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OpenAI 등 인공지능 API 사용을 위한 엔트포인트 정리

OpenAI 외에도 다양한 인공지능 서비스 플랫폼들이 API를 제공하고 있으며, 각 플랫폼마다 제공하는 서비스와 엔드포인트가 조금씩 다릅니다. 주요 인공지능 서비스 플랫폼들의 API 엔드포인트 정보를 간략하게 정리하고, API 사용에 도움이 될 만한 몇 가지 팁도 함께 첨부합니다.


주요 인공지능 서비스 플랫폼 API 엔드포인트

1. OpenAI:

Assistants API: /v1/assistants
Audio API:
Transcriptions: /v1/audio/transcriptions
Translations: /v1/audio/translations
Speech: /v1/audio/speech
Chat Completions API: /v1/chat/completions
(Legacy) Completions API: /v1/completions
Embeddings API: /v1/embeddings
Fine-tuning API: /v1/fine_tuning/jobs
Moderations API: /v1/moderations
Images API: /v1/images/generations


Assistants API

`/v1/assistants`
용도: 사용자가 만든 AI Assistant를 생성, 조회, 수정, 삭제할 수 있는 엔드포인트.
설명: AI에게 특정 툴, 지식 문서, 역할 등을 설정해서 커스텀 Assistant를 만들고 관리합니다.



Audio API

1) Transcriptions
`/v1/audio/transcriptions`
용도: 음성 파일 → 텍스트로 변환 (음성 인식).
설명: 음성 파일(mp3, wav 등)을 업로드하면 텍스트로 자동 전사해줍니다.
예시: 회의 녹음 → 텍스트로 변환.

2) Translations
`/v1/audio/translations`
용도: 다른 언어 음성 → 영어 텍스트로 번역.
설명: 한국어나 일본어 음성을 영어로 번역하면서 텍스트로 출력합니다.

3) Speech
`/v1/audio/speech`
용도: 텍스트 → 음성 (TTS, Text-to-Speech).
설명: 텍스트를 사람처럼 자연스러운 음성으로 바꿔주는 기능입니다.


Chat Completions API
`/v1/chat/completions`
용도: ChatGPT 기능을 사용할 때 가장 핵심적인 API.
설명: 시스템/사용자/도우미 역할을 구분하여 대화형 모델과 상호작용합니다.
GPT-4, GPT-3.5 모델을 통해 대화 생성에 사용.

(Legacy) Completions API
`/v1/completions`
용도: GPT 모델에 프롬프트를 넣고 응답을 받는 기본 API.
설명: Chat 기능이 없던 GPT-3 시절의 방식.
지금은 대부분 `chat/completions`로 대체됨.

Embeddings API
`/v1/embeddings`
용도: 텍스트를 벡터(숫자 배열)로 변환해 의미 기반 검색, 분류 등에 사용.
설명: 자연어를 수치화하여 추천 시스템, 유사도 검색, 클러스터링 등에 사용됩니다.

Fine-tuning API
`/v1/fine_tuning/jobs`
용도: 모델을 사용자 데이터로 학습시켜 커스터마이징된 모델 생성.
설명: GPT-3.5 기반 모델에 맞춤형 지식을 학습시켜 자신만의 AI를 만들 수 있습니다.

Moderations API
`/v1/moderations`
용도: 입력된 텍스트가 OpenAI 정책에 위배되는지 검사.
설명: 폭력, 혐오, 성적 콘텐츠 등 민감한 내용을 자동 감지하여 필터링합니다.

Image API
Generations
`/v1/images/generations`
용도: 텍스트 → 이미지 생성 (DALL·E).
설명: 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성합니다.
- 예: “고양이 옷을 입은 말티즈” → 실제 이미지 생성.



2. Google AI (Gemini API):

Google AI는 Gemini 모델을 중심으로 다양한 API를 제공합니다. 엔드포인트는 Google Cloud Platform (GCP) 또는 Google AI Studio를 통해 접근할 수 있으며, 모델 및 기능에 따라 엔드포인트 구조가 다릅니다. 주요 서비스는 다음과 같습니다.

Generative Language API (PaLM 2, Gemini): 텍스트 생성, 채팅, 코드 생성 등

예시 엔드포인트 (Vertex AI): https://{region}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{project}/locations/{location}/publishers/google/models/{model}:predict

예시 엔드포인트 (Google AI Studio): https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model}:generateContent
Cloud Vision API: 이미지 분석 (객체 감지, 라벨링, 텍스트 인식 등)

예시 엔드포인트: https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Natural Language API: 텍스트 분석 (감성 분석, 개체명 인식 등)

예시 엔드포인트: https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSentiment
Translate API: 텍스트 번역
예시 엔드포인트: https://translation.googleapis.com/language/translate/v2



3. Microsoft Azure AI Services:
Azure AI Services는 다양한 인공지능 기능을 API 형태로 제공합니다.

Azure OpenAI Service: OpenAI 모델 접근 (ChatGPT, GPT-3, Embeddings 등)
엔드포인트 예시: https://{your-resource-name}.openai.azure.com/openai/deployments/{your-deployment-name}/{api-endpoint}?api-version={api-version}

Cognitive Services (Vision, Speech, Language): 이미지 분석, 음성 인식 및 합성, 자연어 처리 등 각 서비스별로 고유한 엔드포인트와 API 키를 사용합니다.
예를 들어, Text Analytics API 엔드포인트는 https://{your-resource-name}.cognitiveservices.azure.com/text/analytics/v3.1/sentiment와 같은 형태입니다.



4. API 사용을 위한 유용한 팁

API 키 및 인증: 각 플랫폼의 API를 사용하기 위해서는 API 키 또는 인증 토큰이 필요합니다. 발급받은 키를 안전하게 관리하고 API 요청 시 헤더나 파라미터에 포함해야 합니다.

API 문서 확인: 각 플랫폼에서 제공하는 공식 API 문서를 꼼꼼히 확인하는 것이 중요합니다. 엔드포인트, 요청 방식 (POST, GET 등), 파라미터, 응답 형식, 에러 코드 등에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.

요청 제한 (Rate Limiting): 대부분의 API는 과도한 사용을 방지하기 위해 요청 제한을 두고 있습니다. API 문서를 통해 확인하고, 이를 고려하여 API 호출 빈도를 조절해야 합니다.

에러 처리: API 호출 시 발생할 수 있는 다양한 에러 코드를 이해하고, 적절한 에러 처리 로직을 구현하는 것이 중요합니다.

비용: 각 API의 사용 요금을 확인하고, 사용량에 따른 비용을 예측해야 합니다. 일부 API는 무료 티어를 제공하기도 합니다.

SDK 활용: 각 플랫폼에서 제공하는 SDK (Software Development Kit)를 사용하면 API 호출을 더 쉽고 편리하게 처리할 수 있습니다. 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.

테스트 환경: 실제 서비스에 적용하기 전에 테스트 환경에서 API를 충분히 테스트해보는 것이 좋습니다.

API 버전 관리: API는 기능 업데이트에 따라 버전이 변경될 수 있습니다. 사용하고 있는 API 버전을 확인하고, 필요에 따라 최신 버전으로 마이그레이션해야 할 수 있습니다.

커뮤니티 및 지원: API 사용 중 문제가 발생하면 각 플랫폼의 개발자 커뮤니티나 기술 지원 채널을 활용하여 도움을 받을 수 있습니다.

이 정보가 API를 활용한 인공지능 서비스 개발에 조금이나마 도움이 되셨기를 바랍니다.

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