2025년 최고의 챗봇 API 7가지

챗봇이 질문에 답하거나 로직을 실행하거나 모든 앱이나 시스템에 연결할 수 있는 동적 답변을 생성하는 등의 작업을 어떻게 수행하는지 궁금한 적이 있나요? 바로 여기에 챗봇 API가 등장합니다. 하지만 여러분이 생각하는 방식과는 다릅니다.

단순히 봇을 API에 연결하는 것이 아닙니다. 봇을 구축한 다음 API로 노출하는 것이 아닙니다.

챗봇 API를 사용하면 누구나 엔드포인트에 접속하는 것처럼 HTTP 요청을 통해 봇에 메시지를 보내고 구조화된 응답을 받을 수 있습니다. 웹사이트, 앱, 음성 어시스턴트 또는 사용자 지정 워크플로우에 AI 기반 대화를 연결할 수 있는 간단한 방법입니다.

지원 지원용 챗봇, 온보딩 플로우, 완전 자율 AI 에이전트 등 어떤 챗봇을 구축하든 API 엔드포인트가 있으면 전체 프런트엔드나 UI를 구축할 필요 없이 어디서나 챗봇을 사용할 수 있습니다.

이 가이드에서는 플랫폼 구축자의 관점에서 챗봇 API의 작동 방식과 이를 통해 얻을 수 있는 이점, 그리고 노출된 API 엔드포인트로 챗봇을 쉽게 만들 수 있는 최고의 툴에 대해 자세히 설명합니다.

빠른 정의(중급자를 위한)

본론으로 들어가기 전에 이 글에서 보게 될 몇 가지 주요 용어에 대해 다시 한 번 정리해 보겠습니다:

• API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스): 한 시스템이 다른 시스템과 상호 작용하는 방법으로, 일반적으로 HTTP 요청을 통해 이루어집니다.
• 엔드포인트: API가 데이터를 수신하거나 전송하는 특정 URL입니다.
• HTTP 요청: 클라이언트(앱 또는 웹사이트 등)에서 정보를 검색하거나 전송하기 위해 서버로 보내는 호출입니다.
• 봇을 API로 노출하기: 다른 도구가 챗봇과 직접 상호 작용할 수 있도록 API 엔드포인트를 통해 챗봇을 사용할 수 있도록 합니다.

이러한 용어는 챗봇 API가 작동하는 방식의 기초입니다. 시스템이 데이터를 주고받는 방식에 익숙하다면 봇이 백엔드 서비스로서 작동하는 방식을 이해하는 데 이미 절반은 성공한 것이므로 나머지 내용을 자세히 살펴보겠습니다.

챗봇 API는 어떻게 작동하나요?

챗봇을 API로 노출하면 일반적으로 사용자 메시지가 포함된 HTTP 요청을 수락하고 구조화된 응답을 반환하는 방식으로 작동합니다. 이러한 상호작용은 UI 없이 전적으로 봇의 엔드포인트를 통해 이루어집니다. API는 메시지를 처리하고 봇의 로직을 통해 라우팅한 다음 시스템이 원하는 방식으로 사용할 수 있는 응답을 다시 보냅니다.

내부에서 일어나는 일은 다음과 같습니다:

시스템에서 요청을 보냅니다.

프론트엔드 앱, 백엔드 서비스 또는 webhook 될 수 있습니다. 메시지 또는 사용자 입력과 함께 챗봇의 API 엔드포인트에 POST 요청을 보냅니다.

플랫폼이 입력을 수신합니다.

요청은 시스템 내부의 봇 로직으로 라우팅됩니다. 여기에는 컨텍스트 처리, 메모리, 사용자 데이터 또는 메타데이터가 포함될 수 있습니다.

챗봇이 메시지를 처리합니다.

플랫폼은 AI(예: LLM), 의사 결정 로직 또는 계산기, API 커넥터 또는 워크플로와 같이 연결한 모든 도구를 통해 메시지를 실행합니다.

응답이 생성됩니다.

봇은 구조화된 응답을 생성합니다. API 스키마에 따라 일반 텍스트 응답, 버튼이 포함된 JSON 또는 사용자 지정 지침이 될 수도 있습니다.

API가 응답을 다시 보냅니다.

호출 시스템은 챗봇의 응답을 수신하여 채팅 UI, 앱, 음성 지원 또는 백엔드 플로우 등 원하는 방식으로 표시하거나 사용합니다.

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이 설정은 챗봇의 유연성과 이동성을 높여줍니다. 내장된 프런트엔드가 필요하지 않습니다. HTTP 요청을 할 줄 아는 모든 환경에 연결할 수 있는 독립형 호출 가능한 서비스가 됩니다.

챗봇을 API로 구축하는 이유는 무엇인가요?

챗봇을 API 엔드포인트로 노출하는 것은 시각적 인터페이스를 구축하는 것이 아닙니다. 모든 시스템, 앱 또는 워크플로우에서 호출할 수 있는 백엔드 서비스인 봇을 구축하는 것입니다.

이 모델은 특히 프런트엔드 복잡성을 추가하지 않고 사용자에게 최대한의 유연성을 제공하고자 하는 플랫폼에 적합한 몇 가지 장점이 있습니다.

경량 구현

챗봇은 백엔드에서 실행되며 호출 시에만 응답하므로 클라이언트 측에 과부하가 걸리지 않습니다. 스크립트나 UI 요소도 없고, 봇을 호출하는 웹사이트나 앱의 성능 비용도 없습니다.

간단한 HTTP 기반 액세스

HTTP 요청을 할 수 있는 모든 시스템에서 챗봇을 사용할 수 있습니다. 여기에는 웹사이트, 모바일 앱, 내부 도구, WhatsApp 플로우, 음성 비서, 심지어 하드웨어 장치까지 포함됩니다.

손쉬운 확장 및 유지 관리

세션이 많은 UI나 실시간 소켓 연결이 아닌 API 트래픽만 관리할 수 있습니다. 따라서 사용량을 모니터링하고, 속도 제한을 적용하고, 필요할 때 인프라를 확장하기가 더 쉬워집니다.

명확한 아키텍처 분리

프론트엔드 팀은 인터페이스를 구축합니다. 백엔드 팀은 시스템을 연결합니다. 챗봇 로직은 API를 통해 별도로 처리됩니다. 이렇게 하면 통합이 더 깔끔해지고 시간이 지나도 유지 관리가 더 쉬워집니다.

봇 행동에 대한 완벽한 제어

AI 모델, 인텐트 엔진, 사용자 지정 로직, 메모리, 외부 API 호출 또는 모든 조합으로 봇을 구동할 수 있습니다. 요청과 응답의 구조는 전적으로 플랫폼에 달려 있습니다.

더 빠른 프로토타이핑 및 테스트

UI가 없으므로 간단한 JSON 요청을 전송하고 응답을 확인하여 봇을 테스트할 수 있습니다. 따라서 디자인이나 프론트엔드 작업을 기다릴 필요 없이 쉽게 디버그, 반복, 배포할 수 있습니다.

API 액세스 권한이 있는 상위 7가지 챗봇 플랫폼

모든 챗봇 빌더가 API로 작동하도록 설계된 것은 아닙니다. 시각적 흐름에 중점을 둔 도구도 있고, 실시간 채팅을 우선시하는 도구도 있으며, 처음부터 메시지를 보내고 UI 없이도 스마트하고 구조화된 응답을 받을 수 있도록 구축된 도구도 있습니다.

플랫폼, 제품 또는 내부 도구를 구축하면서 간단한 HTTP 엔드포인트를 통해 챗봇을 연결하려는 경우 이러한 도구를 고려할 가치가 있습니다. 일부는 로우코드, 일부는 엔터프라이즈 중심이며, 일부는 봇의 사고, 응답 및 확장 방식을 완전히 제어할 수 있습니다.

비교 방법을 간단히 살펴보세요:

1. Botpress

Botpress 단순한 양식보다는 에이전트처럼 느껴지는 봇을 구축하는 팀을 위해 만들어졌습니다. 시각적 빌더를 제공하지만 심층적인 로직, 내장된 NLU, 개발자 친화적인 도구를 통해 의사 결정 트리를 훨씬 뛰어넘을 수 있습니다.

봇을 게시하면 Botpress 구성, 호스팅, 대기 없이 즉각적인 API 엔드포인트를 제공합니다. 해당 엔드포인트로 메시지를 보내고 텍스트, 버튼, 도구 트리거, 양식, 메모리 참조 등 봇의 작동 방식을 정의하여 구조화된 응답을 받을 수 있습니다.

제어를 위해 설계되었습니다. 도구를 연결하고, 데이터베이스에 연결하고, 외부 API를 호출하고, LLMs 사용하여 대화의 특정 부분을 강화할 수도 있습니다. 그리고 가장 좋은 점은? UI에 얽매이지 않는다는 점입니다. 웹사이트, 모바일 앱, WhatsApp, 내부 도구 등 원하는 곳 어디에서나 API를 사용할 수 있습니다.

주요 기능:

• API 우선 제공: 빌드하는 모든 봇에는 JSON 응답을 반환하는 라이브 API 엔드포인트가 제공되므로 무엇이든 연결할 수 있습니다.
• 기본 제공 NLU + 도구: LLM 프롬프트, API 호출, 데이터 검색, 메모리 및 도구 사용을 지원하며, 모두 플랫폼 내에서 구성할 수 있습니다.
• 모듈식 설계: 봇은 플로우를 사용하여 구축되지만 조건, 변수 또는 사용자 지정 코드를 사용하여 모든 수준에서 로직과 브랜칭을 주입할 수 있습니다.↪CF_200D↩
• 채널에 구애받지 않는 UI: 봇이 표시되는 위치와 방법을 사용자가 제어하면 백엔드가 알아서 처리합니다.
  

가격:

• 무료 요금제: 월 $5 AI 크레딧 및 사용량 기반 요금제 포함
• Plus 플랜: 월 $89(실시간 상담원 핸드오프 및 분석 기능 포함)
• 팀 플랜: 월 $495(고급 협업 및 RBAC 포함)

2. Tidio

Tidio는 특히 중소기업을 위한 지원 및 영업 자동화에 더 중점을 두고 있습니다. 실시간 채팅과 챗봇 플로우를 결합하고, 팀이 코드를 건드리지 않고도 사용할 수 있는 로우코드 빌더를 제공합니다.

API와 관련된 이유는 외부 API를 통해 봇을 트리거하거나 메시지를 보낼 수 있기 때문입니다. Botpress 같은 완전한 "서비스로서의 봇" 엔드포인트는 아니지만 자동화를 구축하거나 메시지를 푸시하거나 거의 실시간으로 챗봇과 사용자 데이터를 주고받을 수 있습니다.

고객 정보 전송, 작업에 따른 플로우 트리거, CRM과 메시지 동기화 등 이미 Tidio를 지원용으로 사용하고 있으며 일부만 백엔드와 통합하려는 경우 이 방법이 잘 작동합니다.

주요 기능:

• 실시간 Chat + 봇 콤보: 일반적인 요청을 자동화하는 동시에 인간에게 쉽게 에스컬레이션할 수 있는 기능을 유지할 수 있습니다.
• AI 챗봇 트레이닝: 콘텐츠, FAQ, 도움말 문서에 대한 학습을 통해 지원 전환 및 빠른 답변에 유용합니다.
• API 액세스: 외부 API를 사용하여 메시지를 보내거나 대화를 시작하거나 다른 플랫폼에서 데이터를 푸시할 수있습니다.↪CF_200D↩
• CRM 및 전자상거래 포커스: Shopify, WordPress 및 이메일 도구와의 긴밀한 통합 - 온라인 스토어를 운영하는 중소기업에 이상적입니다.
  
  

가격:

• 무료 요금제: 월 최대 50건의 대화 포함
• 스타터 플랜: 월 $29(기본 챗봇 및 API 기능 포함)
• 성장 플랜: 월 $59(AI 교육 및 고급 트리거 포함)

3. Ada

Ada는 확장성을 위해 만들어졌습니다. 브랜드 일관성이나 고객 경험을 포기하지 않으면서 자동화를 원하는 엔터프라이즈 지원 팀에 초점을 맞추고 있습니다.

이 플랫폼은 시각적 플로우 빌더와 강력한 언어 이해력을 갖춘 완전한 노코드 플랫폼입니다. 하지만 이 목록에서 이 플랫폼이 이 자리를 차지한 이유는 깔끔하고 문서화된 인터페이스, 즉 API를 통해 전적으로 대화를 실행할 수 있는 대화 API 때문입니다.

메시지를 보내고, 구조화된 답장을 받고, 원하는 대로 렌더링할 수 있습니다.

UI를 다시 구축하지 않고 기존 앱이나 도구에 대화형 지원을 추가하려는 경우에 특히 유용합니다. 또한 사람의 개입 없이 티켓 전환, 동적 응답, 고객 데이터 조회, 전체 CRM 동기화 등 자동화 우선 워크플로우를 위해 구축되었습니다.

주요 기능:

• 대화 API: 챗봇을 UI에서 완전히 분리할 수 있어 자체 stack Ada를 포함시키는 데 적합합니다.
• 자동화 우선 워크플로: CRM, 지원 시스템 및 API와 통합하여 전체 고객 여정을 처리합니다.
• 브랜드 제어: 지역 및 제품 전반에서 메시지, 어조, 대체 동작을 쉽게 사용자 지정할 수 있습니다.
• 엔터프라이즈급 지원: 여러 언어, 팀, 통합 및 규정 준수를 즉시 처리합니다.

가격:

• 가격 공개되지 않음

4. Intercom

Intercom 오랫동안 실시간 채팅으로 유명했지만, 특히 제품에 대한 지원이나 판매 흐름을 구축하는 경우 강력한 AI 챗봇 플랫폼으로 조용히 자리 잡았습니다. 이 봇('핀'이라고 함)은 도움말 문서와 지원 콘텐츠에 대한 교육을 받았으며, 복잡한 설정 없이도 수신되는 질문을 즉시 처리할 수 있습니다.

Intercom 돋보이는 점은 자동화와 실시간 상담원이 얼마나 매끄럽게 결합되어 있는지에 있습니다. 하나의 시스템을 통해 Fin과 지원팀 간의 대화를 라우팅하고, 고객 기록을 추적하고, 워크플로우를 트리거할 수 있습니다. 첫 접촉부터 갱신까지 고객 경험을 중요하게 생각하는 제품 주도 기업을 위해 만들어졌습니다.

IntercomAPI를 사용하면 사용자 지정 데이터를 전송하고, 메시지를 트리거하고, 사용자 기록을 업데이트할 수 있으므로 순수한 'API로서의 봇' 모델은 아니지만 필요한 경우 복잡한 백엔드 워크플로우에 적합합니다.

주요 기능:

• AI 지원 봇("핀"): 기존 지식창고를 기반으로 질문에 답변하며 별도의 교육이 필요하지 않습니다.
• 통합 받은 편지함: 실시간 채팅, 봇, 지원 도구를 하나의 깔끔한 인터페이스에 통합하세요.
• 사용자 지정 API 훅: 사용자 이벤트를 푸시하거나, 메시지를 트리거하거나, 백엔드 시스템과 대화를 동기화할 수 있습니다.
• 영업 + 지원 연계: 봇을 사용하여 리드를 검증한 다음 컨텍스트가 풍부한 채팅을 실시간으로 영업팀에 전달하세요.
  
  

가격:

• 스타터 플랜: 월 $39부터 시작
• 핀 애드온: 해상도 볼륨에 따라 가격이 책정되는 AI 답변(예: 해상도당 $0.99)
• 사용자 지정 요금제: 스케일업 및 엔터프라이즈에 사용 가능

5. 허브스팟의 채팅 흐름

이미 HubSpot CRM을 사용 중인 경우 가장 쉽게 시작할 수 있는 시작점이 바로 HubSpot ChatFlows입니다. 연락처, 거래, 양식 및 워크플로와 직접 통합되는 기본 제공 챗봇 및 라이브 채팅 시스템으로, CRM을 벗어나지 않고도 리드를 검증하거나 지원 질문을 라우팅할 수 있습니다.

이러한 긴밀한 통합이 가장 큰 강점입니다. 연락처 필드를 업데이트하고, 담당자를 할당하고, 사람들을 워크플로에 등록하거나, 회의를 예약하는 봇을 구축할 수 있으며, 이 모든 작업은 HubSpot의 인터페이스 내에서 드래그 앤 드롭 로직을 사용하여 수행할 수 있습니다.

단점은? 상당히 기본적인 플로우로 제한됩니다. 자체 배포 옵션 세트와 함께 제공되는 HubSpot API를 사용하여 해당 계층을 직접 구축하지 않는 한 봇을 독립형 API로 노출할 수 없습니다.

주요 기능:

• 기본 CRM 통합: 봇은 연락처 기록, 속성, 목록 및 워크플로우에 대한 전체 액세스 권한을 가집니다.
• 간단한 비주얼 빌더: 조건, 라우팅, 리드 캡처 로직을 사용하여 양식과 같은 흐름을 만듭니다.
• 멀티채널 지원: 사이트, 이메일, 공유 받은 편지함에서 작업하며 실시간 상담원에게 자동으로 핸드오프합니다.
• 코드 없는 자동화: 봇 작업을 이메일 시퀀스, CRM 업데이트 및 파이프라인 변경에 쉽게 연결할 수 있습니다.

가격:

• 무료 요금제: 라이브 채팅 및 기본 봇 플로우 포함
• 스타터 플랜: 월 $50(리드 라우팅, 자동화 및 브랜딩 제거 포함)
• 프로페셔널 요금제: 고급 로직 및 보고 기능을 갖춘 월 $890

6. Dialogflow CX

Dialogflow CX는 엔터프라이즈 사용 사례를 위한 Google의 대표적인 챗봇 빌더입니다. 여러 언어, 채널, 심지어 전화 또는 IVR과 같은 음성 플랫폼에 걸쳐 대화 흐름을 구축할 수 있도록 설계되었습니다.

기본 봇 빌더와 달리 Dialogflow CX는 상태 머신 아키텍처를 사용하므로 여러 대화 단계에 걸쳐 전체 플로우 로직을 정의할 수 있습니다. 구조화되고 예측 가능하며 규제가 엄격한 산업이나 복잡성이 높은 사용 사례에 적합합니다.

API는 세션 기반입니다. 엔드포인트에 메시지를 보내면 Dialogflow 업데이트된 대화 상태와 함께 응답을 반환합니다. 웹사이트, 모바일 앱 또는 다른 어떤 것이든 프론트엔드를 제어할 수 있습니다.

주요 기능:

• 시각적 상태 관리: 복잡한 분기 및 폴백을 지원하는 그래픽 플로우 에디터를 사용하여 대화를 구축하세요.
• 옴니채널 지원: 하나의 로직 모델로 웹, 모바일, 음성 및 소셜 플랫폼에 연결하세요.
• 사용자 지정 주문 처리: webhook 통합을 사용하여 대화 중에 외부 API를 호출하거나 로직을 실행할 수 있습니다.
• 다국어 + 음성: 글로벌 또는 음성 우선 배포에 적합합니다.

가격:

• 종량제: 세션 수 및 오디오 처리 시간 기준(텍스트 세션 1,000건당 최대 $20, 음성 또는 전화의 경우 추가 요금)
• Google 클라우드 계약을 통해 제공되는 기업 지원

7. 채팅베이스

Chatbase는 속도를 위해 만들어졌습니다. 콘텐츠에서 GPT 챗봇을 만들고 코드 한 줄 작성하지 않고도 어디서나 호출할 수 있는 API 엔드포인트를 얻고자 하는 경우.

설정은 몇 분이면 완료됩니다. PDF를 업로드하거나 URL을 붙여넣거나 Notion 연결하기만 하면 Chatbase가 OpenAI 모델을 사용하여 봇을 학습시킵니다. 준비가 완료되면 모든 앱이나 웹사이트에서 사용할 수 있는 호스팅된 API 엔드포인트를 얻게 됩니다. HTTP를 통해 메시지를 보내면 콘텐츠에 기반한 자연어 응답을 받을 수 있습니다.

멀티턴 플로우나 복잡한 통합을 위해 만들어지지는 않았지만, 그게 중요한 것은 아닙니다. 콘텐츠를 파악하고 즉시 작동하며 모든 워크플로 또는 제품에 배치할 수 있는 스마트 어시스턴트가 필요할 때 Chatbase가 빛을 발합니다.

주요 기능:

• 즉시 봇 생성: 문서 업로드 또는 링크 붙여넣기 - Chatbase가 자동으로 교육을 처리합니다.
• 호스팅 API 액세스: 모든 봇에는 자체 UI 또는 백엔드에서 호출할 수 있는 라이브 엔드포인트가 제공됩니다.
• 퍼가기 옵션: 경량 위젯을 사이트에 직접 삽입하려는 경우 사용할 수 있습니다.
  

가격:

• 무료 요금제: 월 최대 400개 메시지
• 취미 요금제: 월 $19, 더 많은 업로드와 빠른 응답 제공
• 프로 요금제: 월 $49(전체 API 액세스, 고급 구성 및 더 많은 사용량 포함)

API를 사용하여 웹사이트에 챗봇을 통합하는 방법

우리는 다음을 사용할 것입니다. Botpress 를 사용하여 복잡한 플로우 구축이나 프론트엔드 설정 없이 몇 번의 클릭만으로 완전한 기능을 갖춘 AI 챗봇을 만들어 웹사이트에 임베드할 수 있습니다.

실제로 챗봇을 사이트에 연결하는 방법이 궁금하다면 그 과정은 간단합니다. 아래 단계를 따르기만 하면 됩니다:

1단계: 봇 지침 업데이트

봇을 열고 지원, 온보딩, 내부 도움말 등 특정 사용 사례를 반영하여 지침을 사용자 지정하세요.

2단계: 지식창고 추가하기

문서를 업로드하거나 URL을 붙여넣거나 Notion 페이지를 지식창고에 연결하세요. 챗봇이 질문에 정확하게 답변하기 위해 사용할 콘텐츠입니다.

3단계: 챗봇 게시 및 임베드하기

클릭 게시를 클릭한 다음 제공된 HTML 임베드 코드를 복사하여 웹사이트의 <body> 섹션으로 이동합니다.

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특정 웹사이트 플랫폼에 챗봇을 연결하려는 경우 몇 번의 클릭만으로 연결할 수 있으며, 단계별 지침은 Wix 챗봇 설정 가이드 또는 워드프레스 챗봇 설정 가이드를 참조하세요.

챗봇을 API 엔드포인트로 배포하기

Botpress 사용하면 로직에서 실행되고, 데이터에 연결되며, 간단한 API 또는 HTML 임베드를 통해 응답하는 AI 기반 챗봇을 설계할 수 있습니다. 챗봇의 작동 방식과 위치를 제어할 수 있습니다.

고객 지원 봇, 온보딩 어시스턴트, 내부 도구 등 어떤 것을 구축하든 Botpress 실제 지식과 LLM 인텔리전스를 바탕으로 모든 웹사이트나 앱에 유연하게 배포할 수 있는 기능을 제공합니다.

지금 바로 시작하세요 - 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 챗봇 API와 webhook 차이점은 무엇인가요?

챗봇 API는 프로그래밍 방식으로 메시지를 보내고 데이터를 가져올 수 있는 요청-응답 인터페이스이며, webhook 특정 작업이 발생할 때(예: 사용자가 양식을 제출하거나 봇 인텐트를 트리거하는 등) 지정된 URL로 실시간 데이터를 푸시하는 이벤트 중심 콜백 메커니즘입니다. 간단히 말해 API는 능동적 쿼리를 위한 것이고, 웹후크는 수동적 수신 기능을 위한 것입니다.

2. 챗봇 API는 기존 챗봇 UI와 어떻게 다른가요?

챗봇 API는 백엔드에서 작동하며 시각적 요소 없이 JSON과 같은 구조화된 데이터를 반환하므로 모든 인터페이스에 통합하기에 적합합니다. 위젯이나 메시징 인터페이스와 같은 기존 챗봇 UI는 사용자가 상호작용하는 프런트엔드 경험을 제공하며, 종종 동일한 API를 기반으로 구축됩니다.

3. 챗봇 API는 대화형 마이크로서비스와 어떻게 다른가요?

챗봇 API는 특정 작업(예: 예약 또는 결제)을 담당하는 모듈식 구성 요소인 대화형 마이크로서비스를 노출하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 마이크로 서비스는 독립적인 배포 및 오케스트레이션과 같은 아키텍처 수준의 기능을 통합함으로써 한 단계 더 발전합니다.

4. 무단 액세스를 방지하기 위해 챗봇 API를 보호하려면 어떻게 해야 하나요?

챗봇 API를 보호하려면 암호화 전송을 위한 HTTPS, 인증을 위한 API 키 또는 OAuth 2.0, 남용 방지를 위한 속도 제한, 액세스를 제한하는 IP 화이트리스트, 적절한 권한 경계를 보장하는 역할 기반 액세스 제어와 같은 조치를 구현해야 합니다.

5. 단일 API 뒤에 다른 LLMs 사용할 수 있나요?

예, 의도 또는 비용 효율성에 따라 적절한 모델을 선택하는 라우팅 계층을 구축하여 단일 API 뒤에서 다양한 LLMs 사용할 수 있습니다. 이러한 추상화를 통해 프론트엔드 또는 통합 계층은 각 LLM 강점을 활용하면서 통합 인터페이스와 상호 작용할 수 있습니다.