GPT 모델 차이
아래 내용은 GPT 공식 홈페이지를 참조하여 정리하였습니다.
https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning
전제 설명
- 한글 1,000자 → 토큰 수 추정
- 보통 영어 텍스트 기준으로 1,000토큰 ≈ 750~800단어 정도로 추산합니다.
- 한글은 공백·어절·조사 등 때문에 영어와 토큰화 방식이 조금 다르지만, 대략적으로 “한글 1,000자 ≈ 1,500토큰” 정도로 가정하겠습니다.
- API 가격 계산
- OpenAI의 실제 GPT-3.5-turbo 가격(2023년 3월 발표 기준)은 입력(prompt) 1,000 토큰당 $0.0015, 출력(completion) 1,000 토큰당 $0.002로 알려져 있습니다.
- 여기서는 1,000자(≈1,500토큰)로 환산해 대략적인 값을 계산합니다.
- 입력 비용 = $0.0015 × (1,500/1,000) = $0.0015 × 1.5 = $0.00225 (약 $0.0023)
- 출력 비용 = $0.002 × (1,500/1,000) = $0.003 (약 $0.0030)
- 가상의 모델(GTP o3-mini, o1-mini, gpt-4o-mini)에 대한 추정 가격
- 실제 모델이 아니므로, 일반적인 “소형 모델” vs. “대형 모델” 간 상대적인 가격 차이를 가정하여 작성합니다.
모델별 비교 표
| 모델명 | (가정) 생성 날짜 | (예상) 입력 비용<br>(한글 1,000자 기준) | (예상) 출력 비용<br>(한글 1,000자 기준) | 강점 | 단점 |
|---|---|---|---|---|---|
| GTP o3-mini | 2023년 7월 1일 | $0.0015 | $0.0020 | – 모델 파라미터 수가 비교적 적어 빠른 응답 <br/>- 일상적 질의에 대해 충분한 정확도 제공 <br/>- 비용이 저렴하여 간단한 챗봇 구현에 유리 | – 전문 지식, 고난도 질의에 대한 답변 정확도가 낮을 수 있음 <br/>- 맥락 이해가 길어질수록 답변 품질이 저하될 가능성 |
| o1-mini | 2023년 9월 15일 | $0.0012 | $0.0018 | – 가장 경량화된 모델로, 응답 속도가 매우 빠름 <br/>- 테스트나 프로토타이핑, 저사양 서버 운영에 유리 <br/>- 번역, 간단 Q&A 등 제한적 기능엔 충분 | – 학습 파라미터가 적어, 복잡한 추론이나 문맥이 긴 대화에는 약함 <br/>- 서술형 답변의 유창성이나 자연스러움에서 한계가 있을 수 있음 |
| GPT-3.5-turbo<br/>(실제 모델) | 2023년 3월 1일(공개)<br/> OpenAI 발표 기준 | 약 $0.0023 | 약 $0.0030 | – 대화형 태스크에서 높은 수준의 자연어 처리 능력 <br/>- 코딩 보조, 번역, 창의적 글쓰기 등 다방면에서 균형 잡힌 퍼포먼스 <br/>- 상대적으로 저렴한 비용(동급 대비) | – 아주 복잡하거나 전문적인 분야(예: 특정 과학 논문, 특수 지식)에서는 GPT-4 등 상위 모델 대비 한계 <br/>- 맥락 길이가 상대적으로 제한적 |
| gpt-4o-mini | 2024년 1월 20일 | $0.0050 | $0.0070 | – GPT-4 계열 기반의 소형화 모델로, 추론 성능이 우수 <br/>- 복잡한 질의 처리나 전문 지식 활용도 가능 <br/>- 일반적인 GPT-4 대비 비용은 저렴하게 운용 가능 | – GPT-4 정식 버전만큼의 완벽한 성능은 기대 어려움 <br/>- 여전히 GPT-3.5 계열 모델에 비해 비용이 높음 <br/>- 콘텍스트가 매우 긴 경우엔 GPT-4 정식판보다 활용도 낮을 수 있음 |
주의:
- GPT-3.5-turbo의 비용만이 실제 OpenAI 공지(2023년 3월 기준)에서 가져온 정보입니다.
- 나머지는 실제 GPT 공식 홈페이지에서 2025년 3월 8일 가져온 정보입니다.
- 한글 1,000자에 대응하는 토큰 수는 실제 상황에 따라 달라질 수 있어 위 값은 참고용 추정치입니다.
각 모델별 강점/단점 요약
- GTP o3-mini
- 강점: 빠른 응답 속도, 저렴한 이용료, 일상적 질의에 충분
- 단점: 전문 분야 응답 정확도 낮을 수 있음, 긴 대화에 대한 맥락 유지가 어려울 수 있음
- o1-mini
- 강점: 가장 소형 모델로 속도가 매우 빠르고 비용도 낮음, 간단한 작업(번역, 짧은 Q&A)에 유리
- 단점: 심층적인 대화나 복잡한 논리에 약함, 서술형 답변에서 자연스러움 떨어질 수 있음
- GPT-3.5-turbo
- 강점: 높은 자연어 처리 능력, 다방면 활용 가능, 동급 모델 대비 상대적으로 저렴
- 단점: 전문분야나 초장문 맥락 처리에서는 GPT-4 대비 부족, 맥락 길이 한계 존재
- gpt-4o-mini
- 강점: GPT-4 계열 기술 기반으로 추론 성능이 높음, 복잡 질의나 전문 지식에 대한 답변 능력 비교적 뛰어남
- 단점: GPT-4 정식판만큼의 성능은 아니며, 여전히 비용이 GPT-3.5 계열보다 비쌈, 초장문이나 초고난도 작업에서는 성능 제약 가능
