OpenAI API

음성 AI 챗봇 서비스에 Realtime API를 도입한 후 예상보다 높은 비용이 발생했다. 세션 관리 전략을 개선해 월 비용을 40% 절감한 과정을 정리했다.

프로덕션 환경에서 OpenAI API 스트리밍 응답을 처리하던 중 메모리 사용량이 지속적으로 증가하는 문제를 발견했다. AbortController와 클린업 로직을 제대로 구현하지 않아 발생한 문제였고, 이를 해결한 과정을 정리했다.

프로덕션 환경에서 OpenAI API 스트리밍 응답 중 간헐적으로 발생하던 연결 끊김 문제를 진단하고 해결했다. Vercel의 함수 타임아웃과 클라이언트 재연결 로직을 개선해 안정성을 확보했다.

고객 상담 자동화를 위해 OpenAI Realtime API를 활용한 음성 응답 시스템을 구축했다. WebSocket 기반 스트리밍과 VAD 처리, 그리고 응답 지연 최적화 과정을 정리했다.

OpenAI의 Realtime API를 활용해 음성 기반 상담 봇을 구축했다. WebSocket 기반 스트리밍과 음성 인식/합성이 통합되어 있어 구현이 간결했지만, 레이턴시와 비용 관리가 핵심이었다.

고객 상담 자동화를 위해 OpenAI Realtime API를 활용한 음성 챗봇 프로토타입을 제작했다. WebSocket 기반 양방향 스트리밍과 VAD(Voice Activity Detection) 처리 과정을 정리했다.

벡터 검색 시스템 구축 중 임베딩 비용이 예상보다 높게 나왔다. Batch API를 도입해 비용을 절반으로 줄이고 처리 속도도 개선한 과정을 정리했다.

프로덕션 환경에서 OpenAI API 스트리밍 응답을 처리하다 메모리 누수가 발생했다. ReadableStream 처리 과정에서 reader를 제대로 해제하지 않아 생긴 문제였고, finally 블록으로 해결했다.

프로덕션 환경에서 OpenAI API 호출 지연과 타임아웃 이슈가 빈번해져 모니터링 시스템을 구축했다. Promise.race를 활용한 타임아웃 처리와 재시도 로직을 추가하여 안정성을 개선했다.

프로덕션 환경에서 OpenAI API 스트리밍 응답 처리 중 메모리 누수가 발생했다. EventSource 연결 해제 타이밍과 청크 버퍼링 방식을 개선해 문제를 해결한 과정을 정리했다.