이미 현업에 있는 분들은 반복 작업을 줄이는 도구로 AI를 배우러 오기도 합니다. 기획 문서 초안, 코드 리뷰, 텍스처 생성처럼 시간이 많이 드는 작업을 AI…
API는 프로그램끼리 주문을 주고받는 창구입니다
API(Application Programming Interface)는 프로그램과 프로그램이 정해진 규칙에 따라 요청과 응답을 주고받는 방법입니다. 식당의 주문 창구를 떠올려 보세요. 손님은 주방에 직접 들어가지 않고 창구에 주문서를 내고, 주방은 음식을 만들어 창구로 내보냅니다. 주문서 양식만 지키면 주방 안에서 무슨 일이 일어나는지 몰라도 됩니다.
LLM API에서 주방은 AI 회사의 서버에 있는 언어 모델이고, 주문서는 내가 보내는 요청입니다. 요청에는 어떤 모델을 쓸지, AI에게 어떤 역할을 줄지, 사용자가 무슨 말을 했는지 같은 정보가 담깁니다. 서버는 모델이 만든 답을 정해진 형식, 보통 JSON이라는 데이터 형식으로 돌려줍니다. 내 프로그램은 그 답을 꺼내 화면에 띄우거나 게임 로직에 활용합니다.
채팅 서비스로 AI와 대화하는 것과 무엇이 다를까요? 채팅 화면은 사람이 직접 쓰는 완성된 제품이고, API는 개발자가 그 능력을 자기 제품 안에 넣을 수 있게 열어 둔 부품입니다. 같은 모델이라도 API로 쓰면 언제, 어떤 정보를 넣어, 답을 어디에 쓸지 내가 설계할 수 있습니다.
요청 하나에 담기는 것들
서비스마다 이름과 형식은 조금씩 다르지만, 대화형 LLM API 요청에는 대체로 다음 정보가 들어갑니다.
| 항목 | 의미 | 게임 NPC 예시 |
|---|---|---|
| 모델 지정 | 어떤 언어 모델을 쓸지 | 빠르고 가벼운 모델 선택 |
| 시스템 지시 | AI의 역할과 지켜야 할 규칙 | 너는 마을 대장장이다, 세계관 밖 이야기는 하지 않는다 |
| 대화 기록 | 지금까지 오간 메시지 | 플레이어와 나눈 이전 대화 |
| 사용자 입력 | 이번에 들어온 말 | 이 검 더 강하게 만들 수 있어요? |
| 출력 설정 | 답의 최대 길이, 형식 등 | 세 문장 이내, 감정 태그 포함 |
여기서 중요한 점은 모델이 이전 대화를 스스로 기억하지 않는 경우가 많다는 것입니다. 대화가 이어지는 것처럼 보이려면 프로그램이 지난 대화 기록을 매번 함께 보내야 합니다. 대화가 길어질수록 보내는 양이 늘어나기 때문에, 오래된 대화는 요약해 넣는 식의 관리가 필요합니다.
토큰과 비용, 그리고 응답 시간
LLM API는 보통 토큰(token)이라는 단위로 사용량을 셉니다. 토큰은 모델이 글을 처리하는 작은 조각으로, 단어나 글자 묶음 정도로 생각하면 됩니다. 보낸 글과 받은 글의 토큰 수에 따라 요금이 매겨지는 방식이 많고, 한 번에 처리할 수 있는 토큰의 양에도 한계가 있습니다.
게임에 넣을 때는 이 점이 설계에 직접 영향을 줍니다. 플레이어 수천 명이 NPC와 계속 대화하면 요청 수와 토큰이 빠르게 늘어납니다. 또 서버를 거쳐 답이 오기까지 시간이 걸리므로, 답을 기다리는 동안 NPC가 생각하는 동작을 보여 주거나 글자를 조금씩 흘려 보여 주는 연출이 필요합니다. 네트워크가 끊기거나 서버가 응답하지 않을 때 준비된 기본 대사로 대신하는 장치도 꼭 있어야 합니다.
API 키는 비밀번호처럼 다뤄야 합니다
LLM API를 쓰려면 서비스에 가입해 API 키를 발급받습니다. API 키는 '이 요청은 내 계정에서 보낸 것'이라고 증명하는 열쇠이고, 사용 요금도 이 키를 기준으로 청구됩니다. 키가 새어 나가면 다른 사람이 내 계정으로 요청을 보내 요금이 쌓일 수 있습니다.
- 코드 파일에 키를 직접 적지 말고, 환경 변수나 별도 설정 파일로 분리합니다.
- 키가 담긴 파일은 코드 저장소에 올라가지 않도록 제외 목록에 넣습니다.
- 배포하는 게임 클라이언트 안에 키를 넣지 않고, 내 서버를 거쳐 호출하게 합니다.
- 서비스 관리 화면에서 사용량 한도와 알림을 설정해 둡니다.
특히 세 번째가 중요합니다. 플레이어에게 배포한 게임 파일은 분석될 수 있어서, 그 안에 키를 넣으면 사실상 공개한 것과 같습니다. 그래서 실제 서비스에서는 게임이 내 서버에 요청하고, 서버가 키를 써서 LLM API를 부르는 구조를 씁니다.
게임에 넣을 때 꼭 대비할 것
언어 모델은 그럴듯하지만 틀린 답을 내놓을 수 있습니다. 세계관에 없는 지명을 지어내거나, 퀘스트 보상을 멋대로 약속하거나, 캐릭터 말투에서 벗어나기도 합니다. 그래서 AI의 답을 그대로 게임 규칙에 반영하지 않고, 프로그램이 한 번 더 확인하는 단계를 둡니다.
예를 들어 NPC 대사는 AI에게 맡기되, 아이템 지급이나 퀘스트 완료 같은 실제 결과는 AI가 정해진 형식으로 '의도'만 표시하게 하고 판정은 게임 코드가 하도록 설계합니다. 플레이어가 부적절한 말을 유도하는 경우를 대비해 입력과 출력을 걸러 내는 장치도 필요합니다. 연령 등급이 있는 게임이라면 더욱 신경 써야 합니다.
작은 실습으로 구조를 익혀 보기
처음에는 콘솔 프로그램으로 질문 하나를 보내고 답을 출력해 보는 것부터 시작하세요. 그다음 시스템 지시에 캐릭터 설정을 넣어 말투가 어떻게 바뀌는지, 대화 기록을 함께 보낼 때와 안 보낼 때 무엇이 다른지 비교해 보면 됩니다. 마지막으로 답을 JSON 형식으로 받아 대사와 감정을 나눠 처리해 보면, 게임 엔진과 연결할 준비가 됩니다.
AI가 코드를 대신 써 주는 시대일수록 구조를 설계하고 결과를 검증하는 능력이 프로그래머의 몫으로 남습니다. LLM API를 연결한 대화형 NPC를 직접 만들어 플레이 가능한 빌드로 완성해 보고 싶다면, SBS아카데미게임학원 AI x Game Programming 과정 상담에서 C#과 엔진 기초를 어디까지 갖추고 시작하면 되는지 먼저 확인해 보세요.
자주 묻는 질문
LLM API를 쓰려면 AI를 깊이 공부해야 하나요?
모델 내부 원리를 몰라도 요청과 응답 형식만 이해하면 사용할 수 있습니다. 다만 결과를 검증하고 비용과 예외 상황을 설계하려면 기본적인 프로그래밍 실력이 필요합니다.
인터넷 없이 게임 안에서 언어 모델을 돌릴 수는 없나요?
작은 모델을 기기에 직접 넣어 실행하는 방법도 연구되고 있지만, 기기 성능과 용량 부담이 커서 상황에 따라 선택합니다. 많은 서비스는 서버 API 방식을 씁니다.
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