ChatGPT 예약 작업, Codex 에이전트, Dot 완전 자동화 비교: 3가지 자동화의 핵심 차이점 6가지

작성자 주: 트리거, 실행, 지속적 총괄이라는 세 가지 관점에서 ChatGPT 예약 작업, Codex 에이전트, ChatGPT Dot의 자동화 기능과 비용, 신뢰성, 선택 기준을 비교해요.

2026년 10월 기준, OpenAI에는 AI가 ‘알아서 일하게’ 만들 수 있는 제품이 세 가지 있어요. ChatGPT 예약 작업(Scheduled Tasks), Codex 에이전트와 자동화 기능(Codex Automations), 그리고 9월 29일 출시된 상시 개인 에이전트 ChatGPT Dot이에요. 셋 다 예약 실행을 지원하고 대화가 바뀌어도 작업을 이어갈 수 있어서, 차이점이나 어떤 요금제를 선택해야 할지 헷갈리는 사용자가 많아요.

이 글은 세 제품을 ‘누가 더 강력한가’로 줄 세우지 않아요. 각기 설계의 초점이 다르고, 서로를 호출하기 시작했기 때문이에요. OpenAI 공식 자료로 기능과 비용을 설명하고, The Verge, Axios, Business Insider의 실사용 후기와 커뮤니티 장애 기록으로 신뢰성을 살펴볼게요.

이 글에서 얻을 수 있는 것: 매일 정보 검색, 소프트웨어 자동화, 장기 프로젝트 관리에 각각 어떤 제품이 적합한지, 그리고 이 제품들이 ‘사람의 관리가 필요 없는 디지털 직원’이 되려면 무엇이 더 필요한지 알 수 있어요.

ChatGPT 예약 작업, Codex, Dot의 핵심 차이

세 가지를 이해하는 가장 쉬운 방법은 예약 작업은 정해진 때에 작업을 시작하고, Codex는 실행하며, Dot은 지속적으로 업무를 총괄한다고 생각하는 거예요. 다만 이는 이해를 돕기 위한 비유일 뿐, OpenAI의 공식 기술 분류는 아니에요. 세 기능은 겹치는 부분도 많아서 예약 작업에 실행 능력이 없다거나 Codex가 능동적으로 일하지 않는다는 뜻은 아니에요.

위 표는 각 제품이 지원하는 기능을 비교한 거예요. 모든 계정, 버전, 지역에서 모든 기능을 사용할 수 있는 것은 아니에요.

ChatGPT 예약 작업: 알림 이상의 ‘트리거’

예약 작업은 2025년 1월 14일 베타 버전으로 출시됐을 당시 주로 정해진 시간에 알림을 보내는 기능이었어요. 2026년 6월 17일 업데이트로 통합 관리 메뉴인 Scheduled가 생겼고, 모니터링 작업은 웹 검색과 연결된 앱 확인을 통해 보고할 만한 변화가 있을 때만 알림을 보내게 됐어요. 기존 ChatGPT Pulse의 선제적 업데이트 기능도 예약 작업에 통합되면서 Pulse는 종료됐어요.

이벤트 트리거도 중요한 기능이에요. 공식적으로 지원하는 이벤트는 Gmail의 새 이메일(발신자와 제목으로 필터링 가능), Slack의 특정 채널에 올라온 새 메시지, GitHub Pull Request의 특정 활동이에요. 이런 작업은 ChatGPT Work를 통해 실행되며, Free와 Go 요금제에서는 지원하지 않아요. 하나의 작업에 여러 이벤트 트리거를 조합할 수 있지만, 시간 트리거와 이벤트 트리거를 같은 작업에 함께 설정할 수는 없어요.

Codex 에이전트: 작업을 실제로 끝까지 수행해요

Codex 데스크톱 앱은 2026년 2월 2일 macOS에 출시됐고, 3월 4일 Windows로 확대됐어요. 여러 에이전트의 병렬 작업, Git Worktree를 통한 작업 환경 격리, 스킬 시스템과 Automations를 제공해요. 4월 16일 공개된 “Codex for （almost） everything”은 큰 변화를 가져왔어요. Codex가 컴퓨터의 다른 앱을 조작하고, 백그라운드 Computer Use와 메모리를 활용하며, 미래 작업을 스스로 예약할 수 있게 됐죠. 기존 스레드를 이어가거나 다음 단계를 먼저 제안할 수도 있어요. 당시 공식 발표에 따르면 매주 300만 명 이상의 개발자가 Codex를 사용했지만, 이는 전체 사용 규모일 뿐 모두가 자동화 기능을 사용한다는 뜻은 아니에요.

Codex와 일반적인 예약 작업의 근본적인 차이는 정해진 시간에 텍스트를 생성하는 데 그치지 않는다는 점이에요. Codex는 작업 환경을 복원한 뒤 파일을 읽고, 코드를 수정하고, 테스트를 실행해 결과를 확인하며 실패한 부분을 고쳐요. OpenAI는 2026년 2월 장시간 작업에 관한 내부 실험을 공개했어요. Codex는 GPT-5.3-Codex를 사용해 빈 코드베이스에서 디자인 도구를 구축했으며, 약 25시간 동안 토큰 약 1,300만 개를 소비하고 코드 약 3만 줄을 생성했어요. 이 실험은 Codex가 하나의 복잡한 목표를 장시간 지속해서 추진할 수 있음을 보여주지만, 모든 사용자에게 동일한 신뢰성을 보장한다는 뜻은 아니에요.

ChatGPT Dot: 지속적으로 업무를 맡는 개인 에이전트

Dot은 GPT-6 Astra를 기반으로 작동하며 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 갖추고 있어요. Dot의 플러그인 생태계는 4,000개 이상의 앱에 연결할 수 있으며, ChatGPT, Slack, Teams 등의 채널을 통해 사용자와 협업할 수 있어요. 여기서 ‘4,000개 이상’은 생태계에서 지원하는 범위를 뜻해요. 사용자가 실제로 이용할 수 있는 앱은 플러그인, 연결 상태, 권한, 지역, 워크스페이스 설정에 따라 달라져요. Dot과 Codex의 핵심적인 차이는 능동적 리서치(Proactive Research)에 있어요. 사용자가 새 메시지를 보내지 않아도 Dot이 접근 권한을 받은 정보원을 읽고, 새로운 정보와 기존 작업을 연결해 사용자에게 알려야 할지 판단해요.

능동적 리서치에는 중요한 보안 경계가 있어요. 읽기 전용 도구만 사용할 수 있다는 점이에요. 능동적 리서치는 제3자에게 직접 메시지를 보내거나, 연결된 앱의 내용을 수정하거나, 브라우저를 제어할 수 없어요. 조사 결과는 먼저 Dot에 보고되고, 이후 Dot이 권한과 승인 규칙에 따라 후속 작업을 진행해요. 10월에는 Dot이 Codex 작업을 시작하거나 이어갈 수 있게 됐고, 기존 ChatGPT Work 자동화 작업도 읽고 수정할 수 있게 됐어요. 따라서 세 도구는 서로를 대체하기보다 협업하는 관계를 이뤄요.

ChatGPT 예약 작업과 Codex, Dot의 비용 비교

세 기능이 각각 별도의 구독을 요구하는 것은 아니에요. 예약 작업은 일반적으로 해당 ChatGPT 요금제에 포함돼요. Codex는 ChatGPT 구독으로 사용하거나 API 키를 이용해 사용량에 따라 과금할 수 있어요. Dot의 첫 번째 인스턴스는 조건을 충족하는 Pro 또는 Business Premium 요금제에 포함되며, 별도의 기본 구독료가 부과되지 않아요.

몇 가지 혼동하기 쉬운 점이 있어요. Pro 200과 Pro 100의 Dot 핵심 지능은 같고, 주요 차이는 사용 한도와 요금제 혜택이에요. Plus 사용자는 현재 Dot을 직접 사용할 수 없어요. Dot 출시 첫 달에는 조건을 충족하는 Dot 자체 사용량이 기존 한도에 포함되지 않지만, Dot이 생성하거나 관리하는 Work 및 Codex 작업은 각각의 규칙에 따라 한도를 소모해요. 해당 요금제에서 Work와 Codex는 작업 한도를 공유하며, 클라우드 Codex 표준 환경에는 별도의 가상 머신 요금이 없지만 모델 작업에는 평소대로 요금이 부과돼요.

또 한 가지 분명히 알아둘 점이 있어요. API 키로 접속한다고 해서 ChatGPT 구독에 포함된 기본 Dot, Work 또는 Codex Cloud 기능을 사용할 수 있는 것은 아니에요. API 방식은 개발자가 ‘트리거 + 모델 호출’을 직접 구축할 때 적합해요. 아래에서 가장 간단한 구현 방법을 살펴볼게요.

API로 가벼운 ‘예약 작업’ 직접 만들기

매일 아침 뉴스만 모아 요약하면 되고 구독을 업그레이드하고 싶지 않다면, cron과 한 번의 모델 호출로 구현할 수 있어요. 단, API가 직접 웹페이지를 탐색하지는 않으므로 스크립트로 뉴스 소스를 수집해 전달해야 해요.

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI OpenAI 兼容接口
)

news = open("today_feed.txt", encoding="utf-8").read()  # 由抓取脚本预先生成
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": f"筛选高价值 AI 新闻并写中文摘要，保留原始网址：\n{news}"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

import json
import time
import hashlib
from pathlib import Path
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

SEEN_FILE = Path("seen.json")

def load_seen() -> set:
    return set(json.loads(SEEN_FILE.read_text())) if SEEN_FILE.exists() else set()

def dedupe(items: list[dict], seen: set) -> list[dict]:
    fresh = []
    for it in items:
        key = hashlib.md5(it["url"].encode()).hexdigest()
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            fresh.append(it)
    return fresh

def summarize(items: list[dict], model: str = "gpt-4o-mini", retries: int = 3) -> str:
    text = "\n".join(f"- {i['title']} | {i['date']} | {i['url']}" for i in items)
    for attempt in range(retries):
        try:
            resp = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "你是 AI 行业编辑，只基于给定条目写摘要，不补充未提供的事实。"},
                    {"role": "user", "content": f"按重要性排序并写中文摘要，保留网址和日期：\n{text}"}
                ],
                max_tokens=1500
            )
            return resp.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            time.sleep(2 ** attempt)
    return "ERROR: 模型调用失败，需人工检查"

if __name__ == "__main__":
    items = json.loads(Path("today_feed.json").read_text(encoding="utf-8"))
    seen = load_seen()
    fresh = dedupe(items, seen)
    SEEN_FILE.write_text(json.dumps(list(seen)))
    report = summarize(fresh) if fresh else "今日无新增条目"
    Path("daily_report.md").write_text(report, encoding="utf-8")

# crontab 示例：每天 8 点执行
# 0 8 * * * /usr/bin/python3 /path/to/daily_news.py

🚀 빠른 시작 팁: 직접 구축할 때는 먼저 ‘실행 시점 설정, 실행, 결과 전달’ 세 단계가 제대로 작동하는지 확인한 후 더 성능 좋은 모델을 고려하세요. APIYI apiyi.com에서 무료 테스트 크레딧을 받아 동일한 API 키로 GPT, Claude, Gemini의 요약 품질을 각각 비교한 다음 일상적으로 사용할 모델을 선택해 보세요.

ChatGPT 정기 작업, Codex, Dot은 언제 선택할까요?

같은 목표를 놓고 비교하면 더 이해하기 쉬워요. “매일 아침 8시에 AI 뉴스를 조사하고, 가치 있는 소식을 골라 과거 보도와 함께 트렌드를 분석한 뒤 에디터가 활용할 수 있는 자료로 정리한다”는 목표예요.

ChatGPT 정기 작업이 적합한 경우

• 일일 브리핑과 모니터링: 매일 실행하거나 변화를 감시하는 작업을 만들 수 있어요. 정해진 시간에 자동으로 웹을 검색하고, 중복 뉴스를 제외하며, 변화가 있을 때만 알려줘요.
• 간단한 이벤트 대응: 특정 발신자의 Gmail을 받거나 GitHub PR에 새 활동이 생기면 정보를 자동으로 정리해요. 단, Plus 이상 요금제가 필요해요.
• 한계: 수집 품질은 검색 도구와 웹사이트 접근성에 좌우돼요. 복잡한 트렌드 조사도 모델 성능과 사용 한도의 영향을 받아요.

Codex가 적합한 경우

• 유지보수할 수 있는 수집 파이프라인: 미리 지정한 정보원을 읽고, 스크립트로 수집·중복 제거한 뒤 구조화된 데이터로 저장해요. 과거 데이터와 비교해 검토 가능한 보고서를 생성하고, 실패하면 스스로 프로세스를 수정해요.
• 정기적인 엔지니어링 작업: 매일 버그 분류, CI 실패 요약, 릴리스 브리핑을 처리할 수 있어요. 회귀 문제를 발견하면 코드를 수정하고 테스트를 통과한 뒤 검토할 변경 사항을 제출하는 작업도 가능해요.
• 한계: 로컬 프로젝트에 의존하는 정기 작업은 컴퓨터가 켜져 있고 데스크톱 앱이 실행 중이며 파일에 접근할 수 있어야 해요. Codex Cloud는 컴퓨터가 절전 모드여도 계속 작동하지만, 로컬 파일 전체와 브라우저 로그인 상태, 시스템 권한에는 접근할 수 없어요.

Dot이 적합한 경우

• 장기적인 정보 수집 비서: “중요한 변화를 계속 추적하고 기사로 쓸 만하면 알려줘”처럼 큰 목표만 제시하면 돼요. Dot은 일상적인 수집을 정기 작업에, 도구 수정은 Codex에 맡겨요.
• 여러 프로젝트 통합 관리: 여러 프로젝트를 관리하면서 고객의 새 요구사항이 기존 계획과 충돌하거나 이메일로 주고받은 내용이 확정되지 않은 문제처럼, 아무도 따로 맡지 않은 일도 찾아내요.
• 한계: 플랫폼 접근성, 연결 권한, 모델 오류, 실행 한도, 승인 절차의 제약을 받아요.

또 한 가지 주의할 점이 있어요. X, 샤오훙슈, 더우인, 웨이보처럼 로그인이 필요하거나 봇 접근을 제한하는 플랫폼은 세 가지 방식 모두 완전한 접근을 보장할 수 없어요. 클라우드 브라우저와 Computer Use로도 모든 인증 절차를 우회할 수는 없어요.

ChatGPT Dot과 Codex 실전 테스트: 완전 자동화까지 얼마나 남았을까

세 곳의 독립 매체가 10월에 Dot 사용 후기를 공개했어요. 결론은 대체로 비슷했어요. 정보 정리와 콘텐츠 제작은 잘하지만, 현실 세계에서 일을 마무리하는 단계에서는 여전히 막히곤 했어요.

• The Verge(10월 2일): Dot은 오래된 이메일에서 100달러 할인 혜택을 찾아냈지만, 사람이 버튼을 누르고 있어야 하는 인증 단계에서 멈췄어요. 결제에는 은행 정보도 필요해 결국 작성자가 직접 마무리했어요. 공유 오피스를 찾을 때는 무료 견학 신청 경로를 놓쳤고요. 반면 개인 웹사이트 개편이나 영상 자료 처리처럼 환경을 통제할 수 있는 작업은 비교적 잘 수행했어요. 작성자는 Dot을 ‘일반인도 쓸 수 있는 Codex’에 가깝다고 평가했지만, 자신에게는 월 100달러를 낼 만한 가치가 충분히 입증되지 않았다고 봤어요.
• Axios(10월 20일): Dot은 38페이지 분량의 복고풍 대회 기념 앨범을 만들었고, 별도의 12페이지 사진 기념 앨범은 47초 만에 완성했어요. 다만 이는 한 차례 테스트 기록으로, 평균 속도를 나타내지는 않아요. 일정표에서 시간 충돌도 찾아냈지만, 쇼핑 단계에서는 마찬가지로 막혔고 결과물에도 사람의 편집이 필요했어요.
• Business Insider(10월 22일): Dot은 작성자와 회계사 사이에 확인되지 않은 이메일 교환이 있다는 점을 먼저 발견했고, 덕분에 작성자는 세금 신고 내용을 확인할 수 있었어요. 하지만 점심을 주문할 때는 문자 인증번호와 입력 문제로 여러 차례 작업이 중단됐고, 웹사이트 디자인에 쓰인 문구도 다소 정형화돼 있었어요.

커뮤니티 피드백에서는 신뢰성 문제도 드러났어요. Reddit의 일부 초기 사용자는 Dot이 이메일을 모니터링하면서 일부를 놓치고 진행 상황도 투명하게 보여주지 않는다고 했어요. 또 다른 Pro 200 사용자는 빈번하게 사용한 뒤 오용 방지 조치로 서비스가 일시 중지됐다고 전했어요. OpenAI 개발자 커뮤니티에는 Dot의 다단계 작업이 중단되거나, 이미 허용한 작업에 다시 승인을 요구한다는 보고가 올라왔어요. 예약 작업이 제시간에 실행되지 않거나 실패 후 자동으로 일시 중지되고, 실행 기록은 있지만 결과를 볼 수 없다는 사용자 의견도 있었어요. GitHub나 Gmail에 데이터를 쓰는 작업 역시 보안 검사에 차단되기도 해요. Codex의 GitHub Issue #56550에는 Windows 11에서 Active 상태인 예약 작업이 정오까지 실행되지 않았지만, 수동으로 실행하면 성공한 사례가 기록돼 있어요. 근본 원인은 아직 확인되지 않았어요.

이런 피드백을 보면 자동화 실패는 적어도 네 가지로 나눠야 해요. 작업이 시작되지 않은 경우, 시작됐지만 데이터나 권한이 부족한 경우, 실행됐지만 품질이 기준에 미치지 못한 경우, 완료됐지만 결과가 전달되지 않은 경우예요. 각각 문제가 생긴 단계가 다르므로 모두 ‘모델이 충분히 똑똑하지 않아서’라고 볼 수는 없어요. 소수의 게시글만으로 전체 장애율을 계산할 수도 없고요. 현재 OpenAI도 동일한 작업 세트로 세 제품의 장기 무인 운영 성공률을 비교한 데이터를 공개하지 않았어요.

ChatGPT 정기 작업, Codex, Dot 선택 가이드

완전 자동화 수준을 판단할 때는 “예약할 수 있는가”, “버튼을 클릭할 수 있는가”보다 다음 여섯 가지 기준이 더 유용해요. 표는 각 제품의 설계 중점을 정성적으로 비교한 것으로, 공식 점수가 아닙니다.

이를 바탕으로 다음과 같이 선택할 수 있어요.

1. 매일 브리핑, 알림, 웹페이지 모니터링만 필요하다면: Plus의 정기 작업이면 충분해요. Dot을 위해 $20에서 $100 요금제로 업그레이드할 필요는 없어요.
2. 스크립트, 데이터, 코드를 관리해야 한다면: Codex를 선택하세요. 컴퓨터를 떠난 뒤에도 계속 실행해야 한다면 클라우드 환경을 우선적으로 사용하고, 백그라운드 작업에는 가능한 한 제한적인 샌드박스 권한을 부여하세요. 네트워크 개방, 로컬 파일 쓰기, 전체 시스템 접근은 모두 위험을 높여요.
3. 수십 가지 업무를 동시에 추적하고 여러 플랫폼에서 조율해야 한다면: Dot의 가치가 확실히 높아져요. 다만 로그인, 결제, 외부 제출은 사람이 직접 처리할 시간을 확보해 두세요.
4. 자동화를 자체 제품에 통합하려는 개발자라면: API로 실행 조건과 오케스트레이션을 직접 구축하면 통제력이 가장 높지만, 개발 작업량이 늘어나요.

💡 선택 가이드: 투자 대비 효과를 따질 때는 매달 실제로 절약한 작업 시간과 오류, 승인, 재작업으로 추가 소요된 시간을 함께 살펴보세요. 기업에서 실제로 테스트할 때는 실행 성공률, 완료율, 사실 정확도, 사람의 개입 횟수, 성공 건당 비용을 측정하는 것이 좋아요. 직접 구축한 워크플로의 모델 비교는 APIYI apiyi.com에서 통합 인터페이스로 진행할 수 있으며, 모델을 바꿀 때는 model 파라미터만 수정하면 돼요.

자주 묻는 질문 FAQ

ChatGPT 예약 작업, Codex, Dot 핵심 요점

• 역할이 달라요: 예약 작업은 실행 시점을 정하고, Codex는 작업을 수행하며, Dot은 지속적으로 전체 작업을 관리해요. 이해를 돕기 위한 구분이며 공식 분류는 아니에요.
• 예약 작업은 더 이상 단순한 알람이 아니에요: 2026년에는 웹 모니터링과 Gmail, Slack, GitHub 이벤트 기반 실행을 지원해요.
• Codex는 코드 작성에만 머물지 않아요: 브라우저, Computer Use, 메모리, 날짜를 넘겨 이어서 작업하는 기능까지 확장됐어요.
• Dot은 이용 조건이 까다로워요: 주로 Pro, Business Premium과 일부 Enterprise 사용자를 대상으로 하며, 능동적 리서치는 읽기 전용이에요.
• 신뢰성은 여전히 약점이에요: CAPTCHA, 로그인, 결제, 작업 누락 문제가 언론의 실사용 테스트와 커뮤니티에서 반복적으로 보고돼요.
• 필요에 맞게 선택하세요: 일일 브리핑에는 예약 작업, 엔지니어링 파이프라인에는 Codex, 여러 프로젝트의 장기 관리에는 Dot을 고려해 보세요.

정리

ChatGPT 예약 작업, Codex 에이전트, Dot의 완전 자동화 방식은 세 가지로 구분할 수 있어요.

1. 실행 계층: 예약 작업은 진입 장벽이 가장 낮고 Free 사용자도 이용할 수 있어 대부분의 일상적인 모니터링에 적합해요.
2. 수행 계층: Codex는 실제로 파일을 수정하고 테스트를 실행하며 컴퓨터를 조작할 수 있어요. 다만 로컬 환경과 클라우드 환경의 경계는 명확히 구분해야 해요.
3. 관리 계층: Dot은 여러 작업을 하나의 장기 목표 아래 묶어 관리해요. 대신 구독료가 더 높고, 로그인과 인증, 승인은 여전히 사람이 직접 처리해야 해요.

진정으로 안정적인 ‘AI 디지털 직원’은 아직 등장하지 않았어요. 지금의 실제 업무에는 승인을 완전히 없앤 ‘완전 자동화’보다 감사와 복구가 가능하고 권한 경계가 명확한 자동화가 더 적합해요. 개발자라면 자동화를 자체 시스템에 통합하기 전에 APIYI apiyi.com의 무료 제공량으로 최소한의 프로세스를 먼저 구현해 보고, 이후 OpenAI의 네이티브 에이전트 제품으로 업그레이드할지 결정해 보세요.

📚 참고 자료

1. ChatGPT Scheduled Tasks 공식 도움말 문서: 작업 주기, 요금제별 한도, 이벤트 트리거
2. 링크: help.openai.com/en/articles/10291617-scheduled-tasks-in-chatgpt

3. 설명: 예약 작업의 기능과 제한 사항을 확인할 수 있는 공식 자료

4. OpenAI: Codex for (almost) everything: 2026년 4월 Codex 기능 확장

5. 링크: openai.com/index/codex-for-almost-everything

6. 설명: Computer Use, 메모리, 여러 날에 걸친 작업 재개 등의 업데이트

7. OpenAI: Introducing dots: Dot 공식 출시 발표

8. 링크: openai.com/index/introducing-dots

9. 설명: GPT-6 Astra, 클라우드 컴퓨터, 능동적 조사와 활용 사례

10. Dots privacy, security, and safety FAQs: Dot의 권한과 보안 범위

11. 링크: help.openai.com/en/articles/20001529-dots-privacy-security-and-safety-faqs

12. 설명: 읽기 전용 권한을 이용한 능동적 조사와 승인 절차

13. Run long horizon tasks with Codex: Codex 장시간 작업 실험

14. 링크: developers.openai.com/blog/run-long-horizon-tasks-with-codex

15. 설명: 25시간, 약 1,300만 토큰 실험의 세부 내용

16. The Verge Dot 실사용 리뷰: 독립 매체의 직접 사용 후기

17. 링크: theverge.com/ai-artificial-intelligence/1004096/openai-chatgpt-dots-hands-on-agent
18. 설명: 웹사이트 개편, 동영상 처리, 쇼핑 등 실제 작업에서의 성능

작성자: APIYI 기술팀
기술 문의: APIYI 웹사이트 홈페이지에서 문의해 주세요. 더 많은 연동 자료는 docs.apiyi.com 문서 센터에서 확인할 수 있어요.

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