OpenAI API 가격 | 자동 비용 계산

OpenAI API는 ChatGPT 및 DALL·E 3과 같은 OpenAI 브랜드 서비스에 대한 API(응용 프로그래밍 인터페이스)입니다. 이러한 강력한 AI 모델 덕분에 OpenAI API는 해당 분야에서 가장 많이 사용되는 API 중 하나가 되고 있습니다. 그러나 이들은 무료로 사용할 수 없습니다.

이 글에서는 각 OpenAI API 모델의 가격을 자세히 분석하고 OpenAI API를 사용할 때 토큰 수와 비용을 자동으로 계산하는 방법을 제공합니다.

OpenAI API란?

OpenAI API는 OpenAI가 제공하는 프로그램 API(응용 프로그래밍 인터페이스)입니다. OpenAI API를 사용하면 개발자는 GPT API 및 DALLE 3 API와 같은 AI 모델 서비스를 사용할 수 있습니다.

OpenAI API를 통해 개발자는 실제 웹페이지에 접속하지 않고도 ChatGPT 및 Dalle3와 같은 OpenAI의 AI 모델을 사용하여 앱을 만들거나 이러한 AI 모델을 사용하여 자신만의 앱을 만들 수 있습니다.

세부 정보 파악: OpenAI API 가격

현재 작성 시점에서 OpenAI에서 API 서비스를 제공하는 7개의 추천 AI 모델이 있습니다:

• GPT-4o
• GPT-4 Turbo
• GPT-4
• GPT-3.5 Turbo
• Assistants API
• 미세 조정 모델
• 임베딩 모델 및 기본 모델
• 이미지 생성 모델 (DALL·E 3)
• 오디오 모델 등.

GPT-4o

GPT-4o (“o”는 “omni”의 약자)는 2024년 5월 13일까지의 최신 모델 버전입니다. 또한 가장 빠르고 가장 저렴한 플래그십 모델이기도 합니다. 또한, GPT-4o는 우리의 모델 중 비영어 언어에서 최고의 비전과 성능을 자랑합니다. GPT-4o는 유료 고객에게 OpenAI API에서 사용할 수 있습니다.

GPT-4 Turbo 가격

GPT-4 Turbo는 gpt-4-0125-preview, gpt-4-1106-preview 및 gpt-4-1106-vision-preview의 세 가지 모델로 제공되며, 모두 1M 입력 토큰 및 1M 출력 토큰당 $10.00의 가격에 책정됩니다. 가격은 항목당 $30.00으로 설정되어 있습니다.

GPT-4 Turbo는 고성능 자연어 처리 모델이지만 성능이 더 뛰어나기 때문에 사용료가 더 높을 수 있습니다.

GPT-4 가격

GPT-4 언어 모델의 가격 옵션은 두 가지입니다.

1. gpt-4: 이것은 GPT-4의 표준 버전입니다. 입력 토큰 1M당 $30.00의 수수료와 출력 토큰 1M당 $60.00의 수수료가 부과됩니다.
2. gpt-4-32k: 이것은 더 긴 컨텍스트 길이를 가진 GPT-4의 고급 버전입니다. 입력 토큰 1M당 $60.00 및 출력 토큰 1M당 $120.00의 가격이 책정되며, 이는 표준 gpt-4의 두 배입니다.

GPT-4의 광범위한 일반 및 도메인 지식과 복잡한 지침에 따라 어려운 문제를 정확하게 해결하는 능력은 주목할 만하지만, 더 높은 성능의 gpt-4-32k를 얻으려면 표준 버전의 두 배를 지불해야 합니다.

GPT-3.5 Turbo 가격

GPT-3.5 Turbo 모델 패밀리는 두 개의 구성원으로 구성되어 있습니다. 모델 gpt-3.5-turbo-0125는 16K 컨텍스트 창을 지원하는 플래그십 모델이며, 상호작용에 최적화되어 있습니다. 모델 gpt-3.5-turbo-instruct는 지침 모델로 4K 컨텍스트 창만 지원합니다. 각 수수료는 1M 입력 토큰당 USD 0.5 및 USD 1.5, 1M 출력 토큰당 USD 1.5 및 USD 2입니다.

Assistants API 가격

개발자는 Assistants API와 도구를 사용하여 자체 AI 어시스턴트 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다. 검색 기능은 각 어시스턴트에 대해 파일 저장 수수료가 발생하며, 가격은 선택된 언어 모델의 토큰 수수료를 기반으로 하여 책정됩니다. 두 개의 하위 모델인 Code Interpreter 및 Retrieval은 각각 USD 0.03/세션 및 USD 0.2/GB/어시스턴트/일의 가격이 책정되어 있습니다.

미세 조정 모델 가격

미세 조정 모델을 사용할 때 사용자에게는 원래 모델 사용에 대한 요금만 부과됩니다. gpt-3.5-turbo, davinci-002 및 babbage-002의 세 가지 모델 각각의 수수료는 1M 훈련 토큰당 8 USD, 6 USD 및 0.41M, 1M 입력 토큰에 대해서는 3 USD 및 12 USD, 1.6 USD입니다. 1M 출력 토큰에 대해서는 6 USD, 12 USD 및 1.6 USD의 요금이 발생합니다.

임베딩 및 기본 모델 가격

임베딩 모델은 꽤 저렴하며, text-embedding-3-small은 1M 토큰당 $0.02, text-embedding-3-large는 1M 토큰당 $0.13, ada v2는 1M 토큰당 $0.10입니다.

기본 모델 요금은 davinci-002의 경우 1M 토큰당 $2.00, babbage-002의 경우 1M 토큰당 $0.40입니다.

이미지 생성 모델 (DALL·E 3) 가격

DALL-E 3의 표준 품질 1024x1024 해상도는 이미지당 $0.04의 요금이 부과되며, HD의 동일한 해상도는 $0.08입니다. DALL-E 2는 더 낮은 해상도에서 더 저렴한 가격인 1024x1024는 $0.02, 512x512는 $0.018, 256x256은 $0.016입니다.

각 OpenAI API 모델 가격에 대한 요약 표

모든 모델의 사용 요금을 알고 싶다면 공식 ChatGPT API 웹사이트를 방문하여 OpenAI API 가격 목록을 확인하세요.

Apidog로 자동 비용 계산 필수 사항

API를 좀 더 효율적으로 다루기 위해 Apidog 사용을 강력히 추천합니다.

Apidog는 API 개발자에게 API의 전체 라이프사이클을 지원하는 올인원 API 개발 플랫폼입니다. 이는 Apidog가 설계부터 테스트 및 문서화에 이르기까지 API를 관리하는 모든 프로세스를 포함함을 의미합니다.

OpenAI API 실행 비용을 자동으로 계산하기 위해서는 입력과 출력을 토큰 값으로 정확하게 변환하기 위한 제3자 변환 라이브러리가 필요합니다.

또한, 우리는 이를 모든 통화로 변환할 수 있으며, 일본 엔(JPY)을 예로 들어보겠습니다.

토큰 수 변환 라이브러리

이 라이브러리는 Open AI GPT Token Counter 라이브러리를 사용하여 API 디버깅 과정에서 입력/출력 데이터를 토큰 수로 변환합니다.

Node.js 코드의 예:

const openaiTokenCounter = require('openai-gpt-token-counter');

const text = process.argv[2]; // 명령줄 인수에서 테스트 내용을 가져옵니다
const model = "gpt-4"; // 사용하려는 OpenAI 모델로 교체합니다

const tokenCount = openaiTokenCounter.text(text, model);
const characterCount = text.length; // 문자 수를 계산합니다

console.log(`${tokenCount}`);

그런 다음 Node.js 스크립트를 gpt-tokens-counter.js로 이름을 바꾸고 Apidog의 외부 프로그램 디렉토리에 두어 호출할 수 있습니다.

다음으로 OpenAI GPT Token Counter를 컴퓨터에 설치해야 합니다. 이렇게 하려면 터미널에서 다음 명령어를 사용할 수 있습니다:

npm install openai-gpt-token-counter

실시간 환율 API​

입력 및 출력의 토큰 값을 얻은 후, 실시간 환율 API를 사용하여 JPY로 비용을 추정해야 합니다. 이 글에서는 Currencylayer API를 호출하여 실시간 환율을 가져옵니다. 계정에 가입하고 API 키를 얻으세요.

Apidog를 사용하여 입력 값을 토큰으로 변환하기

사용자가 AI 애플리케이션 쿼리 중 제공하는 경우 입력 값은 질문 및 지시문으로 이해될 수 있습니다. 이를 활용하기 위해 Pre-Processors에 사용자 정의 스크립트를 추가하여 요청 body에서 query 매개변수를 추출한 다음 이를 토큰 값으로 변환해야 합니다.

다음은 Pre-Processors 섹션에 토큰 값 변환 스크립트를 추가하기 위한 샘플 코드입니다:

try {
  var jsonData = JSON.parse(pm.request.body.raw);
  var content = jsonData.messages[0].content; // 메시지의 내용을 얻습니다
  var result_input_tokens_js = pm.execute('./gpt-tokens/gpt-tokens-counter.js',[content])
  console.log(content);
  pm.environment.set("RESULT_INPUT_TOKENS", result_input_tokens_js);
  console.log("입력 토큰 수: " + pm.environment.get("RESULT_INPUT_TOKENS"));
} catch (e) {
    console.log(e);
}

Send 버튼을 누르면 Apidog 콘솔 섹션에서 계산된 입력 값을 볼 수 있어야 합니다.

토큰을 JPY 비용으로 변환하기

입력에서 소비된 토큰 값을 얻은 후, 실시간 환율 API에 요청하여 변환 계수를 얻어야 합니다. 이 계수는 토큰 값에 곱하여 실제 비용을 JPY로 계산하십시오. 다음 스크립트를 사전 작업에 추가하세요:

pm.sendRequest("http://apilayer.net/api/live?access_key=YOUR-API-KEY&currencies=JPY&source=USD&format=1", (err, res) => {
  if (err) {
    console.log(err);
  } else {
    const quotes = res.json().quotes;
    const rate = parseFloat(quotes.USDJPY).toFixed(3);
    pm.environment.set("USDJPY_RATE", rate); 
    var USDJPY_RATE = pm.environment.get("USDJPY_RATE");
    // 이전 스크립트에서 RESULT_INPUT_TOKENS 변수를 가져옵니다
    var RESULT_INPUT_TOKENS = pm.environment.get("RESULT_INPUT_TOKENS");

    // 토큰 환율 값을 계산합니다
    const tokensExchangeRate = 0.03; // (GPT-4-8k 컨텍스트 입력 가격을 기준으로) 1000 토큰의 USD 가격

    // JPY에서의 예상 가격을 계산합니다
    const JPYPrice = ((RESULT_INPUT_TOKENS / 1000) * tokensExchangeRate * USDJPY_RATE).toFixed(2);

    pm.environment.set("INPUT_PRICE", JPYPrice); 

    console.log("예상 비용: " + "¥" + JPYPrice);
  }
});

Apidog를 사용하여 출력 값을 토큰으로 변환하기

Apidog는 API에서 반환된 응답의 content-type 매개변수가 text/event-stream과 같은 내용을 포함할 때 반환된 데이터를 자동으로 SSE(서버 전송 이벤트) 이벤트로 파싱합니다.

API 정의의 Post-Processors 섹션으로 이동하여 응답 콘텐츠를 추출하고 결합 완료를 위한 사용자 정의 스크립트를 추가하세요.

// 응답 텍스트 가져오기
const text = pm.response.text()
// 텍스트를 줄로 나누기
var lines = text.split('\n');
// "content" 매개변수를 저장할 빈 배열 생성
var contents = [];
// 각 줄을 반복합니다
for (var i = 0; i < lines.length; i++) {
    const line = lines[i];
    // "data:"로 시작하지 않는 줄은 건너뜁니다
    if (!line.startsWith('data:')) {
        continue;
    }
    // JSON 데이터를 파싱해보세요
    try {
        var data = JSON.parse(line.substring(5).trim());  // 선행 "data: " 제거
        // "choices" 배열에서 "content" 매개변수를 가져와 배열에 추가합니다
        contents.push(data.choices[0].delta.content);
    } catch (e) {
        // 유효하지 않은 JSON 데이터인 경우 현재 줄을 무시합니다
    }
}
// "content" 매개변수를 join() 메서드를 사용하여 결합합니다
var result = contents.join('');
// 본문의 "Visualize" 탭에 결과를 표시합니다
pm.visualizer.set(result);
// 콘솔에 결과를 출력합니다
console.log(result);

요청을 생성한 후, 콘솔에서 전체 응답 내용을 가져올 수 있습니다!

Apidog를 사용하여 출력 값에서 토큰으로 변환하기

응답 콘텐츠를 수신한 후, 이를 토큰 값으로 변환해야 합니다. 이는 제3자 라이브러리를 사용하여 가능합니다.

APidog가 외부 gpt-tokens-counter.js 스크립트를 호출하여 토큰 값을 얻을 수 있도록 후처리 작업에 사용자 정의 스크립트를 추가하세요.

자세한 코드를 보려면 이 페이지를 사용하세요:

콘솔에서 얻는 숫자로 비용을 추정할 수 있습니다!

// 응답 텍스트 가져오기
const text = pm.response.text()
// 텍스트를 줄로 나누기
var lines = text.split('\n');
// "content" 매개변수를 저장할 빈 배열 생성
var contents = [];
// 각 줄을 반복합니다
for (var i = 0; i < lines.length; i++) {
    const line = lines[i];
    // "data:"로 시작하지 않는 줄은 건너뜁니다
    if (!line.startsWith('data:')) {
        continue;
    }
    // JSON 데이터를 파싱해보세요
    try {
        var data = JSON.parse(line.substring(5).trim());  // 선행 "data: " 제거
        // "choices" 배열에서 "content" 매개변수를 가져와 배열에 추가합니다
        contents.push(data.choices[0].delta.content);
    } catch (e) {
        // 유효하지 않은 JSON 데이터인 경우 현재 줄을 무시합니다
    }
}
// "content" 매개변수를 join() 메서드를 사용하여 결합합니다
var result = contents.join('');
// 본문의 "Visualize" 탭에 결과를 표시합니다
pm.visualizer.set(result);
// 콘솔에 결과를 출력합니다
console.log(result);

// 출력 토큰 수를 계산합니다.
var RESULT_OUTPUT_TOKENS = pm.execute('./gpt-tokens/gpt-tokens-counter.js', [result])
pm.environment.set("RESULT_OUTPUT_TOKENS", RESULT_OUTPUT_TOKENS);

console.log("출력 토큰 수: " + pm.environment.get("RESULT_OUTPUT_TOKENS")); 

출력 토큰을 JPY 비용으로 변환하기

이전 섹션에서 언급한 비용 계산 방식과 유사하게, 실제 비용(JPY)은 토큰 값을 환율과 곱하여 얻습니다.

후처리 작업에 다음 스크립트를 추가하세요:

pm.sendRequest("http://apilayer.net/api/live?access_key=YOUR-API-KEY&currencies=JPY&source=USD&format=1", (err, res) => {
  if (err) {
    console.log(err);
  } else {
    const quotes = res.json().quotes;
    const rate = parseFloat(quotes.USDJPY).toFixed(3);
    pm.environment.set("USDJPY_RATE", rate); 
    var USDJPY_RATE = pm.environment.get("USDJPY_RATE");
    // 이전 포스트맨 스크립트에서 RESULT_OUTPUT_TOKENS 변수를 가져옵니다
    var RESULT_OUTPUT_TOKENS = pm.environment.get("RESULT_OUTPUT_TOKENS");

    // 토큰 환율 계산
    const tokensExchangeRate = 0.06; // 1000 토큰당 USD 가격 (GPT-4-8k 컨텍스트 입력 가격 기준)

    // JPY에서의 예상 가격을 계산합니다
    const JPYPrice = ((RESULT_OUTPUT_TOKENS / 1000) * tokensExchangeRate * USDJPY_RATE).toFixed(2);

    pm.environment.set("OUTPUT_PRICE", JPYPrice); 

    console.log("출력 비용 (JPY): " + JPYPrice + "円");
  }
});

총 비용을 JPY로 계산하기

마지막으로, 입력과 출력의 총 비용을 자동으로 계산할 수 있는 사용자 정의 스크립트를 후처리 단계에 추가합니다.

// 입력과 출력 비용 합산

const INPUTPrice = Number(pm.environment.get("INPUT_PRICE"));
// 입력 가격 변수를 가져오고 숫자로 변환합니다.

const OUTPUTPrice = Number(pm.environment.get("OUTPUT_PRICE"));
// 출력 가격 변수를 가져오고 숫자로 변환합니다.

console.log("총 비용: " + "￥" + (INPUTPrice + OUTPUTPrice));
// 총 비용을 출력: 입력 가격과 출력 가격의 합계.

API 디버깅 과정에서 현재 요청의 대략적인 비용을 추정할 수 있습니다.

Apidog로 OpenAI API 작업하기

앞서 언급한 바와 같이, Apidog는 종합적인 API 도구로 API 설계, 문서화, 테스트 및 디버깅을 모두 단일 애플리케이션에서 제공합니다.

OpenAI와 같은 수많은 다른 API를 통해 Apidog의 API 허브 서비스를 통해 이러한 종류의 제3자 API 프로젝트를 찾아 접근할 수 있습니다.

API 허브의 Open API 프로젝트에 접근하려면 아래 링크를 클릭하세요. OpenAI가 제공하는 모든 API에 접근할 수 있습니다!

OpenAI API 온라인으로 호출 및 테스트하는 방법

OpenAI의 API를 테스트하려면 다음 지침을 따르세요:

1단계: OpenAI API 프로젝트 페이지에 접근하면 왼쪽 메뉴에서 사용하려는 API를 선택하고 오른쪽 패널의 "Try it out" 버튼을 클릭합니다.

2단계: API를 사용하려면 OpenAI에 대한 접근 권한이 필요하며 API 키를 얻어야 하므로 OpenAI API_KEY를 여기에 입력해야 합니다.

Apidog를 사용하면 API 키와 같은 민감한 정보는 절대로 클라우드에 저장되지 않으며 대신 로컬에 저장되므로 Apidog를 믿을 수 있습니다.

3단계: Send 버튼을 눌러 OpenAI의 서버에 요청을 보내고 응답을 받으세요.

API 요청을 실험하고 사용자 지정하려는 경우 Run in Apidog를 눌러 API 관리 도구를 활성화할 수 있습니다.

결론

응용 프로그램에 OpenAI API를 구현하려면 먼저 API로 달성하고자 하는 목표를 이해해야 합니다. 그런 다음 OpenAI의 다양한 API에 익숙해져야 하며 이를 읽고 이해해야 합니다. 제공되는 각 OpenAI AI 모델은 동일하지 않으며, 서로 다른 사양과 성능 수준을 제공합니다.

또한 Apidog를 사용하여 OpenAI API에 쉽게 접근할 수 있습니다. Apidog는 사용이 간편한 API 관리 도구입니다. OpenAI API를 사용하거나 테스트해야 하는 경우에는 Apidog가 가장 좋은 선택이며, API Hub의 OpenAI 프로젝트는 사용자들이 학습하고 구현할 수 있도록 준비되어 있습니다. 이는 효율적인 조치가 될 것입니다. 이 글에서 소개된 가이드를 참조하여 OpenAI API를 Apidog와 함께 사용하고 동시에 소비된 토큰 수와 비용을 자동으로 계산할 수 있습니다!