노코드 Make를 이용한 GPT API 응답 흐름 시각화 가이드
챗봇이 아닌 '대화형 서비스'로 가기 위해선 흐름을 설계해야 한다
GPT와 같은 생성형 AI는 이제 단순한 기술이 아니라 콘텐츠와 서비스 구조를 완전히 바꾸고 있다. 특히 사용자의 질문에 맞춰 정보를 제공하는 정보형 챗봇, 개인화된 가이드를 생성하는 리포트 챗봇, 맞춤 콘텐츠를 만들어주는 템플릿 챗봇 같은 다양한 형태의 AI 도구들은 단지 답변 기능을 넘어, 지속적인 사용자 경험을 설계할 수 있는 디지털 제품으로 진화하고 있다.
하지만 이러한 AI 기반 서비스는 단순히 GPT API에 질문을 던지고 답을 받는 수준에서 그치지 않는다. 실제로 사용자가 입력한 데이터를 받아들여 처리하고, 응답을 정제해 보여주며, 그 결과를 저장하거나 다시 활용하는 과정은 하나의 복잡한 정보 흐름을 요구한다. 개발 환경이라면 이 흐름을 코드로 설계해야 하겠지만, 노코드 환경에서도 충분히 가능하다. 여기서 중요한 역할을 하는 것이 바로 Make(Integromat)다.
Make는 사용자의 입력부터 AI 응답 생성, 응답 후 처리까지의 모든 흐름을 시각적으로 구성할 수 있는 노코드 자동화 도구다. 그리고 무엇보다 중요한 건, 단순히 기능을 연결하는 것이 아니라 데이터가 어떻게 이동하고, 어떤 조건에서 작동하며, 어느 단계에서 결과를 출력하는지를 '눈으로 보며 관리할 수 있다'는 점이다. GPT API를 활용한 자동화 흐름을 설계하고자 한다면, Make는 가장 효과적이고 직관적인 도구가 될 수 있다.
GPT API의 구조 이해: 질문 → 응답이라는 단순 구조 속의 디테일
OpenAI에서 제공하는 GPT API는 매우 강력한 응답 생성 도구지만,
실제 자동화 흐름 안에 녹여내려면 그 구조에 대한 기본적인 이해가 필요하다. GPT API는 기본적으로 사용자의 입력(prompt)을 기반으로 하나의 텍스트 응답을 생성하는 구조다. 이 요청은 보통 JSON 형식으로 구성되며, model, messages, temperature 등의 파라미터를 포함한다.
예를 들어 사용자가 “도쿄에서 저녁에 갈만한 조용한 여행지를 추천해줘”라는 질문을 했다고 가정해보자.
이 문장은 Make에서 '사용자 입력' 모듈을 통해 받아오고, 그 다음 HTTP 요청 모듈에서 아래와 같은 JSON 구조로 GPT API에 전달된다.
이 요청은 OpenAI의 GPT 서버로 전달되고, 응답은 JSON 구조로 반환된다.
보통 이 응답 안에는 여러 선택지 중 가장 첫 번째(choices[0]) 메시지에 실제 텍스트가 담겨 있고, 우리는 이 내용을 추출해 사용자에게 다시 보여주게 된다.
Make에서 이 과정은 HTTP 모듈을 중심으로 구성되며, 응답으로 받은 JSON을 자동으로 파싱하고, 다음 단계로 넘기기 위한 변수로 활용할 수 있다.
즉, 사용자가 질문을 한 뒤 GPT가 응답하는 전 과정이 단 몇 개의 모듈로 구성되며, 그 흐름은 시각적으로 순서대로 나열되어 누구나 이해할 수 있게 만들어진다.
Make에서 GPT API 연동하기: 모듈별 흐름을 구성하고 시각화하는 방식
이제 실제로 Make에서 GPT API를 호출하고 응답을 처리하는 과정을 살펴보자.
전체 흐름은 다음과 같이 구성할 수 있다.
1. 사용자 입력을 받을 트리거 설정
가장 먼저 해야 할 일은 사용자가 질문을 입력할 수 있는 출발점을 만드는 것이다.
가장 많이 쓰이는 방식은 Webhook 트리거를 사용하는 것이다.
Webhook 주소를 발급한 후, 외부 폼(예: Tally, Typeform, Google Forms)과 연결하면 사용자가 입력한 값이 Make로 바로 전달된다.
2. HTTP 모듈로 GPT API 호출하기
Make에서 제공하는 HTTP 모듈을 추가하고,
요청 방식은 POST, URL은 https://api.openai.com/v1/chat/completions로 지정한다.
헤더에는 Authorization(Bearer API_KEY)와 Content-Type: application/json을 설정해야 하며, Body에는 앞서 설명한 JSON 구조를 그대로 넣는다.
3. GPT의 응답 파싱하기
GPT의 응답은 choices[0].message.content 항목에 포함되어 있으며, Make에서는 JSON 구조를 자동 인식해 이 데이터를 텍스트 형태로 불러올 수 있다.
예를 들어 “{{HTTP Response; choices[0].message.content}}”와 같은 방식으로 다음 모듈에 전달할 수 있다.
4. 결과 출력 또는 저장 처리하기
응답 데이터를 이메일로 전송하거나, Notion/Airtable/Google Sheets 등에 저장하거나, 웹페이지로 다시 출력하는 등의 다양한 후속 처리가 가능하다.
이 단계에서 Make는 이메일 모듈, Google Sheets 모듈, Notion 모듈 등을 추가해 GPT의 응답을 다른 도구로 자연스럽게 전송하도록 설정할 수 있다.
5. 조건 설정 및 흐름 분기 구성하기
Make에서는 사용자의 입력 조건이나 GPT 응답 결과에 따라 흐름을 분기시킬 수 있다.
예를 들어 “여행”이라는 키워드가 포함된 질문일 경우에는 특정 응답 포맷을 적용하고, “이직”이라는 단어가 포함되면 다른 프롬프트 구조를 적용하는 방식으로 조건문(If / Router 모듈)을 설정할 수 있다.
이 전체 구조는 Make의 플로우 편집기에서 직관적으로 확인할 수 있으며, 각 단계마다 어떤 데이터가 오갔는지, 응답에 어떤 값이 포함되어 있었는지를 로그 형태로 추적할 수 있다.
즉, AI 서비스의 흐름을 단순히 자동화하는 데서 끝나는 것이 아니라, 유지보수와 분석, 최적화까지 가능하게 만들어주는 도구라는 것이 핵심이다.
실전 예시: GPT 기반 자동 콘텐츠 요약 서비스 만들기
이제 실제 응용 사례 하나를 구성해보자.
이번 예시는 "사용자가 긴 블로그 글 링크를 제출하면, 해당 글을 요약해주는 챗봇 서비스"를 만드는 것이다.
GPT API를 사용하고, Make로 자동화 흐름을 구성하는 기본 단계는 다음과 같다.
사용자 입력- Google Form 또는 Tally를 통해 요약을 원하는 블로그 URL을 입력받는다
Make의 Webhook이 사용자 입력을 수신하고, URL 내용을 추출하기 위해 RSS 또는 Web Parser를 사용
추출한 텍스트를 GPT API에 전달하고, “다음 콘텐츠를 500자 내외로 요약해줘”라는 프롬프트와 함께 전송
GPT 응답을 Make가 받아 JSON에서 텍스트만 추출하고,
결과를 Google Docs로 정리하거나 PDF로 변환해, 사용자 이메일로 자동 발송
이러한 구조는 단순 정보 처리 서비스처럼 보이지만,
실제로는 수익화 포인트도 다양하게 적용할 수 있다.
예를 들어, 1일 1회는 무료, 그 이상은 유료,
또는 이메일을 입력하면 요약 리포트를 제공하고, 이후 유료 뉴스레터로 연결하는 방식도 가능하다.
이처럼 Make의 자동화 플로우는 GPT API를 단순 호출하는 수준이 아니라,
AI 기능을 비즈니스 흐름 속에 자연스럽게 녹여내는 실전 시스템으로 발전시킬 수 있게 해준다.
GPT + Make는 단순 자동화를 넘어 하나의 '서비스 흐름'이다
GPT를 활용한 자동화 시스템을 만들 때, 가장 중요한 것은 그 흐름이 지속적으로 작동하고 관리 가능한 구조인지다.
Make는 단순한 연결 도구를 넘어서, AI API 호출, 사용자 데이터 흐름, 결과 응답 분배까지 모두 한눈에 설계하고 시각화할 수 있는 최적의 노코드 플랫폼이다.
특히 GPT와 같은 AI 도구는 실시간 처리, 예측 불가능한 응답, 조건 분기에 따라 다양한 흐름을 갖기 때문에 이를 관리 가능한 구조로 설계하고 싶다면, Make의 시각적 모듈 기반 구성 방식은 매우 큰 장점을 제공한다.
앞으로 정보형 챗봇, 자동 콘텐츠 요약기, 사용자 맞춤 응답형 리포트 등 다양한 AI 기반 도구들이 GPT API와 함께 확산될 것이며, 이를 가장 빠르게 MVP로 제작할 수 있는 방법 중 하나가 바로 Make를 활용한 흐름 시각화 자동화다.
누구나 콘텐츠 기반 서비스를 운영하고 있다면, 그 핵심 기능을 GPT와 Make로 자동화하고, 눈에 보이는 흐름으로 관리해보자.
그것이 곧 콘텐츠를 '수익형 서비스'로 진화시키는 실질적인 첫걸음이 될 수 있다.