GitHub Spark 종료 대응｜8월 31일까지 앱 코드 내보내기·llm() 대체 방법
GitHub Spark가 2026년 8월 31일 종료됩니다. 기존 사용자는 그 전에 앱 코드를 GitHub 저장소로 내보내야 합니다. 이미 배포한 앱은 계속 작동하지만, llm()을 이용한 AI 기능은 GitHub Models 종료로 인해 별도 API로 교체해야 합니다.
GitHub는 2026년 8월 4일부터 GitHub.com에서 제공하던 Spark의 신규 사용자 등록과 신규 앱 생성을 중단했습니다. 기존 사용자는 8월 31일까지 자신이 만든 앱에 접근해 코드를 저장소로 내보낼 수 있습니다.
이번 변경에서 가장 주의할 부분은 ‘배포된 앱은 계속 작동한다’는 안내입니다. 일반 기능은 유지될 수 있지만, Spark의 llm() 함수를 사용한 앱은 AI 기능이 이미 중단됐을 가능성이 있습니다. 앱을 보유하고 있다면 종료일만 확인할 것이 아니라 코드 내보내기와 llm() 점검을 함께 진행해야 합니다.
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GitHub Spark는 언제 종료되나?
GitHub 공식 발표에 따르면 Spark 종료 일정은 다음과 같습니다.
| 날짜 | 변경 내용 | 사용자 영향 |
|---|---|---|
| 2026년 7월 30일 | GitHub Models 종료 | llm() 호출 작동 중단 |
| 2026년 8월 4일 | 신규 사용자·신규 앱 생성 중단 | 기존 앱만 접근 가능 |
| 2026년 8월 31일 | 기존 Spark 환경 접근 종료 | 이날 전까지 앱 코드 내보내기 필요 |
이번 종료는 현재 GitHub.com에서 제공되는 GitHub Spark 경험에 적용됩니다. GitHub는 자연어 기반 앱 제작의 중심이 Spark에서 VS Code, Copilot CLI, GitHub Copilot 앱 등 기존 개발 환경과 결합된 에이전트형 개발 방식으로 이동하고 있다고 설명했습니다.
기존에 배포한 Spark 앱은 계속 작동할까?
GitHub는 이미 배포된 앱은 Spark가 종료된 후에도 계속 작동한다고 안내했습니다. 따라서 8월 31일이 되자마자 모든 배포 앱이 삭제되거나 접속 불가능해지는 것은 아닙니다.
그러나 앱의 기능에 따라 실제 영향은 달라집니다.
| 앱 상태 | 예상 영향 | 필요한 조치 |
|---|---|---|
llm()을 사용하지 않는 배포 앱 |
GitHub Models 종료에는 영향받지 않음 | 향후 수정을 위해 코드 내보내기 |
llm()을 사용하는 배포 앱 |
앱 화면은 열려도 AI 기능은 작동하지 않을 수 있음 | 외부 추론 API로 교체 |
| 아직 배포하지 않은 앱 | Spark 종료 후 계속 편집하기 어려움 | 저장소 생성 후 별도 개발·배포 환경 확보 |
주의: GitHub는 기존 배포 앱이 계속 작동한다고 발표했지만 별도의 영구 운영 기간을 보장한 것은 아닙니다. 장기간 운영할 앱이라면 코드 백업뿐 아니라 독립적인 배포 환경에서 정상적으로 실행되는지도 확인하는 것이 좋습니다.
GitHub Spark 앱 코드 내보내기 방법
GitHub가 공식적으로 안내한 내보내기 방법은 Spark 앱을 GitHub 저장소로 전환하는 방식입니다.
- GitHub 계정으로 로그인하고 기존 Spark 앱을 엽니다.
- 앱의 Spark 작업 화면으로 이동합니다.
- 화면의 점 세 개 모양인 … 메뉴를 선택합니다.
- Create repository를 선택합니다.
- 생성된 GitHub 저장소에 앱 파일이 들어갔는지 확인합니다.
- 저장소를 로컬 컴퓨터에 복제하거나 ZIP 파일로 추가 보관합니다.
저장소가 생성됐다는 사실만 확인하고 끝내지 말고, 소스 파일과 설정 파일, 패키지 목록이 제대로 포함됐는지 살펴봐야 합니다. 저장소를 로컬 컴퓨터로 복제하면 Git 기록을 포함한 전체 작업본을 관리하기 편합니다.
내보낸 뒤 확인할 항목
- 소스 코드와 설정 파일이 저장소에 포함됐는지
package.json과 필요한 패키지 정보가 있는지- 로컬 환경에서 의존성 설치와 빌드가 가능한지
- 앱이 사용하는 데이터와 인증 기능을 이전할 수 있는지
- 배포 환경에서 필요한 환경변수가 무엇인지
llm() 사용 여부를 확인하는 방법
Spark의 llm() 함수는 앱에서 AI 모델을 호출할 때 사용됐습니다. 이 함수가 의존하던 GitHub Models 추론 서비스는 2026년 7월 30일 종료됐으며, GitHub는 해당 날짜부터 llm() 호출이 작동하지 않는다고 밝혔습니다.
앱이 영향을 받는지는 내보낸 저장소에서 llm() 또는 llm( 문자열을 검색해 확인할 수 있습니다.
- GitHub에서 내보낸 앱 저장소를 엽니다.
- 저장소 검색 기능이나 코드 편집기의 전체 검색 기능을 실행합니다.
llm()또는llm(을 검색합니다.- 검색 결과가 없다면 GitHub Models 종료에 따른 직접 영향은 없습니다.
- 호출이 발견되면 해당 기능을 외부 AI 추론 API로 변경해야 합니다.
검색 결과가 없더라도 앱을 계속 수정할 계획이라면 8월 31일 전에 저장소로 내보내야 합니다. llm() 점검은 AI 기능의 작동 여부를 판단하는 과정이고, 저장소 내보내기는 전체 앱 코드를 보존하는 과정이기 때문입니다.
llm()을 외부 AI API로 대체하는 방법
GitHub는 llm()을 사용하는 앱의 경우 자체 추론 제공자로 교체해야 한다고 안내했습니다. 사용할 수 있는 예로는 OpenAI API, Google Gemini API, Anthropic API, Microsoft Foundry 등이 있지만, 특정 업체를 GitHub Spark의 자동 대체 서비스로 제공하는 것은 아닙니다.
따라서 기존 호출을 단순히 다른 함수 이름으로 변경하는 것만으로는 이전이 완료되지 않습니다. 다음 요소를 함께 설계해야 합니다.
- 앱의 기능과 비용에 맞는 AI API 제공자를 선택합니다.
- 기존
llm()에 전달하던 입력과 응답 구조를 확인합니다. - 외부 API 호출을 처리할 서버 또는 서버리스 함수를 구성합니다.
- 응답 형식을 기존 화면에서 사용할 수 있도록 변환합니다.
- 오류 처리, 사용량 제한, 타임아웃을 설정합니다.
- 개발 환경과 실제 배포 환경에서 각각 테스트합니다.
API 키 보안 주의: API 키를 React·JavaScript 등 브라우저로 전달되는 코드에 직접 넣으면 방문자가 키를 확인할 수 있습니다. VITE_와 같은 프런트엔드용 환경변수도 브라우저 번들에 포함될 수 있으므로 비밀키 보관 수단으로 사용하면 안 됩니다. AI API 호출은 서버 측에서 처리하고 키는 해당 배포 서비스의 비밀 환경변수에 저장해야 합니다.
API 키가 과거 코드나 Git 기록에 들어간 적이 있다면 코드에서 문자열만 삭제하는 것으로 충분하지 않습니다. 해당 키를 폐기하거나 재발급하고 저장소의 비밀 정보 탐지 결과도 확인해야 합니다.
기존 사용자가 8월 31일 전에 해야 할 일
GitHub Spark 종료 대응 체크리스트
- Spark 앱마다 Create repository 실행
- 생성된 저장소의 파일과 설정 확인
- 저장소를 로컬 컴퓨터 또는 별도 공간에 추가 백업
- 전체 코드에서
llm()호출 검색 - AI 기능이 있다면 외부 추론 API 선정
- API 키를 서버 측 환경변수나 비밀 저장소에 보관
- 내보낸 코드의 설치·빌드·실행 테스트
- 로그인, 데이터 저장, AI 기능을 각각 점검
- 필요하면 새로운 호스팅 환경에 시험 배포
가장 먼저 해야 할 작업은 AI API 제공자 선정이 아니라 앱 코드를 저장소로 내보내는 것입니다. API 이전은 8월 31일 이후에도 저장된 코드에서 계속 진행할 수 있지만, Spark 작업 화면을 통한 원본 앱 접근과 내보내기는 기한이 정해져 있습니다.
GitHub Spark 종료 관련 자주 묻는 질문
GitHub Spark 앱이 8월 31일에 모두 삭제되나요?
GitHub는 기존에 배포된 앱은 Spark 종료 후에도 계속 작동한다고 안내했습니다. 다만 Spark에서 앱을 계속 편집하려면 8월 31일 전에 코드를 저장소로 내보내야 합니다.
배포된 앱이면 백업하지 않아도 되나요?
권장하지 않습니다. 앱이 현재 작동하더라도 향후 기능 수정, 오류 해결, 다른 호스팅으로의 이전을 위해서는 소스 코드가 필요합니다.
llm()을 사용하지 않으면 아무 조치도 필요 없나요?
GitHub Models 종료에 따른 AI 기능 교체는 필요하지 않습니다. 그러나 Spark에서 계속 편집할 수 없게 되므로 앱 코드는 8월 31일 전에 내보내는 것이 좋습니다.
llm()을 사용하는 앱은 이미 고장 난 것인가요?
GitHub는 2026년 7월 30일부터 llm() 호출이 작동하지 않는다고 밝혔습니다. 앱 화면이나 일반 기능은 열릴 수 있지만, 해당 함수를 이용한 생성·요약·질의응답 기능은 실패할 수 있습니다.
어떤 AI API로 바꿔야 하나요?
앱의 기능, 예상 사용량, 모델 성능, 데이터 처리 조건과 비용을 비교해 선택해야 합니다. 공급자를 결정한 뒤에는 브라우저에서 직접 호출하지 않고 서버 측에서 API 요청을 처리하는 구조가 필요합니다.
Create repository만 누르면 이전이 끝나나요?
소스 코드 보존 단계는 완료되지만 앱 이전 전체가 끝난 것은 아닙니다. 내보낸 코드의 빌드, 인증, 데이터 저장, 환경변수, AI API와 배포 환경을 별도로 점검해야 합니다.
정리
GitHub Spark의 신규 앱 생성은 2026년 8월 4일 중단됐고, 기존 사용자는 8월 31일까지 앱 코드를 저장소로 내보낼 수 있습니다. 기존 배포 앱은 계속 작동하지만 Spark에서 지속적으로 편집하기 위해서는 원본 코드를 반드시 확보해야 합니다.
특히 코드에 llm() 호출이 있다면 GitHub Models가 종료된 7월 30일부터 AI 기능이 작동하지 않을 수 있습니다. 우선 모든 앱을 저장소로 내보낸 다음 llm() 사용 여부를 확인하고, 필요한 앱만 별도의 AI API와 서버 측 비밀키 관리 구조로 이전하는 순서가 가장 효율적입니다.
