OpenAI API 토큰 제한' 문제 빠르게 해결하는 방법: 2025년 완벽 가이드

켈리 알레만on 8 days ago
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Visit Nudemaker AI\n\n## 서론: OpenAI API 토큰 제한 마스터하기

OpenAI의 강력한 API를 활용하는 개발자들이 가장 흔하게 겪고 종종 좌절감을 안겨주는 문제 중 하나인 "토큰 제한" 오류를 해결하기 위한 확실한 가이드에 오신 것을 환영합니다. 정교한 AI 애플리케이션을 구축하든, 콘텐츠 생성을 자동화하든, 대규모 언어 모델을 워크플로에 통합하든, 토큰 제한에 도달하면 진행이 중단되고 사용자 경험이 저하될 수 있으며 예상치 못한 비용이 발생할 수도 있습니다.

이 포괄적인 가이드는 OpenAI API 토큰 제한 문제를 이해하고, 예방하며, 신속하게 해결하고자 하는 개발자, 데이터 과학자 및 AI 애호가를 위해 설계되었습니다. 애플리케이션이 원활하고 효율적이며 예산 내에서 실행되도록 실용적인 전략, 코드 수준 최적화 및 아키텍처 고려 사항에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 가이드를 마치면 전문가처럼 토큰 소비를 관리하고 AI 이니셔티브가 성공할 수 있도록 하는 지식과 도구를 갖추게 될 것입니다.

토큰 제한이란?

수정 사항에 대해 자세히 알아보기 전에 OpenAI 모델의 맥락에서 "토큰"이 무엇인지 간략하게 설명하겠습니다. 토큰은 단어의 한 부분으로 생각할 수 있습니다. 영어 텍스트의 경우 1토큰은 대략 4자 또는 단어의 ¾에 해당합니다. OpenAI 모델은 텍스트를 이러한 토큰으로 분해하여 처리합니다. 토큰 제한은 단일 API 요청(입력 + 출력)으로 보낼 수 있는 최대 토큰 수 또는 일정 기간(분당 토큰, TPM) 동안 토큰을 보낼 수 있는 최대 속도를 나타냅니다.

이러한 제한을 초과하면 일반적으로 요청이 너무 크거나 속도 제한에 도달했음을 나타내는 API 오류가 발생합니다. 이 가이드는 "요청당 총 토큰 수" 제한과 "속도 제한"(분당 토큰/분당 요청) 모두에 중점을 둡니다.

전제 조건

이 가이드를 효과적으로 따르려면 다음이 필요합니다:

  • OpenAI API 계정: OpenAI 플랫폼 및 API 키에 대한 액세스.
  • 기본 프로그래밍 지식: 대부분의 예제가 Python으로 제공되므로 Python(또는 선호하는 언어)에 대한 지식.
  • API 호출 이해: API 요청을 만드는 방법에 대한 기본 지식.
  • OpenAI Python 라이브러리 설치: pip install openai

'OpenAI API 토큰 제한' 문제 빠르게 해결하는 방법: 2025년 단계별 가이드

토큰 제한 문제를 해결하는 것은 사전 예방적인 설계 선택과 반응적인 문제 해결을 결합하는 다면적인 접근 방식을 포함합니다. 다음은 체계적인 분석입니다:

1단계: 현재 토큰 사용량 및 제한 이해하기

문제를 해결하는 첫 번째 단계는 문제의 범위를 이해하는 것입니다. 현재 제한이 무엇이며 얼마나 가까워지고 있는지 알아야 합니다.

1.1 OpenAI 티어 및 속도 제한 확인

OpenAI는 사용 티어 및 결제 기록에 따라 다른 속도 제한을 적용합니다. 새 계정은 일반적으로 더 낮은 제한으로 시작합니다.

  • 사용량 대시보드 확인:

    • OpenAI 계정에 로그인합니다.
    • "사용량" 또는 "속도 제한" 섹션(일반적으로 왼쪽 사이드바의 "설정" 또는 "API 키" 아래)으로 이동합니다.
    • 여기에서 분당 요청(RPM) 및 분당 토큰(TPM) 측면에서 다른 모델(예: gpt-3.5-turbo, gpt-4)에 대한 현재 속도 제한을 볼 수 있습니다.

  • 다른 제한 이해:

    • 컨텍스트 창 제한: 단일 API 호출에서 허용되는 최대 토큰 수(입력 + 출력)입니다. gpt-3.5-turbo의 경우 종종 4096 또는 16385 토큰이며, gpt-4는 버전에 따라 8k, 32k 또는 128k 토큰을 가질 수 있습니다. 이 제한에 도달하면 프롬프트가 너무 길다는 의미입니다.
    • 속도 제한(RPM/TPM): 모든 API 호출에서 1분 이내에 보낼 수 있는 요청 또는 토큰 수를 제어합니다. 이 제한에 도달하면 너무 많은 요청을 너무 빠르게 보내고 있다는 의미입니다.

1.2 요청 전 토큰 수 모니터링

API로 보내기 전에 입력 프롬프트의 토큰 수를 사전에 계산합니다. 이렇게 하면 필요한 경우 잘라내거나 요약할 수 있습니다.

  • tiktoken 라이브러리 사용: OpenAI는 바로 이 목적으로 tiktoken 라이브러리를 제공합니다.

    import tiktoken

def num_tokens_from_string(string: str, model_name: str) -> int:
    """주어진 모델에 대한 텍스트 문자열의 토큰 수를 반환합니다."""
    encoding = tiktoken.encoding_for_model(model_name)
    num_tokens = len(encoding.encode(string))
    return num_tokens

# 예시 사용법:
text_to_send = "이것은 OpenAI API로 보내려는 매우 긴 텍스트입니다."
model_id = "gpt-3.5-turbo" # 또는 "gpt-4", "text-davinci-003" 등
tokens = num_tokens_from_string(text_to_send, model_id)
print(f"텍스트에는 {tokens}개의 토큰이 있습니다.")

# 채팅 완성을 위해서는 시스템/사용자/어시스턴트 역할을 고려해야 합니다.
def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):
    """메시지 목록에서 사용된 토큰 수를 반환합니다."""
    try:
        encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
    except KeyError:
        print("경고: 모델을 찾을 수 없습니다. cl100k_base 인코딩을 사용합니다.")
        encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
    if model in {
        "gpt-3.5-turbo-0613",
        "gpt-3.5-turbo-16k-0613",
        "gpt-4-0613",
        "gpt-4-32k-0613",
    }:
        tokens_per_message = 3
        tokens_per_name = 1
    elif model == "gpt-3.5-turbo-0301":
        tokens_per_message = 4  # 모든 메시지는 <|start|>user<|end|>를 따름
        tokens_per_name = -1  # 이름은 예상되지 않음
    elif "gpt-3.5-turbo" in model:
        print("경고: gpt-3.5-turbo는 시간이 지남에 따라 업데이트될 수 있습니다. gpt-3.5-turbo-0613 토큰 수에 의존하는 것을 권장합니다.")
        return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613")
    elif "gpt-4" in model:
        print("경고: gpt-4는 시간이 지남에 따라 업데이트될 수 있습니다. gpt-4-0613 토큰 수에 의존하는 것을 권장합니다.")
        return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4-0613")
    else:
        raise NotImplementedError(
            f"""num_tokens_from_messages()는 모델 {model}에 대해 구현되지 않았습니다. 
            메시지가 토큰으로 변환되는 방법에 대한 정보는 https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md를 참조하세요."""
        )
    num_tokens = 0
    for message in messages:
        num_tokens += tokens_per_message
        for key, value in message.items():
            num_tokens += len(encoding.encode(value))
            if key == "name":
                num_tokens += tokens_per_name
    num_tokens += 3  # 모든 응답은 <|start|>assistant<|end|>로 시작함
    return num_tokens

messages = [
    {"role": "system", "content": "당신은 유용한 조수입니다."},
    {"role": "user", "content": "프랑스의 수도는 어디인가요?"},
]
tokens_chat = num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo")
print(f"채팅 메시지에는 {tokens_chat}개의 토큰이 있습니다.")

2단계: 프롬프트 및 입력 데이터 최적화

토큰 제한을 피하는 가장 직접적인 방법은 보내는 토큰의 양을 줄이는 것입니다.

2.1 요약 및 압축

  • 대용량 텍스트 전처리: 긴 문서를 공급하는 경우 API로 보내기 전에 요약하는 것을 고려하세요. 다른 더 저렴하거나 빠른 모델(예: 더 작은 gpt-3.5-turbo 호출 또는 로컬 요약 모델)을 사용하여 정보를 추출할 수 있습니다.
  • 주요 정보 추출: 전체 기사를 보내는 대신 특정 쿼리에 필요한 관련 단락 또는 데이터 포인트만 추출합니다.
  • 중복 제거: 프롬프트에서 반복되는 구문, 불필요한 인사 또는 과도하게 장황한 지시를 제거합니다.

2.2 효율적인 프롬프트 엔지니어링

  • 간결하게 작성: 핵심으로 바로 들어갑니다. 모든 단어가 중요합니다.

  • 예시를 아껴서 사용: 예시는 few-shot 학습에 좋지만, 가장 대표적인 것만 사용하세요.

  • 출력 형식 지정: 모델이 특정하고 최소한의 출력 형식(예: JSON, 단일 문장)을 생성하도록 안내하면 출력 토큰을 줄일 수 있습니다.

    # 나쁨 (장황한 출력이 예상됨)
response = openai.Completion.create(
    model="text-davinci-003",
    prompt="인터넷의 역사에 대해 알려주세요.",
    max_tokens=1000
)

# 좋음 (간결한 출력이 예상됨)
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "당신은 간결한 역사 요약자입니다."},
        {"role": "user", "content": "인터넷 역사의 주요 이정표를 3가지 글머리 기호로 요약해 주세요."},
    ],
    max_tokens=200 # 출력에 대한 합리적인 max_tokens 설정
)

2.3 대화 기록 관리 (채팅 모델)

대화형 AI의 경우 messages 배열이 빠르게 커져 토큰을 많이 소비할 수 있습니다.

  • 슬라이딩 윈도우: 대화에서 가장 최근 N개의 차례만 유지합니다. 대화가 특정 토큰 수를 초과하면 가장 오래된 메시지를 제거합니다.
  • 과거 차례 요약: 주기적으로 대화 기록을 요약하고 요약을 시스템 메시지에 삽입하여 과거를 효과적으로 "압축"합니다.
  • 하이브리드 접근 방식: 슬라이딩 윈도우를 사용하되, 가장 오래된 제거된 메시지를 "컨텍스트" 메시지로 요약합니다.

3단계: 속도 제한 처리 및 재시도 구현

최적화된 프롬프트에도 불구하고 피크 사용량 또는 높은 동시성 중에 속도 제한(TPM/RPM)에 도달할 수 있습니다. 견고한 애플리케이션은 이를 우아하게 처리해야 합니다.

3.1 지수 백오프 및 재시도

RateLimitError(HTTP 429)를 수신하면 즉시 재시도해서는 안 됩니다. 대신 재시도하기 전에 점진적으로 증가하는 시간 동안 기다립니다.

  • tenacity 라이브러리 사용: 재시도 로직을 추가하기 위한 인기 있는 Python 라이브러리입니다.

    import openai
import time
from tenacity import (
    retry,
    wait_random_exponential,
    stop_after_attempt,
    retry_if_exception_type,
)

@retry(wait=wait_random_exponential(min=1, max=60), stop=stop_after_attempt(6), retry=retry_if_exception_type(openai.APIRateLimitError))
def completion_with_backoff(**kwargs):
    return openai.ChatCompletion.create(**kwargs)

try:
    response = completion_with_backoff(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "안녕하세요!"}
        ]
    )
    print(response.choices[0].message.content)
except openai.APIRateLimitError:
    print("속도 제한으로 인해 여러 번 재시도한 후 실패했습니다.")
except Exception as e:
    print(f"예상치 못한 오류가 발생했습니다: {e}")

    이 데코레이터는 APIRateLimitError가 발생하면 completion_with_backoff 함수를 자동으로 재시도하며, 1초에서 60초 사이의 임의의 지수 시간을 기다리고 최대 6번 시도합니다.

3.2 큐잉 시스템 구현 (고급)

높은 처리량 애플리케이션의 경우 간단한 백오프만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.

  • 메시지 큐: RabbitMQ, Kafka 또는 AWS SQS와 같은 시스템을 사용하여 API 요청을 큐에 넣습니다. 전용 작업자 프로세스는 OpenAI의 제한을 준수하면서 제어된 속도로 큐에서 소비할 수 있습니다.
  • 속도 제한 라이브러리/미들웨어: 토큰/요청 사용량을 추적하고 제한에 가까워지면 요청을 일시 중지하는 전역 속도 제한기를 애플리케이션에 구현합니다. ratelimit(Python)와 같은 라이브러리가 도움이 될 수 있습니다.

4단계: 올바른 모델 및 최대 토큰 선택

다양한 OpenAI 모델은 다른 토큰 제한 및 비용을 가집니다. 적절한 것을 선택하는 것이 중요합니다.

4.1 가장 작은 실행 가능한 모델 선택

  • gpt-3.5-turbo vs. gpt-4: gpt-4는 더 유능하지만 훨씬 비싸고 속도 제한이 더 낮습니다. 많은 작업(예: 간단한 요약, 분류)의 경우 gpt-3.5-turbo가 완벽하게 적합하며 비용 효율적입니다.
  • 특정 모델: 작업에 사용할 수 있는 경우(예: 벡터 검색용 임베딩 모델) 범용 채팅 모델 대신 사용합니다.

4.2 max_tokens 매개변수 설정

항상 API 호출, 특히 채팅 완성에서 max_tokens 매개변수를 설정합니다. 이렇게 하면 모델 응답의 길이를 제한하여 과도하게 길고(비용이 많이 드는) 출력을 생성하는 것을 방지합니다.