사용자 지정 GPT("GPT" 또는 "사용자 지정 도우미"라고도 함)를 사용하면 개인과 팀이 지침, 참조 파일, 도구 및 워크플로를 포함하는 맞춤형 ChatGPT 버전을 만들 수 있습니다. 시작하기는 쉽지만, 디자인, 게시 또는 통합하기 전에 알아야 할 중요한 제한 사항, 위험 및 선택 사항이 있습니다.
사용자 지정 GPT란 무엇인가요?
사용자 지정 GPT(ChatGPT 내부에서는 "GPT"라고 부르는 경우가 많음)는 코드를 작성하지 않고도 만들 수 있는 ChatGPT의 맞춤형 버전입니다. 시스템 지침, 전문 지식(파일, URL, 임베딩), 그리고 선택적 도구 통합을 결합하여 법률 요약 작성자, 제품 설계 파트너, 면접 코치 또는 내부 헬프데스크 봇 등 특정 분야의 어시스턴트처럼 작동합니다. OpenAI는 시각적 빌더를 통해 GPT 생성 환경에 접근할 수 있도록 설계했습니다. 빌더에 원하는 내용을 입력하면 어시스턴트가 자동으로 스캐폴딩되고, '구성' 탭에서는 파일, 도구 및 가드레일을 추가할 수 있습니다.
왜 하나만 만들어야 하나요?
사용자 정의 GPT를 사용하면 팀과 개인이 다음을 수행할 수 있습니다.
- 반복 가능한 워크플로(프로젝트 온보딩, 콘텐츠 템플릿)를 캡처합니다.
- 톤/브랜드 가이드라인과 Q&A 정책을 시행합니다.
- 독점적 지식을 표면화합니다(제품 문서, 정책을 업로드합니다).
- 마찰 감소: 사용자는 매 세션마다 지침을 반복하는 대신 지식이 풍부한 지원자와 상호 작용합니다.
아래에서는 전문적이고 실용적인 가이드를 살펴보겠습니다. 단계별 생성, 구성 및 게시, 통합 패턴, 테스트 및 거버넌스에 대한 설명이 나와 있습니다.
사용자 지정 GPT를 단계별로 어떻게 만들 수 있나요?
1단계: 보조자의 목적과 제약 사항 계획
주요 작업, 대상 사용자, 그리고 비서가 절대 해서는 안 되는 일(안전/규정 준수를 위해)을 정하세요. 예: "법률 자문을 제공하지 않고 모호한 조항에 플래그를 지정하는 법률 운영자를 위한 계약 요약자." 이 부분을 미리 명확히 하면 교육 및 테스트가 더 빨라집니다.
2단계: GPT Builder 열기
ChatGPT의 왼쪽 사이드바에서 다음으로 이동하세요. GPT → 만들기 (또는 chatgpt.com/gpts를 방문하세요.) 빌더는 일반적으로 "만들기"(제작) 탭, 메타데이터 및 에셋을 위한 "구성" 탭, 그리고 실시간 테스트를 위한 "미리보기" 탭을 표시합니다.
3단계: 시스템 지침 및 페르소나 정의
구성 탭에서 간결하면서도 포괄적인 지침을 제공합니다.
- 역할 : 보조자의 역할 is (예: "조달팀을 위한 계약 요약기")
- 행동: 톤, 장황함, 제약(예: "요약하기 전에 항상 문서 범위를 물어보세요").
- 금지된 행동: 거부해야 할 사항(예: "법적 조언을 하지 마십시오. 항상 변호사를 추천하십시오").
이러한 지침은 일관된 행동의 핵심을 형성합니다.
4단계: 지식과 예시 업로드
GPT가 데이터를 기반으로 답변을 작성할 수 있도록 참고 파일(PDF, 문서), FAQ, 그리고 예시 Q→A를 첨부하세요. 각 파일은 집중적이고 체계적으로 구성해야 합니다. 크고 복잡한 문서는 성능을 저하시킬 수 있습니다. 업로드된 지식은 어시스턴트가 세션 중에 일관되고 사실에 기반한 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다(단, 나중에 설명할 메모리 관련 주의 사항에 유의하세요).
5단계: 필요한 경우 작업(API 또는 도구 연결) 추가
보조자에게 외부 데이터(재고 확인, 일정 액세스, CRM 조회)가 필요한 경우 구성하세요. 사용자 지정 작업 (도구라고도 함). 액션은 어시스턴트가 대화 중에 수행할 수 있는 정의된 웹 API 호출입니다. 액션을 사용하여 실시간 데이터를 가져오거나, 트랜잭션을 실행하거나, 응답을 풍부하게 만들 수 있습니다. 액션은 유용성을 확장하지만 복잡성과 보안 요구 사항을 증가시킵니다.
- 플러그인 또는 실시간 데이터(재고, 캘린더)를 위한 호출 가능한 웹 API입니다.
- 맞춤 작업 웹훅 엔드포인트(빌드 트리거, 티켓 전송)를 통해.
- 코드 실행 또는 고급 도구 수학, 파일 구문 분석 또는 데이터베이스 조회를 위해.
6단계: 모델 및 성능 상충 관계 선택
OpenAI는 제작자가 비용, 속도, 기능의 균형을 맞추기 위해 다양한 ChatGPT 모델(다양한 GPT-5 제품군 및 더 간단한 옵션 포함) 중에서 선택할 수 있도록 지원합니다. 작업 복잡성에 따라 모델을 선택하세요. 섬세한 요약이나 추론에는 대규모 모델을, 간단한 Q&A에는 소규모/저렴한 모델을 사용할 수 있습니다. 맞춤형 GPT에 대한 확장된 모델 지원이 제공됩니다. 계정에서 사용할 수 있는 모델을 신중하게 선택하세요.
7단계: 미리 보기, 테스트 및 반복
미리보기 탭을 사용하여 실제 사용자 프롬프트를 시뮬레이션합니다. 에지 케이스, 적대적 프롬프트, 오류 경로(예: 데이터 누락 또는 모호한 사용자 의도)를 테스트합니다. 동작이 안정적일 때까지 지침, 파일 및 작업을 반복합니다.
선로:
- 답변의 정확성(업로드된 파일에 근거한 사실인가요?)
- 톤과 형식(기대하는 구조로 결과물을 만들어내는가?)
- 안전 대응(금지된 행동을 요구받았을 때 거부하거나 상황을 악화시키는가?)
8단계: 게시, 공유 또는 비공개로 유지
GPT를 다음 위치에 게시할 수 있습니다.
- 귀하의 조직의 개인 카탈로그(팀/기업)
- 공개 GPT 스토어(더 광범위한 검색을 원하는 경우)
- 또는 내부적으로만 사용하도록 비공개로 유지하세요.
공개적으로 게시하는 경우 공개 규칙을 준수하세요. 외부 API 사용 여부, 데이터 수집 여부 또는 제한 사항 여부를 명시해야 합니다. GPT 스토어는 크리에이터를 위한 검색 및 (일부 기간의) 수익 프로그램을 제공합니다.
사용자 정의 GPT를 통합하는 데 사용할 수 있는 외부 API는 무엇입니까?
사용자 지정 GPT(또는 GPT를 래핑하는 앱)에 연결할 수 있는 여러 통합 패턴과 다양한 API가 있습니다. 필요한 기능에 따라 선택하세요. 라이브 데이터/액션, 검색(RAG) / 지식, 자동화/오케스트레이션및 앱별 서비스.
1) OpenAI/ChatGPT 플러그인(OpenAPI + 매니페스트) - 모델 시작 API 호출용
이것이 무엇인가: ChatGPT를 통해 REST API를 노출하는 표준화된 방법입니다. ai-plugin.json 매니페스트 + OpenAPI 사양으로 모델이 가능합니다. 전화 대화 중 엔드포인트를 지정합니다. GPT에서 실시간 정보를 가져오거나 작업(항공편 예약, 재고 조회, 검색 실행)을 수행하도록 하려는 경우 이 기능을 사용하세요.
사용 시기: GPT가 데이터를 요청하거나 작업을 수행하도록 하려는 경우 ...동안 채팅 턴(모델이 호출할 API를 선택). 일반적인 예: 티켓팅 시스템, 제품 카탈로그, 가격 책정 엔진, 맞춤 검색 엔드포인트.
장점 :
- 자연스러운 LLM→API 흐름(모델이 어떤 호출을 할지 선택하고 이유를 설명함).
- OpenAPI를 사용하므로 표준 API 툴과 통합됩니다.
단점 : - 안전한 API, 매니페스트 및 인증 흐름(OAuth 또는 API 키)을 구축해야 합니다.
- 보안 표면 영역 - 최소 권한에 대한 모범 사례를 따릅니다.
2) OpenAI Assistants / Responses API 및 함수 호출
기능: OpenAI의 어시스턴트/응답/함수 호출 기능을 사용하면 명령, 도구 및 함수 정의를 프로그래밍 방식으로 구성하여 앱 내부에 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 애플리케이션에서 결정론적 오케스트레이션이 필요할 때 이 기능을 활용하세요. 앱에서 모델을 호출하면 모델이 함수 호출을 반환하고, 앱에서 해당 함수를 실행하면 결과를 피드백으로 제공합니다.
사용 시기: 워크플로를 더 엄격하게 제어해야 하는 경우, 백엔드에서 도구 호출을 중재하려는 경우, 모든 외부 호출을 기록하고 검증하는 동안 기존 API와 모델을 통합하려는 경우입니다.
장점 :
- 완전한 제어가 가능하며 검증 및 감사를 시행하기가 더 쉽습니다.
- 서버 측 오케스트레이션 및 보안 제어와 잘 작동합니다.
단점 : - 앱은 오케스트레이션 계층을 구현해야 합니다(추가 개발 작업).
- 프로그래밍 제어용
3) 검색/RAG API(벡터 DB + 임베딩 서비스)
정의: 검색 증강 생성(RAG)은 임베딩 엔진과 벡터 데이터베이스를 사용하여 모델에 컨텍스트를 제공합니다. 일반적인 선택지는 다음과 같습니다. 솔방울, 위비하다, Chroma, 밀버스 — 이는 PDF, 문서를 색인하고 요청 시 가장 관련성 높은 구절을 모델에 반환하는 데 사용됩니다. 이는 GPT에 대규모로 신뢰할 수 있는 비공개 지식을 제공하는 표준적인 방법입니다.
사용 시기: 대규모 내부 문서, 제품 매뉴얼, 계약서에 답변하거나 외부에 "메모리"를 저장해야 하는 경우 GPT가 필요합니다.
장점 :
- 답변을 접지함으로써 환각을 크게 줄입니다.
- 대규모의 규모로 확장 가능.
단점 : - ETL(청킹, 임베딩, 인덱싱)과 검색 계층이 필요합니다.
- 매우 큰 데이터 세트의 경우 지연 시간과 비용 고려 사항.
- 문서에서 GPT를 접지하기 위해
4) 노코드/자동화 플랫폼(Zapier, Make/Integromat, n8n, Power Automate)
기능: 자동화 플랫폼을 사용하여 ChatGPT(또는 ChatGPT를 호출하는 백엔드)를 수백 개의 타사 API(Sheets, Slack, CRM, 이메일)와 연결합니다. 이러한 서비스를 통해 워크플로를 트리거할 수 있습니다(예: 채팅 결과에 대해 Slack에 게시하는 Zap 호출, Google Sheets 업데이트 또는 GitHub 이슈 생성).
사용 시기: 손쉽게 통합하고 싶거나, 프로토타입을 빠르게 만들고 싶거나, 접착 코드를 작성하지 않고도 여러 SaaS 엔드포인트를 연결하고 싶을 때.
장점 :
- 빠르게 배선할 수 있으며 무거운 백엔드가 필요 없습니다.
- 내부 자동화 및 알림에 적합합니다.
단점 : - 사용자 정의 백엔드보다 유연성이 떨어지고 때로는 느립니다.
- 자격 증명과 데이터 상주를 신중하게 관리해야 합니다.
5) 앱별 API 및 웹훅(Slack, GitHub, Google Workspace, CRM)
기능: 많은 제품 통합은 이미 알려진 플랫폼 API입니다. 대화용 Slack API, 이슈/PR용 GitHub API, Google Sheets API, Salesforce API, 캘린더 API 등이 있습니다. GPT 또는 오케스트레이션 계층은 이러한 API를 직접(또는 플러그인/Zap을 통해) 호출하여 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 예: 이슈를 분류하고 GitHub API를 통해 PR을 여는 GPT.
사용 시기: 특정 SaaS와 상호 작용(메시지 게시, 티켓 열기, 기록 읽기)하는 데 도우미가 필요한 경우.
장점 :
- 귀하의 도구에서 직접 작업할 수 있는 기능입니다.
단점 : - 외부 통합이 있을 때마다 인증 및 보안 요구 사항이 높아집니다.
6) 미들웨어/오케스트레이션 라이브러리 및 에이전트 프레임워크(LangChain, Semantic Kernel, LangGraph 등)
정의: 벡터 DB, 도구 및 API에 대한 커넥터를 제공하여 LLM 앱 구축을 간소화하는 라이브러리입니다. 프롬프트 구조화, 검색 처리, 호출 체인, 그리고 관찰 가능성 제공을 지원합니다. LangChain(및 관련 프레임워크)은 일반적으로 모델을 외부 API 및 RAG 파이프라인에 연결하는 데 사용됩니다.
사용 시기: 프로덕션 앱을 빌드하는 경우, 재사용 가능한 구성 요소가 필요한 경우, 도구 사용, 재시도 및 캐싱을 한 곳에서 관리하려는 경우.
장점 :
- 개발 속도가 빨라집니다. 다양한 내장 커넥터가 있습니다.
단점 : - 유지 관리해야 하는 종속성 계층을 추가합니다.
제안된 통합 패턴(빠른 레시피)
- 플러그인 우선(모델 기반 워크플로에 가장 적합): 안전한 REST API를 구현하고 → OpenAPI 사양과 ai-plugin.json을 게시하고 → GPT(플러그인 지원)에서 채팅 중에 호출할 수 있도록 허용합니다. 제품 조회 및 작업에 유용합니다.
- 앱으로 조정(엄격한 제어에 가장 적합): 앱이 사용자 입력을 수집합니다. → 도구/함수 정의를 사용하여 OpenAI Assistants/Responses API를 호출합니다. → 모델이 함수를 요청하면 앱이 내부 API를 검증하고 실행하며(또는 다른 서비스를 호출하여) 결과를 모델에 반환합니다. 감사 가능성과 안전성에 도움이 됩니다.
- RAG 지원(지식이 많은 GPT에 가장 적합): 벡터 DB(Pinecone/Weaviate/Chroma)로 문서 색인 → 사용자가 질문하면 상위 구절 검색 → 검색된 텍스트를 모델에 컨텍스트로 전달(또는 검색 플러그인 사용)하여 답변을 기반으로 합니다.
- 자동화 브리지(SaaS 접착에 가장 적합): Zapier/Make/n8n을 사용하여 GPT 출력을 SaaS API(Slack 게시, 티켓 생성, 행 추가)에 연결합니다. 엔지니어 친화적이지 않은 통합 및 빠른 자동화에 적합합니다.
안전한 도구 호출을 설계하려면 어떻게 해야 하나요?
- 최소 권한 자격 증명을 사용하세요(가능한 경우 읽기 전용).
- 중요한 결정을 내리기 전에 모든 외부 응답을 검증하세요.
- 도구 사용을 제한하고 모니터링하며, 감사를 위해 API 호출을 기록합니다.
GPT 대 플러그인: 커스텀 GPT는 ChatGPT 내부에 구성된 어시스턴트(코드 불필요)이고, 플러그인은 ChatGPT가 외부 API를 호출할 수 있도록 하는 통합 기능입니다. 두 가지를 결합할 수 있습니다. 내장된 명령어가 있는 GPT와 실시간 데이터를 가져오거나 작업을 수행하는 플러그인 후크를 함께 사용할 수 있습니다.
배포된 GPT를 어떻게 테스트, 측정 및 관리해야 합니까?
출시 전에 어떤 테스트를 실행해야 합니까?
- 기능 테스트: 50~100개의 대표적인 프롬프트에 대한 결과가 기대치와 일치합니까?
- 스트레스 테스트: 실패 모드를 확인하기 위해 적대적 또는 잘못된 입력을 공급합니다.
- 개인정보 보호 테스트: 도우미가 권한 없는 사용자에게 내부 문서 조각을 유출하지 않도록 보장합니다.
어떤 지표가 중요한가?
- 정확도/정밀도 라벨이 붙은 세트에 대하여.
- 신속한 성공률 (실행 가능한 결과를 반환한 쿼리의 비율)
- 에스컬레이션 속도 (실패하여 사람의 인계가 필요한 빈도).
- 사용자 만족도 짧은 채팅 내 평가 메시지를 통해.
거버넌스를 유지하는 방법은?
- 지침 변경 사항과 파일 업데이트에 대한 변경 로그를 유지 관리합니다.
- 역할 기반 액세스를 사용하여 GPT를 편집/게시합니다.
- 데이터 민감성과 정책 정렬을 위해 주기적 재감사 일정을 정합니다.
꼭 알아야 할 중요한 제한 사항 및 주의 사항
- 사용자 지정 GPT는 세션 중에 API를 호출할 수 있지만(플러그인/작업을 통해), "저장된" 데이터를 사용자 지정 GPT로 푸시하는 데에는 제한이 있습니다. 실제로 이는 GPT에서 시작되는 호출(플러그인 또는 함수)을 사용하거나 앱에서 API를 통해 모델을 호출할 수 있음을 의미합니다. 하지만 일반적으로 호스팅된 커스텀 GPT 인스턴스에 데이터를 비동기 방식으로 푸시할 수는 없습니다. 예를 들어, GPT가 나중에 자동으로 사용하는 외부 웹훅을 실행하는 것과 같은 방식은 불가능합니다. 최신 동작 방식은 제품 설명서와 커뮤니티 스레드에서 확인하세요.
- 보안 및 개인정보 보호: 플러그인과 API 통합은 공격 표면(OAuth 흐름, 데이터 유출 위험)을 증가시킵니다. 플러그인 엔드포인트와 타사 도구는 검증될 때까지 신뢰할 수 없는 것으로 간주하고 최소 권한 인증 및 로깅을 준수하십시오. 업계 보고 및 감사를 통해 플러그인 보안 위험이 강조되었으므로 이를 심각하게 다루십시오.
- 지연 시간 및 비용: 실시간 API 호출 및 검색은 지연 시간과 토큰(검색된 텍스트를 프롬프트에 포함하는 경우)을 증가시킵니다. 캐싱을 설계하고 검색된 컨텍스트의 범위를 제한하세요.
- 거버넌스: 내부 GPT의 경우, 누가 플러그인을 추가할 수 있는지, 어떤 API를 호출할 수 있는지, 승인/감사 프로세스를 유지 관리할 수 있습니다.
프롬프트를 최적화하고, 환각을 줄이고, 신뢰도를 높이려면 어떻게 해야 하나요?
실용적인 기술
- 출처에 대한 앵커 답변: 업로드된 파일에서 사실을 추출할 때 GPT에 문서 이름과 문단 번호를 인용해 달라고 요청합니다.
- 단계적 추론이 필요합니다: 복잡한 결정의 경우, 짧은 사고의 흐름이나 단계를 번호로 매겨 요청한 후 요약하세요.
- 검증 단계 사용: GPT가 응답한 후 첨부 파일에 대해 간단한 검증 과정을 실행하고 신뢰도 점수를 반환하도록 지시합니다.
- 창의성을 제한하다: "도우미가 확신하지 못하는 경우, '정보가 충분하지 않습니다. X를 업로드하거나 Y에 문의하세요.'라고 응답하세요."와 같은 지침을 추가합니다.
자동화된 테스트와 인간 검토 루프를 사용하세요
- 명령어 변경 후 실행할 "골든 프롬프트"와 예상 출력의 작은 코퍼스를 구축합니다.
- 초기 출시 시 고위험 질의에 대해 HITL(인간 참여형)을 활용하세요.
최종 권장 사항
이제 막 시작하는 단계라면, 좁은 범위의 사용 사례(예: 내부 온보딩 어시스턴트 또는 코드 검토자)를 선택하고 GPT 빌더의 대화형 Create 흐름을 사용하여 빠르게 반복하세요. 지식 소스는 간결하고 버전을 관리하며, 소규모 테스트 세트를 구축하고, 엄격한 권한 부여를 시행하세요. 현재 사용자 지정 GPT의 메모리 제한에 유의하세요. 영구 메모리 옵션이 개선될 때까지 프로젝트 및 업로드된 참조를 사용하여 연속성을 확보하세요.
시작 가이드
CometAPI는 OpenAI 시리즈, Google Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인을 구축하는 경우, CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 더 빠르게 반복하고, 비용을 관리하며, 공급업체에 구애받지 않고 작업할 수 있습니다.
시작하려면 chatgpt 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
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