OpenAI o3 및 o4-mini: 벤치마크, API 가격, 사용처

인공지능의 풍경은 지속적으로 변화하고 있으며, 가능성을 재정의하는 능력의 도약으로 특징지어집니다. OpenAI는 이러한 진화의 최전선에서 꾸준한 힘을 발휘하며 o3와 o4-mini의 도입으로 경계를 다시 한번 넓혔습니다. "현재까지의 가장 똑똑하고 능력 있는 모델"로 극찬받고 있는 이 새로운 제품은 단순한 점진적 업그레이드가 아니라 AI 모델이 어떻게 추론하고 정보와 상호작용하며 세상을 인식하는 방식에서 근본적인 변화를 가져옵니다.

상당한 기대 속에 발표된 o3와 o4-mini는 OpenAI의 플랫폼에서 이전 모델(o1, o3-mini, o3-mini-high)을 대체합니다. 이 전환은 특히 다중 모드 추론의 통합 및 다양한 디지털 도구의 에이전틱 사용에서 중요한 진전을 나타냅니다. 이 모델들은 이제 단순히 정보를 처리하는 것이 아니라, 텍스트, 이미지, 코드 실행, 웹 검색, 파일 분석을 조합하여 능동적으로 생각하고 보다 전체적이고 강력한 인지 엔진을 생성합니다.

o3 및 o4-mini: 통합 추론 및 에이전틱 도구 사용

아마도 o3와 o4-mini의 가장 혁신적인 부분은 ChatGPT 생태계 내에서 모든 도구를 에이전틱하게 사용하고 결합할 수 있는 능력입니다. 이 스위트에는 다음과 같은 내용이 포함됩니다:

1. 웹 검색: 인터넷에서 실시간 정보를 접근하고 종합합니다.
2. 파이썬 실행: 계산, 데이터 분석 또는 시뮬레이션을 수행하기 위해 코드를 실행합니다.
3. 이미지 분석: 업로드된 이미지의 내용을 해석하고 이해합니다.
4. 파일 해석: 다양한 문서 유형의 내용을 읽고 추론합니다.
5. 이미지 생성: 텍스트 또는 시각적 프롬프트를 바탕으로 새로운 이미지를 생성합니다.

Introducing OpenAI o3 and o4-mini—our smartest and most capable models to date.

For the first time, our reasoning models can agentically use and combine every tool within ChatGPT, including web search, Python, image analysis, file interpretation, and image generation. pic.twitter.com/rDaqV0x0wE

— OpenAI (@OpenAI) 2025년 4월 16일

이전 모델들은 개별 도구를 호출할 수 있었지만, o3와 o4-mini는 이 능력을 한 단계 끌어올렸습니다. 이제 이들은 복잡한 문제를 해결하기 위해 단일, 일관된 사고의 흐름 내에서 이 도구들을 전략적으로 선택하고 결합하며 활용할 수 있습니다. 업로드된 스프레드시트에서 데이터를 분석하고, 최근 온라인 뉴스 기사를 통해 결과를 교차 참조하고, 해당 데이터를 기반으로 계산을 수행한 다음, 생성된 설명 다이어그램과 함께 결과를 요약하는 질문을 상상해 보십시오. 도구들을 단순히 호출하는 것이 아니라 통해 생각하는 수준의 원활한 통합은 보다 다재다능하고 자율적인 AI 에이전트로 향하는 중요한 도약을 의미합니다.

이 통합 접근 방식은 모델들이 미증유의 유동성을 통해 다단계 및 다중 모드 문제를 해결할 수 있게 해줍니다. 이는 단순한 질문-응답을 넘어 복잡한 작업 실행으로 나아가 AI가 계획을 수립하고, 도구를 사용해 필요한 자원을 수집하며, 정보를 처리하고, 포괄적인 솔루션을 제공할 수 있게 합니다.

"이미지로 생각하기": 인식에서 인지로

통합 도구 사용을 보완하는 또 다른 주요 혁신은 o3와 o4-mini가 업로드된 이미지를 직접 추론 과정 – 즉 그들의 "사고의 흐름" – 에 통합할 수 있는 능력입니다. 이는 단순히 이미지를 "보고" (객체를 식별하거나 텍스트를 추출하는 것) 에서 벗어나 그것을 "함께 생각하는" 데로의 깊은 변화를 의미합니다.

실제로 "이미지로 생각하기"는 무엇을 의미할까요?

• 더 깊은 분석: 모델은 단순히 차트를 설명하는 것뿐만 아니라 추세를 해석하고, 이를 텍스트 정보와 관련 지으며, 시각적 데이터를 기반으로 결론을 도출할 수 있습니다.
• 맥락적 이해: 복잡한 설정의 사진(장비나 DIY 프로젝트 같은)을 분석하고, 시각적 증거를 바탕으로 단계별 지침이나 문제 해결 조언을 제공할 수 있습니다.
• 다중 모드 문제 해결: 다이어그램이나 도식적 요소를 핵심으로 사용하여 공학 문제를 해결하거나 동반된 텍스트로 설명된 생물학적 과정을 이해하는 데 활용할 수 있습니다.
• 창의적 통합: 이미지의 스타일, 구성 또는 감정적 내용을 고려하여 창의적 글쓰기나 관련된 시각적 개념을 생성하는 것에 대해 추론합니다.

이러한 능력은 이미지를 수동적 입력에서 AI의 인지 과정의 능동적인 요소로 변모시킵니다. 이는 모델이 시각적 현실에 기반하여 그들의 추론을 수립할 수 있게 하여, 특히 실제 객체, 다이어그램, 데이터 시각화 및 복잡한 장면을 포함하는 작업에서 보다 정확하고 관련성 있으며 통찰력 있는 출력을 생성하도록 이끕니다.

OpenAI o3와 o4-mini: 차이점은 무엇인가요?

핵심 구조적 발전을 공유하면서도 o3와 o4-mini는 AI 풍경 내에서 서로 다른 필요를 충족시키기 위해 위치하고 있습니다.

OpenAI o3: 주력 모델

OpenAI o3는 새로운 라인업의 정점에 서 있습니다. 최대 성능을 위해 설계되어 광범위한 요구 사항에 대해 새로운 산업 기준을 설정합니다.

• 강점: o3는 특히 다음과 같은 복잡한 영역에서 최첨단 기능을 보여줍니다:
• 코딩: 여러 언어에 걸쳐 고급 코드 생성, 디버깅 및 설명.
• 수학 및 과학: 복잡한 수학 문제를 해결하고 과학 개념을 이해하며 연구 수준의 질문을 지원합니다.
• 시각적 추론: 복잡한 이미지, 도표 및 차트를 해석하는 데 탁월하며 새로운 "이미지로 생각하기" 패러다임을 최대한 활용합니다.
• 위치: OpenAI의 가장 강력한 추론 모델로서, o3는 가장 도전적인 문제를 해결하기 위해 심층적인 이해, 미세한 추론 및 최첨단 정확성이 요구되는 사용자와 개발자를 위해 설계되었습니다. 성능이 가장 중요할 때 선택됩니다.

OpenAI o4-mini: 스마트하고 빠르며 확장 가능합니다

OpenAI o4-mini는 지능, 속도 및 비용 효율성의 매력적인 조합을 제공합니다. o3가 성능의 절대 한계를 끌어내는 동안 o4-mini는 보다 광범위한 접근성과 더 높은 처리량을 위해 최적화된 패키지에서 놀라울 정도로 강력한 기능을 제공합니다.

• 강점: o4-mini는 특히 효율성 측면에서 인상적인 성능을 제공합니다. 수학, 코딩 및 비전 관련 작업을 효과적으로 처리하여 매우 유능한 범용 모델입니다.
• 속도 및 비용: 주요 장점은 o3에 비해 속도와 운영 비용이 낮다는 점입니다. 이는 요구되는 응답 시간이 더 빠르거나 예산이 제한된 애플리케이션에 유리하게 작용할 수 있습니다.
• 위치: o4-mini는 다재다능한 모델입니다. 높은 지능과 지연 및 비용과 같은 실용적인 제약 사이의 균형을 요구하는 애플리케이션에 이상적입니다. 상호작용 애플리케이션을 구동하고 대량의 요청을 처리하며, 주력 모델의 프리미엄 오버헤드 없이 능력 있는 AI 지원을 제공하는 데 적합합니다.

o3 및 o4-mini 벤치마크:

OpenAI의 뛰어난 지능 주장은 철저한 벤치마킹에 의해 뒷받침됩니다. 특정 점수는 새로운 테스트 및 수정에 따라 자주 변동하지만 발표와 함께 공개된 초기 벤치마크는 o3와 o4-mini가 달성한 주요 발전을 강조합니다.

(참고: 다음은 주요 모델들이 평가되는 일반적인 벤치마크 범주를 반영합니다. 정확한 성능 세부 사항은 모델 인덱스 페이지에 제공되었습니다)

OpenAI는 o3가 다양한 표준 평가에서 업계 최고 성능을 달성한 벤치마크 결과를 발표했습니다:

• 일반 지식 및 추론: MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 및 HellaSwag와 같은 테스트는 종종 상당한 향상을 보여주며, 개선된 이해력과 상식 추론을 나타냅니다. o3는 이러한 분야에서 새로운 최고 기록을 세웠다고 전해졌습니다.
• 대학 수준의 추론: GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A)와 같은 벤치마크는 깊은 도메인 지식과 추론 능력을 테스트합니다. 여기서 o3의 성능은 그 고급 기능을 강조합니다.
• 수학: MATH 및 GSM8K (Grade School Math)와 같은 벤치마크에서 o3는 우수한 문제 해결 기술을 보여주며 복잡한 수학적 추론 작업을 다룹니다.
• 코딩: HumanEval 및 MBPP (Mostly Basic Python Problems)와 같은 평가는 코딩 능력을 측정합니다. o3는 코드 생성, 이해 및 디버깅에서 최상위를 차지합니다.
• 비전 이해: MathVista (이미지를 통한 수학적 추론) 및 MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding)와 같은 다중 모드 벤치마크에서 o3는 "이미지로 생각하기" 기능을 활용하여 최고 점수를 달성하며, 이전 모델들을 크게 초과합니다.

o4-mini는 항상 o3의 최고 성능에 미치지 못하더라도, 이러한 벤치마크에서 일관되게 높은 점수를 기록하며 종종 이전 세대 플래그십 모델인 GPT-4 Turbo (o1)를 초과합니다. 성능이 낮은 비용과 더 빠른 추론 속도를 고려할 때 특히 주목할 만하며, 성과 대비 비용 효율성에서 뛰어난 성과를 나타냅니다.

이 벤치마크들은 총체적으로 o3가 텍스트, 코드, 수학 및 비전 전반에 있어 새로운 원천 능력의 리더로 자리 매김하는 반면, o4-mini는 여전히 AI 성능의 한계를 확장하는 강력하고 효율적인 대안을 제공함을 보여줍니다.

OpenAI의 o3 및 o4-mini 컨텍스트 창:

대형 언어 모델의 사용성에서 중요한 요소는 광범위한 컨텍스트를 처리하고 상세한 출력을 생성하는 능력입니다. o3와 o4-mini의 경우, OpenAI는 그 직전 모델들이 설정한 인상적인 사양을 유지하고 있습니다:

• 컨텍스트 창: 200,000 토큰: 이 큰 컨텍스트 창은 모델들이 동시에 상당한 양의 정보를 처리하고 추론할 수 있게 해줍니다. 사용자는 긴 문서, 방대한 코드베이스 또는 상세한 필사본을 입력할 수 있어 AI가 대규모 데이터의 일관성과 이해를 유지할 수 있습니다. 이는 긴 보고서를 요약하거나 복잡한 코드를 분석하거나 연장된 맥락 인식을 갖춘 대화에 참여하는 것과 같은 복잡한 작업에 중요합니다.
• 최대 출력 토큰: 100,000 토큰: 대형 입력 창에 추가하여, 한 번의 응답에서 최대 100,000 토큰을 생성할 수 있는 능력은 임의의 단축 없이 긴 형식의 콘텐츠, 자세한 설명, 포괄적인 보고서 또는 광범위한 코드 생성을 가능하게 합니다.

이 관대한 한계는 o3와 o4-mini가 상당한 양의 텍스트 및 코드를 처리하고 생성해야 하는 수요가 많은 실제 작업을 수행하는 데 잘 갖춰져 있음을 보장합니다.

OpenAI o3, o4 mini API 가격:

OpenAI는 새로운 모델에 대해 각각의 능력과 대상 사용 사례를 반영하는 다양한 가격 설정을 도입했습니다. 가격은 일반적으로 100만 토큰 당 측정됩니다(토큰은 단어의 조각입니다).

OpenAI o3 가격:

• 입력: $10.00 / 1M 토큰
• 캐시 입력: $2.50 / 1M 토큰
• 출력: $40.00 / 1M 토큰

o3의 프리미엄 가격은 그 모델의 강력한 위치를 반영합니다. 입력에 비해 출력 토큰의 비용이 현저히 더 높다는 것은 o3로 콘텐츠를 생성하는 것이 계산적으로 더 집중적이며, 고급 추론 능력에 걸맞다는 것을 시사합니다. "캐시 입력" 계층은 동일한 초기 컨텍스트를 반복적으로 처리할 때 비용 절감을 제공하며, 특정 애플리케이션 아키텍처에 유리할 수 있습니다.

OpenAI o4-mini 가격:

• 입력: $1.100 / 1M 토큰
• 캐시 입력: $0.275 / 1M 토큰
• 출력: $4.400 / 1M 토큰

o4-mini의 가격은 o3보다 현저히 낮아, 특히 대용량 애플리케이션에 있어 훨씬 경제적인 선택이 됩니다. 입력 토큰은 거의 10배 저렴하며, 출력 토큰도 대략 9배 저렴합니다. 이 공격적인 가격 책정은 o4-mini가 효율적이고 확장 가능한 옵션으로서, 주력 모델의 비용의 일부로 강력한 성능을 제공함을 강조합니다.

이 명확한 가격 차별화는 사용자 및 개발자가 그들의 성능 요구 사항과 예산 제약에 가장 잘 맞는 모델을 선택할 수 있게 해줍니다.

OpenAI o3 및 o4-mini 사용처:

OpenAI는 o3와 o4-mini를 다양한 플랫폼 및 API에 걸쳐 출시하고 있습니다:

ChatGPT 사용자:

• ChatGPT Plus, Pro 및 Team 사용자는 즉시 o3, o4-mini 및 o4-mini-high라는 변형에 접근할 수 있으며(여기서 mini와 전체 o3 사이의 성능 지점을 제공할 가능성이 있습니다), 이전의 o1, o3-mini 및 o3-mini-high 모델을 대체합니다.
• ChatGPT Enterprise 및 Edu 사용자는 초기 출시 후 약 일주일 이내에 접근할 수 있도록 예정되어 있습니다.
• 중요하게도, OpenAI는 모든 요금제가 이전 모델 세트와 동일한 비율 제한을 유지한다고 밝혔으므로 기존 구독자들이 원활하게 전환할 수 있습니다.

개발자 (API):

• o3와 o4-mini는 Chat Completions API와 Responses API를 통해 즉시 개발자에게 제공되었습니다.
• Responses API는 추론 요약 기능과 함수 호출 주변의 추론 토큰을 유지하는 기능(도구 사용 시 성능 향상)을 지원한다고 강조됩니다. OpenAI는 또한 웹 검색, 파일 검색 및 코드 인터프리터와 같은 내장 도구가 이 API를 통해 모델의 추론 내에서 직접 지원될 예정이라고 언급했습니다. 이를 통해 에이전틱 애플리케이션 개발이 더욱 원활해질 것입니다.

제3자 통합:

• 모델은 인기 있는 개발자 도구에서 빠르게 등장했습니다. GitHub는 GitHub Copilot 및 GitHub Models에서 o3 및 o4-mini의 공개 미리 보기를 제공할 것이라고 발표하여 개발자가 새로운 기능을 코딩 워크플로우 내에서 활용할 수 있게 했습니다.
• 또 다른 AI 기반 코드 편집기인 Cursor도 즉각적인 지원을 발표하며, 처음에는 무료로 o4-mini 사용을 제공할 예정입니다.

이러한 사용자 지향 제품, 개발자 API 및 주요 파트너 통합에 걸친 단계적이지만 신속한 출시는 o3와 o4-mini의 이점을 광범위하게 신속하게 활용할 수 있도록 보장합니다.

결론: 더 스마트하고 통합된 미래

OpenAI의 o3와 o4-mini는 대형 언어 모델 진화의 중대한 순간을 나타냅니다. 도구 사용의 깊은 통합과 시각 정보를 직접 추론 과정에 포함시키면서 이 모델들은 이전 모델의 한계를 초월합니다. o3는 코딩, 수학, 과학 및 시각적 추론에서 특히 뛰어난 복잡한 문제 해결의 원천 AI 파워에 대한 새로운 기준을 설정합니다. o4-mini는 지능, 속도 및 비용 효율성의 강력한 조합을 제공하여 고급 AI 능력을 그 어느 때보다 실용적이고 확장 가능하게 만듭니다.

향상된 추론 능력, 확장된 컨텍스트 창 및 폭넓은 가용성으로 인해 o3와 o4-mini는 사용자, 개발자 및 연구자가 더 복잡한 문제를 해결하고 혁신의 새로운 국경을 열 수 있도록 지원합니다. 이들은 단순히 더 똑똑한 모델을 넘어서, AI가 디지털 및 시각 세계의 풍부함과 복잡성과 상호작용하는 더 스마트한 방법을 제시하며, 지능형 응용 프로그램 및 에이전틱 시스템의 다음 세대를 위한 길을 엽니다. 진정으로 통합된 AI 추론의 시대가 도래했습니다.