최근 AI 추론 워크로드의 중심은 챗봇 형태의 대화가 아닌, 스스로 계획하고 행동하는 자율 에이전트(Agents)로 이동했습니다. 하지만 기존 생태계는 여전히 '턴 기반 대화'에 최적화된 Chat Completion과 같은 인터페이스를 사용하면서, 에이전트 워크플로우 요구사항과 실제 API 구조 사이에 큰 불일치(mismatch)가 발생하고 있습니다.

이에 대응하기 위해 등장한 것이 바로 Open Responses입니다. Open Responses는 OpenAI의 Responses API 방향성을 계승하여 구축된 개방형 추론 표준으로, AI 에이전트 시대에 필요한 일관되고 강력한 인터페이스를 제공합니다. 이 표준은 단순 텍스트 생성을 넘어선 복합적인 기능을 지원하며, 오픈소스 커뮤니티와 인퍼런스 제공자(Inference Providers) 간의 상호 운용성(interoperability)을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

Open Responses의 핵심 기능 및 장점

1. 통합 출력 지원: 텍스트, 이미지, JSON 구조화 출력은 물론, 별도의 태스크 기반 엔드포인트를 통해 비디오 콘텐츠 제작까지 일관되게 처리할 수 있습니다.
2. 자율 에이전트 루프 실행: 제공자 측(provider side)에서 도구 호출(tool calls)을 자율적으로 실행하고 최종 결과를 반환하는 에이전트 루프를 지원합니다.
3. 향상된 추론 과정 가시성 (Reasoning Visibility): 가장 큰 변화 중 하나는 '추론 과정'의 노출 방식입니다. 기존에는 요약(summary)이나 암호화된 내용만 제공되는 경우가 많았으나, Open Responses에서는 다음 세 가지 필드를 통해 원본 추적(raw reasoning traces), 암호화된 콘텐츠(encrypted_content), 그리고 요약을 모두 명시적으로 분리하여 제공할 수 있게 되었습니다. 이는 에이전트의 사고 과정을 사용자 및 개발자가 훨씬 더 깊이 이해하고 디버깅하는 데 도움을 줍니다.
4. 표준화와 확장성: 기본적으로 상태 비저장(stateless) 방식을 채택하며, 모델 설정 파라미터가 표준화되어 있습니다. 또한, 특정 모델 제공자별로 구성 가능한 매개변수(configurable parameters)를 통해 높은 확장성을 유지합니다.

개발자가 주목해야 할 변화 (Migration Focus)

기존 Responses API를 사용하던 클라이언트들은 Open Responses로 마이그레이션할 때 큰 어려움 없이 적응할 수 있습니다. 주요 변경점은 에이전트의 추론 결과를 다루는 방식에 초점을 맞춥니다.

• Raw Reasoning Stream: 이제 선택적으로 원본 추적(raw reasoning) 스트림을 받을 기회가 생겼습니다. 이는 모델 제공자가 지원하는 경우, 기존 요약만 받던 것보다 훨씬 상세한 에이전트의 사고 과정을 실시간으로 파악할 수 있게 합니다.
• 상태 변화 및 페이로드 강화: 장기 실행 작업(long-running operations)에서 더 높은 가시성을 확보하기 위해, Code Interpreter와 같은 기능은 특정 '해석 상태(interpreting state)'를 전송하는 등 더욱 상세한 상태 변경과 페이로드를 지원합니다.
• 오케스트레이션 표준화: 클라이언트는 요청 시 특정 Provider를 지정할 수 있게 되었고, 중간 라우터(Routers)는 이를 활용하여 여러 업스트림 제공자 간의 요청을 체계적으로 오케스트레이션 할 수 있는 기반이 마련되었습니다.

결론적으로 Open Responses로의 전환은 레거시 Completions API가 가지고 있던 문서화되지 않은 확장 기능이나 임시방편적 해결책들을 표준화하고 일관성 있게 통합함으로써, 전체 추론 경험의 품질과 예측 가능성을 획기적으로 개선할 것입니다.