GPT 시리즈는 인공지능 모델의 진화를 대표하는 기술로, 최근 오픈AI는 GPT-4o 대비 성능과 비용 효율성을 강화한 GPT-4.1을 출시했습니다. GPT-4.1은 MMLU, GPQA, AIME 등 다양한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이며, 긴 문맥 처리와 실전 코딩 능력에서도 우위를 점합니다. 또한 mini, nano 모델을 통해 사용 목적에 맞는 선택이 가능하며, API 및 ChatGPT 기반 활용도도 확대되고 있습니다.
GPT-4.1 vs GPT-4o, 성능과 비용의 진짜 차이 분석
| ▣ 목록 (LIST) ▣ |
1. 인공지능 모델의 진화, 그리고 GPT-4.1의 등장
2. GPT-4.1이란 무엇인가?
3. 성능 비교: GPT-4.1 vs GPT-4o
4. 가격 및 비용 효율성
5. 어떤 모델을 선택해야 할까?
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1. 인공지능 모델의 진화, 그리고 GPT-4.1의 등장
인공지능 기술은 매년 비약적인 발전을 거듭하고 있습니다.
오픈AI가 선보이는 GPT 시리즈는 그 흐름의 중심에 서 있다고 해도 과언이 아닙니다.
최근 출시된 GPT-4.1은 전작인 GPT-4o에 비해 더욱 정교한 성능과 실용적인 가격 구조를 갖추며 큰 관심을 받고 있습니다.
이번 글에서는 GPT-4.1과 GPT-4o가 어떤 점에서 달라졌는지, 구체적으로 성능과 비용 측면에서 어떻게 비교되는지를 자세히 살펴보겠습니다.
2. GPT-4.1이란 무엇인가?
2025년 4월, 오픈AI는 GPT-4.1 시리즈를 공식 출시했습니다.
이 시리즈는 기존의 GPT-4o 모델을 기반으로 하되, 다양한 기능 향상과 모델 최적화를 통해 더 넓은 활용 범위를 제공합니다.
GPT-4.1 시리즈는 다음과 같이 구성됩니다:
- GPT-4.1: 최고 성능, 긴 문서와 복잡한 작업에 최적
- GPT-4.1 mini: GPT-4o 수준 이상의 성능에 더 빠른 속도와 낮은 비용
- GPT-4.1 nano: 초경량 모델, 단순 작업에 최적화
이들 모델은 모두 API를 통해 사용할 수 있으며, 일부 기능은 ChatGPT에도 통합되고 있습니다.
3. 성능 비교: GPT-4.1 vs GPT-4o
(1) 지능 및 지시 이행 능력
GPT-4.1은 다양한 벤치마크에서 전반적인 지능과 복잡한 명령 이행 능력 면에서 GPT-4o를 뛰어넘습니다.
MMLU(다분야 언어이해), GPQA(과학 지식), AIME(수학)에 대해 다음과 같은 성과를 보였습니다:
- MMLU: 90.2% (GPT-4o는 86.8%)
- GPQA: 66.3% (GPT-4o는 59.4%)
- AIME: 48.1% (GPT-4o는 39.7%)
이는 단순 정보 응답을 넘어, 복잡한 사고와 논리 기반 문제 해결 능력에서의 향상을 의미합니다.
(2) 코딩 성능
소프트웨어 개발에서 가장 중요하게 여겨지는 실전 코딩 능력 또한 GPT-4.1이 우위에 있습니다:
- SWE-bench(실제 소프트웨어 버그 해결율): GPT-4.1 54.6% vs GPT-4o 33.2%
- Aider’s Polyglot(다국어 코딩 지원): GPT-4.1이 더 높은 정확도 기록
이는 코드 생성 품질은 물론, 다국어 환경에서도 유용하다는 점에서 개발자에게 매력적인 선택지가 됩니다.
(3) 긴 문맥 처리 능력
GPT-4.1은 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.
이는 GPT-4o의 128,000 토큰 대비 약 8배 가까이 증가한 수치로, 다음과 같은 장점이 있습니다:
- 장문 문서 분석
- 연속적인 대화 유지
- 복잡한 스크립트나 로그 처리
성능 평가에서도 OpenAI-MRCR, Graphwalks 등 장문 문맥 테스트에서 GPT-4o를 안정적으로 능가했습니다.
4. 가격 및 비용 효율성
GPT-4.1은 단순히 성능만 개선된 것이 아닙니다.
비용 구조 역시 사용자의 접근성을 대폭 높인 부분입니다.
- GPT-4.1은 GPT-4o 대비 26% 저렴
- GPT-4.1 mini는 GPT-4o 대비 83% 비용 절감
- 동일 컨텍스트 재사용 시 최대 75% 프롬프트 캐싱 할인
- 긴 문맥 사용 시 추가 요금 없음
- Batch API 사용 시 50% 추가 할인 적용 가능
즉, 성능이 높아졌음에도 비용은 오히려 절감된 셈이며, 반복 요청이나 대용량 처리에 특히 유리한 구조입니다.
5. 어떤 모델을 선택해야 할까?
(1) GPT-4.1이 적합한 경우:
- 장문 문서 요약 및 해석
- 복잡한 지시 처리 및 자동화 에이전트 개발
- 고난이도 코딩 작업
(2) GPT-4.1 mini 추천 상황:
- 중급 코딩, 일반적인 정보 응답
- 빠른 응답이 필요한 서비스용 AI
(3) GPT-4.1 nano 활용 추천:
- 간단한 챗봇, FAQ 자동화
- 실시간 응답 필요 고객 대응
마무리하며,
GPT-4.1은 GPT-4o에 비해 전반적인 성능 향상과 함께, 비용 효율성 면에서도 탁월한 개선을 보여줍니다.
긴 문맥 처리 능력과 실제 코딩 성능은 AI를 실무에 활용하려는 사용자에게 매우 중요한 지표입니다.
비용 부담으로 인해 고성능 모델 사용에 주저하던 사용자라면, GPT-4.1 mini 또는 nano를 통해 가성비 높은 선택이 가능해졌습니다.
앞으로 AI 활용을 고민하고 있다면, GPT-4.1 시리즈는 충분히 검토할 만한 옵션입니다.
GPT-4.1 vs GPT-4o, 성능과 비용의 진짜 차이 분석
