ChatGPT API (OpenAI API) 시작하기 (2) - C# 으로 튜토리얼 실행

안녕하세요. 이제 openAI API 키를 발급받았으니 실제로 호출을 해보려고 합니다. 

단, 일반적으로 제공하는 언어 버전 (python, javascript)는 아니고 C# 으로요. 

 

오늘자 기준으로 주로 언급되는 라이브러리는 총 3개인 것 같습니다. 

- betalgo/openai

https://github.com/betalgo/openai

GitHub - betalgo/openai: OpenAI .NET sdk - Azure OpenAI, ChatGPT, Whisper, and DALL-E

 

- openai/dot-net

https://github.com/openai/openai-dotnet

GitHub - openai/openai-dotnet: The official .NET library for the OpenAI API

 

- rageagainstthepixel/dot-net

https://github.com/RageAgainstThePixel/OpenAI-DotNet

GitHub - RageAgainstThePixel/OpenAI-DotNet: A Non-Official OpenAI RESTful API Client for DotNet

 

 

공식 버전은 2번째 openai-dotnet 인데, 아직 이용자가 많지는 않은 것 같고 현재까지 가장 많은 관심을 가지고 있는 라이브러리는 1번째 betalgo 입니다. 

 

이번 글에서는 betalgo 기준으로 간단하게 실행만 시켜보도록 하겠습니다. (물론 자세한 내용은 위 링크의 Readme 를 참고합시다.)

 

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일단 필요한 것부터 챙겨옵시다. 

https://platform.openai.com/api-keys

 

위의 페이지에 접근하고 로그인을 하면 실제로 사용가능한 프로젝트별  API Key 를 확인할 수 있습니다. 

기본적인 접근 순서는  Home > Dashboard > Api Keys 입니다. 

만약에 프로젝트를 여러 개 생성해두셨다면 왼쪽 위의 Personal 옆에서 프로젝트를 교체해가면서 확인이 가능합니다.

만약에 API Key 를 만들어두지 않았다면 오른쪽 상단의 초록색 버튼 (Create new secret key) 를 눌러서 진행해주시면 됩니다.

우리는 저 API Key의 "SECRET KEY" 값을 사용합니다.

 

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이제 준비가 되었다면 간단한 콘솔 프로젝트를 생성해서 호출해보도록 하겠습니다. 

닷넷이 설치되어 있고, Visual Studio Code 에서 커맨드 라인으로 프로젝트를 생성한다고 가정하겠습니다. 

(Visual Studio 기준으로는 콘솔앱 생성이 되겠습니다. )

 

-- 프로젝트 생성
dotnet new console -n OpenAITestConsole
-- Betalgo 라이브러리 추가
dotnet add package Betalgo.OpenAI

 

 

이제 Program.cs 파일에서 간단한 응답을 받아서 출력을 해보도록 하겠습니다. 

 

위에서 추가한 라이브러리를 가지고 OpenAIService 를 새로 생성해줍니다.

MY-OPEN-API-KEY 자리에는 위에서 생성한 SECRET-KEY 를 사용해주시면 됩니다.

using OpenAI;
using OpenAI.Managers;
using OpenAI.ObjectModels;
using OpenAI.ObjectModels.RequestModels;

var openAiService = new OpenAIService(new OpenAiOptions()
{
    ApiKey = "MY-OPEN-API-KEY",
    DefaultModelId = Models.Gpt_3_5_Turbo
});

 

비용 이슈로 기본 모델을 GPT3.5 Turbo 로 지정했지만, 실제로 사용하면서 Model 를 직접 지정할 수도 있고, 기본 모델을 4.0으로 가져가셔도 무방합니다. 

 

홈페이지 및 라이브러리에서 기본적으로 제공하는 튜토리얼을 따라해봅시다. 

실제 상황에 대한 테스트는 https://platform.openai.com/playground/ 에서 바로 해볼 수 있습니다. 

아래의 스크린샷은 플레이그라운드에서 튜토리얼을 동일하게 재연해본 내용입니다. 

 

 

기본적인 흐름은 아래와 같습니다.

 

1. SYSTEM 의 역할을 지정하고

2. USER (사용자, 여러분) 이 질문을 던지면

3. ASSISTANT ( ChatGPT , OpenAPI) 가 답변하고

4. USER 가 다시 질문을 던진 상황에서

5. ASSISTANT 의 답변을 API로부터 받아온다. => API의 응답은?

 

 

 

채팅에 대한 요소는 ChatCompletion 을 사용합니다. 

CreateCompletion 으로 채팅을 생성한다음, API에 전달할 메시지 쌍을 리스트로 감쌉니다. 

그리고 실제 이것에 대한 응답을 만들어낼 모델을 정의합니다. 정의하지 않으면 초기 생성시에 사용한 모델을 그대로 사용합니다. 

 

만약에 성공한다면 첫 번째 Choice의 Message -> Content 를 가져오면 실제 응답 메시지를 확인할 수 있습니다.

try
{
    var completionResult = await openAiService.ChatCompletion.CreateCompletion(new ChatCompletionCreateRequest
    {

        Messages = new List<ChatMessage>
        {
            ChatMessage.FromSystem("You are a helpful assistant."),
            ChatMessage.FromUser("Who won the world series in 2020?"),
            ChatMessage.FromAssistant("The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."),
            ChatMessage.FromUser("Where was it played?")
        },
        //Model = Models.Gpt_4o,
    });
    Console.WriteLine(completionResult.Error?.Message);

    if (completionResult.Successful)
    {
        Console.WriteLine(completionResult.Choices.First().Message.Content);
    }
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine(ex.Message);
}

 

플레이그라운드에서 실행한 결과와 API 를 가지고 실행한 결과가 동일한 것을 확인할 수 있습니다.

 

실제 모델의 응답은 다음 구조로 정의되어 있습니다. 

만약에 실제 토큰의 사용량까지 체크해야한다면 usage 아래의 token 들을 같이 체크해주시면 좋을 것입니다.

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "The 2020 World Series was played in Texas at Globe Life Field in Arlington.",
        "role": "assistant"
      },
      "logprobs": null
    }
  ],
  "created": 1677664795,
  "id": "chatcmpl-7QyqpwdfhqwajicIEznoc6Q47XAyW",
  "model": "gpt-4o-mini",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 17,
    "prompt_tokens": 57,
    "total_tokens": 74
  }
}

 

 

일단 검토를 하고 싶다면 플레이그라운드로 먼저 어떤 식으로 프롬프트를 지정할지 검토해본 후에 코드로 구현하면 훨씬 더 가성비 있게 일을 진행할 수 있을 것 같습니다. 다음에는 다른 기능도 확인해보겠습니다.