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“AI 글쓰기 툴” 만들기 – 초보자도 따라할 수 있는 STEP‑BY‑STEP 가이드

HOTT 2026. 1. 6. 23:07
50대 초급 프로그래머 분께 딱 맞는 “한 줄씩, 한 줄씩” 방식


 

 

목표 : 사용자가 프롬프트(간단한 문장)를 입력하면, AI(예: OpenAI GPT‑4)가 글을 자동으로 완성해 주는 웹‑앱
기술 스택 :

  • 백엔드 – Python / FastAPI (간단하고 문서가 풍부)
  • 프론트엔드 – 기본 HTML + Bootstrap (코드 줄을 최소화)
  • DB – SQLite (로컬 저장용)
  • 배포 – Render / Heroku (무료 tier 사용 가능)

필요한 시간 : 1~2주 (30–40시간)
비용 : API 사용료(프리미엄 플랜) + 도메인(0.05 $ / 월)
결과물 : “AI 글쓰기 툴” 웹앱(https://your‑tool.render.com) – 누구나 접속해 글을 써볼 수 있음

0️⃣ 준비 단계 – 필수 아이템

항목내용참고 링크
Python 3.12 이상 설치: https://www.python.org/downloads/  
Git 버전 관리: https://git-scm.com/  
OpenAI API Key https://platform.openai.com/account/api-keys  
Render/Heroku 계정 https://render.com/  
코드 편집기 VS Code (무료) https://code.visualstudio.com/

Tip :

pip install virtualenv
→ 가상환경 만들면 다른 프로젝트와 충돌을 방지합니다.

1️⃣ 프로젝트 구조 만들기

mkdir ai-writing-tool
cd ai-writing-tool
python -m venv venv          # 가상환경 생성
source venv/bin/activate    # Windows: venv\Scripts\activate
pip install fastapi uvicorn python-dotenv openai
mkdir app
touch app/main.py
mkdir templates static

프로젝트 폴더 구조

ai-writing-tool/
├─ app/
│  ├─ main.py
├─ templates/
│  ├─ index.html
├─ static/
│  ├─ style.css
├─ .env
├─ requirements.txt

2️⃣ .env 파일에 API 키 저장

ai-writing-tool/.env
OPENAI_API_KEY=sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

안전 팁 :

.env
파일은 
gitignore
에 추가해 깃허브에 업로드하지 않도록 합니다.

3️⃣ FastAPI 백엔드 구현

app/main.py
from fastapi import FastAPI, Request, Form
from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from fastapi.templating import Jinja2Templates
import openai
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

app = FastAPI()
app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")
templates = Jinja2Templates(directory="templates")

@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
async def index(request: Request):
    return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request, "text": ""})

@app.post("/generate", response_class=JSONResponse)
async def generate(prompt: str = Form(...)):
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4o-mini",      # 저렴한 모델
            messages=[{"role":"user","content": prompt}],
            max_tokens=500,
            temperature=0.7,
        )
        generated_text = response.choices[0].message.content.strip()
        return {"text": generated_text}
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

핵심 포인트

  • fastapi
    와 
    uvicorn
    으로 로컬에서 
    uvicorn app.main:app --reload
    로 실행
  • openai.ChatCompletion.create
    로 GPT‑4o‑mini 호출
  • max_tokens
    를 500 정도로 두면 3~4분 내 글 완성

4️⃣ 프론트엔드 – 간단한 UI

templates/index.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>AI 글쓰기 툴</title>
  <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
  <link href="/static/style.css" rel="stylesheet">
</head>
<body class="bg-light py-5">

<div class="container">
  <h1 class="mb-4">AI 글쓰기 툴</h1>
  <form id="promptForm" class="mb-3">
    <div class="mb-3">
      <label for="prompt" class="form-label">프롬프트 입력</label>
      <textarea class="form-control" id="prompt" rows="3" required></textarea>
    </div>
    <button type="submit" class="btn btn-primary">생성하기</button>
  </form>

  <div id="output" class="border rounded p-3 bg-white" style="min-height: 200px;">
    {{ text | safe }}
  </div>
</div>

<script>
document.getElementById('promptForm').addEventListener('submit', async function(e){
  e.preventDefault();
  const prompt = document.getElementById('prompt').value;
  const res = await fetch('/generate', {
    method: 'POST',
    headers: {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'},
    body: new URLSearchParams({prompt})
  });
  const data = await res.json();
  document.getElementById('output').innerText = data.text || data.error;
});
</script>
</body>
</html>
static/style.css

(옵션)

body {font-family: 'Noto Sans KR', sans-serif;}

Tip : Bootstrap CDN을 사용하면 CSS 파일을 따로 만들 필요가 없습니다.

5️⃣ 실행 테스트

  1. 가상환경 활성화 
    source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
  2. 패키지 설치 
    pip install -r requirements.txt   # 또는 pip install fastapi uvicorn openai python-dotenv
  3. 로컬에서 실행 
    uvicorn app.main:app --reload
  4. 브라우저에서 
    http://127.0.0.1:8000
    접속 → 프롬프트 입력 → 결과 확인

6️⃣ 배포 – Render 사용 예시

  1. GitHub 저장소 만들기
  2. git init
git remote add origin https://github.com/username/ai-writing-tool.git
git add .
git commit -m "Initial commit"
git push -u origin master
  3. Render 계정 로그인 → “New Web Service” 선택 → GitHub 연결 → 저장소 선택
  4. Build & Deploy 설정
    • Build Command : 
      pip install -r requirements.txt
    • Start Command : 
      uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT
  5. 환경 변수 추가
    Render 대시보드 → “Environment” →를 입력
  6. OPENAI_API_KEY
  7. Deploy 버튼 클릭 → 배포 완료 → 도메인 확인

Tip : Render 무료 tier는

512 MB RAM
, 
1 GB SSD
→ GPT‑4o‑mini는 충분합니다.
주의 : 
uvicorn
옵션에서 
$PORT
를 사용해야 Render 가 할당한 포트를 인식합니다.

7️⃣ 비용 관리 & API 요금

항목비고
OpenAI GPT‑4o‑mini: 0.005/1 ktokens(≈0.0005/ 100 tokens) → 500 tokens ≈ $0.0025
Render 무료 tier (월 0 )→필요시‘Standard’플랜(≈7/월)
도메인 GoDaddy 등에서 0.05 $ / 월

예시 : 하루 50 회 요청 → $0.125/월
Tip :

max_tokens
를 필요에 맞게 조정하면 비용을 줄일 수 있습니다.

8️⃣ 기능 확장 아이디어

기능구현 팁
사용자 인증
 
패키지 사용 (OAuth, JWT)
사용량 기록 SQLite 테이블
 
→ 월별 청구용
다중 모델 지원 프론트엔드에서 모델 선택 드롭다운
편집 모드 생성된 텍스트를 바로 편집 후 재요청 가능
프리미엄 구독 Stripe API → 월 구독 결제

Tip : 처음엔 “프리미엄” 없이 오픈 소스로 시작하고, 사용자가 늘면 점진적으로 결제 기능을 추가하세요.

9️⃣ 보안 & 개인정보

  1. API Key 암호화 
    • .env
      파일은 
      .gitignore
      에 등록
    • Render에서는 “Environment”에서 직접 키 입력 (Git 저장소에 저장되지 않음)
  2. CORS 
    • fastapi.middleware.cors.CORSMiddleware
      를 사용해 신뢰할 수 있는 도메인만 허용
  3. Rate Limit 
    • slowapi
      패키지로 요청 제한 (예: 초당 5회) – 과도한 호출 방지
  4. GDPR/개인정보
    • “AI가 입력한 텍스트를 저장합니다”는 사전에 명시
    • DELETE
      엔드포인트 구현 후 사용자 삭제 요청 처리

🔧 마무리 체크리스트

  • .env
    파일에 OPENAI_API_KEY 저장
  • uvicorn app.main:app --reload
    로 로컬 테스트 성공
  •  GitHub에 푸시, Render 배포
  •  Render 환경 변수에 API 키 입력
  •  프론트엔드에 CORS 허용
  •  API 비용 모니터링 (OpenAI Dashboard)
  •  사용자 피드백 루프 (설문, NPS)

🚀 다음 단계

  1. 사용자 인터페이스 개선 – 텍스트 에디터(Quill.js) 삽입
  2. 멀티언어 지원 – 번역 모듈 추가
  3. 데이터 분석 – 사용량, 전환율 시각화
  4. 마케팅 – LinkedIn, Twitter에 “AI 글쓰기 툴” 홍보
  5. 비즈니스 모델 – 프리미엄 구독, 기업용 API 제공

마지막 한 줄
“50대가 ‘초급 프로그래머’라면, 가장 강력한 무기는 지속적인 학습과 작은 자동화입니다.
이 가이드를 한 번에 따라하면, 바로 ‘AI 글쓰기 툴’이 실제 서비스가 되어 매달 수입을 만들어 낼 수 있습니다.”

 


"영문 프롬프트"

We need to explain step by step how to create an "AI writing tool". Probably a web-based application using GPT API, front end, back end, maybe with user authentication, billing, etc. Provide steps: concept, requirements, design, environment, coding. Provide code snippets. Use Python (Flask or FastAPI) or Node. Provide front-end with React or simple HTML. Provide steps for deployment. Should be accessible to novice programmer. Provide guidance. Provide details. Use 50s programmer context. Use bullet points. Should be thorough. Provide a step-by-step guide. Include references to tutorials. Provide sample code. Provide explanation of how to connect to OpenAI API. Provide instructions on getting API keys. Provide security notes. Provide deployment steps on Render or Heroku. Provide optional low-code solutions like using Zapier. Also mention cost.

Let's craft a detailed step-by-step plan: 1) Define use case: user writes prompts, tool generates text. 2) Choose tech stack: Python Flask + OpenAI API + SQLite, front-end HTML/JS or React. 3) Set up environment. 4) Build back-end API: route for text generation. 5) Connect to OpenAI API. 6) Build front-end: form, display. 7) Add user authentication (optional). 8) Deploy. 9) Add billing.

Also mention packaging, testing.

Let's produce final answer.
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