2025년 초, OpenAI는 GPT-4.5와 O3 시리즈라는 두 가지 주요 모델을 공개했습니다. 코드명 "Orion"인 GPT-4.5는 대화형 AI의 발전을 보여주는 반면, O3 모델은 복잡한 추론 및 문제 해결 작업을 위해 설계되었습니다. 이 글에서는 두 모델의 기능, 성능, 그리고 적용 분야를 심층적으로 살펴보고 현재 AI 환경에서 어떤 모델이 돋보이는지 살펴봅니다.
GPT-4.5란?
GPT-4.5는 27년 2025월 XNUMX일에 출시되었으며, 처음에는 OpenAI API를 통해 ChatGPT Pro 사용자와 개발자에게 제공되었습니다. 이후 곧 ChatGPT Plus 및 Team 사용자에게도 제공될 예정입니다.
주요 개선 사항
GPT-4.5는 이전 버전인 GPT-4를 기반으로 하며 몇 가지 주목할 만한 개선 사항이 추가되었습니다.
- 확장된 컨텍스트 창: 최대 128,000개의 토큰을 지원하여 보다 광범위하고 일관된 대화가 가능합니다.
- 다중 모드 기능: 이미지 처리에 대한 지원을 도입하여 사용자가 텍스트와 함께 이미지를 업로드하고 분석할 수 있게 되었습니다.
- 향상된 감성 지능: 감정적 신호를 더 잘 이해하고 이에 대응함으로써 더욱 인간적인 상호작용을 제공합니다.
- 환각률 감소: 이전 모델과 비교했을 때 잘못되거나 조작된 정보를 생성하는 비율이 37.1% 감소했습니다.
제한 사항
이러한 발전에도 불구하고 GPT-4.5에는 다음과 같은 단점이 있습니다.
- 비용: 입력 토큰 75만 개당 150달러, 출력 토큰 3.5만 개당 XNUMX달러로 GPT-XNUMX Turbo와 같은 모델보다 훨씬 비쌉니다.
- 추론 과제: 일부 사용자는 GPT-4.5가 복잡한 추론 작업을 처리하는 데 어려움을 겪고 자세한 지침을 지속적으로 따르지 못할 수 있다고 보고합니다.
O3란 무엇인가
OpenAI의 O3 모델 시리즈는 고급 추론이 가능한 AI 시스템으로의 전환을 보여줍니다. 강화 학습을 활용하여 O3 모델은 응답을 생성하기 전에 "생각"하도록 훈련되며, "개인적인 사고 사슬"을 활용하여 작업을 계획하고 추론합니다.
OpenAI o3의 주요 기능
1. 향상된 추론 능력
o3 설계의 핵심은 단계별 논리적 추론을 수행하는 능력입니다. 이는 "개인 사고 사슬" 메커니즘을 통해 구현되며, 모델이 응답을 생성하기 전에 내부적으로 숙고할 수 있도록 합니다. 이러한 기능을 통해 o3는 수학, 코딩 및 과학 분석 분야의 복잡한 작업을 더욱 정확하게 처리할 수 있습니다.
2. 뛰어난 벤치마크 성능
o3는 여러 벤치마크에서 놀라운 성능을 입증했습니다.
- GPQA 다이아몬드: 전문가 수준의 과학 문제에서 87.7%의 점수를 달성했습니다.
- SWE-bench 검증됨: 실제 소프트웨어 엔지니어링 과제를 해결하는 데 71.7%를 기록하여 o1의 48.9%를 넘어섰습니다.
- 규약: 경쟁적인 프로그래밍 과제에서 높은 능력을 보이는 것을 나타내는 Elo 등급 2727을 획득했습니다.
- ARC-AGI 벤치마크: 추상적 추론 과제에서 o1보다 XNUMX배 더 높은 정확도를 보였습니다.
3. 다중 모드 기능
O3는 텍스트 외에도 뛰어난 시각 인식 능력을 보여줍니다. 이미지, 차트, 그래픽을 분석할 수 있어 시각 데이터 해석이 필요한 작업에 능숙합니다.
4. 자율 도구 사용
o3는 웹 브라우징, Python 실행, 이미지 생성, 파일 분석 등의 도구를 자율적으로 활용할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 모델은 명시적인 사용자 지시 없이도 다각적인 작업을 수행할 수 있어 다재다능함이 향상됩니다.
5. 안전을 위한 심의적 조정
신뢰성 있고 안전한 출력을 보장하기 위해 o3는 심의적 정렬 방식을 통합합니다. 이 방식은 구조화된 추론 과정을 통해 모델의 안전 지침 준수 능력을 향상시킵니다.
6. 다양한 요구에 맞는 변형
OpenAI는 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 여러 버전으로 o3를 출시했습니다.
- o3-미니: 기술 분야에서 속도와 정밀성을 위해 최적화된 더 작고 비용 효율적인 모델입니다.
- o3-미니-하이: 유료 구독자에게 제공되는, 추론 기능을 강화하기 위해 더 많은 계산 리소스를 할당하는 o3-mini의 변형입니다.
고려 사항 및 제한 사항
o3는 상당한 발전을 이루었지만, 다음과 같은 과제도 있습니다.
- 증가된 컴퓨팅 수요: 이 모델의 심의 과정에는 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하므로 운영 비용이 높아지고 응답에 지연이 발생할 가능성이 있습니다.
- 출력의 예측 불가능성: 개선에도 불구하고 o3는 환각이나 특정 작업에서의 오류 등 불일치를 보일 수 있으며, 이는 AI 개발의 더 광범위한 과제를 반영합니다.
비교 분석: GPT-4.5 대 O3
자연어 처리 및 창의성
ChatGPT-4.5는 창의적이고 맥락적으로 풍부한 응답을 생성하는 데 탁월하여 스토리텔링, 고객 서비스 및 전략 기획 분야에 이상적입니다. 향상된 감성 지능을 통해 더욱 섬세한 상호작용이 가능합니다.
반면, OpenAI o3는 창의적인 표현보다 논리적 추론을 우선시합니다. 대화의 재미는 ChatGPT-4.5에 미치지 못할 수 있지만, 체계적인 접근 방식을 통해 세부적인 분석이 필요한 작업에서 정확성을 보장합니다.
추론과 문제 해결
OpenAI o3는 기술 분야에서 ChatGPT-4.5보다 우수한 성능을 보입니다. 내부적으로 심의하는 능력은 코딩, 수학, 과학적 문제 해결에서 더 높은 정확도를 제공합니다. 예를 들어, o3는 소프트웨어 엔지니어링 역량을 평가하는 SWE-bench Verified 벤치마크에서 71.7%를 기록했습니다.
ChatGPT-4.5는 성능이 뛰어나지만 이러한 영역에서 o3의 정확도에는 미치지 못할 수 있습니다. ChatGPT-XNUMX의 강점은 전문적인 기술 문제 해결보다는 일반 지식과 창의적인 업무에 있습니다.
비용과 접근성
ChatGPT-4.5는 프리미엄 서비스로, 입력 토큰 백만 개당 75달러, 출력 토큰 백만 개당 150달러의 비용이 발생합니다. 가격은 고급 기능을 반영하지만 일부 사용자에게는 부담스러울 수 있습니다. 현재 ChatGPT Pro 구독자 및 기업 고객으로 제한되어 있으며, 향후 더 많은 사용자에게 제공될 예정입니다.
O3는 입력 토큰 백만 개당 10달러, 출력 토큰 백만 개당 40달러의 비용으로 프리미엄 제품으로 포지셔닝됩니다. 캐시된 입력 토큰 백만 개당 2.5달러의 비용이 발생합니다. 연산 효율성에 중점을 둔 OXNUMX는 논리적 추론이 필요한 작업에 더욱 비용 효율적인 솔루션을 제시합니다. 성능과 리소스 활용의 균형을 맞추도록 설계되어 기술 애플리케이션에 더욱 쉽게 접근할 수 있는 옵션을 제공할 수 있습니다.
결론: 올바른 모델 선택
GPT-4.5와 O3 중 어떤 것을 선택할지는 사용자의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.
- 자연스러운 대화를 위해: GPT-4.5는 인간과 같은 상호작용과 감성 지능이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다.
- 복잡한 추론 작업의 경우: O3는 고급 문제 해결, 코딩, 과학적 연구와 관련된 작업에 더 적합합니다.
AI가 계속 발전함에 따라 미래 모델에서는 대화의 유창성과 심층적 추론 기능을 통합하여 GPT-4.5와 O3 간의 격차를 메우고 다양한 도메인에 걸쳐 포괄적인 솔루션을 제공할 수 있을 것입니다.
시작 가이드
개발자는 액세스할 수 있습니다 GPT-4.5 API 및 O3 API 을 통하여 코멧API시작하려면 Playground에서 모델의 기능을 탐색하고 다음을 참조하세요. API 가이드 자세한 지침은 를 참조하세요. 일부 개발자는 모델을 사용하기 전에 소속 기관을 확인해야 할 수도 있습니다.
GPT-4.5 API and O3 API CometAPI 가격, 공식 가격 대비 20% 할인:
| 모델 버전 | GPT-4.5 | O3 |
| CometAPI 가격 | 입력 토큰: $60 / M 토큰 | o3-mini-all : 입력 토큰: $0.88 / M 토큰 출력 토큰: $3.52 / M 토큰 o3-mini-high:가격:$0.06 o3-mini-high-all: 가격:$0.06 |
| 출력 토큰: $120 / M 토큰 | o3-2025-04-16 : 입력 토큰: $8 / M 토큰 출력 토큰: $32 / M 토큰 | |
| 모델명 | gpt-4.5-preview-2025-02-27 gpt-4.5-preview gpt-4.5 | o3 o3-2025-04-16 |