11.4 기존 Chat API와의 차이점 비교
물론입니다. 아래는 Chapter 11. Assistants API 실전 사용법의 하위 절인 "11.4 기존 Chat API와의 차이점 비교"의 상세한 집필 내용입니다.
11.4 기존 Chat API와의 차이점 비교
OpenAI의 Assistant API는 기존 Chat Completions API (이하 Chat API) 위에서 동작하지만, 개발자와 사용자가 경험하는 인터페이스와 설계 방식에서는 중요한 차이점이 있습니다. 이 절에서는 Chat API와 Assistants API의 공통점과 구조적 차이, 기능적인 차별점, 실제 서비스 개발에서 선택 시 고려해야 할 요소들을 비교 분석합니다.
11.4.1 공통점 요약: GPT 모델 기반 대화형 인터페이스
두 API는 모두 OpenAI의 초거대 언어 모델(GPT-4, GPT-4-turbo, GPT-4o 등)을 기반으로 작동하며, 기본적으로 인간과 자연스러운 대화를 지속하는 것을 목표로 설계되었습니다.
동일한 언어 모델 엔진을 사용 가능 (e.g., gpt-4-1106-preview, gpt-4o 등)
사용자 메시지에 대한 모델의 응답 생성이라는 기본 목적 공유
system, user, assistant 역할 기반 메시지 구조 유지
temperature, top_p 등의 주요 생성 파라미터 공통 사용 가능
이러한 공통점에도 불구하고, 목적에 따른 API 추상화 레벨의 차이는 극명하게 나타납니다.
11.4.2 아키텍처와 대화 상태 관리 방식의 차이
상태 보관
클라이언트(개발자)가 직접 관리해야 함
서버 측에서 Thread 객체로 상태 자동 관리
메시지 구조
메시지 리스트를 한 번에 모두 전달
Thread에 메시지를 순차적으로 누적
호출 방식
매 요청 시 대화 맥락 전체를 다시 전송해야 함
Thread ID 기반으로 이어지는 대화 자동 이어짐
대화 ID
없음
고유한 thread_id로 식별 및 호출 가능
기존 Chat API는 대화 컨텍스트를 매번 프롬프트로 전달해야 하며, 이는 프론트엔드 또는 백엔드 로직에서 session이나 상태관리(store 등)를 직접 구현해야 한다는 뜻입니다.
반면 Assistants API는 Thread 객체를 통해 각 대화를 명시적으로 식별하며, 메시지 추가(add_message), 응답 생성(run), 토큰 실행 결과 조회 등 전 과정을 명시적으로 분리하고 서버 측 상태로 관리합니다.
이 구조는 다음과 같은 장단점으로 이어집니다:
✅ Pros (장점):
대화 상태 유지를 서버에서 처리 → 클라이언트 로직 단순화
장기적 대화 기록 저장, 분기(branch), 쓰레드 복기 등 지원 용이
❌ Cons (단점):
각 스텝이 API 호출로 분리되면서 복잡한 워크플로우 구조
상태 기반이기 때문에 트랜잭션성 처리 필요 (예: 동시성, 삭제 등)
11.4.3 기능 차이: 툴콜, 파일 업로드, 코드 실행 등
Assistants API는 단순 대화를 넘어 다양한 기능적 확장이 가능합니다. GPT에게 도구를 사용하도록 허용하고 실행 결과를 응답에 통합할 수 있는 구조이며, 이를 위해 다음과 같은 기능이 내장되어 있습니다:
Function Calling
지원
지원 + 자동 툴 실행(Handoff 자동화)
JSON Mode
지원
지원
코드 실행 (Code Interpreter)
미지원
지원 (tool_id: code_interpreter)
파일 업로드 & 활용
미지원 (직접 처리 필요)
지원 (upload_file 및 assistant에 연결 가능)
Knowledge Integration
미지원 (프롬프트 또는 Embedding으로 구성)
Assistant에 vector 기반 retriever 연결 가능
Tool (사용자 정의 함수) 연동
function_call 수동 실행 필요
tool로 등록 후 event loop 자동 처리
특히 파일 기반 대화 처리(excel, PDF 등), 수치 계산, 코드 실행 등의 고급 기능은 기존 Chat API에서는 직접 구현하거나 외부 API 호출의 래핑이 필요하지만, Assistants API에서는 거의 자동으로 이뤄집니다.
📌 예시: 사용자가 “이 엑셀 표에서 월별 총합계를 알려줘”라고 요청하면:
Chat API에서는 파일 업로드, 파싱, 계산까지 개발자가 처리한 후 GPT가 답변하도록 구성해야 함
Assistants API에서는 사용자가 파일을 업로드한 Thread에 run을 생성하면 코드 인터프리터가 해당 파일을 열고 명령을 자동 판단하여 실행함
11.4.4 프롬프트 설계 유연성
프롬프트 직접 제어
완전 제어 가능
System Instruction은 Assistant 생성 시 고정
Few-shot 학습 포함
메시지 리스트에 직접 포함 가능
초기 설계 시 instruction에 넣거나 메시지로 설계해야 함
다양한 컨텍스트 branch
수작업 필요
Thread를 fork하거나 다양한 assistant 접목 가능
Assistants API는 assistant 객체에 system-level instruction을 설정하는 방식이라 런타임 중 동적으로 system 메시지를 바꾸는 것이 어렵습니다. 반면, Chat API는 각 요청에서 system/user 메시지를 자유롭게 구성할 수 있어 다양한 상황 대응에 유리합니다.
즉, use case에 따라 다음과 같은 판단이 필요합니다:
자율성 높은 동적 프롬프트 구성 → Chat API
기능 통합형 안정적 대화 agent → Assistants API
11.4.5 응답 방식 및 흐름 제어
Chat API의 응답은 한 번의 호출에서 전체 답변을 받는 방식입니다. 반면 Assistants API는 다음과 같은 단계적 흐름으로 구성됩니다:
① 메시지 추가 (messages.create)
② Run 객체 생성 (runs.create)
③ 진행 상태 폴링 또는 web hook 방식 (runs.retrieve)
④ 응답 완료 시 결과(message.list)
이 방식은 Run 객체가 process 중 상태(status), 이벤트 로그(logs), tool_calls 등을 구분하여 제공함으로써 에이전트 시스템으로서 유리하지만, 실시간성 응답에는 추가적인 polling 처리 또는 background task가 필요합니다.
11.4.6 비용 및 성능 고려 요소
두 API는 동일한 GPT 모델을 사용하므로 기본 토큰 사용량 단가는 동일합니다. 하지만 운영 방식에 따라 다음과 같은 비용 패턴 차이가 생길 수 있습니다:
호출 API 수
1회
최소 3~4스텝
전체 컨텍스트 재전송
있음 (모든 메시지 포함 필수)
없음 (Thread 참조로 연속 대화)
코드 실행 시 추가 비용
외부 구성
Code Interpreter에 계산 비용 발생 가능
Chat API는 간결하지만 커스텀 구현비가 비용으로
Assistants API는 기능 내장이나 도구 활용 시 토큰 외 비용 증가 가능성
11.4.7 정리: 선택 가이드라인
경량화된 대화형 기능 (예: FAQ 봇, 단일 질의응답)
Chat API
세션 기반의 복잡한 워크플로우 (e.g., 파일 + 함수 + 코드)
Assistants API
고급 에이전트 도구 탑재 및 추론 기반 자동화
Assistants API
직접 프롬프트 구성 및 런타임 프롬프트 수정 필요
Chat API
프론트엔드에서 상태 제어 및 비동기 제어 쉽고 빠르게
Chat API
멀티 세션, 기록 보존, 사용 로그 분석 지원
Assistants API
11.4.8 요약
대화 상태
클라이언트 측 관리 필요
서버 측 Thread로 보존
도구 연동
수동 처리
자동 실행 지원 (Code 실행, 검색 등)
런타임 프롬프트 수정
자유로움
제한적 (Assistant 생성 시 고정)
사용성
단순하지만 유연
단계적이지만 구조적, 기능 내장
실시간성
우수
추가 비동기 구조 필요
적합한 시나리오
빠르고 단순한 대화 시스템
기능 통합형 에이전트, 복잡한 대화 Agent
Assistants API는 "GPT 애플리케이션 개발의 프레임워크"로, Chat API는 "GPT 호출의 저수준 도구"로 이해하면 됩니다. 목적에 맞는 도구 선택이 무엇보다 중요합니다.
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