챗GPT의 다양한 GPT 모델

인공지능은 등장 이후 여러 분야와 사람들 사이에서 열정, 면밀한 조사, 창의성에 대한 논의를 촉발시켰습니다. 이 기술은 최근 몇 년 동안 단순한 콘텐츠 그 이상을 생산해냈습니다. 그 대신 시스템, 프로세스, 운영 및 일상 생활에 통합되고 있습니다. 가장 주목받고 화제가 되고 있는 AI 기술 중 하나는 GPT입니다. 종종 챗GPT 와 잘못 동일시되기도 합니다. GPT는 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 기술인 반면, 챗GPT 는 사람의 글과 유사한 텍스트를 생성하기 위해 GPT 기술을 사용하는 AI 도구 역할을 합니다.

GPT란 무엇인가요?

Generative Pre-Trained 모델의 약자인 GPT는 다목적 언어 예측 모델입니다. 생성형 사전 학습 트랜스포머의 약자인 GPT는 데이터를 분석, 추출, 요약하여 다양한 콘텐츠를 생성하는 데 능숙한 다면적인 AI 모델입니다. 챗GPT는 생성형 사전 훈련 프레임워크를 기반으로 하며, 인간과 유사한 대화를 생성합니다. 오픈AI 에서 개발한 GPT는 2018년에 처음 출시되었으며 이후 여러 차례의 업데이트를 통해 기능이 향상되었습니다. 사용자는 공식 웹사이트를 통해 챗GPT 에 접속하거나 모바일 디바이스에서 챗GPT에 로그인하여 접속할 수도 있습니다. 이 블로그에서는 GPT의 다양한 반복과 그 동안의 진행 상황을 살펴보겠습니다.

GPT는 어떻게 작동하나요?

생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 딥 러닝에 의존하여 인간의 언어와 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 강력한 AI 모델입니다. GPT가 어떻게 작동하는지에 대한 명확한 인사이트를 얻기 위해 필수 요소와 절차를 분해해 보겠습니다:

신경망과 사전 훈련

GPT 모델은 인간 두뇌의 작동과 유사한 방식으로 데이터를 해석하기 위해 만들어진 AI 알고리즘인 신경망을 기반으로 구축됩니다. 이러한 신경망은 인터넷에서 가져온 텍스트를 포함한 광범위한 데이터 세트에 대한 사전 학습을 거칩니다. 사전 훈련 단계에서 모델은 다음을 학습합니다:

구문에서 다음 단어를 예측합니다.
문법, 구문, 문맥을 이해합니다.

이 필수 훈련을 통해 GPT는 언어의 조직과 단어 간의 연결을 이해하여 추가적인 향상을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.

트랜스포머와 주의 집중 메커니즘

GPT 아키텍처의 핵심은 주의 메커니즘을 사용하여 정보의 가장 중요한 구성 요소에 집중하는 트랜스포머입니다. 주의 메커니즘은 인간의 주의력을 모방하여 작동하므로 모델이 다음을 수행할 수 있습니다:

중요도에 따라 입력을 평가하고 정렬합니다.
작업에 방해가 될 수 있는 불필요한 세부 정보를 제거합니다.

주의 메커니즘은 데이터의 다양한 구성 요소 간의 연결에 집중함으로써 GPT가 일관된 텍스트를 효과적으로 이해하고 생성할 수 있게 해줍니다.

문맥 임베딩

GPT의 주요 장점 중 하나는 문맥 내에서 단어를 이해하는 능력입니다. 이는 문맥 임베딩을 통해 이루어지며, 문장의 인접 단어에 따라 변화하는 동적 단어 표현을 생성합니다.

특정 작업을 위한 미세 조정

사전 훈련 단계가 끝나면 GPT는 에세이 작성, 문의에 대한 응답, 텍스트 압축과 같은 특정 작업에 집중할 수 있도록 미세 조정을 거칩니다. 이 단계에서는 모델이 전문화된 기능을 더욱 능숙하고 정확하게 실행할 수 있도록 지원하여 다양한 애플리케이션을 정확하게 관리할 수 있도록 합니다.

신경망, 트랜스포머, 주의 메커니즘, 문맥 임베딩, 미세 조정 등 이러한 구성 요소의 통합을 통해 챗GPT 는 사람과 같은 답변을 생성하고 자연어 처리의 다양한 기능을 실행하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다.

챗GPT 에 제공되는 지식은 어떻게 제공되나요?

챗GPT 는 인터넷에서 얻은 정보를 윤리적으로 활용하여 언어 모델을 개선하는 동시에 사용자 기밀성과 데이터 보안을 보장하는 것을 목표로 합니다.챗GPT 및 이와 유사한 서비스는 세 가지 주요 정보 소스를 활용하여 만들어집니다:

공개적으로 이용 가능한 인터넷 콘텐츠,
타사 라이선스 정보,
개인 또는 강사가 제공한 정보.

이 대화는 첫 번째 범주인 인터넷에서 공개적으로 액세스할 수 있는 데이터를 중심으로 이루어집니다.

이 범주의 정보에 대해 챗GPT는 인터넷에서 자유롭게 사용할 수 있고 공개적으로 찾을 수 있는 데이터만 사용합니다. 여기에는 페이월이나 “다크 웹”에 숨겨진 자료는 포함되지 않습니다. 품질과 안전을 유지하기 위해 다음과 같은 특정 종류의 콘텐츠는 제거되며 모델 학습에 포함되지 않습니다:

혐오 발언,
성인용 콘텐츠,
주로 개인 데이터를 수집하는 웹사이트
스팸.

챗GPT 는 이 데이터를 활용하여 단어 간의 연관성을 이해함으로써 모델을 교육하고, 이를 통해 수치적 가중치를 수정합니다. 이후 이러한 가중치는 사용자 문의에 대한 반응으로 새로운 단어를 예측하고 생성하는 데 적용됩니다. 챗GPT 는 학습 데이터 세트에서 단순히 ‘복사하여 붙여넣기’만 하는 것이 아니라, 책을 읽고 그 정보를 기억하는 개인처럼 행동하며 책 자체에 지속적으로 액세스하지 않아도 됩니다.

상당량의 인터넷 데이터에는 개인 정보가 포함되어 있지만 챗GPT 는 모델 학습을 위해 의도적으로 개인 정보를 활용하지 않습니다. 개인 데이터를 활용하는 목적은 오로지 모델이 언어 문맥을 이해하는 데 도움을 주기 위한 것이지 프로필 생성, 마케팅, 연락 또는 영업을 위한 것이 아닙니다.

개인 데이터 관리의 필수적인 측면은 다음과 같습니다:

개인 데이터를 활용하여 자주 사용되는 이름, 주소 및 언어의 문맥적 적용에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.
개인 정보 취급을 줄이기 위한 노력을 기울입니다. 여기에는 대량의 개인 데이터를 컴파일하는 소스를 제거하는 것이 포함됩니다.
챗GPT 는 개인에 관한 개인 정보 또는 기밀 정보를 추구하는 문의를 거부하도록 설계되었습니다.

다양한 챗GPT 모델 이해

오픈AI의 챗GPT 생태계에는 다양한 사용자 요구사항과 사용 사례를 충족시키기 위해 맞춤형으로 설계된 여러 전문 모델이 포함되어 있습니다. 이 모델들은 공개 웹 콘텐츠, 라이선스된 제3자 데이터, 사용자, 인간 트레이너, 연구원으로부터의 입력 데이터로 구성된 방대하고 다양한 데이터셋을 기반으로 훈련되었습니다.

이 포괄적인 훈련을 통해 챗GPT 모델은 맥락을 이해하고 다중 모달 입력(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)을 처리하며, 관련성 높고 품질이 우수한 응답을 제공할 수 있습니다. 오픈AI는 이러한 모델을 세 가지 주요 유형으로 분류합니다: 추론 모델, 채팅 모델, 비용 최적화 모델. 이 분류를 이해하면 사용자가 특정 목표에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다.

추론 모델

이 모델은 복잡한 문제 해결과 논리적 추론 작업에 특화되어 있습니다. 단계별 사고 과정을 통해 질문을 분해하고 답변 정확도를 향상시킵니다. 구조화된 사고, 계획 수립, 분석적 추론이 필요한 작업에 적합합니다.

채팅 모델

자연어 이해 및 생성을 위해 설계된 이 모델들은 고급 다중 모달 기능을 제공합니다. 콘텐츠 생성, 요약, 번역, 이미지 또는 오디오 기반 상호작용과 같은 작업에 매우 효과적입니다.

주요 채팅 모델:

GPT-4o – 다중 모달 플래그십 모델 (텍스트, 이미지, 오디오)
GPT-4.1
GPT-4.5

비용 최적화 모델

이 모델들은 성능과 비용 효율성의 균형을 맞추어 스타트업, 대규모 애플리케이션, 예산 제약이 있는 배포 환경에 이상적입니다. 낮은 지연 시간과 자원 소비로 신뢰할 수 있는 출력을 제공합니다.

주요 비용 최적화 모델:

GPT-4.1
GPT-4.1 mini
GPT-4.1 nano
o4-mini
o3

GPT-4o

GPT-4o는 “o”가 “Omni”를 의미하는 오픈AI의 플래그십 모델로 2024년 5월에 출시되었습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오를 기반으로 실시간으로 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있는 다모달 기능을 제공합니다. 특히 오디오 처리에서 낮은 지연 시간을 자랑하며, 최대 232밀리초 이내에 응답하여 인터랙티브 음성 기반 애플리케이션에 매우 유용합니다.

128,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖춘 GPT-4o는 긴 대화, 대규모 문서, 또는 확장된 다중 단계 작업을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. GPT-4 Turbo와 동일한 성능을 코딩 및 영어 기반 작업에서 보여주며, 비영어 언어 및 시각적 작업에서는 더욱 우수한 성능을 발휘합니다. GPT-4o는 이미지 생성, 웹 브라우징, 음성 모드, 파일 업로드 등 고급 기능을 지원하여 전문가, 창작자, 기업을 위한 강력한 올인원 어시스턴트로 활용 가능합니다.

사용자가 GPT-4o 모델을 사용하여 이미지를 생성할 수 있기 때문에, 우리는 챗GPT에게 흰색 테두리가 있는 미니멀리즘 우주인 스티커를 생성해 달라고 요청했습니다. 챗GPT는 지시를 따라 원하는 출력을 생성했습니다.

GPT-4o Mini

2024년 7월에 출시된 GPT-4o Mini는 GPT-4o의 비용 효율적인 소형 버전으로, 원본 모델의 지능과 기능 대부분을 유지합니다. 텍스트와 이미지 입력을 모두 지원하지만, 텍스트 기반 출력만 생성하며, 시각적 이해가 필요하지만 시각적 생성이 필요 없는 시나리오에 이상적입니다. 128K 토큰 컨텍스트 길이와 2023년 10월 지식 컷오프를 공유하는 GPT-4o Mini는 요약, 챗봇, 명령어 실행 등 다양한 응용 분야에 탁월합니다.

경량화된 아키텍처에도 불구하고, MMLU(대규모 다중 작업 언어 이해)에서 82%, MGSM(수학 추론)에서 87%의 인상적인 점수를 기록했으며, 사용자 선호도 벤치마크에서 이전 GPT-4 버전보다 우수한 성능을 보여주었습니다. 이 모델은 미세 조정 및 디스트릴레이션에 이상적입니다. 이는 더 큰 모델의 출력을 활용해 생산용으로 더 작고 효율적인 버전을 훈련하는 과정입니다. 개발자, 연구자, 스타트업에게 성능과 비용 효율성의 매력적인 조합을 제공합니다.

GPT-4.5 (Orion)

GPT-4.5는 2025년 2월에 오픈AI의 가장 감정 지능과 대화 능력이 뛰어난 모델로 공개되었습니다. 이전 버전들이 주로 논리와 단계별 추론에 초점을 맞췄던 것과 달리, GPT-4.5는 자연스러운 상호작용, 공감, 창의적 표현에 중점을 두고 개발되었습니다. 이 모델은 감독 학습, 미세 조정, 인간 피드백을 활용한 강화 학습(RLHF)을 결합해 인간 의도와 일치하는 능력을 크게 향상시키고 환각 현상을 줄였습니다.

이미지 입력, 함수 호출, 스트리밍 출력을 지원하며, 인간과 유사한 풍부하고 감정적으로 공감을 일으키는 답변을 제공합니다. GPT-4.5는 다국어 환경에서 특히 우수하며, 일본어, 독일어, 아랍어, 한국어 등 14개 언어에서 GPT-4o를 능가합니다. 고급 코딩이나 과학적 추론에 특화되지 않았지만, 일상적인 상호작용에서 뛰어난 성능을 발휘해 고객 서비스, 치료 봇, 창의적 글쓰기 작업에 이상적입니다.

GPT-4.1 시리즈 (Mini, Nano)

2025년 4월에 출시된 GPT-4.1 시리즈는 GPT-4.1, 4.1 Mini, 4.1 Nano 모델로 구성되어 있으며, 속도, 효율성, 비용을 최적화했습니다. 이 모델들은 AI 에이전트나 기업용 소프트웨어와 같은 고처리량 환경을 위해 설계되었습니다. GPT-4.1을 진정으로 차별화하는 것은 100만 토큰 이상의 거대한 컨텍스트 윈도우,로, 이는 업계에서 전례 없는 수준으로 전체 책, 코드베이스, 또는 연장된 사용자 세션을 추적 없이 처리할 수 있습니다.

GPT-4.1은 코딩 및 추론 작업에서도 우수하며, Scale의 MultiChallenge에서 SWE-bench Verified에서 54.6%, 명령 실행에서 38.3%를 달성했습니다. 이는 모두 GPT-4o보다 현저히 높은 수치입니다. 2024년 6월 기준 최신 지식을 갖추고 있어 현재 주제에도 매우 적합합니다. 설계상 성능을 유지하면서 GPT-4o보다 26% 저렴하며, 품질을 희생하지 않고 AI 솔루션을 확장하려는 기업에게 이상적인 선택입니다.

항목	GPT-4o	GPT-4.1
출시 시기 (Release Date)	2024년 5월 (Omni 모델 출시)	2025년 4월 14일
지식 컷오프 (Knowledge Cutoff)	2023년 10월	2024년 6월
컨텍스트 창 (Context Window)	최대 128K 토큰	최대 1,000K 토큰(1백만 토큰)
지원 모달리티 (Modalities)	텍스트, 음성(Voice-to-Voice), 이미지, 다국어	텍스트, (일부 버전에서) 이미지·코딩 중심(음성 처리 기능은 GPT-4.1 Mini/Nano에 포함된 경우 있음)
명령 수행 신뢰도 (Instruction Following)	다중 단계 작업 처리 시 GPT-4 대비 향상된 편집 신뢰도	GPT-4o 대비 20% 이상 향상(내부 벤치마크에서 GPT-4o 29.2% → GPT-4.1 49.1%)
코딩 성능 (Coding Performance)	SWE-bench Verified: 33.2% (다중 언어 코드 작업)	SWE-bench Verified: 54.6% (+21.4% 향상 vs GPT-4o)
컨텍스트 유지 능력 (Context Retention)	장기 대화 시 이전 문맥 유지력 개선되었으나 128K 토큰 이상 처리 필요 시 분할 필요	1백만 토큰 처리로 분할 없이 긴 문서·법률문 건, 코드베이스 전반 관리 가능
비용 (Pricing)	입력 토큰: $2.50/백만 토큰출력 토큰: $10.00/백만 토큰	입력 토큰: $2.00/백만 토큰출력 토큰: $8.00/백만 토큰 (GPT-4o 대비 약 20–30% 저렴)
응답 속도 (Latency)	중간 수준 (벡터화된 음성·시각 처리가 포함되어 약간의 지연 발생)	GPT-4o와 유사한 지연 수준이나, 효율적인 아키텍처로 평균 40% 더 빠름
벤치마크 성능 (Benchmark Scores)	MMLU: 88.7 (GPT-4 대비 소폭 향상)	GPT-4o 대비 평균 10.5% 향상, MMLU 및 기타 다중 챌린지에서 우수성 증명
API 제공처 (API Providers)	오픈AI, Azure 오픈AI Service	오픈AI API (현재 독점 제공)
모델 크기 및 버전 (Editions)	GPT-4o Standard, GPT-4o Mini, GPT-4o Nano (음성 특화 모듈 포함)	GPT-4.1 Standard, GPT-4.1 Mini (50% 지연 감소), GPT-4.1 Nano (속도 최적화
대표 사용 사례 (Primary Use Cases)	실시간 음성 통역, 다국어 대화 에이전트, 이미지 기반 질문 응답, 멀티모달 애플리케이션	대규모 문서 처리(법률·연구 보고서), 복잡한 코딩 지원, 장시간 대화 기반 AI 에이전트, 대용량 데이터 분석 자동화

예를 들어, 우리는 GPT-4.1 모델을 사용하고 챗GPT에게 코드 내의 오류를 빠르게 분석하도록 요청했습니다. ChatGPT는 오류의 가능한 원인에 대한 요약과 함께 해결 방법 및 우회 방법을 제공했습니다.

o3

2025년 4월에 소개된 o3 모델은 오픈AI의 심층적 추론과 반성적 사고 분야에서 최신 기술 발전을 대표합니다. 다른 모델들이 빠른 패턴 인식에 의존하는 것과 달리, o3는 말하기 전에 실제로 ‘생각하는’ 방식으로 설계되었습니다. 내부적 자기 반성을 통해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 생성합니다. 이로 인해 전략적 계획 수립, 알고리즘 설계, 과학 연구 등 복잡한 문제 해결 작업에 이상적입니다.

전작인 o1보다 크게 개선되어 SWE-bench Verified에서 71.7%, Codeforces에서 2727 Elo를 기록하며 코딩과 논리 중심 분야에서 뛰어난 성능을 입증했습니다. 또한 법학 대학원 시험에서 A+ 등급을 받으며, 구조화된 논증과 논리적 일관성 분야에서 강점을 입증했습니다. o3는 단순히 유창한 출력이 아닌 엄격하고 신뢰할 수 있는 추론을 요구하는 엔지니어, 분석가, 고급 사용자에게 필수적인 모델입니다.

o4-mini

o4-mini는 2025년 4월에 o3와 함께 출시된 소형 고효율 모델로, 텍스트와 이미지 입력을 모두 처리하며 STEM, 진단, 교육 분야 등에서 최상위 수준의 결과를 제공합니다. “mini”라는 이름에도 불구하고 o4-mini는 성능 면에서 뛰어난 성과를 보여주며, 특히 학술 벤치마크에서 두각을 나타냅니다.

AIME 2025 수학 시험에서 99.5% 통과율@1을 기록했으며, 수학적 및 수치적 작업에서 더 큰 모델을 능가했습니다. 특히 도표 해석, 복잡한 방정식 해결, 기술적 분석에 효과적이며, 가벼우면서도 비용 효율적입니다. 시각적 이해와 수학적 정밀성의 조화는 교육자, 학생, 기술 전문가들이 더 무거운 모델의 계산 부담 없이 다모달 어시스턴트를 찾는 데 완벽한 선택입니다.

예를 들어, 우리는 2025년 5월 기준 WHP에 보고된 COVID-19 사례를 분석하기 위해 o4-mini 모델을 사용했습니다. 이 모델은 5초 동안 분석한 후 전체적인 추세 요약, 소득별 추세, 핵심 인사이트, 해석 및 시사점과 결론을 제공했습니다.

챗GPT 모델과 효과적으로 상호작용하는 방법

챗GPT와 효과적으로 상호작용하면 응답의 정확성, 관련성, 유용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 전략적인 프롬프트 기술을 사용하면 모델을 더 정확하게 안내할 수 있습니다. 최상의 결과를 얻기 위한 주요 팁은 다음과 같습니다:

명확하고 간결하게: 프롬프트를 단순명료하게 유지하여 명확성을 극대화하고 컨텍스트 창을 효율적으로 활용하세요.
컨텍스트 제공: 관련 배경 정보나 세부 사항을 추가하여 모델이 더 정확하고 맞춤형 응답을 생성하도록 돕습니다.
예시를 사용하세요: 샘플 출력이나 선호하는 형식을 지정하면 모델이 기대하는 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다.
조정하고 반복하세요: 모델의 응답에 따라 프롬프트를 조정하여 명확성과 결과를 점차 개선하세요.

결론

최적의 챗GPT 모델은 특정 요구사항에 따라 다릅니다. 일반적인 용도에는 GPT-4o가 강력한 선택지로, 멀티모달 지원과 글쓰기, 요약 등 일상적인 작업에서 우수한 성능을 발휘합니다. 고급 추론과 빠르고 정확한 응답이 필요한 경우 o3 및 o4-mini 모델이 더 적합합니다. 개발자나 기술 사용자는 확장된 컨텍스트 창과 고급 코딩 기능을 갖춘 GPT-4.1을 선호할 수 있으며, 이는 복잡한 프로그래밍 과제 해결에 이상적입니다.

자주 묻는 질문

챗GPT에서 GPT-4.1을 사용할 수 있나요?

예, GPT-4.1은 챗GPT Plus, Pro 및 Team 구독자에게 모델 선택 메뉴를 통해 이용 가능합니다. 무료 계정 사용자는 자동으로 GPT-4.1 Mini에 연결됩니다. Enterprise 및 Education 플랜에 대한 액세스는 곧 제공될 예정입니다.

GPT-4o는 전문 디자인 작업에 적합한가요?

GPT-4o는 시각적 콘텐츠 생성에서 뛰어난 성능을 발휘하여 아이디어 브레인스토밍과 초기 디자인 단계에 우수한 도구입니다. 그러나 최종 제작에는 전문 디자인 소프트웨어와 함께 사용하는 것이 좋습니다. GPT-4o는 정밀한 디자인보다는 빠른 아이디어 구상과 개념 개발에 더 적합합니다.

o4-mini의 컨텍스트 창은 무엇인가요?

o4-mini 모델은 200,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 출력에는 최대 100,000 토큰이 사용 가능합니다. 이는 방대한 문서 작업, 상세한 분석, 또는 정보 손실 없이 깊은 맥락 이해가 필요한 작업에 적합합니다.