OpenAI API

GPT-4 API로 스트리밍 응답을 구현하던 중 간헐적으로 연결이 끊기는 문제가 발생했다. 타임아웃 설정과 재연결 로직을 추가해 안정성을 확보했다.

GPT-4 API를 사용한 챗봇 서비스에서 스트리밍 응답 처리 중 메모리 사용량이 계속 증가하는 문제가 발생했다. EventSource 연결 해제가 제대로 되지 않아 발생한 문제였고, AbortController를 활용해 해결했다.

GPT-4 API 스트리밍 응답을 처리하던 중 장시간 실행 시 메모리 사용량이 계속 증가하는 문제를 발견했다. EventSource 객체의 정리가 제대로 이루어지지 않아 발생한 문제였고, 명시적인 cleanup 로직으로 해결했다.

사내 챗봇 서비스에서 OpenAI API 비용이 예상보다 2배 이상 발생했다. 토큰 카운팅 로직 개선과 프롬프트 최적화로 40% 비용 절감에 성공한 과정을 정리했다.

프로덕션에서 OpenAI API를 사용하면서 429 에러를 자주 마주쳤다. Rate limit 에러를 우아하게 처리하기 위해 exponential backoff와 retry 로직을 구현한 과정을 기록한다.

GPT-4 API 비용이 급증하면서 캐싱 전략이 필요했다. Redis를 활용해 동일 요청에 대한 응답을 캐싱하여 API 호출을 절반으로 줄였고, 응답 속도도 개선했다.

GPT-4에 실시간 데이터를 제공해야 하는 요구사항이 생겼다. Function Calling을 활용해 외부 API 데이터를 LLM 응답에 통합하는 방법을 정리했다.

GPT-4 API를 스트리밍 모드로 사용하던 중 장시간 운영 시 메모리가 계속 증가하는 문제를 발견했다. EventSource 객체를 제대로 정리하지 않아 발생한 이슈였고, 명시적인 cleanup 로직으로 해결했다.

GPT-4 API를 활용한 채팅 서비스에서 스트리밍 응답을 구현하면서 마주친 이슈들을 정리했다. 특히 타임아웃과 에러 핸들링 부분에서 예상치 못한 문제가 있었다.

GPT-4의 Function Calling 기능을 활용해 챗봇에 외부 API 데이터를 연동했다. 기존 프롬프트 엔지니어링보다 훨씬 안정적으로 구조화된 응답을 받을 수 있었다.