Zapier ChatGPT 플러그인 사용 방법: 단계별 가이드

ChatGPT를 사용하여 Zapier 워크플로를 설정하면 콘텐츠 생성, 데이터 보강, 고객 커뮤니케이션 등 AI 기반 작업을 자동화하여 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 2025년 초부터 Zapier는 OpenAI와 ChatGPT 통합 기능을 단일 "ChatGPT(OpenAI)" 앱으로 통합하여 확장된 AI 기능과 간소화된 구성 프로세스를 제공합니다. 이 가이드에서는 ChatGPT 계정 준비부터 고급 API 호출 맞춤 설정까지 전체 워크플로 설정 과정을 안내하며, 최신 변경 사항과 모범 사례를 포함합니다. 각 단계를 탐색하는 데 도움이 되도록 보조 제목은 질문 형식으로 제공됩니다. 또한, 이 문서 전반에 걸쳐 더 자세한 안내를 위한 보조 제목과 핵심 개념을 설명하는 샘플 코드 스니펫을 제공합니다.

ChatGPT를 사용한 Zapier 워크플로는 무엇인가요?

Zapier와 ChatGPT 통합 이해

Zapier는 6,000개 이상의 앱을 연결하는 노코드 자동화 플랫폼으로, 한 앱에서 발생하는 이벤트에 따라 다른 앱에서 동작이 트리거되는 "Zap"을 생성할 수 있습니다. OpenAI의 GPT 모델로 구동되는 ChatGPT는 API를 통해 호출될 때 텍스트를 생성하고, 콘텐츠를 요약하고, 자연어 작업을 수행할 수 있습니다. ChatGPT를 Zapier와 통합하면 이메일 초안 작성, 문서 요약, CRM 데이터 보강, AI 생성 콘텐츠의 소셜 채널 게시 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. 도구 간에 텍스트를 수동으로 복사하는 대신, Zap은 입력(예: Google 스프레드시트의 새 행)을 ChatGPT로 자동으로 전송하고, 처리한 후 출력(예: 서식이 지정된 요약)을 다른 앱으로 전달할 수 있으며, 이 모든 작업은 사람의 개입 없이 수행됩니다.

ChatGPT를 Zapier와 통합하는 이점

시간 절약: 자동 텍스트 생성 및 요약을 통해 반복적인 수동 작업이 없어집니다.
확장성: 병목 현상 없이 이메일, 소셜 게시물, 고객 메시지 등 대량의 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.
일관성: ChatGPT는 미리 정의된 프롬프트에 따라 균일한 톤이나 형식을 유지할 수 있습니다.
비용 효율성: 일상적인 콘텐츠 작업을 AI에 맡기면 팀은 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있습니다.
혁신:: ChatGPT의 언어 기능을 Zapier의 생태계(예: Slack, Google Workspace, CRM 도구)와 결합하면 자동화된 회의 메모 요약이나 동적 소셜 미디어 게시와 같은 새로운 사용 사례가 창출됩니다.

이러한 이점은 많은 조직이 대규모로 AI 자동화 워크플로를 도입하는 이유를 보여줍니다.

Zapier에 맞게 ChatGPT 계정을 준비하려면 어떻게 해야 하나요?

CometAPI의 ChatGPT

CometAPI는 ChatGPT 제품군을 포함한 수백 개의 AI 모델을 일관된 엔드포인트로 통합하는 통합 REST 인터페이스를 제공하며, 내장된 API 키 관리, 사용 할당량 및 청구 대시보드를 통해 여러 공급업체 URL과 사용자 인증 정보를 일일이 관리할 필요가 없습니다.

코멧API 공식 가격보다 훨씬 저렴한 가격으로 통합을 지원합니다. 플랫폼의 서버리스 백엔드는 수평 확장을 지원하여 수백만 개의 동시 요청을 처리하면서도 부하 발생 시 100ms 미만의 지연 시간을 유지합니다. 조직은 무료 티어에 가입하여 서비스를 평가한 후, 예측 가능한 통합 청구를 통해 사용량을 확장할 수 있습니다. 이를 통해 여러 공급업체의 청구서를 처리하는 번거로움을 없앨 수 있습니다. 먼저, 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요.

ChatGPT(OpenAI)를 Zapier에 연결하려면 CometAPI API 키(비밀 키라고도 함)와 해당되는 경우 조직 ID를 제공해야 합니다. 먼저 CometAPI 계정에 로그인하고 "대시보드"를 클릭한 후 "API 키"로 이동합니다. 새 비밀 키를 생성하고 용도를 식별할 수 있는 설명적인 이름(예: "Zapier 통합 키")을 지정합니다. 이 키를 복사합니다. 계정에 여러 조직이 포함된 경우, CometAPI 대시보드의 "설정" → "일반"으로 이동하여 조직 ID("org-XXXXXXXXXXXXXX"와 같은 문자열)를 확인합니다.

청구 및 권한 설정

API 사용(예: GPT-4 호출)에는 구독 및 모델 선택에 따라 비용이 발생하므로 CometAPI 계정에서 결제가 활성화되어 있는지 확인하세요. CometAPI 대시보드의 "사용" 페이지에서 사용 한도 및 할당량을 확인하세요. 팀 환경에서 작업하는 경우 API 키에 필요한 권한이 있는지 확인하세요. 사용하려는 GPT 모델(예: 이미지 분석이 필요한 경우 GPT-4 시각적 지원 모델)에 대한 액세스 권한이 있어야 합니다. 또한, OpenAI 대시보드에 Zapier 관련 AI 작업을 위한 전용 프로젝트를 생성하여 사용량을 분리하고 지출을 추적하는 것이 좋습니다.

ChatGPT를 사용하려면 새로운 Zap을 어떻게 만들어야 하나요?

트리거 앱 및 이벤트 선택

Zapier에 로그인하세요: zapier.com에서 Zapier 계정에 접속하세요.
새로운 Zap을 만듭니다: “+ Zap 만들기” 버튼을 클릭하세요.
트리거 앱을 선택하세요: 워크플로를 시작할 앱을 선택하세요(예: Google 스프레드시트, Gmail 또는 맞춤 웹훅). 예를 들어, Google 스프레드시트에 새 행이 추가될 때마다 AI 기반 요약을 생성하려면 트리거로 "Google 스프레드시트"를 선택하세요.
트리거 이벤트 선택: "새 스프레드시트 행"과 같은 이벤트를 선택하세요. 안내에 따라 Google 계정을 연결하고, 스프레드시트를 선택한 후 워크시트를 확인하세요.
트리거 테스트: Zapier는 샘플 데이터(예: 최신 행)를 가져와 연결이 제대로 작동하는지 확인할 수 있도록 합니다. 트리거 테스트가 성공적으로 완료되면 Zapier에서 알림을 보내고 다음 단계로 진행할 수 있도록 합니다.

ChatGPT 작업 구성

액션 추가: 트리거 아래의 "+ 작업 추가"를 클릭하세요. "ChatGPT(OpenAI)"를 검색하세요.
액션 이벤트 선택: "대화"(자유 텍스트 프롬프트) 또는 "사용자 지정 요청"(원시 API 호출)을 선택하세요. "대화" 작업은 ChatGPT 인터페이스를 미러링하고 추가 매개변수 제어 기능을 제공하므로 대부분의 사용자에게 적합합니다.
ChatGPT(CometAPI) 계정 연결: 메시지가 표시되면 앞서 복사한 API 키(비밀 키)를 붙여넣고, 필요한 경우 조직 ID를 입력합니다. "예, ChatGPT(OpenAI)로 이동합니다."를 클릭합니다.
프롬프트 구성: "메시지" 필드에 ChatGPT에서 처리할 텍스트를 입력합니다. 이 텍스트는 트리거 값(예: 요약할 단락을 나타내는 "셀 A2")을 사용할 수 있습니다. 그 아래에서 모델(예: "gpt-4")을 선택하고 "메모리 키"(실행 간에 대화 맥락을 유지하기 위한) 또는 "이미지"(비전 모델에 이미지 URL을 전달하는 경우)와 같은 선택 필드를 지정합니다.
고급 매개변수 설정: "최대 토큰", "온도", "상위 P"를 조정하여 응답 길이와 창의성을 미세하게 조정합니다. 예를 들어, 낮은 온도(0.3)는 더 예측 가능하고 집중적인 결과를 산출하는 반면, 높은 온도(0.8)는 더 창의적이고 다양한 반응을 산출합니다. 상위 P는 출력 다양성을 더욱 제한하거나 확대할 수 있습니다.
동작 테스트: Zapier는 ChatGPT에 테스트 메시지를 전송하고, ChatGPT는 응답 변수(예: "Reply")를 반환합니다. 출력 결과가 예상과 일치하는지 확인하세요. 조정이 필요한 경우 프롬프트나 매개변수를 조정하고 만족할 때까지 다시 테스트하세요.

고급 사용 사례에 맞춰 ChatGPT 요청을 사용자 지정하려면 어떻게 해야 하나요?

Zapier의 Webhooks를 사용하여 OpenAI를 직접 호출합니다.

시스템 메시지 전송, 함수 호출 지정, 스트리밍 응답 처리 등 세부적인 제어가 필요한 시나리오의 경우, "Zapier의 Webhooks" 액션을 사용하여 CometAPI의 REST API를 직접 호출할 수 있습니다. 아래는 Zapier의 웹훅 인터페이스를 통해 채팅 완성 엔드포인트에 대한 POST 요청을 구성하는 방법을 보여주는 Python 스타일 코드 조각입니다.

POST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY

{
  "model": "gpt-4.1",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are an AI assistant that provides concise summaries."},
    {"role": "user", "content": "{{trigger_data.text_to_summarize}}"}
  ],
  "max_tokens": 150,
  "temperature": 0.5,
  "top_p": 1.0
}

Zapier에서 이를 구성하려면:

액션 추가: "Zapier의 Webhooks" → "사용자 정의 요청"을 선택합니다.
POST로 방법 설정 붙여 넣기 https://api.cometapi.com/v1/chat/completions URL로.
헤더:

Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
Content-Type: application/json

Data: 위의 JSON 페이로드를 복사하여 다음으로 바꿉니다. YOUR_CometAPI_API_KEY 실제 키와 함께 {{trigger_data.text_to_summarize}} 트리거 단계의 변수(예: Google 시트의 셀 값)를 사용합니다.
Test: Zapier가 요청을 실행하고 JSON 응답을 반환합니다. 응답 필드(예: choices.message.content)를 Gmail을 통해 이메일을 보내거나 Google 시트에 행을 추가하는 등의 후속 작업으로 전환합니다.

이 "사용자 지정 요청" 접근 방식을 사용하면 기본 Zapier ChatGPT 작업에서 직접 노출되지 않는 고급 OpenAI 기능(구조화된 데이터 검색을 위한 함수 호출이나 특정 GPT-4 변형(예: 비전 모델) 사용)을 활용할 수 있습니다.

모델 매개변수 조정

Zapier에서 기본 제공 ChatGPT 작업을 사용하면 모델 동작을 조정하기 위해 여러 필드가 노출됩니다.

모델: 다음과 같은 옵션 중에서 선택하세요 gpt-4.5, or gpt-4o (비전을 가지고)
메모리 키: 일관된 메모리 키를 제공하면 ChatGPT가 Zap 실행 전반에 걸쳐 채팅 기록을 유지하여 여러 차례 대화가 가능합니다.
시스템 메시지: AI의 역할을 정의하는 지침을 추가합니다(예: "귀하는 사용자 피드백을 요약하는 고객 지원 담당자입니다").
최대 토큰: AI 응답의 최대 토큰 수입니다. 값이 작을수록 출력 길이가 제한됩니다.
온도: 0과 1 사이의 값을 지정합니다. 낮은 값(0.2~~0.4)은 더 결정적인 반응을 생성하고, 높은 값(0.6~~0.8)은 창의성을 장려합니다.
탑 P: 0과 1 사이의 부동 소수점. 토큰 선택에 대한 누적 확률 기준인 핵 샘플링을 제어합니다. 상위 확률(Top P)이 낮을수록 가장 가능성이 높은 토큰에 집중하며, 0.5(기본값)으로 설정하면 핵 샘플링이 비활성화됩니다.

예를 들어, 마케팅 이메일 초안을 생성하는 경우 다음을 설정할 수 있습니다. temperature 0.7까지(창의적인 표현을 위해) max_tokens 최대 200까지(이메일 길이를 조절하기 위해). 법률 문서를 요약하는 경우 다음을 선택할 수 있습니다. temperature = 0.2 (정확성을 보장하기 위해) 및 max_tokens = 100 (간결한 요약을 작성하기 위해).

AI 아티팩트와 오류를 정상적으로 처리하려면 어떻게 해야 하나요?

ChatGPT 응답 구문 분석 및 검증

AI 출력에는 예상치 못한 서식이나 불필요한 텍스트가 포함될 수 있습니다. 출력이 워크플로 요구 사항을 충족하는지 확인하려면 다음을 수행하세요.

포맷 토큰 사용: ChatGPT가 구조화된 형식(JSON 또는 CSV)으로 응답을 반환하도록 설정하여 안정적으로 구문 분석할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자 메시지를 다음과 같이 설정합니다. Please summarize the following in JSON with keys "summary" and "keywords": {{trigger_text}}
포맷터 단계 추가: ChatGPT 작업 후 "Zapier의 포맷터" → "텍스트" → "패턴 추출"을 삽입하여 특정 부분(예: 중괄호 사이의 모든 내용)을 분리합니다.
조건부 분기: Zapier에서 "경로"를 사용하여 응답 내용에 따라 다양한 작업을 수행합니다(예: 요약이 200자를 넘으면 두 번째 트리밍 단계를 거칩니다).

재시도 및 오류 알림 구현

네트워크 시간 초과 또는 API 속도 제한으로 인해 ChatGPT 작업이 실패할 수 있습니다. 이를 완화하려면 다음을 수행하세요.

자동 재시도 활성화: Zapier 설정에서 Zap이 실패 시 재시도하도록 구성할 수 있습니다(예: 최대 3회, 5분 지연).
오류 처리 Zap: "Zapier 관리자" → "Zap 오류" 이벤트 발생 시 트리거되는 별도의 Zap을 생성합니다. ChatGPT 단계가 실패하면 Zapier는 Slack이나 이메일을 통해 팀에 알리고 오류 메시지와 관련 입력 데이터를 제공할 수 있습니다.
요금 제한 인식: API의 속도 제한은 모델 선택에 따라 달라집니다.

사전에 오류를 처리하고 AI 아티팩트를 구문 분석함으로써 자동화된 워크플로는 강력하고 안정적으로 유지됩니다.

Zapier 워크플로를 테스트하고 배포하려면 어떻게 해야 하나요?

트리거 및 작업 테스트

트리거 테스트: 트리거를 설정한 후(예: 테스트용 Google 시트에 새 행 추가) 샘플 행을 수동으로 추가하여 Zapier에서 해당 행을 인식하는지 확인합니다.
액션 테스트(ChatGPT): Zapier 편집기에서 AI 응답 미리보기를 확인하세요. 출력 결과가 예상과 일치하는지 확인하세요(예: 요약 길이 또는 JSON 구조). 예상과 일치하지 않으면 프롬프트 또는 매개변수 값을 수정하세요.
후속 단계: 다운스트림 작업(예: AI 출력을 Slack으로 전송)이 있는 경우 각 작업을 개별적으로 테스트하세요. 샘플 데이터를 사용하여 각 매핑(예: {{ChatGPT_Reply}})가 올바르게 전송됩니다.
전체 워크플로 테스트: Zap을 켜고 종단 간 테스트를 실행합니다. 트리거 앱에 실제 데이터를 추가하고 ChatGPT가 이를 처리하고 최종 출력이 목적지(예: WordPress의 새 게시물)에 도달하는지 확인합니다.

Zapier의 "작업 기록" 탭은 각 실행에 대한 자세한 로그를 제공하며, 여기에는 입력, 출력 및 오류가 포함됩니다. 이 탭을 사용하여 문제를 진단하거나 데이터가 의도한 대로 흐르는지 확인할 수 있습니다.

프로덕션에 배포

테스트가 성공하면:

명명 규칙: Zap에 명확하고 설명적인 이름을 지정합니다(예: "신규 리드 → ChatGPT 강화 → CRM").
팀 공유: Zapier Teams 환경에 있는 경우, 관련 팀원들과 Zap을 공유하세요. Zapier의 기본 제공 권한을 사용하여 Zap을 편집하거나 켜고 끌 수 있는 사람을 제어하세요.
사용량 모니터링: Zapier 작업 사용량을 모니터링하여 플랜에 충분한 작업이 있는지 확인하세요. ChatGPT가 호출될 때마다 하나의 작업으로 계산됩니다. 워크플로우 볼륨이 큰 경우 상위 플랜으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.
로깅 출력: 감사 목적으로 모든 AI 응답을 전용 Google 시트, Airtable 베이스 또는 데이터베이스에 기록하는 것이 좋습니다. AI 응답, 타임스탬프 및 소스 데이터를 로그에 기록하는 마지막 단계를 추가하세요.

배포 후에는 OpenAI 대시보드에서 작업 내역과 ChatGPT 청구 내역을 주기적으로 검토하세요. 이를 통해 비용 예측이 가능하고, 효율성을 위해 프롬프트 길이나 모델 선택을 최적화할 수 있습니다.

Zapier + ChatGPT 워크플로를 확장하고 유지관리하려면 어떻게 해야 하나요?

여러 트리거를 사용하여 워크플로 확장

요구 사항이 커짐에 따라 ChatGPT 작업을 다양한 트리거 앱에 연결할 수 있습니다.

이메일 기반 트리거: "Gmail" → "새로운 이메일 매칭 검색"을 사용하여 "긴급"이 포함된 이메일을 감지한 다음, 이메일 본문을 ChatGPT로 보내 답장을 초안하거나 작업 항목을 요약합니다.
웹훅 트리거: "Zapier의 Webhooks" → "Catch Hook"을 사용하여 들어오는 HTTP POST 요청(예: 사용자 지정 애플리케이션)을 수락합니다. JSON 페이로드는 ChatGPT로 전달되어 처리된 후 모든 다운스트림 서비스로 라우팅될 수 있습니다.
프로젝트 관리: "Trello" 또는 "Asana" 트리거를 ChatGPT에 연결하여 카드의 제목이나 코멘트를 기반으로 작업 설명을 자동으로 생성합니다.

Zap 구조를 템플릿화하고 ChatGPT를 중앙 집중식 작업으로 배치하면 새로운 자동화를 더 빠르게 추가할 수 있습니다. 기존 Zap을 복사하고 트리거만 업데이트한 후 프롬프트 변수를 적절히 조정하세요.

결론

이 글에 제공된 가이드라인과 코드 예시를 따라 첫 번째 Zapier + ChatGPT 통합을 시작해 보세요. 다양한 모델, 프롬프트 구조, 그리고 DALL·E 3 또는 함수 호출과 같은 고급 API 기능을 실험하여 더욱 강력한 워크플로를 구현해 보세요. Zapier의 광범위한 생태계와 ChatGPT의 생성 기능을 통해 무한한 가능성을 열어보세요.