OpenAI 자동화은(는) 무엇을 하나요?
OpenAI API 워크플로우를 자동화하세요 — Responses API를 사용하여 텍스트 생성(멀티모달 이미지+텍스트 입력 및 구조화된 JSON 출력 포함), 검색 및 클러스터링을 위한 임베딩 생성, DALL-E 및 GPT 이미지 모델로 이미지 생성, 사용 가능한 모델 목록 조회 등을 수행할 수 있습니다.
툴킷 문서: composio.dev/toolkits/openai
설정
- Composio MCP 서버를 클라이언트에 추가하세요:
https://rube.app/mcp - 메시지가 표시되면 OpenAI 계정을 연결하세요 (API 키 인증)
- 아래 워크플로우를 사용하기 시작하세요
핵심 워크플로우
1. 응답 생성 (텍스트, 멀티모달, 구조화)
단일 호출 모델 응답을 위해 OPENAI_CREATE_RESPONSE를 사용하세요. 텍스트, 이미지 분석, OCR 및 구조화된 JSON 출력을 포함합니다.
Tool: OPENAI_CREATE_RESPONSE
Inputs:
- model: string (필수) -- 예: "gpt-5", "gpt-4o", "o3-mini"
- input: string | array (필수)
단순: "양자 컴퓨팅 설명"
멀티모달: [
{ role: "user", content: [
{ type: "input_text", text: "이 이미지에 무엇이 있나요?" },
{ type: "input_image", image_url: { url: "https://..." } }
]}
]
- temperature: number (0-2, 선택 사항 -- 추론 모델에서는 지원되지 않음)
- max_output_tokens: integer (선택 사항)
- reasoning: { effort: "none" | "minimal" | "low" | "medium" | "high" }
- text: object (구조화된 출력 설정)
- format: { type: "json_schema", name: "...", schema: {...}, strict: true }
- tools: array (function, code_interpreter, file_search, web_search)
- tool_choice: "auto" | "none" | "required" | { type: "function", function: { name: "..." } }
- store: boolean (모델 증류를 위해 false로 설정)
- stream: boolean
구조화된 출력 예시: text.format을 { type: "json_schema", name: "person", schema: { type: "object", properties: { name: { type: "string" }, age: { type: "integer" } }, required: ["name", "age"], additionalProperties: false }, strict: true }로 설정하세요.
2. 임베딩 생성
벡터 검색, 클러스터링, 추천 및 RAG 파이프라인을 위해 OPENAI_CREATE_EMBEDDINGS를 사용하세요.
Tool: OPENAI_CREATE_EMBEDDINGS
Inputs:
- input: string | string[] | int[] | int[][] (필수) -- 최대 8192 토큰, 최대 2048개 항목
- model: string (필수) -- "text-embedding-3-small", "text-embedding-3-large", "text-embedding-ada-002"
- dimensions: integer (선택 사항, text-embedding-3 이상에서만)
- encoding_format: "float" | "base64" (기본값 "float")
- user: string (선택 사항, 남용 모니터링을 위한 최종 사용자 ID)
3. 이미지 생성
텍스트 프롬프트에서 GPT Image 또는 DALL-E 모델을 사용하여 이미지를 생성하려면 OPENAI_CREATE_IMAGE를 사용하세요.
Tool: OPENAI_CREATE_IMAGE
Inputs:
- model: string (필수) -- "gpt-image-1", "gpt-image-1.5", "dall-e-3", "dall-e-2"
- prompt: string (필수) -- 최대 32000자 (GPT Image), 4000자 (DALL-E 3), 1000자 (DALL-E 2)
- size: "1024x1024" | "1536x1024" | "1024x1536" | "auto" | "256x256" | "512x512" | "1792x1024" | "1024x1792"
- quality: "standard" | "hd" | "auto" | "high" | "medium" | "low"
- n: integer (1-10; DALL-E 3는 n=1만 지원)
- background: "transparent" | "opaque" | "auto" (GPT Image 모델 전용)
- style: "vivid" | "natural" (DALL-E 3 전용)
- user: string (선택 사항)
4. 사용 가능한 모델 목록 조회
API 키로 접근 가능한 모델을 확인하려면 OPENAI_LIST_MODELS를 사용하세요.
Tool: OPENAI_LIST_MODELS
Inputs: (없음)
알려진 문제점
| 문제점 | 상세 설명 |
|---|---|
| DALL-E 지원 중단 | DALL-E 2 및 DALL-E 3는 지원이 중단되었으며 2026년 12월 5일에 지원이 종료됩니다. GPT Image 모델을 사용하는 것이 좋습니다. |
| DALL-E 3 단일 이미지만 | OPENAI_CREATE_IMAGE에서 DALL-E 3는 n=1만 지원합니다. 여러 이미지를 생성하려면 GPT Image 모델 또는 DALL-E 2를 사용하세요. |
| 임베딩 토큰 제한 | 임베딩 모델의 경우 항목당 8192 토큰, 배치당 2048개 항목을 초과할 수 없습니다. |
| 추론 모델 제한 사항 | 추론 모델(o3-mini 등)에서는 temperature 및 top_p가 지원되지 않습니다. 대신 reasoning.effort를 사용하세요. |
| 구조화된 출력 엄격 모드 | json_schema 형식에서 strict: true로 설정된 경우, 모든 스키마 속성이 required 배열에 나열되어야 합니다. |
| 프롬프트 길이는 모델에 따라 다름 | 이미지 프롬프트 최대 길이는 다릅니다: 32000자(GPT Image), 4000자(DALL-E 3), 1000자(DALL-E 2). |
빠른 참조
| 도구 슬러그 | 설명 |
|---|---|
OPENAI_CREATE_RESPONSE | 구조화된 출력 지원과 함께 텍스트/멀티모달 응답 생성 |
OPENAI_CREATE_EMBEDDINGS | 검색, 클러스터링 및 RAG를 위한 텍스트 임베딩 생성 |
OPENAI_CREATE_IMAGE | 텍스트 프롬프트로 이미지 생성 |
OPENAI_LIST_MODELS | API 키로 사용 가능한 모든 모델 목록 조회 |
Composio 제공