Responses API로 AI 애플리케이션을 만드는 일이 이렇게 쉬웠던 적이 없어요! 간단한 인터페이스로 모델을 프롬프트하는 법, 추론형 모델을 다루는 모범 사례, 그리고 LLM과 주고받는 대화를 구축하는 방법을 배웁니다.

Responses API: 개발자의 든든한 동반자

첫 번째 Responses API 호출

모델 지침 추가하기

응답에서 정보 추출하기

Response 매개변수 마스터하기

다양한 모델 실험해보기

추론 모델, 제대로 활용하기

대화 체이닝

한 메시지에서 다음 메시지로

채팅 대화 활성화하기

Responses API 시작하기

LLM은 강력하지만, 도구를 연결하면 더 강력해집니다! 추가 API 키나 자격 증명 없이 LLM 시스템에 웹 검색을 통합하는 방법을 배우세요. 도구는 말 그대로 무엇이든 될 수 있음을 확인하고, 모델의 기본 능력을 넘어설 수 있도록 LLM이 호출할 수 있는 도구를 직접 만들어 봅니다.

Response Item: 핵심 구성 요소

출력 항목과 그 내용 추출하기

아이템을 활용한 사용자 지정 처리

그냥 바로 되는 웹 검색

LLM과 웹 검색 결합하기

LLM 출처로 신뢰도 높이기

함수 호출형 도구: 함수 정의하기

함수 호출 도구 워크플로

함수 호출 도구의 워크플로

시간대 변환 함수 정의하기

함수 호출 도구: 전체 워크플로

OpenAI 도구 정의 만들기

Function-Calling 도구 통합하기

LLM을 위한 도구 만들기

세 가지 핵심 설계 패러다임으로 LLM 시스템을 개념 증명 단계에서 프로덕션으로 전환하세요. LLM을 사용해 JSON처럼 일관되고 신뢰할 수 있는 구조화된 결과를 생성하는 방법을 배웁니다. 또한 의미 이벤트를 활용해 사용자에게 업데이트를 스트리밍하여 상호작용적이고 즐거운 경험을 만듭니다. 마지막으로 멀티모달을 적용해 OpenAI의 GPT-5 모델로 텍스트와 이미지를 결합하는 방법을 익히세요.

구조화된 출력 생성하기

항상 일관된 출력!

Pydantic 클래스 중첩 사용

시맨틱 이벤트로 스트리밍하기

OpenAI 응답 스트리밍

시맨틱 이벤트 스트리밍

함수 호출과 함께하는 스트리밍

입력 유연성과 멀티모달리티

역할 기반 입력

이미지 URL로 프롬프팅하기

로컬 이미지 파일로 프롬프트하기

축하합니다!

프로덕션을 위한 고급 패턴

Responses API 덕분에 AI 애플리케이션 개발이 그 어느 때보다 쉬워졌어요! 이 강의에서는 간단한 인터페이스로 모델을 프롬프트하는 방법, 추론형 모델을 다루는 모범 사례, 그리고 LLM과 자연스러운 대화 흐름을 설계하는 방법을 배웁니다. 추가 API 키나 자격 증명 없이 웹 검색 같은 도구를 통합하고, 직접 도구를 만들어 모델의 기본 지식을 넘어 능력을 확장하면서 LLM의 잠재력을 온전히 활용해 보세요. 또한 세 가지 핵심 설계 패러다임으로 프로토타입을 프로덕션으로 발전시키는 방법, JSON 같은 신뢰도 높은 구조화된 결과물을 생성하는 방법, 실시간 의미 이벤트를 스트리밍해 인터랙티브한 사용자 경험을 제공하는 방법, 그리고 OpenAI의 GPT-5 모델을 사용해 텍스트와 이미지를 결합하는 멀티모달 접근까지 익히게 됩니다.

Working with the OpenAI API

OpenAI Responses API와 GPT-5로 스마트하고 신뢰성 있는 AI 앱을 쉽게 구축하세요.

OpenAI Responses API 활용하기

OpenAI 응답 API와 GPT-5를 통해 스마트하고 상호작용적이며 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 그 어느 때보다 쉽게 구축하세요.

함수 호출형 도구: 함수 정의하기

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