API
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기술 용어약 1분 읽기
소프트웨어 간 데이터와 기능을 교환하기 위한 표준 인터페이스입니다. AI 분야에서는 클라우드에 구축된 대규모 언어 모델(LLM)을 외부 앱에 연동하여 텍스트 생성, 이미지 분석 등의 기능을 즉시 구현하는 핵심 도구로 쓰입니다.
다른 이름
Application Programming Interface응용 프로그래밍 인터페이스
상세 설명
API(Application Programming Interface)는 서로 다른 프로그램이 통신할 수 있게 돕는 '중계자'입니다. AI 도구 선택 시 API는 모델의 지능을 서비스에 이식하는 통로가 됩니다. 사용자가 프롬프트를 전송하면, API를 통해 모델 서버가 추론을 수행하고 그 결과를 다시 앱으로 돌려줍니다. 최근 AI API는 단순히 텍스트를 주고받는 것을 넘어, 실시간 응답을 위한 '스트리밍(Streaming)', 비용 절감을 위한 '배치(Batch) 처리', 보안 강화를 위한 '엔터프라이즈 전용 엔드포인트' 등 고도화된 인터페이스를 제공합니다. 또한 토큰 단위 과금 체계와 데이터 보안 정책(Zero Data Retention)이 도구 선정의 핵심 기준이 되고 있습니다.
도구 선택에서 중요한 이유
AI API 선택은 서비스의 품질과 수익성에 직결됩니다. 모델의 성능(IQ)만큼이나 '응답 속도(Latency)', '비용(Token Pricing)', '안정성(Rate Limits)'이 중요하며, 특히 기업 데이터가 모델 학습에 재사용되지 않는지 확인하는 보안 규정(Compliance) 검토가 필수적입니다.
확인할 점
- 입력/출력 토큰당 비용 및 캐싱(Caching) 할인 적용 여부
- 첫 토큰 응답 속도(TTFT)가 사용자 경험에 적합한가
- API 호출 데이터를 모델 학습에 활용하지 않는 보안 정책(Zero Data Retention) 보유 여부
- 대량 처리를 위한 배치 API(Batch API) 지원으로 비용 절감이 가능한가
예시
사용자가 챗봇 UI에 질문을 입력하면, 앱이 내부적으로 API 키를 사용하여 OpenAI의 'gpt-4o' 엔드포인트에 데이터를 보냅니다. 서버는 답변을 생성하여 JSON 형식으로 반환하고, 앱은 이 데이터를 파싱하여 화면에 출력합니다.
헷갈리기 쉬운 용어
API vs SDK
API가 통신을 위한 규약이라면, SDK는 해당 API를 더 쉽게 쓸 수 있도록 라이브러리와 도구를 묶어놓은 개발 키트입니다.
REST vs Streaming
REST는 한 번의 요청에 한 번의 답변을 주지만, 스트리밍은 답변이 생성되는 대로 실시간으로 끊어서 전달합니다.