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AI API 통합 JSON 파싱 오류 해결 방법 (OpenAI, Google API 기준)

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AI API 통합 시 자주 발생하는 JSON 파싱 오류의 원인을 분석하고, OpenAI와 Google API 환경에서의 실전 해결 방법을 단계별로 설명합니다. 개발자 및 비개발자 모두 이해할 수 있도록 상세하고 쉽게 안내합니다.

AI API 통합 JSON 파싱 오류 해결 방법

AI API를 사용하는 많은 개발자들이 겪는 공통적인 문제 중 하나가 JSON 파싱 오류입니다. 특히 OpenAI API와 Google API를 연동하여 사용할 때, 응답 데이터를 제대로 처리하지 못해 오류가 발생하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 AI API 통합 시 JSON 파싱 오류를 어떻게 해결할 수 있는지 실제 개발 과정을 기반으로 상세히 설명하겠습니다.

왜 JSON 파싱 오류가 발생하는가?

JSON 파싱 오류는 클라이언트 측에서 API 응답 데이터를 JSON 형식으로 처리하는 도중, 형식이 맞지 않거나 예상하지 못한 데이터가 포함되어 있을 때 발생합니다.

주요 원인 정리

  1. 잘못된 JSON 구조
    • 중괄호 누락, 쉼표 위치 오류, 쌍따옴표 문제 등
  2. Content-Type 미지정
    • application/json이 아닌 다른 형식으로 반환될 때
  3. API 응답 내 escape 문자 포함
    • 이스케이프 처리된 문자열이 그대로 들어오는 경우
  4. null 값 또는 빈 응답 처리 미흡
    • 응답이 비어있거나 필드가 누락됐을 때 발생
  5. 중첩된 JSON을 문자열로 반환
    • JSON 안에 또 다른 JSON이 문자열로 포함돼 있을 때

OpenAI API 사용 시 JSON 파싱 오류 해결 방법

OpenAI API에서 GPT 모델을 호출하면 JSON 형식의 응답이 반환되지만, 응답 형태는 사용한 모델이나 파라미터 설정에 따라 달라질 수 있습니다.

예시: chat/completions 엔드포인트 사용 시

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "안녕하세요!"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

파싱 오류 해결 실전 팁

  1. 응답 구조를 정확히 이해하자
    • OpenAI 응답은 항상 choices[0].message.content 경로로 실제 응답이 들어옴
    • 이 부분을 직접 지정해 파싱해야 함
  2. Try-Catch 구문 필수 사용
    • 예상치 못한 오류를 방지하기 위해 항상 예외 처리 구조를 사용해야 함
import json

response = openai.ChatCompletion.create(...)
try:
    content = response['choices'][0]['message']['content']
except (KeyError, IndexError, TypeError) as e:
    print("JSON 파싱 오류:", e)
  1. 응답 문자열을 JSON으로 변환할 경우 주의
    • 이미 JSON 형태인 응답을 다시 json.loads() 하면 오류 발생

Google API 사용 시 JSON 파싱 오류 해결 방법

Google API는 서비스에 따라 응답 구조가 크게 다르기 때문에, 명확한 문서 확인이 중요합니다. 특히 Cloud Vision API, Maps API 등에서는 복잡한 중첩 JSON이 사용됩니다.

공통적인 문제 예시

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid JSON payload received.",
    "status": "INVALID_ARGUMENT"
  }
}

해결 방법 요약

  1. 요청 JSON을 사전에 검증하자
    • Google API의 경우 요청 JSON 형식이 잘못돼도 응답에서 오류가 발생
    • 요청 전에 jsonschema 등으로 사전 검증을 추천
  2. 헤더 설정 확인
    • Content-Type: application/json 설정이 없으면 대부분 오류 발생
  3. 중첩 객체는 dict 형태로 변환 후 직렬화
    • 파이썬에서는 json.dumps()로 최종 직렬화 필요
import json
payload = {
    "requests": [
        {
            "image": {
                "content": base64_image
            },
            "features": [
                {
                    "type": "TEXT_DETECTION"
                }
            ]
        }
    ]
}

headers = {
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))

공통 해결 체크리스트

항목설명
JSON 유효성 검사https://jsonlint.com 등을 이용해 사전 확인
응답 상태 코드 확인200이 아닌 경우 응답 구조가 다를 수 있음
데이터 타입 검증type(response) 확인 후 필요한 변환 적용
로그 출력으로 문제 추적오류 발생 시 전체 응답을 출력해보는 것도 효과적

마무리

AI API 통합 시 JSON 파싱 오류는 사소해 보이지만, 처리 로직 전반에 영향을 주는 핵심 이슈입니다. 특히 OpenAI API와 Google API는 다양한 사용 사례와 복잡한 응답 구조를 가지고 있으므로, 응답 형식을 정확히 이해하고 처리하는 습관이 필요합니다. 실전 예제를 통해 살펴본 해결 방법을 참고하면 대부분의 파싱 오류는 사전에 예방하거나 빠르게 해결할 수 있습니다.

요약

  • JSON 파싱 오류는 주로 구조, 타입, Content-Type 미지정 문제에서 발생
  • OpenAI는 choices[0].message.content에서 응답 추출
  • Google API는 요청 JSON 구조 사전 검증이 중요
  • try-except를 통해 오류를 예외 처리하는 습관 필요
  • 로그와 유효성 검사를 통해 사전 예방 가능

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