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Whisper는 오픈소스 라이브러리로 직접 설치해 사용할 수 있지만, OpenAI는 이를 클라우드 API 형태로도 제공하고 있습니다.
특히 웹서비스, 앱, SaaS 등에서 Whisper를 음성 인식 백엔드로 활용하려면 Whisper API 연동과 서버 구축 방식을 이해하는 것이 중요합니다.

이번 글에서는 OpenAI Whisper API를 사용하는 기본 방법부터, Python 기반 백엔드 서버를 만들어 실제 애플리케이션에 적용하는 흐름까지 정리합니다.

🎯 핵심 키워드: Whisper API, OpenAI Whisper 연동, 음성 인식 서버

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Whisper API란?

Whisper API는 OpenAI가 제공하는 클라우드 기반 음성 인식 서비스입니다.
사용자는 로컬에 Whisper 모델을 설치하지 않고, OpenAI 서버에 음성 파일을 전송하여 STT(음성→텍스트) 결과를 받아올 수 있습니다.

주요 특징

• OpenAI 계정 + API Key만 있으면 바로 사용 가능
• 음성 파일 최대 25MB 지원 (현재 기준)
• 다양한 포맷 지원: .mp3, .mp4, .mpeg, .mpga, .wav, .webm 등

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요금 체계

Whisper API는 사용한 오디오 분량(분 단위) 기준으로 요금이 부과됩니다.

• 기준: 0.006 USD / 1분 (2025년 기준)
• 과금 기준은 업로드된 음성 파일의 전체 길이

무료 요금제 사용자는 일정량까지만 테스트 가능하며, 대량 사용 시 유료 요금제 전환 필요

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Whisper API 사용을 위한 준비

1. OpenAI API Key 발급

• https://platform.openai.com/account/api-keys
• 본인의 계정에 로그인 후 API Key를 생성해 복사

2. 필요한 Python 패키지 설치

pip install openai

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Whisper API 호출 예제 (Python)

import openai

openai.api_key = "sk-..."

audio_file = open("sample.mp3", "rb")

transcript = openai.Audio.transcribe(
    model="whisper-1",
    file=audio_file
)

print(transcript["text"])

• model="whisper-1": OpenAI Whisper API 모델명
• 파일 포맷은 .mp3, .wav 등 대부분 지원

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JSON 응답 구조 예시

{
  "text": "이것은 Whisper API를 사용하여 변환된 텍스트입니다."
}

필요 시 이 데이터를 그대로 UI에 출력하거나, DB에 저장해 활용할 수 있습니다.

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Whisper API 기반 서버 구축 흐름

Whisper를 활용한 음성 인식 서버는 다음 구성으로 만들 수 있습니다.

기본 구조

[사용자 프론트엔드]
      │  음성 파일 전송
      ▼
[Flask/Django FastAPI 서버]
      │  Whisper API에 요청
      ▼
[OpenAI Whisper API]
      │  결과 텍스트 수신
      ▼
[프론트에 텍스트 응답 반환]

FastAPI 서버 예시 코드

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import openai

app = FastAPI()
openai.api_key = "sk-..."

@app.post("/transcribe/")
async def transcribe_audio(file: UploadFile = File(...)):
    audio = await file.read()
    response = openai.Audio.transcribe(
        model="whisper-1",
        file=("audio.mp3", audio)
    )
    return {"text": response["text"]}

이 API는 /transcribe/에 음성 파일을 POST 요청으로 보내면, STT 결과를 반환합니다.

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보안 및 서버 운영 팁

• API Key 보호: 환경변수(.env)나 AWS Secret Manager 등을 통해 보안 유지
• 파일 크기 제한: 클라이언트와 서버 양쪽 모두에서 업로드 용량 제한 설정
• 비동기 처리 고려: 장시간 오디오 처리 시 Celery, RQ 등 비동기 큐 활용 추천
• 결과 저장/로깅: 변환 텍스트를 DB에 저장하거나 로그로 추적해 활용도 높이기

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결론 및 인사이트

OpenAI Whisper API는 간단한 코드로 높은 정확도의 음성 인식 기능을 바로 도입할 수 있는 강력한 도구입니다.
특히 서버 구축이 부담스러운 환경에서는 Whisper API만으로도 충분한 STT 서비스를 구축할 수 있습니다.

클라이언트 입력 → Whisper API → 텍스트 응답이라는 구조만 이해하면,
채팅, 메모, 회의록, 영상 분석 등 다양한 서비스에 바로 확장 가능합니다.

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다음 예고

다음 글에서는 Whisper 다국어 인식 테스트 – 영어, 한글, 일본어 비교 분석을 다룹니다.
실제 예제를 통해 Whisper의 언어별 인식 정확도 차이를 비교하고, 어떤 언어에 강점을 보이는지 정리하겠습니다.