Open Responses - LLM 상호운용성을 위한 오픈 표준
목차
개요
현재 LLM 시장에는 OpenAI, Anthropic, Google, Meta 등 다양한 제공자가 존재합니다. 각 제공자마다 API 형식이 다르기 때문에 여러 모델을 사용하려면 각각에 맞는 코드를 작성해야 합니다. Open Responses는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 LLM 상호운용성 표준입니다.
Open Responses란?
프로젝트 정의
Open Responses는 다중 LLM 제공자 간 상호운용성을 목표로 하는 오픈소스 규격입니다. OpenAI Responses API를 기반으로 개발되었으며, 서로 다른 언어 모델 제공자들 간의 호환성을 확보하려는 커뮤니티 프로젝트입니다.
해결하려는 문제
각 LLM 제공자가 메시지, 툴 호출, 스트리밍, 멀티모달 입력 등 유사한 구성 요소를 공유하지만 다른 인코딩 방식을 사용합니다. 이로 인해 개발자들은 각 제공자별로 별도의 통합 코드를 작성해야 하는 부담이 있습니다. Open Responses는 단일 인터페이스로 여러 모델 제공자를 지원하여 이 문제를 해결합니다.
핵심 목표
Open Responses의 핵심 목표는 다음과 같습니다.
- 하나의 스키마로 한 번만 정의
- 최소한의 변환으로 여러 공급자에서 실행
- 제공자 간 원활한 전환 지원
- 에이전트 워크플로우 최적화
주요 특징
공유 스키마
최소한의 변환만으로 다양한 제공자에서 동일한 방식으로 실행할 수 있습니다. 한 번 작성한 코드를 OpenAI, Anthropic, Google 등 여러 제공자에서 재사용할 수 있습니다.
Items 중심 설계
메시지, 툴 호출, 추론 상태를 같은 단위(Items)로 표현합니다. 이 설계는 에이전트 구축에 최적화되어 있어 복잡한 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
의미론적 이벤트 스트리밍
기존의 텍스트 조각 단위 스트리밍 대신 구조화된 이벤트 기반 처리를 제공합니다. 이를 통해 스트리밍 응답을 더 쉽게 파싱하고 처리할 수 있습니다.
확장성
코어 안정성은 유지하면서 제공자별 커스텀 확장을 허용합니다. 표준을 준수하면서도 각 제공자의 고유 기능을 활용할 수 있습니다.
설계 원칙
다중 공급자 기본 지원
처음부터 여러 LLM 제공자를 지원하도록 설계되었습니다. 특정 제공자에 종속되지 않는 중립적인 표준을 지향합니다.
에이전트 워크플로우 친화적
단순한 채팅 완성을 넘어 에이전트 기반 애플리케이션 구축에 최적화되어 있습니다. 툴 호출, 상태 관리, 멀티턴 대화 등을 쉽게 구현할 수 있습니다.
단편화 없는 확장성
표준의 핵심은 안정적으로 유지하면서 확장 포인트를 제공합니다. 생태계가 단편화되지 않도록 신중하게 설계되었습니다.
참여 커뮤니티
Open Responses에는 다양한 주요 조직들이 참여하고 있습니다.
| 조직 | 역할 |
|---|---|
| OpenRouter | LLM 라우팅 플랫폼 |
| Vercel | 프론트엔드 플랫폼 |
| Hugging Face | AI 모델 허브 |
| LM Studio | 로컬 LLM 실행 도구 |
| Ollama | 로컬 LLM 실행 도구 |
| OpenAI | LLM 제공자 |
| vLLM | LLM 추론 엔진 |
이처럼 LLM 생태계의 다양한 플레이어들이 함께 표준을 만들어가고 있습니다.
시작 방법
1단계: 핵심 개념 학습
Items, Streaming Events, Tool Use 등 Open Responses의 핵심 개념을 먼저 학습합니다.
2단계: OpenAPI 참고자료 검토
공식 OpenAPI 명세를 통해 API 구조와 사용 방법을 파악합니다.
3단계: 승인 테스트를 통한 검증
제공되는 승인 테스트를 통해 구현의 호환성을 검증할 수 있습니다.
기여 방법
Open Responses는 다양한 영역에서 기여를 환영합니다.
- 스키마 정의 및 개선
- 스트리밍 처리 구현
- 도구 호출 지원
- 테스트 케이스 작성
- 문서화
결론
Open Responses는 LLM 생태계의 파편화 문제를 해결하기 위한 중요한 시도입니다. OpenAI, Vercel, Hugging Face 등 주요 플레이어들이 함께 참여하고 있어 실질적인 표준이 될 가능성이 높습니다. 여러 LLM 제공자를 사용하는 개발자라면 Open Responses의 발전을 주목할 필요가 있습니다. 특히 에이전트 기반 애플리케이션을 개발하는 경우 Items 중심 설계와 의미론적 이벤트 스트리밍이 큰 도움이 될 것입니다.