얼마 전에 새롭게 업데이트된 오픈 AI API 중에서 어시스턴트 API 라는 게 있습니다.

이게 뭔지 간단하게 말씀드리면 나만의 어시스턴트, 그러니까 도우미, 나만의 AI 도우미를 만들어 놓고 계속 사용할 수 있는 거예요.

그동안 오픈 AI API 사용을 할 때 우리가 한번 실행을 해서 사용을 하고 종료를 하면은 실행할 때 사용한 설정과 대화 내용들이 싹 사라졌죠.

다시 실행을 하면은 이전 대화를 이어갈 수 없다는 거예요. 하지만 이 어시스턴트 API 사용하면은 설정도 그대로 유지를 시켜 놓을 수 있고, 내가 AI와 나눴던 대화들도 그대로 이어갈 수 있습니다.

그리고 코드를 실행시키거나 문서를 업로드해서 여기에서 내용을 찾아 달라는 등 다양한 기능까지 사용할 수가 있습니다.

심지어 이 어시스턴트 API는 현재 베타 버전이에요. 앞으로 더 좋아질 거라는 거죠.

그러면 제가 테스트로 만들어서 대화를 몇 번 했던 어시스턴트가 있어요.

이거를 실행시켜서 보여 드릴게요. 실행을 하면은 자, 제가 이렇게 메시지 입력하게 되어 있어요.

자, 제 이름이 뭔가요라고 물어볼 건데 이전 대화에서 이전에 대화하고 종료한 거에서 제가 이름을 알려준 적이 있어요.

자, 제가 이름을 김이라고 알려줬는데 이거 잘하고 맞게 대답을 해줬습니다.

이런 식으로 이전 대화들을 다 기억을 하고 있어요. 굉장히 편리하게 사용할 수 있겠죠.

자, 그러면 아주 간단하게 한번 만들어 볼 건데요.

사실 OpenAI 사이트 들어오시면 문서가 잘 되어 있습니다.

그리고 여기 API 레퍼런스 들어오면은 또 어떻게 사용하는지도 잘 되어 있어서 자신이 원하는 언어로 되어 있는 걸 복사해서 그대로 사용하시면 돼요.

하지만 아무래도 이것만 봐가지고 좀 헷갈릴 수 있겠죠.

그래서 가장 아주 간단하게 가장 기본적인 것만 한번 사용해 보겠습니다.

그러면 실제로 코드를 작성하기 전에 먼저 어시스턴트가 어떻게 실행이 되는지 어떻게 만들어지고 실행이 되는지를 한번 볼 건데요.

오버뷰 부분에 있습니다. 이렇게 나와 있는 거를 번역을 해서 보면은, 자 여기 이게 순서예요.

통합 흐름은 다음과 같습니다. 되어 있죠. 사용자 지침을 정 하고 모델 선택해서 API 도미를 만듭니다.

그 어시스턴트를 만들고 대화를 시작할 때 스레드를 하나 생성을 해요.

그다음에 이 스레드에 메시지를 추가를 하고요.

그다음 실행을 한 다음에 결과를 받는 거예요.

그러면은 제가 방금 전에 제 이름을 물어봤을 때 대답을 해 줬잖아요.

그렇게 기억을 하고 있으려면 이 스레드 생성한 거 같은 스레드에 계속 메시지를 추가해서 물어보면 돼요.

그러면 이 스레드에 제가 보낸 메시지 그리고 이 AI 대답한 메시지가 차곡차곡 저장이 되어 있는 거예요.

그리고 같은 어시스턴트를 사용하면은 항상 맨 처음에 설정한 지침이 그대로 사용이 되는 거고요.

자, 이런 말만으로 아직 헷갈리죠? 하지만은 한 번만 만들어 보면은 '아, 이런 식으로 흘러가는구나' 바로 아실 수 있어요.

지금 여기 API 참조하고 되어 있는 부분 있죠?

지금 전혀 번역을 해서 그런데 API 레퍼런스라고 되어 있어요.

이걸 클릭해서 들어오신 다음에 내려서 여기에 베타 어시스턴트 이 부분으로 오시면 돼요.

그러면 뭔가 메뉴가 많죠? 메뉴가 많은데 그중에서 맨 처음 있는 크리에이트 어시스턴트.

자, 이렇게 순서대로 되어 있는 겁니다.

이렇게 만들고 찾고 뭐 이렇게 지우는 거 이런 것들이 쭉쭉쭉 있어요.

그다음에 쓰레드에 관련된 거, 메시지에 관련된 거, 런 아까 우리가 본 실행 순서죠?

어시스턴트하고 쓰레드 만들고 메시지 만들어서 실행하고.

그러면은 당연히 맨 처음 만들어야 돼요.

저처럼 만들어져 있으면은 그거를 그대로 사용할 수 있는데 처음이면 당연히 만들어야 됩니다.

파이썬을 사용할 거니까 파이썬 요거를 해 가지고요, 카피를 해주세요.

그리고 카피한 거를 붙여 넣기 하고 이렇게 API 키도 넣어 주세요.

저는 물론 이 영상 끝나고 이걸 삭제할 겁니다.

그러니까 제 API 키가 유출됐다고 걱정하셔도 됩니다.

그러면 다시 사이트로 돌아와서 한번 살펴볼게요. 여기 리퀘스트 바디라는 부분 있죠?

이 안에 들어가는 건데 자, 필수는 모델밖에 없습니다.

그러니까 나머지는 다 지워도 상관없어요. 그리고 모델은 지금 GPT-4로 되어 있잖아요.

아시겠지만 모델마다 가격이 다릅니다. 그러니까 자신의 목적에 맞는 모델을 사용을 하시면 돼요.

그 또 하나 지금 사용하지 않을 건데 일단 툴이라는 거 보면은 코드 인터프리터가 들어 있잖아요.

지금 사용할 수 있는 게 세 가지예요.

이 툴이 뭐냐면 여기 어시스턴트 설명 있는 거에서 툴스에 들어오면은 내용이 나와 있습니다.

각각의 툴을 어떻게 사용하는지 그리고 어떤 역할을 하는지 번역해서 보시면 대충 아실 수 있는데 지금 보시는 거보다 일단 제가 하는 거 따라서 한번 다 만들어 보고 나서 보시면은 아마 훨씬 이해가 잘 되실 거예요.

다시 아까 복사 붙여넣기한 코드로 돌아와서요.

지금 그대로 되어 있는데 저는 모델을 바꿨습니다. GPT 3.5 터보 1106.

이게 GPT 4보다 저렴하니까 저 일단 이걸 바꾼 거예요.

그 지금 보면은 여기 지침이 들어 있어. 어떤 모델인지 너는 이제 뭐 수학 선생님이고 질문을 받으면은 파이썬 코드를 작성을 해서 대답을 해라.

실행을 해서 대답을 해라라는 거예요. 파이썬 코드를 실행을 하기 위해서 지금 툴스에 코드 인터프리터가 들어가 있는 겁니다.

그렇게 되면은 실행이 가능해요.

자, 하지만 지금 뭐 코드를 딱히 실행해 보진 않을 거예요.

그러니까 뭐 이거 없어도 되니까 이거는 그냥 없애고요. 툴스는 그냥 둬도 상관이 없습니다.

둬도 기능이 들어가 있을 뿐이지 이게 있다고 뭐 파이썬 코드를 우리가 제공하지도 않았는데 코드를 실행하려고 하거나 코드를 찾는다거나 그러진 않아요.

단지 네임만 그냥 풀봇 요렇게 만들게요.

그다음에 실행을 해 봐야겠죠. 지금 요렇게 해서 만들고 마이 어시스턴트라는 걸 프린트하게 되어 있어요.

그러면 아, 실행시키면 좀 기다려야 돼요.

요런 메시지가 출력이 됐습니다. 자, 여기에서 제일 중요한 부분은 이 아이디예요.

그리고 그대로 한번 또 실행을 시켜 볼게요.

지금 보시면은 우리가 넣은 세부 사항들, 뭐 이름 이런 것들이 나오는 겁니다.

지금 보면은 이름은 똑같은데 자, 다른 아이디가 나왔어요.

이렇게 똑같은 이름으로 만들어졌다는 거, 이거를 확인을 할 수가 있습니다.

자, OpenAI 사이트 오셔 가지고 여기 플레이그라운드 있죠?

플레이그라운드를 들어가 보면은 자, 여기 어시스턴트라고 되어 있어야 돼요.

챗이 아니라 보시면은 쭉 있어요. 그동안 제가 전에 만들었던 거 만들고 또 많이 지웠어요.

그래서 지금 이거밖에 없는데 방금 만든 이름 똑같은 거 두 개가 있죠.

이 밑에 아이디가 있는데 아까 코드에서 출력했을 때랑 비교해 보면은 어떤 건지 아실 수가 있어요.

물론 여기에서 삭제도 가능합니다. 여기 보면 어시스턴트 있죠?

요렇게 들어오면은 이렇게 있어요. 그다음에 언제 만들어졌는지도 있고요.

그러면 요렇게 눌러서 딜리트 해 주시면 돼요. 이렇게 지우면 만들어진 어시스턴트가 없어지는 겁니다.

그럼 저는 방금 두 개 다 지웠으니까 다시 한번 만들어 볼게요.

다시 한번 만든 다음에 자, 요 아이디 있죠?

이 아이디만 복사해서 여기다 일단 복사 붙여 넣기 하고요.

요 부분은 주석 처리를 할 거예요. 그다음 다시 API 레퍼런스로 넘어와서 지금 뭐가 많지만은 제가 말씀드렸죠.

이번에는 아주 기본만 살펴볼 거예요.

어시스턴트 만들고, 스레드 만들고, 메시지 만들어 가지고 전송하고, 대답 받는 거.

이렇게 어시스턴트는 만들었으니까 우리가 스레드를 만들어야 돼요.

그러면은 똑같이 크리에이트 스레드 들어오셔 가지고 복사를 합니다.

근데 위에 부분 필요 없죠? 그 요렇게 3, 4번, 4, 5번 줄만 복사를 할 거예요.

그다음에 코드 돌아와서 붙여넣기 합니다.

붙여넣기 하는데 아까 이 어시스턴트 만드는 부분 있죠? 이거를 주석 처리한 이유가 있어요.

이거를 만약에 주석 처리를 안 하면 계속 실행이 되겠죠? 그러면은 계속 실행이 되고 어시스턴트가 계속 만들어지는 거예요.

이거를 결과적으로는 나중에는 함수로 만들어 놓으면 좋겠죠?

함수로 만들어 놓고 필요한 함수들 해서 실행을 하는 겁니다.

그리고 어시스턴트 아이디는 나중에 스레드도 실행시키고 메시지 만들어 가지고 보낼 때 필요해요.

이 아이디가 있어야지 이 어시스턴트한테 우리가 말을 걸고 뭐 기능을 사용할 수 있는 겁니다.

자, 지금은 요렇게 스레드를 하나 만드는 거예요.

빈 스레드를 만든다고 되어 있죠?

그리고 실행을 시켜 볼게요. 자, 실행을 시키면 이렇게 출력이 됐습니다. 여기도 마찬가지로 이 아이가 중요해요.

그러니까 아이디를 복사해서 요렇게 넣어 줄게요.

자, 그다음으로는 우리가 어시스턴트 만들고 스레드도 만들었으니까 이제 메시지를 만들 거예요.

메시지 들어와서 똑같이 크리에이트 부분 들어갑니다.

그다음에 요 부분만 또 복사를 할게요.

자, 지금 보시면 여기는 필수인 게 좀 있어요. 스레드 ID 필수, 방금 우리가 복사 붙여넣기 한 거 있죠?

OpenAI Assistants API 기초 사용법

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프로그래머 김플 스튜디오

OpenAI Assistants API는 사용자가 자신만의 AI 도우미를 생성하여 설정과 대화 내용을 지속적으로 유지하며 사용할 수 있게 하는 기능입니다.

Assistant는 어시스턴트 생성, 스레드 생성(대화 시작), 스레드에 메시지 추가, 실행 및 결과 수신 순서로 작동하며, 스레드를 통해 이전 대화를 기억하고 이어갈 수 있습니다.

Assistants API는 현재 베타 버전으로 계속 발전할 예정이며, 파일 업로드 및 코드 실행과 같은 다양한 고급 기능을 지원하지만, 사용 시 API 요금이 부과되므로 비용 정책을 꼼꼼히 확인해야 합니다.

최근 업데이트된 OpenAI API 중 **'어시스턴트 API'는 사용자 맞춤형 AI 도우미를 지속적으로 활용할 수 있게 해주는 기능**입니다. 기존 API는 실행 후 설정과 대화 내용이 초기화되었지만, 어시스턴트 API는 설정 유지 및 대화 이어나가기가 가능합니다. 또한 코드 실행이나 문서 업로드 후 내용 검색 등 다양한 기능이 지원되며, 현재 베타 버전으로 앞으로 더 많은 기능이 추가될 예정입니다.

이전 대화를 기억하는 능력이 가장 큰 특징으로, 예를 들어 이전에 알려준 '김'이라는 이름을 다시 물었을 때 정확히 기억하고 답변하는 것을 통해 **어시스턴트의 편리성과 기억력을 확인할 수 있습니다.**

어시스턴트 API의 기본 동작 흐름 이해

OpenAI 어시스턴트 API의 사용 흐름은 **'어시스턴트 생성 -> 스레드 생성 -> 메시지 추가 -> 실행 -> 결과 수신' 순서**로 진행됩니다. 어시스턴트 생성 시에는 사용자 지침과 모델을 설정하고, 대화를 시작할 때마다 스레드를 생성하여 메시지를 추가하고 실행함으로써 이전 대화를 이어나갈 수 있습니다. 스레드에 메시지를 추가할수록 AI와의 대화 내용이 차곡차곡 저장되어, 같은 어시스턴트를 사용하면 초기 설정된 지침이 계속 유지됩니다.

어시스턴트를 생성하려면 API 레퍼런스의 'Create Assistant' 부분을 참조하며 파이썬 코드를 복사하여 사용합니다. **필수적으로 모델을 선택해야 하며, GPT-4와 같이 모델마다 가격이 다르므로 목적에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.** `tools` 파라미터에는 '코드 인터프리터'와 같은 도구를 설정할 수 있으며, 이는 어시스턴트가 파이썬 코드 실행과 같은 특정 기능을 수행할 수 있도록 합니다. 'name' 파라미터는 어시스턴트의 이름을 지정합니다.

어시스턴트 생성 후에는 **고유한 ID가 출력되는데, 이 ID가 해당 어시스턴트를 식별하는 핵심 정보**입니다. OpenAI 플레이그라운드에서도 생성된 어시스턴트들을 확인할 수 있으며, 필요 없는 어시스턴트는 언제든지 삭제할 수 있습니다.

어시스턴트를 만들었다면 다음 단계는 스레드를 생성하는 것입니다. API 레퍼런스의 'Create Thread' 부분을 참고하여 빈 스레드를 생성하며, **이때 생성되는 스레드 ID는 해당 대화 세션을 식별하는 데 사용됩니다.** 스레드가 만들어진 후에는 'Create Message' 기능을 통해 사용자 메시지를 추가합니다. 메시지를 추가할 때는 스레드 ID와 'user' 역할을 명시하고, 질문 내용을 `content`에 입력합니다.

메시지가 추가된 후에는 'Create Run' 기능을 사용하여 어시스턴트를 실행합니다. 실행 시 스레드 ID와 어시스턴트 ID가 필요하며, **실행 결과로 반환되는 런 ID는 실행 상태를 추적하는 데 중요합니다.** 챗GPT와 마찬가지로 응답을 받는 데 시간이 걸리므로, 'Retrieve Run' 기능을 통해 런의 상태(status)를 주기적으로 확인해야 합니다. `completed` 상태가 되면 응답이 준비된 것입니다.

응답 메시지를 가져오기 위해서는 'List Messages' 기능을 사용하며, **스레드 ID를 이용하여 대화 내용을 검색합니다.** 검색된 메시지 데이터는 복잡한 JSON 형태로 되어 있으므로, `data[0].content[0].text.value`와 같은 방식으로 원하는 응답 텍스트를 추출해야 합니다.

실제 애플리케이션에서는 런의 상태가 `completed`가 될 때까지 **반복문을 사용하여 런의 상태를 지속적으로 확인하는 것이 효율적입니다.** 이를 통해 응답 대기 시간을 관리하고, 메시지 출력을 원하는 시점에 받을 수 있습니다. `time.sleep` 함수를 이용해 일정 간격으로 상태를 확인하면 과도한 API 호출을 방지할 수 있습니다.

반복문과 상태 확인 로직을 적용하면, **어시스턴트가 이전 대화 내용을 기억하고 계속해서 대화를 이어 나가는 것을 확인할 수 있습니다.** 이는 어시스턴트 API의 핵심적인 장점 중 하나로, 사용자에게 매우 편리한 경험을 제공합니다.

어시스턴트 API를 사용하기 전에 **API 사용에 따른 요금이 부과된다는 점을 반드시 인지해야 합니다.** OpenAI 웹사이트의 가격 정책 문서를 꼼꼼히 확인하여 어시스턴트 API의 가격 책정 방식과 추가 요금에 대한 정보를 충분히 숙지한 후 사용을 시작하는 것이 중요합니다.

OpenAI 어시스턴트 API는 기존 API와 비교했을 때 어떤 주요 차이점과 장점을 가지고 있나요?

어시스턴트 API를 사용하여 AI 도우미를 생성하고 대화를 진행하는 기본적인 통합 흐름은 어떻게 되나요?

어시스턴트를 만들고 메시지를 주고받는 과정에서 '스레드 ID'와 '런 ID'는 각각 어떤 역할을 하며 왜 중요한가요?

어시스턴트 API 사용 시 비용은 어떻게 책정되며, 사용자가 주의해야 할 점은 무엇인가요?

OpenAI Assistant API 소개 및 기존 API와의 차이점

새롭게 업데이트된 OpenAI Assistant API는 나만의 AI 도우미를 만들어 지속적으로 사용할 수 있게 해준다.

기존 API는 실행 종료 시 설정과 대화 내용이 사라져 대화를 이어갈 수 없었지만, Assistant API는 설정과 대화 내용을 유지한다.

코드 실행, 문서 업로드 등 다양한 기능을 사용할 수 있다.

현재 베타 버전이며 앞으로 더 개선될 예정이다.

이전 대화 내용을 기억하고 응답하는 기능을 시연한다.

Assistant API 사용 방법 설명 및 코드 구조

OpenAI 사이트의 문서와 API 레퍼런스를 참고하여 사용 가능하다.

Assistant API의 실행 과정(사용자 지침 설정, 모델 선택, 쓰레드 생성, 메시지 추가, 실행 및 결과 수신)을 설명한다.

API 레퍼런스를 통해 어시스턴트 생성, 쓰레드 관리, 메시지 전송 등의 기능을 확인할 수 있다.

파이썬 코드를 이용하여 Assistant API를 사용하는 방법을 설명한다.

모델 선택(GPT-4, GPT-3.5 Turbo 등)과 툴(코드 인터프리터 등) 사용에 대한 설명.

Assistant API를 이용한 어시스턴트 생성 및 쓰레드, 메시지 생성

어시스턴트 생성, 쓰레드 생성, 메시지 생성 및 전송, 응답 수신 과정을 코드와 함께 설명한다.

쓰레드 생성 코드를 설명하고, 어시스턴트 생성 코드를 주석 처리하는 이유를 설명한다.

메시지 생성 코드를 설명하고, 쓰레드 ID와 롤(유저), 콘텐츠를 설정하는 방법을 보여준다.

메시지 생성 후 쓰레드 생성 코드를 주석 처리한다.

런(실행) 코드를 설명하고, 메시지 생성 코드를 주석 처리한다.

런 검색을 통해 결과를 가져오는 과정을 설명한다.

런 아이디와 쓰레드 아이디를 사용하여 응답을 가져온다.

메시지 리스트를 통해 응답 메시지를 가져오는 방법을 설명한다.

리스트 형식의 데이터에서 응답 메시지를 추출하는 방법을 설명한다.

반복문을 사용하여 런의 상태를 확인하고 응답을 가져오는 방법을 설명한다.

이전 대화 내용을 기억하는 기능을 다시 확인한다.

향후 파일 업로드 및 처리 등의 응용 예시를 언급한다.

API 사용 비용에 대한 설명과 꼼꼼한 확인을 당부한다.

본인의 경험을 바탕으로 API 사용에 대한 추가적인 조언을 제공한다.

OpenAI Assistants API 기초 사용법

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