OpenAI의 두 가지 GPT-5.1 구글의 제미니 3 프로 범용 멀티모달 AI를 위한 지속적인 군비 경쟁에서 점진적이지만 의미 있는 단계를 나타냅니다. GPT-5.1은 GPT-5 제품군의 개선판으로, 다음에 중점을 둡니다. 적응적 추론, 간단한 작업에 대한 낮은 대기 시간, 스타일/성격 제어 더욱 자연스러운 대화 톤을 위해. Google의 Gemini 3 Pro는 다중 모달리티, 심층 추론 모드, 그리고 에이전트 워크플로를 위한 탄탄한 툴링의 경계를 넓혀줍니다.
GPT-5.1(OpenAI)과 Gemini 3 Pro Preview(Google/DeepMind)는 겹치지만 서로 다른 균형을 목표로 합니다. GPT-5.1은 새로운 에이전트/코딩 도구와 토큰/비용 최적화를 통해 더 빠른 적응 추론, 개발자 워크플로, 코딩 안정성에 중점을 둡니다. Gemini 3 Pro는 극단적인 멀티모달 규모(비디오/오디오/이미지 + 매우 큰 컨텍스트 창)와 Google 제품 및 개발자 스택과의 긴밀한 통합에 중점을 둡니다.
어느 것이 "더 나은지"는 사용 사례에 따라 달라집니다. 긴 문서/멀티모달 에이전트 워크로드 → 제미니 3 프로; 정교한 개발자 제어 기능을 갖춘 코드 우선, 도구 중심 에이전트 워크플로 → GPT-5.1아래에서는 숫자, 벤치마크, 비용 및 실행 가능한 사례를 통해 이를 정당화하겠습니다.
GPT-5.1이란 무엇이고 주요 특징은 무엇입니까?
개요 및 위치
GPT-5.1은 2025년 11월에 출시된 OpenAI의 GPT-5 제품군에 대한 점진적 업그레이드입니다. 두 가지 주요 변형(Instant 및 Thinking)과 확장된 프롬프트 캐싱, 새로운 코딩 도구와 같은 개발자 중심 추가 기능을 갖춘 "더 빠르고 대화형" GPT-5 진화로 제시됩니다.apply_patch, shell), 그리고 작업 복잡성에 따라 "사고" 노력을 동적으로 조절하는 향상된 적응형 추론 기능을 제공합니다. 이러한 기능들은 에이전트 및 코딩 워크플로를 더욱 효율적이고 예측 가능하게 만들도록 설계되었습니다.
주요 특징(공급업체 주장)
- 두 가지 변형 : GPT-5.1 인스턴트 (더욱 대화적이고 일반적인 프롬프트에 대해 더 빠름) GPT-5.1 생각 (복잡하고 여러 단계로 구성된 작업에 대해 내부적으로 "생각"하는 시간을 더 많이 할당합니다).
- 적응적 추론: 모델은 쿼리에 얼마나 많은 "생각"을 할애할지 동적으로 결정합니다. API는 다음을 노출합니다.
reasoning_effort(예: 값'none','low','medium','high') 개발자는 지연 시간과 안정성을 교환할 수 있습니다. GPT-5.1은 기본적으로'none'(빠르지만) 복잡한 작업의 경우 작업량을 늘리도록 요청할 수 있습니다. 예: OpenAI 예시에서는 간단한 npm list 답변이 약 10초(GPT-5)에서 약 2초(GPT-5.1)로 단축되었습니다. - 다중 모드: GPT-5.1은 도구 기반 에이전트(예: 검색, 함수 호출)와의 긴밀한 통합을 통해 GPT-5의 광범위한 멀티모달 기능(ChatGPT 워크플로의 텍스트 + 이미지 + 오디오 + 비디오)을 계속 제공합니다.
- 코딩 개선 — OpenAI가 SWE-bench Verified를 보고했습니다. 76.3% (GPT-5.1 높음) 대비 72.8% (GPT-5 높음) 및 코드 편집 벤치마크에서의 다른 성과.
- 안전한 에이전트 작업을 위한 새로운 도구 -
apply_patch(코드 편집을 위한 구조화된 차이점) 및shell도구(명령 제안, 통합 실행 및 출력 반환). 이를 통해 모델에 의한 반복적이고 프로그래밍적인 코드 편집 및 제어된 시스템 조회가 가능해집니다.
Gemini 3 Pro Preview란 무엇이고 주요 기능은 무엇입니까?
Gemini 3 Pro Preview는 Google/DeepMind의 최신 프론티어 모델(2025년 11월 출시 예정)입니다. Google은 Gemini 3 Pro를 엄청난 맥락 처리 능력, 긴밀한 제품 통합(Google 검색, Gemini 앱, Google Workspace), 그리고 "에이전트" 워크플로우(Antigravity IDE, 에이전트 아티팩트 등)에 중점을 둔 초고성능 멀티모달 추론 모델로 포지셔닝합니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 전체 코드 저장소를 대규모로 처리하도록 설계되었습니다.
주요 기능
- 매우 큰 컨텍스트 창: Gemini 3 Pro는 최대 다음을 지원합니다. 1,000,000 토큰 게시된 문서에서 최대 64개의 텍스트 출력 토큰과 컨텍스트(입력)를 처리할 수 있습니다. 이는 여러 시간 분량의 비디오 대본, 코드베이스 또는 긴 법률 문서를 수집하는 사용 사례에 있어 질적으로 큰 도약입니다.
- 다중 모드 깊이: 다중 모드 벤치마크(이미지/비디오 이해, MMMU-Pro 등)에서 최첨단 성능 81% MMMU-프로, 87.6% 비디오-MMMUAPI 문서에서 이미지/비디오 프레임 토큰화 및 비디오 프레임 예산에 대한 전문적 처리 기능을 제공하며, 높은 GPQA 및 과학적 추론 점수를 받았습니다. 일류 입력: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 하나의 프롬프트로 제공합니다.
- 개발자 도구 및 에이전트: Google은 Antigravity(에이전트 중심 IDE), Gemini CLI 업데이트, 그리고 Vertex AI, GitHub Copilot 프리뷰, AI Studio와의 통합을 출시하며 에이전트 기반 개발자 워크플로에 대한 강력한 지원을 예고했습니다. 아티팩트, 오케스트레이션된 에이전트, 에이전트 로깅 기능은 이 제품에만 추가된 고유한 기능입니다.
Gemini 3 Pro 대 GPT-5.1 — 간단한 비교표
| 속성 | GPT-5.1 (OpenAI) | Gemini 3 Pro 미리보기(Google/DeepMind) |
|---|---|---|
| 모델 패밀리/변형 | 쌍둥이자리 3 가족 — gemini-3-pro-preview 그리고 "Deep Think" 모드(고차원적 추론 모드). | GPT-5 시리즈: GPT-5.1 Instant(대화형), GPT-5.1 Thinking(고급 추론); API 이름: gpt-5.1-chat-latest 및 gpt-5.1 |
| 컨텍스트 창(입력) | 128,000개 토큰(API 모델 문서) gpt-5.1-chat-latest); (보고서에서는 일부 ChatGPT Thinking 변형에 대해 최대 ~196k까지 언급함). | 1,048,576개 토큰(≈1,048,576 / "1M") 입력 |
| 출력/최대 응답 토큰 | 최대 16834개의 출력 토큰 | 최대 65,536개 토큰 출력 |
| 다중 모달리티(입력 지원) | ChatGPT 및 API에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 지원하며, 프로그래밍 방식의 에이전트 작업을 위해 OpenAI 도구 생태계와 긴밀하게 통합되어 있습니다. (주요 기능: 도구 + 적응형 추론) | 기본 멀티모달: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF/대용량 파일 수집을 일류 모달리티로 사용합니다. 긴 맥락에서 동시에 멀티모달 추론을 수행하도록 설계되었습니다. |
| API 툴링/에이전트 기능 | 에이전트/도구 지원을 통한 응답 API(예: apply_patch, shell), reasoning_effort 매개변수, 확장된 프롬프트 캐싱 옵션. 코드 편집 에이전트를 위한 우수한 개발자 인체공학. | Gemini API/Vertex AI를 통한 Gemini 지원: 함수 호출, 파일 검색, 캐싱, 코드 실행, 기반 통합(맵/검색) 및 장기 컨텍스트 워크플로를 위한 Vertex 툴링. 일괄 API 및 캐싱 지원. |
| 가격 책정 - 프롬프트/입력(1M 토큰당) | $1.25 / 1M 입력 토큰 (gpt-5.1). 캐시된 입력이 할인됩니다(캐싱 계층 참조). | 게시된 미리보기/가격 예시를 보여드립니다. ~2.00 / 1M (≤200k 컨텍스트)** 및 **4.00 / 1M (>200k 컨텍스트) 일부 게시된 표의 입력을 위해; |
| 가격 책정 - 출력(1M 토큰당) | $10.00 / 1M 출력 토큰 (gpt-5.1 공식 표). | 게시된 계층의 예: 12.00달러 / 1M (≤200k) 및 $18.00 / 1M (>200k) 일부 미리보기 가격 참조. |
아키텍처와 기능 면에서 어떻게 비교되나요?
아키텍처: 밀도 있는 추론 vs. 희소한 MoE
오픈AI(GPT-5.1): OpenAI는 다음을 가능하게 하는 교육 변경 사항을 강조합니다. 적응 추론 (난이도에 따라 토큰당 컴퓨팅을 더 많이 또는 덜 소모함) 원시 매개변수 번호를 게시하는 것보다. OpenAI는 다음에 중점을 둡니다. 추론 정책 그리고 모델이 신뢰할 수 있는 방식으로 에이전트적으로 동작할 수 있도록 하는 툴입니다.
제미니 3 프로: 희소한 MoE 추론 시 희소 활성화를 통해 매우 큰 용량을 허용하는 기법 및 모델 엔지니어링은 Gemini 3 Pro가 실용성을 유지하면서도 1만 개의 토큰 컨텍스트를 처리하도록 확장될 수 있는 한 가지 이유입니다. 희소 MoE는 다양한 작업에 매우 큰 용량이 필요하지만 평균 추론 비용을 줄이고 싶을 때 효과적입니다.
모델 철학과 '사고'
오픈AI(GPT-5.1): 강조 적응 추론 모델이 언제 더 많은 컴퓨팅 사이클을 소모하여 더 깊이 생각한 후 답변할 것인지를 비공개적으로 결정합니다. 또한 이번 릴리스에서는 모델을 대화형 모델과 사고형 모델로 구분하여 시스템이 사용자의 요구에 자동으로 맞춰줄 수 있도록 합니다. 이는 "투 트랙" 접근 방식입니다. 일반적인 작업은 빠르게 처리하면서 복잡한 작업에는 추가적인 노력을 할당하는 것입니다.
Google(Gemini 3 Pro): 강조 심층적 추론 + 다중 모드 접지 모델 내부의 "사고" 프로세스에 대한 명시적인 지원과 구조화된 도구 출력, 검색 기반 설정, 코드 실행을 포함하는 도구 생태계를 통해 Google은 모델 자체와 도구가 규모에 맞춰 신뢰할 수 있는 단계별 솔루션을 생성하도록 조정되었다고 강조합니다.
테이크 아웃 : 철학적으로는 두 가지가 합쳐집니다. 둘 다 "생각하는" 행동을 제공하지만 OpenAI는 다중 턴 워크플로우를 위한 변형 기반 UX + 캐싱을 강조하는 반면, Google은 긴밀하게 통합된 다중 모달 + 에이전트 스택을 강조하고 이를 뒷받침하는 벤치마크 숫자를 보여줍니다.
컨텍스트 창 및 I/O 제한(실제 효과)
- 제미니 3 프로: 1,048,576개의 토큰을 입력하세요, 65,536개의 토큰을 출력합니다 (Vertex AI 모델 카드). 이는 매우 큰 문서 작업을 할 때 가장 뚜렷한 장점입니다.
- **GPT-5.1:**GPT-5.1 diver ChatGPT에는 컨텍스트 제한이 있습니다. 196만 토큰 (릴리스 노트) 해당 변형에 대한 내용입니다. 다른 GPT-5 변형에는 다른 제한이 있을 수 있습니다. OpenAI는 현재 1만 토큰을 푸시하는 것보다 캐싱과 "추론 노력"을 강조합니다.
테이크 아웃 : 대규모 저장소 전체나 긴 책을 하나의 프롬프트에 로드해야 하는 경우, Gemini 3 Pro의 1M 윈도우는 미리보기에서 확실한 장점입니다. OpenAI의 확장된 프롬프트 캐싱은 하나의 거대한 컨텍스트가 아닌 여러 세션의 연속성을 동일한 방식으로 처리합니다.
툴링, 에이전트 프레임워크 및 생태계
- 오픈AI:
apply_patch+shell+ 코드 편집 및 안전한 반복에 중점을 둔 기타 도구, 강력한 생태계 통합(타사 코딩 지원, VS Code 확장 프로그램 등). - 구글 : Gemini의 SDK, 구조화된 출력, Google 검색 기반 내장 기능, 코드 실행, 그리고 Antigravity(여러 에이전트를 위한 IDE 및 관리자)는 고도로 에이전트화된 다중 에이전트 오케스트레이션 스토리를 구축합니다. Google은 또한 에이전트 투명성을 위해 기반 검색 및 내장된 검증자 스타일 아티팩트를 제공합니다.
테이크 아웃 : 두 제품 모두 최고 수준의 에이전트 지원을 제공합니다. Google의 접근 방식은 에이전트 오케스트레이션을 제품 기능(Antigravity, Search Grounding)에 더욱 명확하게 통합하는 반면, OpenAI는 개발자 도구 기본 요소와 캐싱에 집중하여 유사한 흐름을 구현합니다.
벤치마크는 무엇을 말해줍니까? 누가 더 빠르고, 누가 더 정확합니까?
벤치마크 및 성능
제미니 3 프로 리드에 다중 모드, 시각적, 장기 맥락 추론반면 GPT-5.1 매우 경쟁력이 있습니다 코딩(SWE-벤치) 간단한 텍스트 작업에 대한 더 빠르고 적응적인 추론을 강조합니다.
| 벤치마크(테스트) | Gemini 3 Pro(보고됨) | GPT-5.1(보고됨) |
|---|---|---|
| 인류의 마지막 시험(도구 없음) | 37.5% (검색+실행: 45.8%) | 26.5% |
| ARC-AGI-2(시각적 추론, ARC Prize 검증됨) | 31.1% | 17.6% |
| GPQA 다이아몬드(과학적 QA) | 91.9% | 88.1% |
| AIME 2025(수학, 도구 없음 / 코드 실행 포함) | 95.0% (100% 임원 포함) | 94.0% |
| LiveCodeBench Pro(알고리즘 코딩 Elo) | 2,439 | 2,243 |
| SWE-Bench 검증됨(저장소 버그 수정) | 76.2% | 76.3% (GPT-5.1 보고 76.3%) |
| MMMU-Pro(다중 모드 이해) | 81.0% | 76.0% |
| MMMLU(다국어 Q&A) | 91.8% | 91.0% |
| MRCR v2(장문맥 검색) — 평균 128k | 77.0% | 61.6% |
Gemini 3 Pro의 장점:
- 큰 이득 멀티 모달 및 시각적 추론 테스트(ARC-AGI-2, MMMU-Pro)를 통해 제공됩니다. 이는 Google이 네이티브 멀티모달리티와 매우 넓은 컨텍스트 윈도우를 강조하는 것과 일치합니다.
- 강력한 장기 컨텍스트 검색/재현(MRCR v2/128k)과 일부 알고리즘 코딩 Elo 벤치마크에서 최고 점수를 받았습니다.
GPT-5.1의 장점"
- 코딩/엔지니어링 워크플로: GPT-5.1은 적응형 추론 및 속도 향상(단순 작업 속도 향상, 난이도 높은 작업 시 더욱 체계적인 사고)을 강조하며, 발표된 수치(76.3%)에서는 SWE-Bench Verified와 거의 동등하거나 약간 앞서 있습니다. OpenAI는 지연 시간/효율성 향상(적응형 추론, 신속한 캐싱)을 강조합니다.
- GPT-5.1은 많은 채팅/코드 워크플로에서 더 낮은 지연 시간/개발자 인체공학을 위해 설계되었습니다(OpenAI 문서에서는 확장된 프롬프트 캐싱과 적응형 추론을 강조합니다).
지연 시간/처리량 균형
- GPT-5.1 ~에 최적화되어있다. 숨어 있음 간단한 작업(즉각적)에 집중하는 동시에 어려운 작업에 대한 예산을 확장하면 많은 앱에서 토큰 비용과 인지되는 지연 시간을 줄일 수 있습니다.
- 제미니 3 프로 ~에 최적화되어있다. 처리량 및 다중 모드 컨텍스트 — 극단적인 컨텍스트 크기에서 사용되는 경우 사소한 쿼리에 대한 마이크로 대기 시간 개선에는 덜 집중할 수 있지만, 한 번에 엄청난 양의 입력을 처리하도록 설계되었습니다.
테이크 아웃 : 공급업체에서 발표한 숫자와 초기 제3자 보고서를 기준으로 **Gemini 3 Pro는 현재 많은 표준화된 멀티모달 작업에서 우수한 원시 벤치마크 점수를 주장합니다**.GPT-5.1은 정교한 동작, 개발자 도구 및 세션 연속성에 중점을 둡니다.* — 서로 겹치지만 약간 다른 개발자 워크플로에 최적화되었습니다.
다중 모드 기능을 비교하면 어떻습니까?
지원되는 입력 유형
- GPT-5.1: ChatGPT 및 API 워크플로 내에서 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 입력을 지원합니다. GPT-5.1의 혁신은 적응형 추론과 도구 활용을 다중 모달 입력(예: 스크린샷이나 비디오에 연결된 코드를 편집할 때 의미 체계를 더 효과적으로 패치/적용)과 결합하는 방식에 있습니다. 따라서 추론 + 도구 자율성 + 다중 모달성이 필요한 경우 GPT-5.1은 매우 유용합니다.
- 제미니 3 프로: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF 및 코드 저장소를 처리할 수 있는 다중 모드 추론 엔진으로 설계되었으며, 이러한 주장을 뒷받침하기 위해 Video-MMMU 및 기타 다중 모드 벤치마크 수치를 공개합니다. Google은 비디오 및 화면 이해도 향상(ScreenSpot-Pro)을 강조합니다.
실질적인 차이점
- 비디오 이해: Google은 명확한 비디오-MMMU 수치를 공개했으며 눈에 띄는 개선을 보였습니다. 제품이 추론/에이전트를 위해 긴 비디오나 화면 녹화를 수집하는 경우 Gemini는 해당 기능을 강조합니다.
- 에이전트적 다중 모달리티(화면 + 도구): Gemini의 ScreenSpot-Pro 개선 사항과 Antigravity 에이전트 오케스트레이션은 여러 에이전트가 라이브 IDE, 브라우저 및 로컬 도구와 상호 작용하는 흐름에 맞춰 설계되었습니다. OpenAI는 주로 도구(apply_patch, shell) 및 캐싱을 통해 에이전트 워크플로를 처리하지만, 패키지된 다중 에이전트 IDE는 제공하지 않습니다.
테이크 아웃 : 둘 다 강력한 다중 모드 모델입니다. **Gemini 3 Pro의 공개된 수치는 여러 멀티모달 벤치마크에서 선두주자임을 보여줍니다.**특히 비디오 및 화면 이해에 중점을 둡니다. GPT-5.1은 여전히 광범위한 다중 모드 모델이며 개발자 통합, 보안 및 대화형 에이전트 흐름을 강조합니다.
API 접근과 가격은 어떻게 비교됩니까?
API 모델 및 이름
- 오픈AI:
gpt-5.1,gpt-5.1-chat-latest,gpt-5.1-codex,gpt-5.1-codex-mini도구 및 추론 매개변수는 Responses API(tools array, reasoning_effort, prompt_cache_retention)에서 사용할 수 있습니다. - 구글 / 제미니: 를 통해 액세스 가능 제미니 API / 버텍스 AI (
gemini-3-pro-previewGemini 모델 페이지)와 새로운 Google Gen AI SDK(Python/JS) 및 Firebase AI Logic을 통해서도 가능합니다.
가격:
- GPT-5.1(OpenAI 공식): 입력 1.25달러 / 1만 토큰 캐시된 입력 0.125달러 / 1만 달러 산출 10.00달러 / 1만 토큰. (프론티어 가격표)
- Gemini 3 Pro 미리보기(Google): 표준 유료 계층 예: 입력
2.00 / 1M 토큰(≤200k) 또는4.00 / 1M 토큰(>200k) 산출12.00 / 1M 토큰(≤200k) 또는18.00 / 1M 토큰(>200k).
CometAPI는 다양한 공급업체의 모델을 집계하고 이제 통합된 타사 플랫폼입니다. Gemini 3 Pro 미리보기 API 및 GPT-5.1 API또한, 통합 API의 가격은 공식 가격의 20%로 책정됩니다.
| Gemini 3 Pro 미리보기 | GPT-5.1 | |
| 입력 토큰 | $1.60 | $1.00 |
| 출력 토큰 | $9.60 | $8.00 |
비용 의미: 대용량이지만 컨텍스트가 작은 토큰 워크로드(짧은 프롬프트, 작은 응답)의 경우, OpenAI의 GPT-5.1은 일반적으로 Gemini 3 Pro Preview보다 출력 토큰당 비용이 저렴합니다. 매우 큰 컨텍스트 워크로드(많은 토큰 수집)의 경우, Gemini의 배치/프리 티어/장기 컨텍스트 경제성과 제품 통합이 타당할 수 있지만, 토큰 볼륨과 그라운딩 호출을 계산해 보세요.
어떤 사용 사례에 어떤 것이 더 나은가요?
다음의 경우 GPT-5.1를 선택하세요:
- 당신은 가치 개발자 도구 기본 요소 (apply_patch/shell) 및 기존 OpenAI 에이전트 워크플로(ChatGPT, Atlas 브라우저, 에이전트 모드)와의 긴밀한 통합을 지원합니다. GPT-5.1의 변형 및 적응형 추론 기능은 대화형 UX 및 개발자 생산성 향상에 최적화되어 있습니다.
- 당신은 확장을 원합니다 신속한 캐싱 여러 세션에 걸쳐 다중 턴 에이전트의 비용/대기 시간을 줄입니다.
- 당신은 OpenAI 생태계 (기존의 미세 조정된 모델, ChatGPT 통합, Azure/OpenAI 파트너십).
다음과 같은 경우 Gemini 3 Pro Preview를 선택하세요.
- 당신이 필요합니다 매우 큰 단일 프롬프트 컨텍스트 전체 코드베이스, 법률 문서 또는 다중 파일 데이터 세트를 하나의 세션으로 로드하기 위한 처리(1M 토큰)
- 귀하의 작업량은 비디오 + 화면 + 멀티모달 무거운(비디오 이해/화면 분석/에이전트 IDE 상호 작용) 모델을 원합니다. 공급업체 테스트 현재는 이러한 벤치마크를 선도하고 있습니다.
- 당신은 선호합니다 Google 중심 통합 (Vertex AI, Google 검색 접지, Antigravity 에이전트 IDE).
결론
GPT-5.1과 Gemini 3 Pro는 모두 최첨단이지만, 강조하는 상충 관계는 서로 다릅니다. GPT-5.1 적응적 추론, 코딩 안정성, 개발자 도구 및 비용 효율적인 출력에 중점을 둡니다. 제미니 3 프로 집중하다 규모 (1M 토큰 컨텍스트), 네이티브 멀티모달리티 및 심층적인 제품 기반. 워크로드에 맞춰 강점을 고려하여 결정하세요. 장기 멀티모달, 단일 처리 → Gemini; 반복적인 코드/에이전트 워크플로, 더 저렴한 토큰당 출력 생성 → GPT-5.1.
개발자는 액세스할 수 있습니다 Gemini 3 Pro 미리보기 API 및 GPT-5.1 API CometAPI를 통해. 시작하려면 CometAPI의 모델 기능을 살펴보세요. 운동장 계속을 참조하세요 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 와e티피에이 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
출발 준비 되셨나요?→ 지금 CometAPI에 가입하세요 !
