2025년 4월, OpenAI의 o2.5-mini와 Google의 Gemini XNUMX Flash 모델이 출시되면서 인공지능 환경은 상당한 발전을 이루었습니다. 두 모델 모두 속도와 비용 효율성을 최적화하는 동시에 고성능을 제공하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 두 모델을 종합적으로 비교하여 기능, 성능 지표, 그리고 다양한 애플리케이션에 대한 적합성을 살펴봅니다.
모델 개요
OpenAI o4-mini: 효율성과 다양성의 만남
OpenAI는 o4-mini가 o3와 동일한 연구 기반에서 개발되었지만, "여전히 사고의 연결고리가 필요한 속도에 민감한 워크로드를 위해" 간략화되고 축소되었다고 밝혔습니다. 내부적으로는 GPT-5의 예산형으로 계획되었지만, 강력한 벤치마크 수치 덕분에 독립형 SKU로 조기에 출시하기로 결정했습니다. 업데이트된 준비 프레임워크에 따라 o4-mini는 일반 공개를 위한 안전 기준을 통과했습니다.
16년 2025월 4일에 출시된 OpenAI의 oXNUMX-mini는 크기와 비용 대비 향상된 속도와 효율성을 통해 고성능을 제공하도록 설계되었습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 다중 모드 추론: 스케치나 화이트보드와 같은 시각적 입력을 추론 과정에 통합하는 능력.
- 도구 통합: 웹 브라우징, Python 실행, 이미지 분석 및 생성, 파일 해석을 포함한 ChatGPT 도구의 원활한 사용.
- 접근 용이성: ChatGPT Plus, Pro 및 Team 사용자에게 다양한 버전으로 제공되며, o1과 같은 이전 모델은 단계적으로 중단됩니다.
Google Gemini 2.5 Flash: 사용자 정의 가능한 인텔리전스
OpenAI는 o4-mini가 o3와 동일한 연구 기반에서 개발되었지만, "여전히 사고의 연결고리가 필요한 속도에 민감한 워크로드를 위해" 간략화되고 축소되었다고 밝혔습니다. 내부적으로는 GPT-5의 예산형으로 계획되었지만, 강력한 벤치마크 수치 덕분에 독립형 SKU로 조기에 출시하기로 결정했습니다. 업데이트된 준비 프레임워크에 따라 o4-mini는 일반 공개를 위한 안전 기준을 통과했습니다.
구글 제미니 2.5 플래시는 개발자가 AI가 다양한 작업에 사용하는 계산 추론을 제어할 수 있도록 하는 혁신적인 "사고 예산" 도구를 선보입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 추론 제어: 개발자는 AI의 응답을 미세하게 조정하여 품질, 비용, 응답 지연의 균형을 맞출 수 있습니다.
- 다중 모드 기능: 이미지, 비디오, 오디오와 같은 입력을 지원하고, 기본적으로 생성된 이미지와 다국어 텍스트-음성 오디오를 출력으로 제공합니다.
- 도구 사용: Google 검색과 같은 도구를 호출하고, 코드를 실행하고, 타사 사용자 정의 함수를 활용하는 기능입니다.
압축된 릴리스 주기를 촉발한 요인은 무엇입니까?
OpenAI 16월 XNUMX일 기자회견 공개 o3 (가장 큰 공개 추론 모델) 및 더 작은 o4‑미니 동일한 기본 연구를 기반으로 구축되었지만 지연 시간과 비용을 고려하여 축소되었습니다. 회사는 o4‑mini를 "코딩, 수학 및 멀티모달 작업에 가장 적합한 가격 대비 성능"이라고 명시적으로 표현했습니다. 불과 XNUMX일 후, Google은 다음과 같이 답했습니다. 제미니 2.5 플래시이를 Gemini 2.5의 사고 사슬 기술을 계승하면서도 토크나이저 속도에 가깝게 낮출 수 있는 "하이브리드 추론 엔진"이라고 설명합니다.
왜 갑자기 "다이얼 어 추론 예산"이 우선순위가 되었나요?
두 공급업체 모두 동일한 문제에 직면합니다. 사고의 사슬 방식 추론은 부동 소수점 연산을 폭발적으로 증가시키고, 이는 결국 GPU와 TPU의 추론 비용을 증가시킵니다. 개발자가 언제 심층 추론을 활성화하기 위해 OpenAI와 Google은 막대한 GPU 비용 지원 없이도 챗봇부터 지연 시간에 민감한 모바일 앱까지 접근 가능한 시장을 확대하고자 합니다. Google 엔지니어들은 이 슬라이더를 "사고 예산(thinking budget)"이라고 명시적으로 부르며, "질문마다 다른 수준의 추론이 필요하다"고 언급합니다.
벤치마크와 실제 정확도 - 누가 승리할까?
벤치마크 이야기:
- AIME 2025 수학에 관하여, o4‑미니 92.7%의 정확도를 기록했으며, 이는 지금까지 가장 좋은 30점 미만의 B 점수입니다.
- BIG‑bench‑Lite에서는 제미니 2.5 플래시 THINK 4는 Gemini 2.5 Pro보다 약 4점 뒤처져 있지만 Gemini 2.0 Flash보다 5-7점 앞서고 있습니다.
- HumanEval 코딩: o4‑mini는 67%의 점수를 받아 비슷한 컴퓨팅 수준에서 Flash보다 6pp 앞서 나갔습니다.
다중 모달리티 비교: …하지만 전체론적 테스트는 상황을 복잡하게 만듭니다.
두 모델 모두 기본적으로 멀티모달입니다. o4‑mini는 o3와 동일한 비전 프런트 엔드를 사용하여 긴 쪽에서 최대 2px의 이미지를 지원합니다. Gemini 048 Flash는 DeepMind의 지각 타워 Gemini 1.5에 도입된 오디오 토크나이저를 그대로 이어받았습니다. MIT와 IBM Watson의 독립적인 연구실 테스트 결과, o4-mini는 동일한 배치 크기에서 Gemini 18 Flash보다 시각 추론 문제에 2.5% 더 빠르게 답변하는 동시에 MMMU에서 오차 범위 내에서 점수를 기록했습니다. 그럼에도 불구하고 Gemini의 오디오 이해력은 여전히 더 뛰어나며, LibriSpeech 테스트에서 BLEU 2개 부문에서 근소한 차이로 앞서고 있습니다.
MIT-IBM의 멀티모달 스트레스 테스트 결과, o4-mini는 이미지 기반 수수께끼에 18% 더 빠르게 답하는 것으로 나타났으며, Gemini 2.5 Flash는 LibriSpeech에서 잡음이 많은 오디오를 BLEU 포인트 더 잘 변환합니다. 따라서 엔지니어들은 코드와 비전은 o2-mini를 선호하고, 음성 비서는 Flash를 선호합니다.
- 오픈AI 오4미니: 시각적 입력을 추론에 통합하는 데 탁월하여 이미지 분석 및 생성과 같은 작업을 향상시킵니다.
- 제미니 2.5 플래시: 비디오와 오디오를 포함한 광범위한 입력 및 출력을 지원하고 다국어 텍스트-음성 변환 기능을 제공합니다.
건축: 희소 혼합형 타워인가, 하이브리드 타워인가?
o4‑mini는 어떻게 전력을 30B 매개변수로 압축할 수 있나요?
- 스파스 MoE 라우터. 전문가 중 ~12%만이 발사합니다. 빠른 모드, FLOP 제한 날카로운 모드는 전체 라우팅 그래프를 잠금 해제합니다.
- 비전 프런트엔드 재사용. o3의 이미지 인코더를 재사용하므로 시각적 답변은 더 큰 모델과 가중치를 공유하여 정확도를 유지하면서도 크기를 작게 유지합니다.
- 적응형 컨텍스트 압축. 16개 이상의 토큰 입력은 선형적으로 투영됩니다. 라우팅 신뢰도가 떨어질 때만 장거리 주의가 다시 도입됩니다.
제미니 2.5 플래시를 "하이브리드"로 만드는 것은 무엇인가?
- 인식 타워 + 조명 디코더. Flash는 Gemini 2.5의 다중 모드 인식 스택을 그대로 유지했지만 더 가벼운 디코더로 바꿔서 FLOP를 THINK 0으로 절반으로 줄였습니다.
- 생각 수준 0~4. 단일 정수가 주의-머리 폭, 중간 활성화 유지, 그리고 도구 사용 활성화를 결정합니다. 레벨 4는 Gemini 2.5 Pro를 반영하고, 레벨 0은 빠른 텍스트 생성기처럼 작동합니다.
- 계층별 추측 디코딩. 낮은 THINK 수준에서는 절반의 계층이 TPU 커밋 전에 CPU 캐시에서 추측적으로 실행되어 서버리스 콜드 스타트로 인해 손실된 속도를 회복합니다.
효율성 및 비용 관리
오픈AI 오4미니
OpenAI의 o4-mini는 비용 효율성을 유지하면서도 성능에 최적화되어 있습니다. ChatGPT Plus, Pro, Team 사용자에게 제공되며, 큰 추가 비용 없이 고급 기능을 사용할 수 있습니다.
구글 제미니 2.5 플래시
Gemini 2.5 Flash는 "사고 예산" 기능을 도입하여 개발자가 작업 요구 사항에 따라 AI의 추론 심도를 미세 조정할 수 있도록 합니다. 이를 통해 컴퓨팅 리소스와 비용을 더욱 효과적으로 제어할 수 있습니다.
실제 클라우드 가격 책정
o4‑mini는 얕은 깊이에서는 원가 절감 효과가 뛰어나고, 다이얼에 두 단계 이상이 필요한 경우 Flash는 더 세밀한 측정을 제공합니다.
| 모델 및 모드 | 비용 $/1k 토큰 (22년 2025월 XNUMX일) | 중간 지연 시간(토큰/초) | 노트 |
| o4‑미니 고속 | 0.0008 | 11 | 희소한 전문가 10% 실패 |
| o4‑미니 샤프 | 0.0015 | 5 | 전체 라우터 켜짐 |
| 플래시 생각 0 | 0.0009 | 12 | 주의 머리가 무너졌다 |
| 플래시 생각 4 | 0.002 | 4 | 전체 추론, 도구 사용 |
통합 및 접근성
- GitHub 부조종사 이미 o4‑mini를 출시했습니다. 모든 계층; 기업은 작업 공간별로 전환할 수 있습니다.
- 맞춤형 칩: o4‑mini는 단일 Nvidia L40S 48GB 카드에 빠르게 장착됩니다. Gemini 2.5 Flash THINK 0은 32GB TPU‑v5e 슬라이스에서 실행 가능하므로 스타트업은 요청당 $0.05 미만으로 배포할 수 있습니다.
- Google 작업 공간 Gemini 2.5 Flash가 Docs 측면 패널과 Gemini Android 앱의 "빠른 답변" 모드에서 발표되었으며, 기본값은 THINK 0입니다. Docs 추가 기능은 최대 THINK 3까지 요청할 수 있습니다.
- 버텍스 AI 스튜디오 0~4까지 UI 슬라이더를 노출하여 각 요청에 대한 FLOP 절감을 기록합니다.
오픈AI 오4미니
o4-mini 모델은 ChatGPT 생태계에 통합되어 사용자에게 다양한 도구와 기능에 대한 원활한 액세스를 제공합니다. 이러한 통합을 통해 코딩, 데이터 분석, 콘텐츠 제작 등의 작업이 용이해집니다.
구글 제미니 2.5 플래시
Gemini 2.5 Flash는 Google의 AI Studio 및 Vertex AI 플랫폼을 통해 제공됩니다. 개발자와 기업을 위해 설계되었으며, 확장성과 Google 도구 모음과의 통합을 제공합니다.
보안, 정렬 및 규정 준수에 대한 우려가 있으신가요?
새로운 가드레일이 이에 발맞춰 설치되고 있는가?
OpenAI는 o4‑mini에 업데이트된 대비 프레임워크를 적용하여 두 모드 모두에서 화학 및 생물 위협 쿼리를 시뮬레이션했습니다. 빠른 모드는 날카로운 모드보다 불완전한 절차를 약간 더 많이 유출하지만, 두 모드 모두 공개 기준치 미만을 유지하고 있습니다. Google이 Gemini 2.5 Flash에서 레드팀을 구성한 결과, THINK 0이 가벼운 계층이 정책 임베딩을 건너뛰기 때문에 거부 패턴을 우회하는 경우가 있음을 확인했습니다. 완화 패치는 이미 v0.7에 적용되었습니다.
지역 데이터 상주
EU 규제 기관은 추론 로그가 어디에 저장되는지 면밀히 조사합니다. OpenAI는 모든 o4‑mini 트래픽을 국경 간 복제 없이 프랑크푸르트 지역에 고정할 수 있다고 말합니다. 한편, Google은 주권 통제 지금은 THINK ≤ 2에서만 가능합니다. 더 깊은 모드가 중간 생각을 미국 TPU 스풀링 클러스터로 유출하기 때문입니다.
전략적 로드맵의 의미
"미니"가 기본 티어가 될까요?
Gartner의 산업 분석가들은 Fortune 70 AI 예산의 500%가 다음으로 전환될 것으로 예측합니다. 비용 최적화된 추론 계층 4년 2025분기까지. 만약 이것이 사실이라면, o4‑mini와 Gemini 2.5 Flash는 고급 상담원에게는 충분히 스마트하고 대량 배포에는 충분히 저렴한 LLM(중급 LLM)의 영구적인 중산층을 구축하게 될 것입니다. Shopify(판매자 지원을 위한 o4‑mini fast)와 Canva(디자인 제안을 위한 Gemini 2.5 Flash THINK 3)와 같은 얼리어답터들은 이러한 추세를 예고합니다.
GPT‑5와 Gemini 3가 출시되면 무슨 일이 일어날까요?
OpenAI 관계자는 GPT‑5가 유사한 희소성 다이얼 뒤에 3 수준의 추론을 패키징하여 ChatGPT의 무료 티어부터 엔터프라이즈 분석까지 플랫폼을 확장할 수 있을 것이라고 암시했습니다. 3월에 유출된 Google의 Gemini XNUMX 로드맵은 플래시 울트라 형제는 256개 토큰 프롬프트에 대해 100k 컨텍스트와 2026초 미만의 지연 시간을 목표로 합니다. 오늘날의 "미니"는 XNUMX년이 되면 평범하게 느껴질 것으로 예상되지만, 다이얼 방식의 개념은 유지될 것입니다.
의사결정 매트릭스 - 어떤 모델을 언제 사용해야 할까?
지연 시간에 민감한 모바일 UI
Flash THINK 0 또는 o4‑mini fast를 선택하세요. 두 가지 모두 첫 번째 토큰을 150ms 미만으로 스트리밍하지만 Flash의 오디오 장점은 받아쓰기 기능을 개선할 수 있습니다.
Dev‑tools 및 코드 에이전트
o4‑mini sharp는 코딩 벤치마크에서 Flash THINK 4를 앞지르고 Copilot과 기본적으로 통합됩니다. o4‑mini를 선택하세요.
음성 지원, 미디어 전사
플래시 THINK 1-2는 소음이 많은 오디오와 다국어 음성에 적합합니다. 쌍둥이자리가 유리합니다.
엄격하게 규제되는 EU 작업 부하
o4‑mini의 지역 고정 기능은 GDPR 및 Schrems‑II 규정 준수를 간소화하여 OpenAI에 이점을 제공합니다.
결론: 오늘 어떤 것을 선택해야 할까요?
두 모델 모두 가격 대비 뛰어난 성능을 제공하지만, 각 모델은 다른 방향으로 기울어집니다.
- o4‑mini 선택 워크플로가 코드 중심적이거나, 이미지 분석을 포함한 다중 모드 워크플로이거나, GitHub/OpenAI 생태계 내부 통합을 계획하는 경우, 두 가지 모드의 라우터를 통해 추론이 더 간편하고, 프랑크푸르트에서만 배포할 수 있어 GDPR 준수가 간소화됩니다.*
- Gemini 2.5 Flash를 선택하세요 세분화된 제어를 중요하게 생각하거나 오디오 이해가 필요하거나 이미 Google Cloud를 사용하고 Vertex AI Studio의 관찰 제품군을 활용하고 싶은 경우*
결국 가장 현명한 플레이는 다음과 같습니다. 다국어 오케스트레이션—저위험성 프롬프트는 가장 저렴한 THINK/o4‑mini 고속 티어로 라우팅하고, 사용자 의도 또는 규정 준수 규칙에 따라 필요할 때만 심층 추론으로 전환합니다. 이 두 "미니 거대 기업"의 출시로 이러한 전략은 기술적으로나 경제적으로 실행 가능해졌습니다.
CometAPI API 접근
코멧API 채팅, 이미지, 코드 등을 위한 오픈 소스 및 특수 멀티모달 모델을 포함하여 500개 이상의 AI 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 이 서비스의 주요 강점은 기존의 복잡한 AI 통합 프로세스를 간소화하는 것입니다.
프로그래밍 방식 액세스를 원하는 개발자는 다음을 활용할 수 있습니다. O4-미니 API 및 제미니 2.5 플래시 사전 API CometAPI의 o4-mini 통합 제미니 2.5 플래시 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이 접근 방식은 기존 시스템 및 워크플로 내에서 모델의 동작을 사용자 지정하는 데 이상적입니다. 자세한 설명서와 사용 예는 O4-Mini API에서 확인할 수 있습니다. 빠른 시작은 다음 링크를 참조하세요. API doc.