LLM API 호출 흐름

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전체 흐름

[클라이언트]                              [OpenAI 서버]
    │                                         │
    │  1. HTTP POST 요청                     │
    │  ─────────────────────────────────→     │
    │  {                                      │
    │    model: "gpt-4o-mini",               │
    │    messages: [...],                     │
    │    temperature: 0.3                     │
    │  }                                      │
    │                                         │
    │  2. LLM이 추론 수행                    │
    │                                    ← ─ ─│
    │  {                                      │
    │    choices: [{                           │
    │      message: { content: "답변..." }    │
    │    }],                                  │
    │    usage: {                              │
    │      prompt_tokens: 150,                │
    │      completion_tokens: 300,            │
    │      total_tokens: 450                  │
    │    }                                    │
    │  }                                      │

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API 키 보안 관리

절대 하면 안 되는 것:

# 나쁜 예 1: 코드에 직접 입력
client = OpenAI(api_key="sk-abc123...")  # 절대 금지!

# 나쁜 예 2: Git에 .env 커밋
# .gitignore에 .env가 없으면 API 키가 GitHub에 노출

올바른 방법:

# 좋은 예: .env 파일 + dotenv
# .env 파일 (Git에 절대 커밋하지 않음)
# OPENAI_API_KEY=sk-abc123...

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
client = OpenAI()  # 자동으로 OPENAI_API_KEY 환경변수 사용

# .gitignore에 반드시 추가
echo ".env" >> .gitignore
echo ".env.local" >> .gitignore

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API 키 유출 사고 실제 사례

[실제 사고]
한 회사가 GitHub public 저장소에 .env를 커밋했다.
봇이 5분 만에 키를 탈취.
하룻밤 사이에 $5,000 청구.
(GPT-4를 이용한 대량 생성)

[예방법]
1. .gitignore에 .env 추가 (프로젝트 생성 즉시)
2. .env.example 파일로 형식만 공유
3. API 사용량 제한 설정 (OpenAI 대시보드)
4. 키 주기적 교체

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OpenAI vs Anthropic API 비교

항목	OpenAI	Anthropic
모델명	gpt-4o, gpt-4o-mini	claude-sonnet-4-6, claude-haiku-4-5-20251001
라이브러리	openai	anthropic
메시지 구조	messages 배열	messages 배열 + system 분리
스트리밍	stream=True	stream=True
가격대	중간	약간 높음
강점	범용, 빠른 응답	긴 컨텍스트, 정확한 지시 따르기