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OpenAI Responses API 403 model_not_found 해결 가이드

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서버에서 OpenAI Responses API를 호출했는데 403과 함께 model_not_found가 떨어지면, 대부분은 “모델 이름을 잘못 썼나?”로 시작합니다. 하지만 실제 현장에서는 모델 문자열 자체는 맞는데도 다음과 같은 이유로 동일 에러가 발생합니다.

  • 프로젝트/조직(Organization/Project) 경계가 달라 해당 키로는 그 모델이 보이지 않음
  • Responses API가 아닌 다른 엔드포인트/SDK 사용 방식으로 호출되어 모델 라우팅이 깨짐
  • 계정/프로젝트에 모델 접근 권한이 아직 부여되지 않았거나, 결제/정책 상태로 차단됨
  • 환경변수/비밀키 로테이션 중 의도치 않게 다른 키가 주입됨

이 글에서는 “403 model_not_found”를 재현 가능한 체크리스트로 분해하고, 가장 빠르게 원인을 좁히는 순서로 해결 방법을 제시합니다.

> 참고: Responses API에서 자주 만나는 다른 에러도 함께 보면 디버깅 속도가 빨라집니다. 예를 들어 요청 스키마 문제는 OpenAI Responses API 422 스키마 검증 에러 해결 가이드, 잘못된 요청 구성은 OpenAI Responses API 400 invalid_request_error 원인과 해결도 같이 확인하세요.

에러의 의미: “모델이 없다”가 아니라 “이 키로는 없다”

model_not_found는 문자 그대로 모델이 존재하지 않는 경우도 있지만, 실무적으로는 다음 의미가 더 큽니다.

  • (A) 모델이 존재하지만, 현재 API 키가 속한 프로젝트에서 접근 불가
  • (B) 호출한 API 제품군/엔드포인트가 그 모델을 받지 않음
  • (C) 모델 alias/이름 체계가 바뀌었는데 구버전 문서/예제를 사용

특히 (A)는 HTTP 404가 아니라 403으로 나오는 경우가 많아 헷갈립니다. 즉, “없는 게 아니라 숨겨져 있다/권한이 없다”에 가깝습니다.

1) 가장 먼저 확인할 것: 실제로 어떤 키로 호출되고 있나

CI/CD, 컨테이너, 서버리스 환경에서 OPENAI_API_KEY가 여러 개 존재하거나(스테이징/프로덕션), 시크릿이 로테이션되면서 의도와 다른 키가 주입되는 일이 흔합니다.

런타임에서 키의 ‘지문(fingerprint)’을 남기기

키 전체를 로그로 남기면 보안 사고이므로, 다음처럼 앞 6자리/뒤 4자리만 남겨 환경 혼선을 잡습니다.

import os

def mask_key(k: str) -> str:
    if not k:
        return "<empty>"
    return f"{k[:6]}...{k[-4:]}"

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
print("OPENAI_API_KEY:", mask_key(api_key))
  • 프로덕션에서 갑자기 403이 나기 시작했다면, 배포 파이프라인이 다른 시크릿을 참조하는 경우가 많습니다.
  • 키가 맞는데도 401이 난다면 별도 체크리스트가 필요합니다. 이 경우는 Responses API 401인데 키가 맞는 7가지 이유도 같이 보세요.

2) 모델 이름 오타/구버전 모델명 확인 (하지만 여기서 끝내면 안 됨)

가장 단순한 원인은 모델 문자열 오타입니다. 다만 “오타가 아닌데도” 403이 나는 케이스가 더 까다롭습니다.

  • 하드코딩된 모델명이 오래된 예제에서 왔는지 확인
  • 환경별로 모델명이 다르게 들어가 있는지 확인(예: .env.production만 다름)

모델명을 코드에서 중앙화하고, 환경별로 검증

import os

MODEL = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4.1-mini")  # 예시

if not MODEL or not isinstance(MODEL, str):
    raise RuntimeError("OPENAI_MODEL is invalid")

print("Using model:", MODEL)

여기까지는 기본이고, 다음 단계가 핵심입니다.

3) Responses API를 쓰면서 ‘다른 엔드포인트 방식’으로 호출하고 있지 않은가

Responses API는 최신 통합 엔드포인트 성격이 강하고, SDK에서도 responses.create(...) 계열로 호출하는 것이 일반적입니다. 그런데 다음과 같은 형태로 섞이면 모델 라우팅/지원이 꼬이면서 model_not_found가 발생할 수 있습니다.

  • Chat Completions/Completions 방식의 페이로드를 Responses에 그대로 투입
  • 반대로 Responses 전용 모델을 다른 엔드포인트에 호출

Python 예시: Responses API 정석 호출

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

resp = client.responses.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    input="403 model_not_found가 뜰 때 가장 먼저 뭘 확인해야 해?"
)

print(resp.output_text)

Node.js 예시: Responses API 정석 호출

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const resp = await client.responses.create({
  model: "gpt-4.1-mini",
  input: "model_not_found 403의 주요 원인을 알려줘"
});

console.log(resp.output_text);

만약 SDK 버전이 오래되어 responses 네임스페이스가 없거나, 내부적으로 다른 엔드포인트를 때리면 예상치 못한 에러가 납니다. 이 경우 SDK 업데이트가 1순위입니다.

4) 프로젝트/조직 경계 문제: “그 모델은 다른 프로젝트에만 있다”

OpenAI 플랫폼은 조직/프로젝트 단위로 리소스와 권한이 분리될 수 있습니다. 같은 회사 계정이라도

  • A 프로젝트에서는 특정 모델 접근 가능
  • B 프로젝트에서는 접근 불가

처럼 분리되는 순간, B 프로젝트 키로 호출하면 403 model_not_found가 발생합니다.

해결 방향

  • 현재 사용 중인 API 키가 어느 프로젝트에 속한 키인지 확인
  • 해당 프로젝트에 모델 사용 권한이 부여되어 있는지 확인
  • 가능하면 운영 환경에서 프로젝트를 명시적으로 고정

SDK/환경에서 프로젝트를 지정하는 방식(헤더/설정)은 구성에 따라 달라질 수 있으므로, 팀 내 표준을 정하고 “키=프로젝트” 매핑을 문서화하는 편이 안전합니다.

5) 결제/정책/지역(가용성) 이슈로 모델이 숨겨지는 케이스

다음 상황에서는 모델이 존재하더라도 해당 계정/프로젝트에서 비가용 처리될 수 있습니다.

  • 결제 수단 문제, 한도 초과, 정책 위반/검토 상태
  • 특정 모델이 계정 등급/승인 대상
  • 리전/데이터 레지던시 정책으로 특정 모델이 제한

이 경우 UI에서 모델이 보이지 않거나, API에서 목록 조회 시 빠져 있을 수 있습니다.

빠른 판별 팁

  • 같은 키로 “더 보편적인 모델”을 호출했을 때는 성공하는가?
    • 성공한다면 네트워크/키 자체 문제보다 모델 접근 권한 문제 가능성이 큼
  • 팀원이 가진 다른 프로젝트 키로 동일 모델 호출 시 성공하는가?
    • 성공한다면 프로젝트 경계/권한 문제로 확정 가능

6) 모델 목록으로 ‘가시성’을 확인해 원인을 좁히기

가장 확실한 방법 중 하나는 “현재 키로 보이는 모델 목록”을 확인하는 것입니다. (조직/프로젝트 권한 문제면 여기서 바로 드러납니다.)

Python: 모델 목록 조회

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

models = client.models.list()
# 환경에 따라 반환 구조가 다를 수 있어, id만 추려서 출력
ids = []
for m in getattr(models, "data", []):
    mid = getattr(m, "id", None)
    if mid:
        ids.append(mid)

print("Model count:", len(ids))
print("Sample:", ids[:20])

여기서 호출하려는 모델 id가 목록에 없다면 거의 확실하게 권한/가용성 문제입니다.

7) 프록시/게이트웨이에서 헤더가 변조되어 다른 프로젝트로 라우팅되는 문제

엔터프라이즈 환경에서는 사내 API 게이트웨이/프록시가 다음을 수행하기도 합니다.

  • Authorization 헤더를 교체
  • 특정 프로젝트 키로 강제 라우팅
  • 요청 바디를 재작성

이 경우 개발자는 분명 올바른 키를 넣었다고 생각하지만, 실제 OpenAI에는 다른 키/프로젝트로 전달되어 model_not_found가 뜹니다.

대응

  • 애플리케이션에서 나가는 요청의 원본 헤더를 서버 내부에서 캡처(마스킹)하고
  • 프록시를 지난 뒤의 요청을 게이트웨이 로그에서 대조

가능하다면, 프록시 구간을 우회해 동일 요청을 직접 호출해 비교하세요.

8) 운영에서 안전하게 막는 방법: 모델 폴백과 헬스체크

403 model_not_found는 배포 직후/키 교체 직후에 자주 터집니다. 운영 안정성을 위해 다음을 권장합니다.

  • 애플리케이션 시작 시 모델 가시성 헬스체크
  • model_not_found 발생 시 즉시 알람 + 폴백 모델로 재시도(단, 품질/비용 정책 합의 필요)

폴백 예시 (Python)

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

PRIMARY = "gpt-4.1-mini"
FALLBACK = "gpt-4.1-mini"  # 예시: 실제로는 더 범용 모델/저가 모델 등 정책에 맞게


def call_with_fallback(text: str):
    for model in (PRIMARY, FALLBACK):
        try:
            return client.responses.create(model=model, input=text)
        except Exception as e:
            msg = str(e)
            # SDK 예외 타입에 맞춰 분기하는 것이 가장 좋고, 여기선 단순화
            if "model_not_found" in msg and model != FALLBACK:
                continue
            raise

resp = call_with_fallback("운영에서 model_not_found가 나면 어떻게 대응해?")
print(resp.output_text)

폴백은 만능은 아닙니다. “권한 문제”라면 폴백도 같은 프로젝트/정책에 막힐 수 있으므로, 헬스체크로 사전 감지하는 편이 더 중요합니다.

9) 30분 트러블슈팅 체크리스트 (현장용)

아래 순서대로 보면 대부분 30분 안에 결론이 납니다.

  1. 런타임 키 지문 확인: 의도한 키가 맞나?
  2. SDK 버전 확인: Responses API를 제대로 호출 중인가?
  3. 모델 문자열 확인: 오타/환경별 상이 여부
  4. 모델 목록 조회: 현재 키로 해당 모델이 보이나?
  5. 프로젝트/조직 경계 확인: 다른 프로젝트 키로는 되나?
  6. 결제/정책/가용성: UI에서 모델 접근 가능 상태인가?
  7. 프록시/게이트웨이: Authorization/프로젝트 라우팅이 바뀌지 않나?

마무리: 403 model_not_found는 ‘권한/경계’ 문제일 확률이 높다

정리하면, 403 model_not_found는 단순 오타보다 프로젝트/키 권한 또는 엔드포인트/SDK 불일치에서 많이 발생합니다. 가장 빠른 해법은 “지금 이 키로 모델 목록에 그 모델이 보이는지”를 확인해 가시성 문제를 확정하고, 그 다음에 프로젝트 권한/결제/정책/프록시를 순서대로 제거하는 것입니다.

추가로 요청 형식 자체가 꼬여 에러가 연쇄적으로 발생하는 경우도 많습니다. invalid_request_error나 스키마 검증 에러가 함께 보인다면 위에서 링크한 400/422 가이드를 같이 보면서 요청 구조부터 정리하면 디버깅 시간이 크게 줄어듭니다.

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