오픈AI, ‘챗GPT’ 업데이트 버전 출시…요금낮춰 · API 호출 가능

마지막 업테이트:06/16/2023

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오픈AI가 ‘챗GPT‘에 새로운 기능을 추가하면서 기존 버전 사용 요금을 큰 폭으로 낮추는 업데이트를 발표했다. 이전의 업데이트가 챗GPT의 성능과 능력을 높이는 것에 초점을 두었다면, 이번 업데이트는 기능과 비용 효율성에 중점을 뒀다.이번 업데이트로 개발자들이 프로그래밍 작업 없이 자연어를 사용해 챗GPT 모델이나 플러그인 기능에 대한 API 호출을 할 수 있게 됐다.

API를 통한 모델 액세스 비용을 절감하는 것도 가능해졌다.

챗GPT 업데이트 버전 출시

13일(현지시간) 오픈AI는 블로그에 GPT-3.5-터보 및 GPT-4 모델의 업데이트를 발표했다. 유료 버전인 GPT-3.5-터보와 GPT-4가 업데이트돼 각각 GPT-3.5-터보-16k와 GPT-4-32K로 업데이트 된다.

GPT-3.5-터보-16k

GPT-3.5-터보 업데이트 버전인 ‘GPT-3.5-터보-16k’는 기존보다 4배 긴 텍스트를 한 번에 처리할 수 있도록 커텍스트 창(context window)을 확장했다.이는 약 1만6000개 토큰으로, 영어 기준 약 20페이지다.

?컨텍스트 창은 다음 단어를 예측하기 위해 참고하는 토큰의 수다. 하나의 단어는 1개 이상의 토큰으로 구성된다. 본질적으로 더 긴 텍스트 창를 통해 모델은 더 많은 텍스트를 기억할 수 있다.

요금은 기존 버전과 동일하다. 기존에는 0.003달러로 250토큰을 입력할 수 있었다면, 이제는 1000토큰을 입력할 수 있게 됐다. 출력 기준으로는 0.004달러에 250토큰을 얻을 수 있었다면 이제는 1000토큰만큼의 답변을 받을 수 있다. GPT-3.5-터보는 GPT-3.5를 최적화해 속도를 끌어올린 유료버전이다.

업데이트 버전 요금을 유지하는 대신, 기존 버전은 25%로 떨어졌다. 오픈AI는 “기존 GPT-3.5-터보는 토큰 1000개에 입력 기준 0.0015달러, 출력 기준 0.002 달러가 되는데, 이는 1달러로 약 700페이지의 분량을 처리할 수 있다는 의미다”고 설명했다.

GPT-4-32K

GPT-4는 대기자 명단을 받아 순차적으로 ‘기능 호출’ 및 텍스트 확장 기능을 추가할 계획이다. GPT-4의 요금 및 토큰 증가 수 등 구체적인 업데이트 내용은 공개되지 않았다. 단, GPT-4-32K라고 이름 붙인 것으로 보아 최대 3만2000토큰을 처리할 수 있을 것으로 추측된다. 오픈AI는 “다음 주 중으로 대기자들에게 업데이트를 공개할 것”이라고 설명했다.

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API 함수 호출 기능

또한 이번 업데이트에서 가장 주목할 부분은 API(Chat Completions API)의 새로운 함수 호출(function calling) 기능이다.

함수 호출은 챗GPT의 기능을 외부 도구 및 API와 보다 안정적으로 연결하는 새로운 방법이다. 오픈AI는 이러한 모델은 사용자의 입력에 따라 함수를 호출해야 하는 시점을 감지하고, 함수 서명을 준수하는 JSON으로 응답하도록 미세 조정되었다고 밝혔다.

이로써 개발자는 함수 호출을 통해 모델에서 구조화된 데이터를 보다 안정적으로 가져올 수 있게 됐다.

개발자는 ‘함수 호출(function calling)’을 사용해 자연어로 프로그래밍 함수를 GPT-3.5-터보 및 GPT-4에 설명하고 모델이 해당 함수를 실행하는 코드를 생성하도록 할 수 있다.

또한 함수 호출 기능을 통해 자연어 설명을 플러그인을 위한 외부 API로 호출하거나, 내부 API 호출이나 데이터베이스 쿼리로 변환하고, 텍스트에서 구조화된 데이터를 추출하는 함수를 정의할 수 있다.

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함수 호출 기능 사용법은?

오픈AI가 출시한 함수 호출 기능을 활용하면 ‘지금 보스턴의 날씨가 어떤가?’라는 질문을 오픈AI와 타사 API 호출에 함수를 활용해 간편하고 빠르게 원하는 답변을 얻을 수 있다.

함수 호출은 챗GPT 플러그인 같은 외부 도구를 호출하여 질문에 답변하는 챗봇 생성, 자연어를 API 호출 또는 데이터베이스 쿼리로 변환, 텍스트에서 구조화된 데이터 추출 등에 활용할 수 있다. 문자열이나 단위 같은 쿼리를 함수 호출이나 SQL 쿼리로 변환하거나, 텍스트에서 원하는 데이터를 간편하게 추출하는 것이 가능하다.

예를 들어 “다음 주 금요일에 커피를 마실 수 있는지 이메일을 보내세요.”와 같은 쿼리를, ‘send_email(to: string, body: string)’과 같은 함수 호출로 변환하거나, “보스턴의 날씨가 어떤가요?”와 같은 쿼리를 ‘get_current_weather(location: string, unit: ‘celsius’ | ‘fahrenheit’)’로 변환할 수 있다.

“이번 달 상위 10명의 고객은 누구인가요?”를 ‘get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int)’와 같은 내부 API 호출로 변환하거나, “톰은 지난달에 몇 건의 주문을 했나요?”를 sql_query(query: string)처럼 SQL 쿼리로 변환하는 것도 가능하다. 위키피디아에 ‘extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}])’ 함수를 적용해 언급된 사람의 데이터를 추출할 수도 있다.

또 ‘extract_data(name: string, birthday: string)’라는 함수를 정의해 텍스트에서 데이터를 추출할 수도 있다.

아울러 다른 서비스에 탑재된 챗GPT 기능에서도 플러그인을 불러올 수 있다는 의미다. 예를 들어 카카오톡에서 챗GPT를 사용할 수 있는 애스크 업(AskUp)에서도 채팅 형식으로 익스피디아, 카약 등 플러그인으로 비행기나 호텔 가격을 확인할 수 있게 된다. 해당 기능은 GPT-4, GPT-3.5에 모두 적용된다.

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