[ChatGPT] GPT-4.1와 GPT-4.5 모델 비교 / 예시

​인공지능 분야에서 OpenAI의 GPT 시리즈는 지속적인 혁신을 거듭하며 다양한 모델을 선보여 왔습니다. 그중에서도 GPT-4.1과 GPT-4.5는 각기 독특한 특징과 강점을 지닌 모델로 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 두 모델의 주요 차이점, 성능 비교, 활용 사례 등을 상세히 분석하여, 어떤 모델이 어떤 작업에 적합한지 알아보겠습니다.​

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1. 모델 개요

GPT-4.5

• 출시일: 2025년 2월 27일​
• 주요 특징:
  • 자연스러운 대화 능력: 인간과 유사한 대화 흐름과 감정 이해 능력을 갖추어, 보다 자연스러운 상호작용이 가능합니다.​
  • 강화된 창의성: 창의적인 글쓰기, 스토리텔링, 마케팅 콘텐츠 제작 등에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.​
  • 멀티모달 입력 지원: 텍스트 외에도 이미지 입력을 처리할 수 있어, 시각적 자료에 대한 이해와 분석이 가능합니다.​
  • 광범위한 언어 지원: 15개 언어에서 우수한 성능을 보이며, 다국어 작업에 적합합니다.​

GPT-4.1

• 출시일: 2025년 4월 14일​
• 주요 특징:
  • 코딩 성능 향상: SWE-bench Verified 기준으로 GPT-4.5 대비 26.6% 향상된 코딩 성능을 보여, 개발자들에게 유용합니다.​
  • 긴 문맥 처리 능력: 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 처리할 수 있어, 방대한 데이터나 긴 문서를 효과적으로 다룰 수 있습니다.​
  • 정확한 지시 수행: 복잡한 지시나 다단계 작업을 정확하게 수행하며, 구조화된 출력 생성에 능숙합니다.​
  • 비용 효율성: 이전 모델 대비 운영 비용이 낮아, 경제적인 측면에서도 이점을 제공합니다.​

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2. 성능 비교

코딩 능력

GPT-4.1은 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. SWE-bench Verified 기준으로 GPT-4.5 대비 26.6% 향상된 결과를 보여주며, 이는 실제 코드베이스에서의 문제 해결 능력이 크게 개선되었음을 의미합니다.

예시:

개발자가 새로운 웹 애플리케이션의 프론트엔드 코드를 작성하려는 경우, GPT-4.1은 최신 프레임워크와 라이브러리를 활용하여 효율적이고 정확한 코드를 생성할 수 있습니다.​

문맥 처리 능력

GPT-4.1은 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 처리할 수 있어, 긴 문서나 대규모 데이터셋을 다루는 작업에 적합합니다. 반면, GPT-4.5는 12만 8천 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.

예시:

법률 문서를 분석하거나 방대한 연구 논문을 요약하는 작업에서 GPT-4.1은 전체 문서를 한 번에 처리하여 정확한 요약본을 제공할 수 있습니다.​

창의적 글쓰기 및 대화 능력

GPT-4.5는 자연스러운 대화와 창의적인 글쓰기에서 두각을 나타냅니다. 감정 이해와 표현이 강화되어, 인간과 유사한 상호작용이 가능합니다. ​

예시:

마케팅 팀이 새로운 광고 캠페인을 위한 슬로건을 개발할 때, GPT-4.5는 창의적이고 감성적인 문구를 제안하여 소비자들의 관심을 끌 수 있습니다.​

비용 효율성

GPT-4.1은 운영 비용 측면에서 GPT-4.5보다 경제적입니다. 입력 토큰당 비용이 GPT-4.5의 $75.00 대비 GPT-4.1은 $2.00로, 약 22.5배 저렴합니다.

예시:

스타트업 기업이 예산 제약 속에서 AI 모델을 활용하려는 경우, GPT-4.1은 높은 성능과 낮은 비용으로 최적의 선택이 될 수 있습니다.​

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3. 활용 사례 및 추천 작업

GPT-4.5 추천 작업

• 창의적 콘텐츠 제작: 블로그 글, 스토리, 시나리오 등 감성적이고 창의적인 글쓰기 작업에 적합합니다.​
• 자연어 대화형 시스템: 고객 서비스 챗봇, 가상 비서 등 인간과 유사한 대화 경험을 제공하는 시스템에 활용할 수 있습니다.​
• 다국어 지원: 다양한 언어로 콘텐츠를 생성하거나 번역하는 작업에 효과적입니다.​

GPT-4.1 추천 작업

• 소프트웨어 개발 지원: 코드 생성, 디버깅, 코드 리뷰 등 개발자 업무를 보조하는 데 활용할 수 있습니다.​
• 대규모 문서 분석: 긴 문서나 방대한 데이터셋을 처리하여 요약하거나 인사이트를 도출하는 작업에 적합합니다.​
• 정확한 지시 수행이 필요한 작업: 구조화된 데이터 생성, 복잡한 지시