SillyTavern API 연동 가이드: GPTProto 연결 및 역할극 시작하기

1단계: SillyTavern 설치 및 시작

SillyTavern은 사용자의 컴퓨터에서 채팅 인터페이스, 캐릭터 카드, 프롬프트 설정을 실행합니다. 연결된 모델이 답변을 생성합니다. 공식 프로젝트 문서에서는 이를 무료 오픈 소스 프론트엔드라고 설명합니다.

Node.js LTS, Git, API 잔액이 있는 GPT Proto 계정, 그리고 모델 ID를 준비하세요. GPT Proto를 통한 클라우드 추론은 모델 가중치를 다운로드하거나 사용자의 GPU에서 모델을 실행할 필요가 없습니다.

macOS에 설치

Node.js 다운로드 페이지에서 LTS 버전을 다운로드하고, macOS를 선택한 후 그래픽 설치 방식을 선호한다면 설치 프로그램을 사용하세요.

운영 체제에 맞는 현재 LTS 릴리스를 선택하세요.

터미널을 열고 Git을 확인하세요:

git --version

필요한 경우 Git을 설치한 후 다음을 실행하세요:

cd ~
git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern -b release
cd SillyTavern
bash start.sh

첫 실행 시 종속 항목이 설치됩니다. SillyTavern을 사용하는 동안 터미널을 열어두고, 브라우저가 자동으로 실행되지 않으면 터미널에 표시된 로컬 주소를 여세요. 이 명령어들은 공식 macOS 설치 지침을 따릅니다.

첫 시작 시 필요한 종속 항목이 다운로드됩니다.

나중에 다시 실행하려면:

cd ~/SillyTavern
bash start.sh

Windows에 설치

Node.js LTS와 Git for Windows를 설치하세요. C:\AI와 같은 폴더를 만들고, 파일 탐색기에서 해당 폴더를 연 다음 주소 표시줄에 cmd를 입력하고 Enter를 누르세요. 다음을 실행하세요:

git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern -b release

다운로드한 SillyTavern 폴더를 열고 Start.bat를 더블 클릭하세요. 채팅하는 동안 콘솔 창을 열어두세요. 공식 Windows 가이드에서는 Program Files와 같이 Windows가 제어하는 폴더를 피하고, 관리자 권한 없이 시작 파일을 실행할 것을 권장합니다.

2단계: SillyTavern을 GPT Proto에 연결하기

GPT Proto에 로그인하고 GLM-5.3 모델 페이지를 엽니다. API 사용 섹션에서 모델 식별자와 API 키 생성 항목을 확인할 수 있습니다. 키를 생성하거나 선택하고, 현재 요금을 확인한 뒤 간단한 테스트를 진행할 수 있을 만큼의 잔액을 준비하세요.

SillyTavern에서 상단 바의 플러그 아이콘을 사용하여 API 연결(API Connections)을 엽니다. 다음 내용을 입력하세요:

키 필드에 키 자체를 붙여넣으세요. Bearer, 따옴표 또는 전체 HTTP 헤더를 추가하지 마세요.

공식 Custom 엔드포인트 지침에는 /chat/completions이 포함되지 않은 기본 URL이 명시되어 있습니다. SillyTavern이 해당 접미사를 자동으로 추가하기 때문입니다. 이 연결의 경우, 엔드포인트 필드는 /v1으로 끝나야 합니다.

이전에 Janitor AI API 설정 가이드를 따랐다면 이 차이점을 확인하세요: Janitor의 프록시 URL은 전체 https://gptproto.com/v1/chat/completions 주소를 사용합니다. 해당 전체 주소를 SillyTavern의 Base URL 필드에 복사하면 잘못된 입력이 됩니다.

소스, 기본 URL, 키 및 모델 ID를 위의 필드와 일치시키세요.

Connect를 클릭한 다음 Test Message를 클릭하세요. 환영 화면에서 Hello를 보낼 수도 있습니다. 가이드를 따라 하면 아래와 같은 응답이 생성됩니다.

기본 메시지는 연결이 정상적으로 응답을 생성할 수 있음을 확인해 줍니다.

사용 가능한 모델 목록이 비어 있다고 해서 생성이 불가능한 것은 아닙니다. 모델 검색을 사용할 수 없는 경우 정확한 ID를 수동으로 입력하세요. 나중에 모델을 전환하려면 다른 지원되는 GPT Proto 텍스트 모델 ID를 사용하고 다시 테스트하세요. 모델 기능 및 허용되는 매개변수는 다를 수 있습니다.

3단계: 캐릭터 카드 가져오기 또는 직접 만들기

작동하는 API 연결은 모델을 제공합니다. 캐릭터 카드는 정체성, 목소리, 시작 상황을 제공합니다.

기존 캐릭터 카드 가져오기

Characters → Import Character를 열고 다운로드한 카드 파일을 선택한 다음, 가져온 캐릭터를 선택하여 대화를 시작하세요. Extensions → Download Extensions & Assets를 통해 캐릭터를 탐색할 수도 있습니다.

PNG 카드의 경우 원본 파일을 다운로드하세요. 일반 초상화나 스크린샷에는 데이터가 이미지에 포함되지 않는 한 사용할 수 있는 캐릭터 정의가 없습니다. 공식 FAQ에서는 이미지 저장이나 처리 과정에서 내장 데이터가 제거되는 경우를 포함하여 잘못된 PNG 가져오기 문제를 설명하고 있습니다.

Noah Bennett을(를) 텍스트로 생성

새 캐릭터 생성을(를) 선택하세요. 이름, 설명, 첫 메시지로 시작하세요. 고급 필드는 나중에 추가할 수 있습니다. 설명은 모델에게 캐릭터에 대해 알려줍니다. 첫 메시지는 오프닝 장면을 설정하고 원하는 스타일을 보여줍니다. 캐릭터 디자인 가이드에서 두 필드 모두에 대해 설명합니다.

캐릭터 편집기를 사용하여 AI의 정체성과 오프닝 장면을 설정하세요.

이름을(를) Noah Bennett(으)로 설정하세요. 이 원본 예시를 설명에 붙여넣으세요. {{char}}은(는) 캐릭터를 지칭하며, {{user}}은(는) 선택한 사용자 정체성을 지칭합니다.

당신은 {{char}}인 노아 베넷(Noah Bennett)이라는 인물로 역할극을 하고 있습니다. 그는 25세의 남성으로, 탄탄한 체격과 편안한 미소, 그리고 따뜻하고 다정한 성격을 지녔습니다.

외모
Noah는 키 188cm로, 넓은 어깨와 탄탄한 팔, 다부진 가슴, 그리고 수년간의 근력 운동으로 다져진 튼튼한 다리를 가지고 있습니다. 약간 헝클어진 짙은 갈색 머리에 따뜻한 헤이즐넛 색 눈동자, 옅은 수염, 그리고 웃을 때 나타나는 보조개가 매력적입니다. 평소에는 몸에 딱 맞는 티셔츠와 편안한 조거 팬츠, 운동화를 즐겨 입습니다. 목소리는 낮고 따뜻하며, 잘 웃는 편입니다.

성격
Noah는 장난기 넘치는 자신감을 가진 다정한 사람입니다. 사려 깊고 신체적인 표현에 능하며, 애정 표현을 하는 데 거리낌이 없습니다. 그는 부드러운 놀림과 사려 깊은 행동, 진심 어린 칭찬으로 {{user}}을(를) 미소 짓게 하는 것을 좋아합니다. 그의 매력은 듬직한 체격과 그 속에 숨겨진 놀라울 정도로 부드러운 마음의 조화에서 나옵니다.

그는 자신만의 의견과 우정, 야망을 가지고 있으며 때로는 힘든 날도 겪습니다. 가끔 긴장할 때면 농담으로 숨기기도 하고, {{user}}이(가) 그가 감상적인 모습을 보일 때면 사랑스럽게 당황하기도 합니다. 그는 자신의 실수를 인정하고 스스로를 보며 웃어넘길 줄 아는 사람입니다.

배경
Noah는 근력 코치로 일하며 동네에 작은 체육관을 여는 것을 꿈꿉니다. 일 외적으로는 요리, 하이킹, 형편없는 로맨틱 코미디 영화 감상, 그리고 팬케이크 레시피 실험을 즐깁니다. 그는 훈련에는 진지하지만, 사람들의 체형이나 체력 수준을 절대 평가하지 않습니다.

{{user}}와의 관계
Noah와 {{user}}는 최근 함께 보내는 시간이 많아진 친한 이웃입니다. 그는 {{user}}에게 매력을 느끼고 있으며, 관심 표현, 장난스러운 플러팅, 그리고 일상적인 일을 함께하자는 제안을 통해 자신의 마음을 분명히 드러냅니다. 실제 상호작용을 통해 두 사람의 친밀함이 발전하도록 하세요.

플러팅 스타일
그의 플러팅은 따뜻하고 구체적이며 약간 장난기가 섞여 있습니다. 그는 눈을 조금 더 오래 맞추거나, 상대가 좋아하는 음료를 기억하거나, 들를 핑계를 찾았다고 솔직하게 말하곤 합니다. 그는 {{user}}의 반응을 살피며 자연스럽게 행동을 조절합니다. 애정 표현은 환영받고 상호적인 느낌이어야 합니다.

역할극 스타일
이야기 내내 Noah의 캐릭터를 유지하세요. 긴 성격 설명 대신 자연스러운 대화, 작은 신체적 제스처, 구체적인 세부 사항을 사용하세요.
행동은 *별표*로, 대화는 따옴표로 작성하세요.
보통 한 문단에서 세 문단 정도의 짧은 분량으로 응답하여 {{user}}가 참여할 여지를 남겨두세요.
Noah의 대사, 행동, 생각만 제어하세요. {{user}}의 대화, 결정, 감정은 사용자에게 맡기세요.
설정된 세부 사항을 유지하고 방금 일어난 일에 직접적으로 반응하세요.
{{user}}가 다른 언어를 요청하지 않는 한 자연스러운 한국어를 사용하세요.

이 내용을 첫 메시지에 붙여넣으세요:

*Noah가 넓은 어깨에 체육관 가방을 메고 손에는 작은 종이봉투를 든 채 당신의 문 앞에 서 있습니다. 그의 짙은 머리카락은 아직 약간 젖어 있고, 몸에 딱 맞는 회색 티셔츠 밑단 근처에는 밀가루가 살짝 묻어 있습니다.*

"말하기 전에 미리 말하는데, 나 닭가슴살이랑 밥 말고도 다른 거 요리할 줄 알아."

*그가 종이봉투를 들어 올리자 미소를 지으며 보조개가 나타납니다.*

"시나몬 롤이에요. 너무 많이 만들어버렸네요." *잠시 멈칫한다.* "아니, 사실 당신을 볼 수 있을까 해서 일부러 더 만들었어요."

"그래서… 혹시 커피 한잔할 시간 있어요?"

캐릭터 생성을 완료한 다음 Noah를 선택하세요. 핵심 지침은 '설명(Description)'에, 첫 대사는 '첫 메시지(First Message)'에 유지하세요. '제작자 노트(Creator's Notes)'는 카드를 읽는 사람들을 위한 메타데이터를 제공하며 모델 프롬프트를 구성하는 데는 사용되지 않습니다.

완성된 Noah 카드는 그의 지속적인 정체성과 첫 인사를 분리합니다.

나만의 페르소나 설정하기

캐릭터는 AI의 정체성을 정의하고, 페르소나는 사용자의 정체성을 정의합니다. 페르소나 관리(Persona Management)를 열어 페르소나를 생성 및 선택하고, 공식 페르소나 지침에 따라 이름, 아바타, 설명을 선택적으로 추가하세요.

이 가상의 상황에서는 짧은 설명만으로도 충분합니다:

{{user}}는 최근 이 동네로 이사 온 성인입니다. Noah와 {{user}}은 서로를 알아가는 친근한 이웃입니다. {{user}}은 자신의 말투, 행동, 선택, 감정을 스스로 결정합니다.

캐릭터가 알았으면 하는 가상의 세부 정보를 사용하세요. 실제 약력을 입력할 필요는 없습니다. 캐릭터 작성에 대한 더 많은 아이디어는 API를 사용하여 나만의 AI 캐릭터를 만드는 방법을 참조하세요.

4단계: 첫 번째 역할극 대화 시작하기

Noah의 채팅창을 열고 인사말을 읽어보세요. 스크린샷에서 사용자가 yes라고 답하면, Noah는 “그래? 좋아. 잘됐네.”라고 응답합니다. 그런 다음 그는 행동과 대사를 곁들여 커피 제안을 이어갑니다. 생성된 이 대화의 흐름이 연결 상태를 확인하는 유용한 방법입니다.

직접 시도해 볼 수 있는 더 구체적인 프롬프트는 다음과 같습니다:

"그럼 시나몬 롤은 그냥 나를 보려고 핑계 댄 거였어?"
*나는 종이봉투를 힐끗 보고 다시 그를 바라본다.*

답변이 Noah의 성격을 잘 따르는지, 사용자의 최신 입력에 적절히 반응하는지, 그리고 사용자의 결정권을 존중하는지 확인하세요. 스타일을 개선해야 한다면 카드 내용을 일부 수정하고 새로운 채팅을 시도해 보세요. 모델, 캐릭터 프롬프트, 여러 설정을 한꺼번에 변경하지 마세요. 무엇이 도움이 되었는지 파악하기 어려워집니다.

선택 사항: 캐릭터에 월드 인포(World Info) 추가하기

로어북(lorebook)이라고도 불리는 월드 인포는 설정된 조건에 따라 프롬프트에 배경 정보를 추가합니다. 첫 번째 실험으로 Noah의 장면에 등장하는 장소 하나를 추가해 보세요.

월드 인포(World Info)를 열어 로어북을 생성하고, 키워드 트리거 전략을 사용하여 활성화된 항목을 추가하세요. 다음 예시 값을 사용해 보세요:

Noah의 캐릭터 패널에서 더 보기(More…) → 월드 인포 연결(Link World Info)을 사용하거나, 캐릭터 로어 지구본 버튼을 눌러 로어북을 그와 연결하세요. 그런 다음 Corner Cafe는 어떤 곳이야?

월드 인포 문서에 따르면 항목의 '내용(Content)'이 프롬프트에 입력되며, 제목만으로는 사실 정보를 제공하지 않습니다. 활성화 여부는 설정과 가용 예산에 따라 달라지며, 모델이 제공된 모든 세부 정보를 사용하지 않을 수도 있습니다. 간결한 항목 하나로 시작하여 동작을 확인한 후 방대한 세계관을 추가하세요.

GPT Proto를 사용한 SillyTavern의 비용은 얼마인가요?

이 가이드에서는 GLM-5.3 모델을 사용합니다. 예산, 대화의 자연스러움, 감정 표현, 캐릭터 일관성, 응답 속도에 맞춰 모델을 선택하세요. 동일한 카드와 오프닝 장면으로 후보 모델들을 비교해 보세요. 일상적인 대화의 경우 유지되는 컨텍스트 비용을 예산에 포함하고, 스토리 중심의 장면에서는 목소리가 자연스러운지, 모델이 사용자의 선택을 존중하는지 확인하세요.

SillyTavern 자체는 무료입니다. GPT Proto 모델 생성은 사용자의 API 잔액을 사용합니다. 이 가이드 작성 시점 기준으로, GLM-5.3은 GPT Proto에서 공식 입출력 요금보다 15% 저렴합니다:

요금 확인 일자: 2026년 11월 3일. 현재 요금 및 적용 가능한 캐시 요금은 GLM-5.3 요금 패널에서 확인하세요.

캐시되지 않은 입력 토큰 8,000개와 청구 가능한 출력 토큰 500개를 사용한 예시 요청 비용은 다음과 같습니다:

(8,000 ÷ 1,000,000 × $1.19) + (500 ÷ 1,000,000 × $3.74)
= $0.01139

이는 계산 예시이며, 스크린샷에 나온 대화의 실제 청구 금액이 아닙니다. 청구 가능한 출력은 단어 수가 아니므로, 출력으로 청구되는 추론 토큰을 포함하여 제공업체가 보고한 사용량을 확인하세요.

입력에는 캐릭터 지침, 페르소나, 선택된 로어(lore), 유지되는 대화 기록이 포함될 수 있습니다. API 연결 개요에서 설명하듯, SillyTavern은 이를 프롬프트로 조합합니다. 가장 최근 메시지가 단순히 네일지라도, 유지되는 컨텍스트가 길어지면 응답 비용이 증가할 수 있습니다.

SillyTavern API로 GPT Proto를 선택해야 하는 이유는 무엇인가요?

GPT Proto는 GLM-5.3을 포함한 엄선된 모델에 대해 할인된 요금으로 공식 제공업체 모델을 제공합니다. 하나의 키와 공유 잔액으로 여러 제공업체를 이용할 수 있습니다. SillyTavern에서 캐릭터 카드와 사용자 지정 연결을 유지한 채, 지원되는 다른 채팅 모델 ID로 변경하여 응답을 비교해 보세요.

안정성을 위해 주요 모델은 중복 업스트림 채널과 자동 장애 조치(failover)를 사용하여 채널을 사용할 수 없을 때 중단을 줄입니다. 설정을 유지하면서 가격과 대화 스타일이 다른 모델들을 선택할 수 있습니다.

긴 세션을 시작하기 전에 모델 가용성, 입출력 비용, 응답 속도, 데이터 처리 방식을 확인하세요. 작은 테스트로 시작하여 사용량을 검토해 보세요. SillyTavern 모델 페이지에서 옵션을 살펴보고 비용을 비교할 수 있습니다.

일반적인 SillyTavern API 문제 및 해결 방법

새로운 채팅과 짧은 메시지로 시작하세요. 그런 다음 증상에 맞는 다음 확인 사항을 살펴보세요:

추론 모델은 특별한 주의가 필요합니다. 공식 추론 가이드에 따르면, 사고 과정은 숨겨져 있더라도 응답 토큰을 소비할 수 있습니다. 해당 모델에 비해 허용량이 너무 작으면 표시되는 응답이 비어 있거나 미완성 상태가 될 수 있습니다. 모든 모델에 동일한 작은 제한을 적용하기보다는 모델의 요구 사항에 맞춰 최대 응답 길이(Max Response Length)를 확인하세요.

로어북과 빈 응답에 관한 한 커뮤니티 토론에서는 프리셋을 제거하고 응답 허용량을 늘린 후 문제가 해결된 사례를 설명합니다. 두 가지를 동시에 변경했기 때문에 정확한 원인을 단정할 수는 없지만, 이는 실용적인 문제 해결 순서를 뒷받침합니다. 즉, 간단한 채팅이 작동하도록 만든 다음, 프리셋과 로어를 한 번에 하나씩 추가하는 방식입니다.

선택 사항: SillyTavern 외부에서 API 테스트하기

키가 GPTPROTO_API_KEY 환경 변수에 비공개로 저장된 상태에서, 다음 macOS/Linux 셸 명령은 모델 페이지의 Chat Completions 형식을 사용하여 직접 요청을 보냅니다:

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Reply with: API connection works."}
    ]
  }'

단순 연결 확인이 아닌, 생성된 텍스트가 포함된 성공적인 응답이 오는지 확인하세요. SillyTavern에서는 실패하는데 이 방법으로는 성공한다면, 클라이언트의 필드와 추가된 매개변수를 비교해 보세요. 둘 다 실패한다면 반환된 인증, 잔액, 모델 또는 서비스 오류를 조사하세요. 실제 키를 공개적인 문제 해결 게시물에 올리지 않도록 주의하세요.