 사용할 수 있게 해주는 것이 AI API의 힘입니다.
즉, AI 기술의 진입 장벽을 낮춰주는 핵심 도구가 바로 API입니다.
따라서 저도 이번 기회에 API의 활용예시를 통해 직접 다루어보기 위한 실습을 진행해보았습니다.
📌 실습) OpenAI GPT API로 감성 챗봇 만들어보기
간단하게 GPT API를 활용한 '감성 챗봇' 실습을 준비했습니다.
사용한 도구
- OpenAI GPT API
- Python
- openai 라이브러리
코드 예시
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "넌 따뜻하고 위로를 잘하는 AI야."},
{"role": "user", "content": "오늘 너무 지치고 우울해."}
]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])
이때 openai.api_key = "YOUR_API_KEY"는
OpenAI의 API를 정상적으로 사용하기 위해 꼭 필요한 인증 과정입니다.
"YOUR_API_KEY"에 내가 발급받은 키를 입력하여 내가 누구인지(OpenAI 계정) 인증하는 수단입니다.
실제 응답 예시
오늘 정말 힘든 하루였겠구나.
그럼에도 불구하고 잘 버텨낸 너 자신을 꼭 안아줘.
쉬어도 괜찮아. 너는 충분히 잘하고 있어.
💡 API의 활용 범위
GPT API 같은 AI API는 다음과 같은 활용이 가능합니다.
활용 분야 예시
| 💬 챗봇 | 고객 상담, 감정 위로 |
| 📝 콘텐츠 자동화 | 뉴스 요약, 블로그 생성 |
| 🔍 감정 분석 | 리뷰 긍/부정 판단 |
| 📱 앱 기능 강화 | 음성 명령, 자동 번역 등 |
뿐만 아니라
백엔드, 프론트엔드, 안드로이드 개발에서도 API는 서로 다른 시스템을 연결하는 공통 언어로 활용됩니다.
- 백엔드는 API를 통해 외부 AI 기능을 연결하고
- 프론트는 그 결과를 사용자에게 보여주며
- 안드로이드는 앱에서 음성이나 문자를 API에 보내 처리하는 구조로 연결할 수 있어요.
💡 Tip
- OpenAI API 공식 문서
- Postman으로 API 테스트해보기
- [ChatGPT로 API 요청 코드 자동 생성시키기 😎]