B컷전문 | 개발과 인생의 이야기

OpenAI Whisper 모델을 Flask로 래핑해 API로 만드는 방법을 실전 예제로 소개합니다. POC, 개발팀 내부 도구, SaaS 확장 기반으로 활용할 수 있습니다.

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Whisper API, 왜 필요할까?

Whisper는 기본적으로 CLI 명령어 기반 또는 Python 라이브러리 기반으로 사용됩니다. 하지만

• 여러 애플리케이션에서 통합 사용
• 마이크로서비스 구조로 확장
• 개발팀이나 외부 고객에게 API 형태로 제공

하려면 HTTP 기반 REST API로 변환하는 작업이 필수입니다.
바로 이 역할을 Flask와 Python을 통해 손쉽게 수행할 수 있습니다.

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Whisper API 서비스 구축 로드맵

✅ 1단계: 개발 환경 준비

필수 요구사항

• Python 3.8 이상
• ffmpeg 설치 (Whisper 모델 구동 필수)
• GPU 사용 시 pytorch-gpu 버전 설치 권장

pip install openai-whisper flask flask-cors

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✅ 2단계: Flask + Whisper 기본 API 예제

from flask import Flask, request, jsonify
import whisper
import os

app = Flask(__name__)
model = whisper.load_model("base")  # base, small, medium, large 선택 가능

@app.route("/transcribe", methods=["POST"])
def transcribe():
    if 'file' not in request.files:
        return jsonify({"error": "파일이 필요합니다"}), 400

    file = request.files['file']
    file_path = os.path.join("uploads", file.filename)
    file.save(file_path)

    result = model.transcribe(file_path)
    os.remove(file_path)

    return jsonify({"text": result["text"]})

if __name__ == "__main__":
    os.makedirs("uploads", exist_ok=True)
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

포인트

• /transcribe 엔드포인트로 음성 파일(mp3, wav 등) 업로드
• Whisper 모델이 텍스트로 변환
• 변환 결과를 JSON으로 반환

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✅ 3단계: 고급 확장 아이디어

1. 모델 선택 옵션 제공 (tiny, base, small, medium, large)
2. task=translate 옵션 추가 (다국어 음성 → 영어 번역)
3. 대기열 관리 → Celery + Redis 연동
4. 멀티파일 업로드 지원
5. API Key 기반 사용자 인증 추가
6. FastAPI로 변경 시 더 빠른 비동기 처리 가능

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✅ 4단계: 실제 요청 예시

curl -X POST -F "file=@audio_sample.mp3" http://localhost:5000/transcribe

{
    "text": "안녕하세요. Whisper 테스트입니다."
}

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Whisper API 서비스의 활용 시나리오

활용 분야 적용 예

유튜브 크리에이터 도구	영상 파일 → 자막 파일 자동 생성
콜센터 녹취 분석	상담원 통화 내용 실시간 분석
회의 자동 기록	녹음 파일 → 회의록 자동 전환
SaaS 서비스 연동	웹 서비스에 Whisper 기능 내장

특히, 스타트업 프로토타입 개발 단계에서 매우 유용합니다.

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성능 고려사항

모델 크기 메모리 속도 정확도

tiny	최소	매우 빠름	보통
base	보통	빠름	양호
small	중간	평균	우수
medium	크다	느림	매우 우수
large	매우 큼	매우 느림	최고 정확도

POC 또는 테스트용 → tiny, base 추천
서비스 배포용 → small, medium 권장
정확도 최우선 → large 선택

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Whisper API → 서비스 확장 아이디어

1. Flask API → FastAPI로 마이그레이션
2. Kubernetes로 컨테이너화 → 마이크로서비스 확장
3. Whisper API + ChatGPT 조합 → 음성 기반 자동 상담 챗봇 서비스 구축
4. 고객사 대상 SaaS 형태로 제공

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마무리 인사이트

Whisper API는 단순히 개발 테스트 도구로만 쓰기에는 너무 강력합니다.
Whisper + Flask API 구조만 잘 잡으면

• 자체 AI 음성 분석 도구
• 콘텐츠 자동화 SaaS
• 기업용 내부 도구

로 손쉽게 발전시킬 수 있습니다.
특히 개발 속도가 중요한 스타트업 POC 단계에서 가장 빠른 음성 인식 API 프로토타입을 만들 수 있는 솔루션입니다.