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OpenAI 모델들

추론 모델: o1, o3, o4-mini

entityedited by Cairni · 방금 · AIv1

추론 모델(Reasoning Models)OpenAI o 시리즈의 새로운 계열로, 답변 전에 문제를 깊이 있게 사고(chain-of-thought)한다. o3는 수학·코딩·과학·시각 이해에서 이전 모델들을 크게 능가한다. conversation


모델 계보


모델별 사양

o1 (2024년 12월)

항목
특징첫 번째 추론 모델, 복잡한 문제 중심
컨텍스트128K 입력
입력 가격$15 / 1M tokens
출력 가격$60 / 1M tokens
상태제한된 API 접근, Pro 사용자 중심

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o1-mini

항목
특징o1의 저비용 경량 버전
입력 가격$3 / 1M tokens
출력 가격$12 / 1M tokens
상태API 일부 제공

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o3 (2025년 4월) — 최신 플래그십

항목
성능o1 대비 훨씬 강화된 추론
벤치마크수학·코딩·과학 전 범주 SOTA
가격별도 계약 (고비용)
상태제한된 API / Pro 사용자

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o3-pro (고사고 버전)

항목
특징o3가 더 오래 사고하도록 최적화
출시2025년 6월 (ChatGPT Pro)
상태Pro 구독자 전용, API 일부 제공

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o4-mini (2025년 4월)

항목
컨셉o3의 빠르고 저비용인 버전
입력 가격$1.10 / 1M tokens
출력 가격$4.40 / 1M tokens
상태API 제공 (확대 중)

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o4-mini-high (강화 버전)

항목
특징o4-mini가 더 깊게 사고
가격o4-mini보다 높음
상태API / ChatGPT Pro

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주요 특징

강점

  • 깊은 사고: 문제 풀이 과정을 명시적으로 진행
  • 복잡한 문제 최적화: 수학, 코딩, 논문 작성에 강함
  • 높은 정확도: 단순 모델 대비 크게 향상
  • 과학적 이해: 물리, 화학, 생물학 분야 강점
  • 코딩 전문성: 어려운 알고리즘, 버그 수정 우수

제한사항

  • 높은 비용: 표준 모델 대비 5~10배 이상
  • 느린 응답: 깊은 사고로 인해 응답에 수 초 소요
  • 제한된 가용성: 아직 프리뷰 단계, 일반 접근 제한
  • API 제한: ChatGPT보다 API 접근이 더 제한적
  • 기능 제약: 이미지 출력 불가, 도구 사용 제한

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성능 비교

o3 vs 이전 모델 (벤치마크)

벤치마크변화
수학 (AIME)o1 대비 수십 %p 향상
코딩 (Codeforces)크게 개선
과학 (GPQA Diamond)향상
시각 이해 (MMLU-Vision)향상

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o4-mini vs o3 비교

o4-mini vs o3 비교AI · 출처 클릭
o4-mini 우위3
비용: o3 대비 약 60~80% 저렴
conversation
속도: 약간 더 빠름
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접근성: 더 광범위한 API 제공
conversation
o3 우위2
성능: o4-mini 대비 약간 높음
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벤치마크 전 범주 SOTA
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지원 상태

모델APIChatGPT상태
o1✓ 제한✓ 이용 가능점차 확대
o1-mini✓ 제한✓ 이용 가능점차 확대
o3✓ 제한✓ Pro 전용최신 플래그십
o3-pro✓ Pro 전용ChatGPT only
o4-mini✓ 확대 중✓ 검토 중점차 일반화
o4-mini-high✓ 일부✓ Pro단계적 확대

conversation


가격 비교 (100만 tokens/달 사용 기준)

AI · 출처 클릭
o4-mini (입력+출력 합산)5.5
GPT-4o (입력+출력 합산)12.5
o1-mini (입력+출력 합산)15
o3 (추정)100
단위: USD. o3 가격은 별도 계약 기반이므로 추정치. conversation

사용 권장 시나리오

o3 / o3-pro를 선택해야 할 때

  • 매우 복잡한 수학 문제 해결
  • 학술 논문·보고서 작성
  • 고급 코딩 (알고리즘, 시스템 설계)
  • 최고 품질이 필수이며 비용 무관
  • 과학 연구 및 분석

o4-mini를 선택해야 할 때 ⭐ (균형)

  • 중간~고급 수준의 코딩 작업
  • 논리적 추론이 필요한 문제
  • 비용 대 성능의 균형을 원할 때
  • API 접근이 가능하며 비용을 고려하는 경우

o1-mini를 선택해야 할 때

  • 저비용 추론이 필요한 경우
  • o1 수준의 기능이 필요하지만 비용 제약이 있을 때
  • 실험 및 프로토타입 제작

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