본 포스팅은 "Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문"을 독학하며 쓴 글입니다.
내돈내산 포스팅임을 참고해주시면 감사하겠습니다
2026년 1월 31일 기준으로 작성되었습니다

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Chapter 1

환경 설정 및 GPT API 시작하기

1. python 버전 확인

cmd창을 킨 이후 python으로 설치된 python 버전을 확인할 수 있다
현재 사용하고 있는 python 버전은 3.13.3
(책에서는 3.12.9로 진행하고 있다)

2. 가상환경 만들기

VS CODE 에서 터미널 창을 켜서 가상환경을 생성한다

python -m venv (가상환경 이름)

가상 환경 이름은 venv로 설정하였다
이후 가상환경을 활성화 한다

.\venv\Scripts\activate

파이썬으로 실습을 진행할 경우 꼭 가상환경을 만들어서 실행하는 것을 추천합니다!!

3. OpenAI의 API키 발급받기

https://platform.openai.com/api-keys
위 사이트에서 로그인을 한 후 프로젝트를 생성하면 OpenAI를 사용할 수 있는 API-KEY를 발급받을 수 있다.

주의
OpenAI의 API를 사용할 때 마다 소정의 이용료가 발생합니다
자세한 과금 내용은 OpenAI의 사이트에서 찾아보면 됩니다


페이지 우상단의 Start building을 클릭하고

프로젝트 이름과 소속(?)을 선택하고 Create Organization을 클릭한다

이후에 사용할 수 있는 API키와 파이썬에서 사용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있다
API키 같은 경우에는 노출되면 다른 사람이 사용할 수 있으므로 각별한 주의가 필요함!!

이 이후에는 지불 옵션을 선택하는 창이 뜨는데 일단 간ㄷ나하네 5$만 충전해서 사용했습니다.

프로젝트의 Manage Projects > Organization 탭 > Limits에서 월간 Limit과 사용량에 따른 알람을 설정할 수 있습니다.

4. API키를 이용해 질문하고 답변받기

일단 openai 라이브러리를 사용하기 위해 가상환경을 활성화하고 해당 가상환경에 openai를 다운로드한다

pip install openai

최신버전을 사용하기 위해 openai의 버전을 딱히 지정하지 않았다
책에서는 1.58.1 버전을 사용하므로 버전을 지정하고 싶은 경우에는 아래의 코드를 사용하면 된다

pip install openai==1.58.1

gpt_basic.py 파일 생성후 아래와 같은 코드를 이용하면 간단하게 GPT를 Python에서 사용할 수 있다

# gpt_basic.py
from openai import OpenAI

api_key = 'sk-proj-******'

client = OpenAI(api_key=api_key)

response = client.chat.completions.create(
  model = "gpt-4o",
  temperature = 0.1,
  messages = [
    {"role" : "system", "content" : "You are a helpful assistant"},
    {"role" : "user", "content" : "2022년 월드컵 우승 팀은 어디야?"},
  ]
)

print(response)

print('------')
print(response.choices[0].message.content)

해당 코드를 이용해서 GPT에게 나온 답변은 다음과 같다

ChatCompletion(id='chatcmpl-D44n0ooso37PrNSDpzGpkt8y9zDYm', choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, 
message=ChatCompletionMessage(content='2022년 FIFA 월드컵에서는 아르헨티나가 우승을 차지했습니다. 아르헨티나는 결승전에서 프랑스를 상대로 승리하여 월드컵 트로피를 들어올렸습니다.', refusal=None, role='assistant', annotations=[], audio=None, 
function_call=None, tool_calls=None))], created=1769864094, model='gpt-4o-2024-08-06', object='chat.completion', service_tier='default', system_fingerprint='fp_fa7f5b168b', usage=CompletionUsage(completion_tokens=52, prompt_tokens=29, 
total_tokens=81, completion_tokens_details=CompletionTokensDetails(accepted_prediction_tokens=0, audio_tokens=0, reasoning_tokens=0, rejected_prediction_tokens=0), prompt_tokens_details=PromptTokensDetails(audio_tokens=0, cached_tokens=0)))
------
2022년 FIFA 월드컵에서는 아르헨티나가 우승을 차지했습니다. 아르헨티나는 결승전에서 프랑스를 상대로 승리하여 월드컵 트로피를 들어올렸습니다.

위의 Python Code에서 확인해야 하는 부분은 다음과 같다

• OpenAI(api_key = "자신의 api")

  api_key를 이용해서 client를 생성함

• model = "gpt-4o"

  사용할 GPT의 모델을 설정하는 부분, gpt-4o-mini 또는 gpt-3.5-turbo 같은 모델도 사용가능함

• temperature = 0.1

  생성할 문장의 무작위성을 조절함. 0에 가까울수록 정확한 답변을 생성하고 1에 가까울수록 참신한 답변을 생성한다

• message

  GPT가 응답을 생성하도록 역할(role)과 내용(content)을 Dict 형태로 만들어 리스트로 쌓아 API로 보낸다

  Role은 system, user, assistant로 구분된다.
  system : GPT의 역할을 설정한다
  user : GPT와 대화를 나누는 사용자를 의미한다
  assistant : 언어모델이 제공한느 답변을 의미한다

  Content는 사용자가 물어본 질문을 담고있다.

5. API키 관리하기

보안상의 이유뿐 아니라 코드에 API 키를 그대로 적는 것은 관리 면에서도 좋지 않다
따라서 이런 문제를 해결하기 위해서 python-dotenv 라이브러리를 이용하는 것이 좋다
이 라이브러리를 사용하면 .env 파일에서 키-값 쌍을 읽어서 환경 변수로 설정해줄 수 있다

pip install python-dotenv

위 코드를 이용하면 python-dotenv 라이브러리를 설치할 수 있다

이후 프로젝트 폴더에 .env 파일을 만들고 API 키를 저장해놓을 수 있다

OPENAI_API_KEY = '프로젝트 API 키'

이렇게 .env 파일에 저장해놓고 위에서 만든 gpt_basic.py를 조금만 변형하면 더 좋은 코드가 된다!!

#gpt_basic.py
from openai import OpenAI

#추가된 부분 -------------------------------
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
#------------------------------------------
client = OpenAI(api_key=api_key)

response = client.chat.completions.create(
  model = "gpt-4o",
  temperature = 0.1,
  messages = [
    {"role" : "system", "content" : "You are a helpful assistant"},
    {"role" : "user", "content" : "2022년 월드컵 우승 팀은 어디야?"},
  ]
)

print(response)

print('------')
print(response.choices[0].message.content)

dotenv와 os 라이브러리를 활용하고 api_key에 os.getenv 함수를 이용해서 API 키를 저장한다