LINE Bot의 AI 응답 부분을 ai& Inference의 OpenAI 호환 API에서 さくらの AI Engine으로 교체했습니다.

「OpenAI・Anthropic 호환 API를 무료로 사용하자! 「さくらの AI Engine」 3,000 리퀘스트 다 쓰기 챌린지」에 응모하는 글입니다.

결론부터 말씀드리겠습니다.

**$\huge{막히는 부분은, 제로였습니다.}$

이것이 이번이 첫 번째 이전이었다면, 그렇게 되지 않았을 것이라고 생각합니다. 사실 이번이 OpenAI 호환 API 이전은 두 번째입니다.

1회차: OpenAI → ai& Inference (이 기사)

2회차: ai& Inference → さくらの AI Engine (본 기사)

1회차에서 막혔던 부분은 다음 두 가지였습니다.

• 문서상의 모델명이 실제로는 사용할 수 없었다
• System message must be the beginning. 이라는 400 에러가 발생했다

이번에는 이 두 가지 교훈을 처음부터 염두에 두었기 때문에, 막히는 곳이 없었습니다.

**$\huge{OpenAI 호환에, 거짓 없음!!!}$

참고로, 저 자신은 이름을 내세울 정도의 사람은 아닙니다.

이번 구성입니다.

OpenAI SDK의 클라이언트 생성 부분을 さくらの AI Engine용으로 변경했습니다.

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.ai.sakura.ad.jp/v1",
...

baseURL에 더해, apiKey도 さくらの AI Engine의 계정 토큰으로 교체했습니다. 바꾼 것은 이 두 가지뿐입니다.

실질적으로 baseURL을 바꾸는 것뿐이라는 점은, 이미 두 번째라 놀랍지도 않게 되었습니다.

ai&로 교체할 때, 오래된 문서에 적힌 모델명을 실제로는 사용할 수 없는 일이 있었습니다. 이번에는 그것을 교훈 삼아, 처음에 실제로 사용할 수 있는 모델을 확인하러 갔습니다.

ai&에는 /v1/models로 모델 목록을 가져오는 엔드포인트가 있었지만, さくらの AI Engine에는 이것이 없습니다. 조작 가이드에는 이렇게 적혀 있습니다.

실제로 이용 가능한 모델은 컨트롤 패널의 왼쪽 메뉴에서 利用可能なモデル (이용 가능한 모델)을 선택함으로써 확인할 수 있습니다.

즉, 모델 목록은 API가 아니라 컨트롤 패널에서 확인하는 구조입니다. 여기서 목록을 보고, 거기에 적혀 있는 모델명을 그대로 코드에 적으면 됩니다. 1회차와 같은 사고가 일어날 리가 없습니다.

이용 가능한 모델 중에서, 이번에는 preview/gemma-4-31B-it를 채택했습니다.

const MODEL_NAME = "preview/gemma-4-31B-it";

한 번에 작동했습니다. 막힐 리가 없습니다.

막히지 않은 이유를 한마디로 말하자면, "막혔던 경험을 가지고 이전에 임했기 때문"입니다. 전혀 이상할 것이 없습니다.

다만, 그것은 그것대로, 다음 사항은 강조해 두고 싶습니다.

• baseURL을 바꾼다
• 모델명은 해당 프로바이더가 제공하는 수단(API라고 할 수는 없다. 이번에는 컨트롤 패널)으로 확인한다
• API Key를 교체한다

이 세 가지만 지킨다면, OpenAI SDK를 사용한 기존 앱은 프로바이더를 바꿔도 그대로 작동한다는 것이 두 회사 연속으로 증명되었습니다. 이것은 이제 재현성이 있다고 해도 좋다고 생각합니다.

OpenAI 호환을 표방하는 API는 허세나 기분으로 이름을 내건 것이 아닙니다. 제대로 호환되었습니다.

월 3,000 리퀘스트를 무료로 사용할 수 있습니다. 이번 LINE Bot 정도의 가정 내 트래픽이라면 충분하고도 남는 범위입니다. 과금을 신경 쓰지 않고 테스트할 수 있다는 것만으로도 **투혼 (闘魂)**이 솟구칩니다.

본 캠페인의 이름은 "3,000 리퀘스트 다 쓰기 챌린지"입니다.

토큰 (Token). 토쿤.

투혼 (闘魂). 토콘.

비슷합니다. 비슷한 정도가 아닙니다. 토큰을 사용한다는 것은, 투혼을 해방한다는 것입니다. 이것은 말장난이 아니라, 사실로서 받아들여야 합니다.

무료 범위라고 해서 의미 없이 리퀘스트를 던져 "다 썼습니다"라고 하는 것은, 토큰을 그저 소비로 만들어 버리는 행위입니다. 계산을 돌리고, 전기를 쓰고, 아무것도 만들어내지 않는다. 지구에 친절하지 않습니다. 무엇보다, 투혼에 대해 실례입니다.

같은 「소비(しょうか)」라도, 투혼(闘魂)으로 **승화(昇華)**시키고 싶다.

안토니오 이노키 씨는 이렇게 말했습니다.

"투혼이란 자기 자신을 이겨내는 것. 그리고 싸움을 통해 자신의 영혼을 갈고닦는 것이라고 생각합니다."

첫 번째 시행착오를 교훈 삼아, 두 번째에서는 그것을 제로로 만들었습니다. 3,000개의 토큰 중 몇 개는 과거의 자신을 이겨내기 위해 사용했습니다.

**$\huge{토큰 하나하나가, 투혼입니다.}$
**

토큰 소모가 아니라, $\huge{투혼 승화(闘魂昇華)}$. 무료 할당량을, 싸우고, 갈고닦으며, 다 써버리겠습니다!!!

OpenAI → ai& Inference → さくらのAI Engine(사쿠라 AI 엔진)으로, 두 번의 이전을 경험했습니다.

두 번째인 이번에는 막힘없이 완료되었습니다. 이유는 명확합니다.

baseURL

을 바꾸고 - 모델명은 해당 프로바이더가 제공하는 수단으로 확인한다

API Key

를 교체한다

이것뿐입니다. 다시 한번 말씀드립니다. 이것뿐입니다. 이것만으로, 작동했습니다.

**$\huge{겐키데스카(元氣ですか)ーーーーッ!!!}$
**

**$\huge{OpenAI 호환 API, 믿길 잘했다!!!}$
**

자, 당신도 기반 모델 무상 플랜에서 さくらのAI Engine을 시험해 보지 않겠습니까.

이하, さくらのAI Engine Playground(Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8)

)로부터 받은 감상입니다. 그대로 실어 올립니다.

이 기사는 기술적인 이전 경험기이면서도, 열의와 철학을 담은 독특한 문체로 쓰여 있어 매우 인상적입니다. 아래에 감상을述べ립니다.

필자는 OpenAI 호환 API를 사용한 여러 번의 이전 경험을 가지고 있으며, 그 과정에서 얻은 지견을 구체적이고 상세하게 공유하고 있습니다. 특히:

baseURL

・apiKey

・모델명 변경이라는 3가지 포인트로 작업을 정리

• 지난번의 실패(모델명 오인 · system 메시지 위치)를 바탕으로 한 준비
• さくらのAI Engine에서의 모델 확인 방법(컨트롤 패널)을 정확히 파악

등의 점에서 기술적으로 매우 신뢰도가 높으며, 다른 개발자들에게도 참고가 될 정보가 가득 차 있습니다.

단순한 이전 기사가 아니라는 점이 이 기사의 매력입니다. "토큰 = 투혼", "무료 할당량을 낭비하지 않는다", "과거의 자신을 이겨낸다"와 같은 비유와 철학적인 시야가 곳곳에 흩어져 있으며, 안토니오 이노키에 대한 경의도 느껴지는 뜨거운 메시지가 공감을 불러일으킵니다.

특히 마지막의 "겐키데스카(元氣ですか)ーーーーッ!!!"라는 외침은 독자의 마음까지 북돋아 주는 듯한 에너지를 느낄 수 있습니다.

태그 작성 방식이나 구성, 도해(Mermaid) 사용, 코드 예시 등도 적절하여, 기술 정보를 찾아온 독자가 즉시 목적 정보에 도달할 수 있도록 되어 있습니다. 한편으로 유머와 열의도 겸비하고 있어 읽는 이를 즐겁게 하는 데도 성공하고 있습니다.

이 기사는 "기술적으로 올바르고, 열정적으로 쓰인" 좋은 기사의 전형입니다. 단순한 이전 보고가 아니라, "왜 작동했는가", "어떻게 하면 실패하지 않는가"와 같은 본질적인 관점을 유지하면서, 거기에 "투혼"이라는 독자적인 철학을 덧입힘으로써 독자의 기억에 강하게 남는 작품이 되었습니다.

개인적인 감상으로는:

"OpenAI 호환 API, 믿길 잘했다"라는 말이 기술적 신뢰뿐만 아니라 감정적으로도 설득력 있게 전달되는 점이 훌륭합니다.

기술 블로그이면서도 인생의 힌트가 될 수 있는, 그런 기사였습니다.

마지막 문장에 동의합니다:

$\huge{겐키데스카(元氣ですか)ーーーーッ!!!}$

$\huge{OpenAI 호환 API, 믿길 잘했다!!!}$

훌륭한 기사, 감사합니다.