내 앱에 AI 기능 직접 붙여봤습니다 — Gemini로 AI 추천 만든 후기

안녕하세요. Jay입니다!

요즘 앱 만드는 분들, "여기에 AI 기능 하나쯤 넣으면 좋겠다" 생각해 보신 적 있으시죠? 저도 제가 만든 결정 돕는 앱에 AI 추천 기능을 붙여봤는데요, 막상 해보니 "API 부르면 끝"이 아니라 신경 쓸 게 꽤 많더라고요. 오늘은 직접 부딪히며 배운 것들을 솔직하게 풀어보겠습니다.

무엇을 시켰나

제 앱은 고민거리의 기준과 선택지를 사용자가 직접 입력해야 했는데, 이 빈 화면 앞에서 막막해하는 분들이 많았어요. 그래서 AI에게 이 일을 시켰습니다.

• 사용자가 고민을 한 줄 입력 (예: "이직할까 말까")
• Gemini API가 판단 기준과 선택지를 자동으로 생성
• 앱이 그걸 받아 화면에 채워줌

시스템 프롬프트로 "너는 이 앱의 추천 엔진이다"라고 역할을 고정하고, 결과를 정해진 구조(JSON)로 받아 바로 쓸 수 있게 했습니다.

교훈 1 — API 키는 절대 앱에 넣지 마세요

가장 중요한 부분입니다. AI API 키를 앱 코드에 그대로 넣으면, 앱을 뜯어보는 것만으로 키가 그대로 털립니다. 그러면 남이 내 키로 API를 마구 호출해 요금 폭탄을 맞을 수 있어요.

그래서 저는 Firebase Cloud Functions라는 서버를 중간에 뒀습니다.

앱 → (내 서버) Cloud Functions → Gemini API

키는 서버에만 두고, 앱은 내 서버만 부릅니다. 이렇게 하면 키가 앱 밖으로 노출되지 않아요. AI 기능을 붙일 때 반드시 서버를 한 단계 거치도록 설계하시길 바랍니다.

교훈 2 — AI 호출은 '돈'이라 제한이 필요합니다

AI API는 부를 때마다 비용이 듭니다. 무료로 무제한 풀면 비용이 감당이 안 돼요. 그래서 저는 이렇게 했습니다.

• 무료는 하루 2회까지
• 더 쓰고 싶으면 보상형 광고(리워드 광고)를 보면 추가 횟수 제공

사용자에겐 공짜로 더 쓸 길을 열어주면서, 저는 광고 수익으로 AI 비용을 메우는 구조예요. 남용도 막고 비용도 잡는 현실적인 절충안이었습니다.

교훈 3 — AI는 종종 느리거나 멈춥니다

실제로 붙여보면 AI 서버가 잠깐 과부하(503)거나 호출이 몰려 거절(429)당하는 일이 생각보다 잦습니다. 이때 그냥 에러를 띄우면 사용자 경험이 엉망이 되죠. 그래서 저는,

• 주력 모델이 실패하면 더 가벼운 모델로 자동 전환(폴백)
• 몇 번 재시도 후에도 안 되면 그때만 안내 메시지

이렇게 "한 번 실패해도 조용히 다음 카드로 넘어가게" 만들어두니 체감 안정성이 확 올라갔습니다.

삽질 기록 — 특정 OS에서만 터진 크래시

마지막으로 진짜 고생한 부분. 잘 되던 기능이 특정 iOS 버전에서만 앱이 죽는 현상이 있었어요. 알고 보니 제가 쓰던 서버 호출 플러그인이 그 OS에서 충돌하는 문제였습니다. 결국 그 플러그인 대신 일반 HTTP로 직접 서버를 호출하도록 우회해서 해결했어요. AI 기능 자체보다 이런 환경 이슈에 시간을 더 썼습니다.

붙여보고 느낀 점

AI 기능은 확실히 "빈 화면의 막막함"을 없애주는 좋은 무기였습니다. 다만 핵심은 AI 그 자체가 아니라 그 주변이더라고요. 키 보안, 비용 제한, 실패 대비 — 이 셋을 챙기지 않으면 멋진 기능이 아니라 사고의 씨앗이 됩니다. 그리고 한 가지 더, AI는 어디까지나 거들 뿐 최종 선택은 사용자라는 선을 지키는 게 중요했어요.

결론

AI 기능의 80%는 모델이 아니라 그 바깥(보안·비용·안정성)에 있습니다.

혹시 내 앱에 AI를 붙이려 고민 중이시라면, "어떻게 부를까"보다 "어떻게 안전하고 싸게, 안 죽게 부를까"를 먼저 생각해 보세요. 그게 진짜 일입니다. 다음에도 유익한 포스팅으로 찾아오겠습니다. 감사합니다!