이 작업을 사용해 OpenAI에서 모델에 메시지를 보내거나 텍스트의 위반 여부를 분류할 수 있습니다. OpenAI 노드 자체에 대한 자세한 내용은 OpenAI를 참조하세요.

채팅 완성 생성(Generate a Chat Completion)#

Chat Completions API를 사용해 OpenAI 모델에 메시지나 프롬프트를 보내고 응답을 받는 작업입니다.

다음 파라미터를 입력하세요:

• Credential to connect with: 기존 OpenAI 자격 증명을 생성하거나 선택합니다.
• Resource: Text를 선택합니다.
• Operation: Generate a Chat Completion을 선택합니다.
• Model: 사용할 모델을 선택합니다. 어떤 모델을 사용할지 모르겠다면, 높은 지능이 필요한 경우 gpt-4o를, 가장 빠른 속도와 최저 비용이 필요한 경우 gpt-4o-mini를 사용해 보세요. 자세한 내용은 Models overview | OpenAI Platform을 참조하세요.
• Messages: Text 프롬프트를 입력하고 모델이 응답 생성에 사용할 Role을 지정합니다. 역할에 대한 자세한 내용은 Prompt engineering | OpenAI를 참조하세요. 다음 역할 중 하나를 선택합니다:
  • User: 사용자로서 메시지를 보내고 모델의 응답을 받습니다.
  • Assistant: 모델이 특정 톤이나 페르소나를 채택하도록 지시합니다.
  • System: 기본적으로 시스템 메시지는 없습니다. 사용자 메시지에서 지침을 정의할 수 있지만 시스템 메시지에 설정된 지침이 더 효과적입니다. 대화당 여러 개의 시스템 메시지를 설정할 수 있습니다.
• Simplify Output: 사용 설정 시 원시 데이터 대신 단순화된 응답을 반환합니다.
• Output Content as JSON: 사용 설정 시 JSON 형식으로 응답을 반환합니다. GPT-4 Turbo와 gpt-3.5-turbo-1106보다 새로운 모든 GPT-3.5 Turbo 모델과 호환됩니다.

옵션(Options)#

• Frequency Penalty: 모델이 유사한 줄을 반복하는 경향을 줄이는 패널티를 적용합니다. 0.0에서 2.0 사이의 범위입니다.
• Maximum Number of Tokens: 응답의 최대 토큰 수를 설정합니다. 하나의 토큰은 표준 영어 텍스트에서 약 4자에 해당합니다.
• Number of Completions: 기본값은 1입니다. 각 프롬프트에 대해 생성할 완성 수를 설정합니다. 높은 값으로 설정하면 토큰을 빠르게 소비하므로 주의하여 사용하세요.
• Presence Penalty: 모델이 새로운 주제를 논의하도록 영향을 주는 패널티를 적용합니다. 0.0에서 2.0 사이의 범위입니다.
• Output Randomness (Temperature): 응답의 무작위성을 조정합니다. 0.0(결정론적)에서 1.0(최대 무작위) 사이의 범위입니다. 기본값은 1.0입니다.
• Output Randomness (Top P): 응답 다양성을 제어하는 Top P 설정을 조정합니다. 기본값은 1.0입니다.

자세한 내용은 Chat Completions | OpenAI 문서를 참조하세요.

모델 응답 생성(Generate a Model Response)#

Responses API를 사용해 OpenAI 모델에 메시지나 프롬프트를 보내고 응답을 받는 작업입니다.

다음 파라미터를 입력하세요:

• Credential to connect with: 기존 OpenAI 자격 증명을 생성하거나 선택합니다.
• Resource: Text를 선택합니다.
• Operation: Generate a Model Response를 선택합니다.
• Model: 사용할 모델을 선택합니다. 개요는 Models overview | OpenAI Platform을 참조하세요.
• Messages: 다음 Message Types 중 하나를 선택합니다:
  • Text: Text 프롬프트를 입력하고 모델이 응답 생성에 사용할 Role을 지정합니다.
  • Image: 이미지 URL, 파일 ID(OpenAI Files API 사용) 또는 워크플로의 이전 노드에서 바이너리 데이터를 전달하여 Image를 제공합니다.
  • File: 파일 URL, 파일 ID(OpenAI Files API 사용) 또는 워크플로의 이전 노드에서 바이너리 데이터를 전달하여 지원되는 형식(현재: PDF만)의 File을 제공합니다.
  • 모든 메시지 유형에서 다음 역할 중 하나를 선택할 수 있습니다:
    • User: 사용자로서 메시지를 보내고 모델의 응답을 받습니다.
    • Assistant: 모델이 특정 톤이나 페르소나를 채택하도록 지시합니다.
    • System: 기본 시스템 메시지는 "You are a helpful assistant"입니다. 대화당 하나의 시스템 메시지만 설정할 수 있습니다.
• Simplify Output: 사용 설정 시 원시 데이터 대신 단순화된 응답을 반환합니다.

내장 도구(Built-in Tools)#

OpenAI Responses API는 모델의 응답을 풍부하게 하기 위한 다양한 내장 도구를 제공합니다:

• Web Search: 응답 생성 전 모델이 최신 정보를 웹에서 검색할 수 있습니다.
• MCP Servers: 모델이 원격 MCP 서버에 연결할 수 있습니다. 원격 MCP 서버를 도구로 사용하는 방법은 여기에서 자세히 알아보세요.
• File Search: 이전에 업로드된 파일에서 관련 정보를 검색할 수 있습니다. 자세한 내용은 OpenAI 문서를 참조하세요.
• Code Interpreter: 모델이 샌드박스 환경에서 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다.

옵션(Options)#

• Maximum Number of Tokens: 응답의 최대 토큰 수를 설정합니다.
• Output Randomness (Temperature): 응답의 무작위성을 조정합니다. 기본값은 1.0입니다.
• Output Randomness (Top P): 응답 다양성을 제어하는 Top P 설정을 조정합니다. 기본값은 1.0입니다.
• Conversation ID: 이 응답이 속하는 대화입니다. 이 응답의 입력 및 출력 항목은 응답 완료 후 자동으로 이 대화에 추가됩니다.
• Previous Response ID: 계속할 이전 응답의 ID입니다. Conversation ID와 함께 사용할 수 없습니다.
• Reasoning: 모델이 응답 생성에 소비해야 할 추론 노력 수준입니다. 모델이 수행한 추론의 Summary를 반환하는 기능도 포함합니다(예: 디버깅 목적).
• Store: 나중에 API를 통해 검색할 수 있도록 생성된 모델 응답을 저장할지 여부입니다. 기본값은 true입니다.
• Output Format: 응답을 Text, 지정된 JSON Schema, 또는 JSON Object로 반환할지 여부입니다.
• Background: 백그라운드 모드로 모델을 실행할지 여부입니다. 장시간 실행 작업을 더 안정적으로 실행할 수 있습니다.

자세한 내용은 Responses | OpenAI 문서를 참조하세요.

텍스트 위반 분류(Classify Text for Violations)#

잠재적으로 유해한 콘텐츠를 식별하고 표시하는 작업입니다. OpenAI 모델이 텍스트를 분석하고 다음을 포함한 응답을 반환합니다:

• flagged: 콘텐츠가 잠재적으로 유해한지를 나타내는 불리언 필드입니다.
• categories: 카테고리별 위반 플래그 목록입니다.
• category_scores: 각 카테고리의 점수입니다.

다음 파라미터를 입력하세요:

• Credential to connect with: 기존 OpenAI 자격 증명을 생성하거나 선택합니다.
• Resource: Text를 선택합니다.
• Operation: Classify Text for Violations를 선택합니다.
• Text Input: 조정 정책 위반 여부를 분류할 텍스트를 입력합니다.
• Simplify Output: 사용 설정 시 원시 데이터 대신 단순화된 응답을 반환합니다.

옵션(Options)#

• Use Stable Model: 사용 설정 시 최신 버전 대신 안정적인 버전의 모델을 사용합니다. 정확도가 약간 낮을 수 있습니다.

자세한 내용은 Moderations | OpenAI 문서를 참조하세요.

일반적인 문제#

일반적인 오류 또는 문제 및 권장 해결 방법은 Common Issues를 참조하세요.