API

두 프로그램이 서로 대화할 수 있도록 만들어진 약속된 규격. AI API는 이 중 하나로, AI 기능을 다른 서비스에 연결하는 통로다.

쉽게 말하면

콘센트를 생각해보세요. 전자제품마다 내부 구조는 다르지만, 콘센트의 규격은 같습니다. 플러그를 꽂으면 전기가 통하죠. API도 비슷합니다. 정해진 형식으로 요청을 보내면 결과가 돌아오는 구조입니다.

우리는 이미 매일 API를 쓰고 있습니다. 카카오 계정으로 다른 앱에 로그인할 때, 날씨 앱이 기상청 데이터를 가져올 때, AI가 웹을 검색해서 답할 때 — 이 모든 것이 API를 통해 이루어집니다.

AI API도 이런 API 중 하나입니다. ChatGPT 사이트에서 대화창에 질문을 입력하는 것은 식당 키오스크에서 주문하는 것이고, API를 쓰는 것은 주방에 직접 주문서를 넣는 것입니다. 대화창 없이 AI 기능을 자기 서비스에 연결할 수 있습니다.

좀 더 정확히

API(Application Programming Interface)는 두 프로그램이 서로 대화할 수 있도록 만들어진 약속된 규격입니다. “이런 형식으로 요청하면, 이런 형식으로 응답하겠다”는 계약과 같습니다.

일상에서 쓰는 대부분의 앱은 내부적으로 여러 API를 호출합니다. 네이버 지도 앱이 교통 정보를 가져오고, 배달 앱이 결제를 처리하고, 번역 앱이 텍스트를 변환하는 것 모두 API 덕분입니다.

AI API도 같은 원리입니다. OpenAI, Anthropic, Google 같은 AI 회사들은 자신들의 AI 모델을 API 형태로 외부에 공개합니다. 개발자는 이 API를 통해 자기가 만드는 앱이나 서비스 안에 AI 기능을 심을 수 있습니다. 요청과 응답의 형식이 정해져 있기 때문에, AI 내부 구조를 몰라도 기능을 가져다 쓸 수 있습니다. AI 에이전트가 웹 검색이나 코드 실행 같은 도구를 쓸 수 있는 것도, 각 도구의 API를 호출하는 방식으로 이루어집니다.

흔한 오해

“API는 개발자만 알면 되는 기술 아닌가요?” — 직접 API를 다루는 것은 개발자의 일이지만, 우리는 이미 매일 API 위에서 만들어진 서비스를 쓰고 있습니다. 카카오 로그인, 날씨 알림, AI 검색 — 이 모든 것이 API를 통해 작동합니다.

“API는 AI 전용 기술인가요?” — AI API는 수많은 API 중 하나일 뿐입니다. API라는 개념 자체는 AI보다 훨씬 오래전부터 있었고, 지금도 결제, 지도, 메시지, 날씨 등 모든 디지털 서비스의 기반입니다.

이걸 왜 알아야 하나요?

Bolt.new, Lovable, v0 같은 도구들은 프롬프트 몇 줄로 앱을 만들어줍니다. 이 도구들이 그런 일을 할 수 있는 이유는 내부에서 OpenAI나 Anthropic의 API를 호출하기 때문입니다. AI 에이전트도 마찬가지입니다. 직접 API를 다룰 일은 없더라도, “내가 쓰는 이 서비스가 어떤 AI 위에 올려져 있는가”를 파악하는 데 이 개념이 기반이 됩니다.

AI가 다른 서비스와 연결되는 원리를 이해하면, 왜 어떤 AI는 검색이 되고 어떤 AI는 안 되는지, 왜 AI 에이전트가 도구를 쓸 수 있는지가 설명됩니다.

직접 해보기

Perplexity에 아무 질문이나 해보세요. 답변 아래에 출처 링크가 달려 있을 겁니다. 이것은 Perplexity가 내부적으로 검색 API를 호출해서 정보를 가져온 결과입니다. ChatGPT에서 이미지를 생성해달라고 요청하면, 내부적으로 DALL-E API를 호출합니다. 우리가 보는 것은 결과물뿐이지만, 그 뒤에서는 API가 프로그램들을 연결하고 있습니다.

관련 개념

  • LLM - API를 통해 호출하는 실제 언어 모델
  • 프롬프트 - API로 AI에게 전달하는 요청의 내용
  • 시스템 프롬프트 - API 호출 시 AI의 역할과 규칙을 설정하는 사전 지시
  • 컨텍스트 윈도우 - API 호출 한 번에 처리할 수 있는 정보의 한계
  • 오픈소스 vs 클로즈드 - API 제공 방식과 접근 가능성의 차이
  • AI 에이전트 - API를 반복적으로 호출하며 복잡한 작업을 수행하는 구조
  • RAG - AI가 외부 데이터에 접근할 때 API를 사용하는 구조