“나만의 AI 챗봇을 만들어보고 싶어요.”
“챗GPT를 내 앱이나 홈페이지에 연결할 수 있을까요?”
“코딩 초보도 API로 챗봇 만들 수 있나요?”
요즘은 누구나 챗GPT 기술을 활용해
간단한 챗봇을 직접 만들어볼 수 있는 시대입니다.
심지어 설치 없이 웹 브라우저만 있어도 가능해요!
오늘은 ChatGPT API를 활용해 챗봇을 만드는 기초 과정을
정말 쉽게 설명해드릴게요. 코딩 초보자도 충분히 따라 할 수 있습니다.
🤖 ChatGPT API란?
ChatGPT API는
OpenAI에서 제공하는 챗GPT 모델에 외부에서 접근할 수 있도록 해주는 서비스입니다.
✔️ 쉽게 말해,
“내가 만든 프로그램에서 챗GPT에게 질문하고 답을 받아올 수 있게 해주는 통로”예요.
이 API를 활용하면:
- 나만의 대화형 챗봇 만들기
- 고객센터 자동응답
- 블로그 자동 댓글 달기
- 개인 비서 앱 만들기
같은 기능도 구현할 수 있죠!
🛠️ 준비물
| 항목 | 설명 |
| OpenAI 계정 | https://platform.openai.com 에서 가입 |
| API Key | OpenAI 콘솔에서 발급받아야 함 (유료 요금제 필요) |
| 코딩 환경 | Google Colab, VSCode, Jupyter 등 어느 것이든 가능 |
| 언어 | Python 기준으로 설명 (초보자 친화적) |
🧪 ChatGPT API로 챗봇 만들기 – 기초 예제 코드
아래는 Python으로 챗GPT와 대화하는 기본 코드입니다.
|
import openai
openai.api_key = "여기에_your_API_key_입력" response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", # 또는 gpt-4 messages=[ {"role": "system", "content": "너는 친절한 AI 비서야."}, {"role": "user", "content": "오늘 날씨 어때?"} ] ) print(response['choices'][0]['message']['content']) |
💡 출력 결과로는 AI가 작성한 자연스러운 응답이 나옵니다!
→ 여기서 user가 질문하고, assistant가 응답하는 구조예요.
💬 실전 챗봇 기능 추가하기 (예시)
- 사용자 입력 받기
| while True: user_input = input("나: ") if user_input == "그만": break response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": user_input}] ) print("AI:", response['choices'][0]['message']['content']) |
- 역할 지정 (system role)
→ 챗봇이 선생님, 마케터, 상담사처럼 말하도록 설정 가능! - 대화 이력 저장하기
→ 전체 대화 내용을 리스트에 저장해 자연스러운 문맥 유지 가능
🔐 요금은 얼마나 들까요?
OpenAI API는 유료입니다.
다만, 처음 가입 시 무료 크레딧이 제공되며,
글자 수 기준으로 과금되기 때문에
간단한 테스트용 챗봇은 부담 없이 만들 수 있습니다.
| 모델 | 가격 (2025년 기준) |
| gpt-3.5-turbo | 약 $0.0015 / 1,000토큰 |
| gpt-4-turbo | 약 $0.003 / 1,000토큰 |
💡 실생활 챗봇 응용 아이디어
- AI 영어 회화 연습 챗봇
- 고객 응대 챗봇
- 블로그 댓글 자동 생성기
- 학생용 학습 Q&A 챗봇
- 하루 일기 작성 도우미 챗봇
🏁 마무리
챗GPT API는 생각보다 간단하고,
누구나 실습만으로도 나만의 챗봇을 만들어볼 수 있는 좋은 도구입니다.
✔️ 지금 바로 OpenAI에 가입해서 API 키를 받아보세요!
✔️ Python 한 줄씩 따라 하다 보면, 어느새 AI 개발자 감성도 함께 올라갑니다
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