GPT-5 API: 개발자 완전 가이드 (2026)

GPT-5 API: 개발자 가이드 완벽판 (2026)

OpenAI의 GPT-5는 대규모 언어 모델 기능의 비약적인 도약을 상징하며, 이전 모델들에 비해 향상된 추론 능력, 더 커진 context window, 네이티브 멀티모달 처리 및 강화된 지시사항 이행 능력을 제공합니다. 이 가이드는 인증 및 기본 사용법부터 고급 기능과 비용 최적화에 이르기까지, 개발자가 GPT-5 API를 애플리케이션에 통합하기 위해 알아야 할 모든 내용을 다룹니다.

GPT-5 모델 개요

API를 살펴보기 전, GPT-5가 이전 OpenAI 모델들과 차별화되는 점은 다음과 같습니다.

기능	GPT-5	GPT-4o	GPT-4 Turbo
Context window	256K tokens	128K tokens	128K tokens
최대 출력 토큰 (Max output tokens)	32,768	16,384	4,096
멀티모달 입력	텍스트, 이미지, 오디오, 비디오	텍스트, 이미지, 오디오	텍스트, 이미지
추론 (Reasoning)	고급 chain-of-thought 내장	표준	표준
학습 데이터 컷오프	2025년 10월	2023년 10월	2023년 4월
입력 비용 (1M 토큰당)	$5.00	$2.50	$10.00
출력 비용 (1M 토큰당)	$15.00	$10.00	$30.00
캐시된 입력 비용	$2.50	$1.25	해당 없음(N/A)

가격은 추정치이며 변경될 수 있습니다. 현재 요율은 OpenAI의 가격 페이지를 확인하세요.

시작하기

1단계: API Key 발급받기

1. platform.openai.com에 접속합니다.
2. 로그인하거나 계정을 생성합니다.
3. 대시보드에서 API Keys 메뉴로 이동합니다.
4. Create new secret key를 클릭하고 키를 복사합니다.

발급받은 키를 안전하게 보관하세요. 생성 후에는 키를 다시 확인할 수 없습니다.

2단계: SDK 설치하기

Python:

pip install openai

Node.js:

npm install openai

설치 확인:

python -c "import openai; print(openai.__version__)"

GPT-5의 모든 기능을 지원받으려면 버전 1.60 이상이 필요합니다.

3단계: API Key 설정하기

환경 변수 (권장):

export OPENAI_API_KEY="sk-proj-your-key-here"

코드 내 설정 (프로덕션 환경에서는 권장되지 않음):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-proj-your-key-here")

기본 Chat Completion

GPT-5의 핵심 엔드포인트는 이미 익숙하실 수도 있는 Chat Completions API와 동일합니다.

Python 예제

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a senior software engineer. Be concise and precise."},
        {"role": "user", "content": "Write a Python function that implements binary search on a sorted list."}
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=2048,
)

print(response.choices[0].message.content)

Node.js 예제

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-5",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a senior software engineer. Be concise and precise." },
    { role: "user", content: "Write a TypeScript function that implements binary search on a sorted array." },
  ],
  temperature: 0.3,
  max_tokens: 2048,
});

console.log(response.choices[0].message.content);

cURL 예제

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in three sentences."}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 512
  }'

스트리밍 응답 (Streaming Responses)

채팅 인터페이스에서의 실시간 출력이나 긴 문장 생성을 위해서는 스트리밍을 사용하세요.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a detailed explanation of how garbage collection works in Go."}
    ],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    content = chunk.choices[0].delta.content
    if content:
        print(content, end="", flush=True)

멀티모달 입력: 이미지

GPT-5는 대화의 일부로 이미지를 수락합니다. 이는 스크린샷을 통한 코드 리뷰, 다이어그램 분석, 시각적 Q&A에 유용합니다.

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What does this architecture diagram show? List all the services and their connections."},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/architecture-diagram.png",
                        "detail": "high"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    max_tokens=4096,
)

detail 파라미터는 low, high, auto를 허용합니다. 토큰 사용량을 줄이려면 단순한 이미지에 low를 사용하세요.

JSON 모드를 활용한 구조화된 출력

GPT-5는 신뢰할 수 있는 API 파이프라인 구축에 필수적인 보장된 JSON 출력을 지원합니다.

from pydantic import BaseModel

class CodeReview(BaseModel):
    issues: list[str]
    severity: str
    suggestion: str
    confidence: float

response = client.beta.chat.completions.parse(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a code reviewer. Analyze the code and return structured feedback."},
        {"role": "user", "content": "Review this: def add(a, b): return a + b + 1"}
    ],
    response_format=CodeReview,
)

review = response.choices[0].message.parsed
print(f"Issues: {review.issues}")
print(f"Severity: {review.severity}")

함수 호출 (Tool Use)

GPT-5는 더 나은 정확도와 병렬 도구 호출 지원을 통해 향상된 Function Calling 기능을 제공합니다.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather for a location",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "City and state, e.g., San Francisco, CA"},
                    "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_flights",
            "description": "Search for available flights",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "origin": {"type": "string"},
                    "destination": {"type": "string"},
                    "date": {"type": "string", "description": "YYYY-MM-DD format"}
                },
                "required": ["origin", "destination", "date"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What's the weather in Tokyo and find me flights from NYC to Tokyo on March 15, 2026?"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

# GPT-5는 여러 도구를 병렬로 호출할 수 있습니다.
for tool_call in response.choices[0].message.tool_calls:
    print(f"Function: {tool_call.function.name}")
    print(f"Arguments: {tool_call.function.arguments}")

GPT-5 모델 변체

OpenAI는 다양한 사용 사례에 최적화된 여러 GPT-5 변체를 제공합니다.

모델	최적 용도	속도	비용
gpt-5	범용, 복잡한 작업	보통	$5 / $15 (1M 토큰당)
gpt-5-mini	빠른 응답, 단순한 작업	빠름	$0.50 / $1.50 (1M 토큰당)
gpt-5-turbo	속도와 성능의 균형	빠름	$2.00 / $8.00 (1M 토큰당)

작업을 충분히 처리할 수 있는 가장 작은 모델을 선택하세요. 분류, 데이터 추출, 단순 Q&A에는 gpt-5-mini를 사용하고, 복잡한 추론, 코드 생성, 다단계 분석에는 전체 gpt-5 모델을 사용하세요.

비용 최적화 팁

1. 프롬프트 캐싱(Prompt Caching) 사용

GPT-5는 자동 프롬프트 캐싱을 지원합니다. 메시지에서 반복되는 접두사(prefix)는 캐시되어 입력 요율의 절반 가격으로 청구됩니다.

# 아래의 시스템 프롬프트는 첫 번째 요청 이후 캐시됩니다.
system_prompt = "You are a medical coding assistant. You help classify ICD-10 codes based on clinical descriptions. Always return the code, description, and confidence level."

# 첫 번째 요청: 전체 입력 비용 발생
# 동일한 시스템 프롬프트를 사용하는 후속 요청: 캐시된 입력 비용 적용 (50% 할인)

2. 적절한 max_tokens 설정

max_tokens를 필요 이상으로 높게 설정하지 마세요. 낮은 값으로 설정하면 모델이 더 빨리 멈추므로 출력 토큰을 절약할 수 있습니다.

3. 결정론적 작업을 위해 Temperature 0 사용

일관된 결과가 필요한 분류, 추출 및 코드 생성 작업의 경우:

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[...],
    temperature=0,  # 결정론적 출력
)

4. 대량 처리를 위한 Batch API

시간에 민감하지 않은 작업의 경우 Batch API를 사용하여 비용을 50% 절감하세요.

# 여러 요청을 담은 배치 파일 생성
# Batch API 엔드포인트를 통해 제출
# 결과는 24시간 이내에 절반 가격으로 반환됨

에러 핸들링 (Error Handling)

프로덕션 애플리케이션에서는 견고한 에러 핸들링이 필수적입니다.

from openai import OpenAI, APIError, RateLimitError, APITimeoutError
import time

client = OpenAI()

def call_gpt5(messages, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model="gpt-5",
                messages=messages,
                timeout=60,
            )
            return response.choices[0].message.content

        except RateLimitError:
            wait_time = 2 ** attempt
            print(f"Rate limited. Retrying in {wait_time}s...")
            time.sleep(wait_time)

        except APITimeoutError:
            print(f"Request timed out. Attempt {attempt + 1}/{max_retries}")
            time.sleep(1)

        except APIError as e:
            print(f"API error: {e}")
            raise

    raise Exception("Max retries exceeded")

Rate Limits (속도 제한)

GPT-5 API 속도 제한은 사용 티어에 따라 다릅니다.

티어	RPM	TPM	일일 제한
Free	3	40,000	200 requests
Tier 1 ($5 결제)	60	200,000	일일 제한 없음
Tier 2 ($50 결제)	200	1,000,000	일일 제한 없음
Tier 3 ($100 결제)	500	2,000,000	일일 제한 없음
Tier 4 ($250 결제)	1,000	5,000,000	일일 제한 없음
Tier 5 ($1,000 결제)	5,000	20,000,000	일일 제한 없음

RPM = 분당 요청 수(Requests per minute), TPM = 분당 토큰 수(Tokens per minute).

GPT-4o에서 GPT-5로 마이그레이션하기

GPT-4o에서 업그레이드하는 경우, 마이그레이션 과정은 간단합니다.

1. 모델 파라미터를 gpt-4o에서 gpt-5로 변경합니다.
2. max_tokens 설정을 검토하세요. GPT-5는 최대 32,768개의 출력 토큰을 지원합니다.
3. 프롬프트를 테스트하세요. GPT-5는 지시사항을 더 정확하게 따르므로, GPT-4o의 느슨한 해석에 의존했던 기존 프롬프트는 수정이 필요할 수 있습니다.
4. 예산 추정치를 업데이트하세요. GPT-5의 가격은 100만 토큰당 $5/$15로, GPT-4o의 $2.50/$10보다 높습니다.
5. 이전에 청킹(chunking)이 필요했던 작업들을 위해 더 넓어진 256K context window를 활용해 보세요.

결론

GPT-5 API는 기존 OpenAI API 형식을 유지하면서 추론, 멀티모달 처리 및 지침 준수 능력을 유의미하게 향상시켰습니다. 이를 효과적으로 사용하는 핵심은 사용 사례에 맞는 모델 변체를 선택하고, 적절한 에러 핸들링을 구현하며, 캐싱과 적절한 토큰 제한을 통해 비용을 최적화하는 것입니다.

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