챗GPT4.1 속도, 성능, 가격 비교 총정리

인공지능 기술의 발전 속도가 너무 빠르다고 느껴보신 적 있나요? OpenAI가 또 다시 우리를 놀라게 했습니다. 이번에는 단순한 업그레이드가 아닌, 완전히 새로운 패러다임을 제시하는 GPT-4.1 시리즈를 공개했어요.

 

코딩 능력은 물론이고, 책 한 권 분량의 내용도 이해하는 놀라운 성능을 갖추었답니다. 그뿐만 아니라, 더 저렴해진 가격까지! 2024년 6월까지의 최신 지식을 갖춘 4챗GPT 4.1에 대해서 한번 자세히 살펴보겠습니다.

 

챗GPT4.1 속도, 성능, 가격 비교 총정리

 

 

챗GPT4.1 시리즈의 세 가지 모델 특징과 차이점

OpenAI가 공개한 GPT-4.1 시리즈는 총 세 가지 모델로 구성되어 있습니다. 각각 다른 특성과 목적을 가지고 있어 상황에 맞게 선택할 수 있다는 장점이 있어요.

모델명	주요 특징	적합한 사용 사례
GPT-4.1	최고 성능의 주력 모델	복잡한 코딩, 대용량 문서 처리, 정밀한 분석이 필요한 작업
GPT-4.1 Mini	성능과 가성비의 균형	중간 규모 애플리케이션, 일반적인 비즈니스 문서 처리
GPT-4.1 Nano	초고속, 초저가 모델	실시간 응답 필요 작업, 자동완성, 태그 분류, 간단한 챗봇

세 모델 모두 공통적으로 100만 토큰(약 700,000단어 또는 3,000페이지)의 텍스트를 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어요. 이는 기존의 GPT-4o보다 훨씬 더 많은 양의 정보를 한 번에 이해하고 처리할 수 있다는 의미입니다.

 

이 세 모델은 모든 분야에서 GPT-4o와 GPT-4o mini보다 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 특히 주목할 점은 GPT-4.1 Mini가 대부분의 벤치마크에서 GPT-4o보다도 우수한 성능을 보이면서도, 지연 시간은 절반 수준으로 줄이고 비용은 83%나 절감했다는 점이에요. 가장 작은 모델인 GPT-4.1 Nano도 MMLU에서 80.1%, GPQA에서 50.3%, Aider 다국어 코딩 벤치마크에서 9.8%의 점수를 기록하며 GPT-4o mini보다 높은 성능을 보여주고 있습니다.

 

흥미로운 점은 단순히 긴 텍스트를 읽을 수 있는 것뿐만 아니라, 그 안에서 특정 정보를 정확하게 찾아내고 관련성을 파악하는 능력까지 크게 향상되었다는 거예요. 마치 수천 페이지 문서 속에서 바늘을 찾는 것과 같은 작업도 이제는 가능해졌답니다.

 

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챗GPT4.1의 주요 성능 개선 분야

GPT-4.1은 세 가지 핵심 영역에서 놀라운 성능 향상을 보여주고 있습니다. 특히 프로그래밍, 지시 이행, 대량 문서 이해 능력이 크게 개선되었어요.

 

1. 코딩 능력의 혁신적 향상

개발자들에게 가장 반가운 소식은 GPT-4.1의 코딩 능력이 비약적으로 향상되었다는 점일 거예요. SWE-Bench Verified 기준으로 무려 54.6%의 정확도를 기록했는데, 이는 GPT-4o(33.2%)보다 21.4%p나 높은 수치입니다. 심지어 GPT-4.5보다도 26.6%p 높은 성능으로, 코딩 분야에서 선두 모델로 자리매김했어요.

 

여기서 가장 주목할 점은 '실제 코드베이스'에서의 성능이에요. 단순히 작은 코드 조각을 생성하는 것이 아니라, 기존 코드베이스를 탐색하고, 작업을 완료하며, 실행되고 테스트를 통과하는 코드를 생성할 수 있게 되었다는 점이 정말 중요합니다.

예를 들어, 다음과 같은 복잡한 작업도 훨씬 더 정확하게 수행할 수 있게 되었어요:

• 여러 언어가 섞인 대규모 코드베이스 분석
• 기존 코드의 버그를 찾아 패치 제안
• 새로운 기능 요구사항에 맞춰 코드 리팩토링

특히 Aider's Polyglot Benchmark에서는 GPT-4.1이 코드 전체 형식(whole format)에서 52%, 코드 차이(diff format)에서 53%를 기록하며 GPT-4o(각각 31%와 18%)보다 2배 이상의 점수를 기록했어요. 이는 다양한 프로그래밍 언어에 대한 코딩 능력과 변경 사항을 전체 및 차이 형식으로 제대로 출력하는 능력이 크게 향상되었음을 보여줍니다.

 

또한 프론트엔드 코딩에서도 GPT-4.1은 GPT-4o보다 크게 개선되어 더 기능적이고 미적으로 우수한 웹 앱을 만들 수 있게 되었어요. 실제로 사람 평가자들은 GPT-4.1이 만든 웹사이트를 GPT-4o보다 80%의 경우에 더 선호한다고 평가했다고 합니다.

 

2. 정확한 지시 이행 능력

AI가 얼마나 사용자의 지시를 정확히 따를 수 있느냐는 실용성의 핵심이죠. GPT-4.1은 복잡한 다단계 지시사항을 이해하고 수행하는 능력이 크게 향상되었습니다. MultiChallenge 테스트에서 38.3%의 성적을 기록해 GPT-4o보다 10.5%p 향상된 결과를 보여줬어요.

 

이런 능력 향상이 실생활에서는 어떻게 도움이 될까요? 예를 들면 다음과 같은 복잡한 지시도 더 정확하게 수행할 수 있게 되었습니다.

"이 법률 문서에서 지난 3년간의 계약 조항만 추출하되, 개인정보는 모두 익명화해서 표로 정리해줘. 단, 계약금액이 1억 원 이상인 항목은 빨간색으로 표시하고, 결과는 한글 파일 형식으로 작성해줘."

 

이처럼 여러 조건과 단계가 복합적으로 얽힌 요청도 GPT-4.1은 더 정확하게 이해하고 수행할 수 있게 되었어요. 이는 법률, 의료, 금융 등 정확성이 중요한 분야에서 특히 유용하게 활용될 수 있을 것으로 보입니다.

 

3. 대량 문서의 정밀한 이해

GPT-4.1 시리즈의 가장 혁신적인 변화 중 하나는 100만 토큰(약 3,000페이지 분량)의 텍스트를 한 번에 처리할 수 있다는 점이에요. 하지만 단순히 많은 양을 읽을 수 있다는 것보다 더 중요한 것은, 그 내용을 얼마나 정확하게 이해하고 원하는 정보를 추출할 수 있느냐입니다.

 

GPT-4.1은 방대한 문서 내에서 특정 정보를 정확히 찾아내는 능력이 크게 향상되었어요. Video-MME 벤치마크에서는 문맥 이해 능력을 평가하는데, GPT-4.1은 '자막 없는 긴 영상' 카테고리에서 72.0%의 점수를 기록하며 최신 성능을 기록했습니다. 이는 GPT-4o보다 6.7%p 향상된 결과예요.

 

예를 들어, 1,000페이지짜리 연구 보고서에서 특정 실험 결과만 찾아내거나, 수백 개의 이메일 중에서 특정 주제에 관한 내용만 추출하는 작업을 더 정확하게 수행할 수 있습니다.

작업 유형	GPT-4o 정확도	GPT-4.1 정확도	향상률
문서 중간의 특정 정보 검색	67%	89%	+22%p
여러 유사 항목 중 특정 항목 식별	58%	82%	+24%p
문서 전체에 흩어진 정보 종합	43%	71%	+28%p

이러한 능력은 연구자, 법률 전문가, 금융 분석가 등 대량의 문서를 다루는 전문가들에게 특히 유용할 것으로 보입니다. 예를 들어, 수천 페이지의 법률 문서에서 특정 조항이 어떻게 변경되었는지 추적하거나, 방대한 연구 논문에서 특정 가설에 관한 내용만 추출하는 작업도 훨씬 더 효율적으로 처리할 수 있게 되었어요.

 

 

 

 

 

챗GPT4.1 API 가격

성능이 좋아지면 보통 가격도 올라가기 마련인데, GPT-4.1 시리즈는 오히려 더 합리적인 가격으로 제공되고 있어요. 특히 세 가지 모델의 가격 차이가 뚜렷해 필요에 맞게 선택할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.

모델	입력 가격 (1K 토큰당)	출력 가격 (1K 토큰당)	평균 사용 비용 (추정)
GPT-4.1	$2	$8	$1.84
GPT-4.1 Mini	$0.40	$1.60	$0.42
GPT-4.1 Nano	$0.10	$0.40	$0.12

특히 주목할 만한 변화는 캐시 기능의 할인율이 75%로 인상되었다는 점이에요. 이는 반복적인 요청이 많은 서비스에서 비용을 크게 절감할 수 있다는 의미입니다.

 

예를 들어, 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하는 챗봇을 운영한다면, 동일한 질문에 대한 응답 비용이 기존보다 75% 절감되는 셈이죠. 이는 AI 기반 서비스의 운영 비용을 크게 낮출 수 있는 요소가 될 것으로 보입니다.

 

또한 GPT-4.1 Nano 모델의 경우, 기존 모델들보다 훨씬 저렴한 가격에 제공되어 소규모 스타트업이나 개인 개발자들도 고품질의 AI 서비스를 구축할 수 있게 되었습니다. 토큰당 입력 비용이 $0.10, 출력 비용이 $0.40으로, 평균적인 사용 패턴을 고려했을 때 1,000토큰당 약 $0.12 정도의 비용이 발생한다고 볼 수 있어요.

 

챗GPT4.1의 실제 활용 사례

이론적인 성능 향상도 좋지만, 실제 비즈니스 환경에서 어떤 차이를 만들어내는지가 더 중요하죠. 여러 기업들이 이미 GPT-4.1을 도입하여 놀라운 결과를 얻고 있다고 합니다.

 

1. Thomson Reuters: 법률 문서 분석 정확도 17% 향상

글로벌 정보 서비스 기업 Thomson Reuters는 복잡한 법률 문서 검토 작업에 GPT-4.1을 적용했습니다. 그 결과, 이전 모델 대비 정확도가 17%나 향상되었다고 해요.

실제로 수백 페이지에 달하는 계약서에서 중요한 법적 위험 요소를 식별하는 작업에서 GPT-4.1은 인간 법률 전문가에 근접한 성능을 보여주었다고 합니다. 특히 문서의 여러 부분에 흩어져 있는 관련 조항들을 연결하여 종합적인 분석을 제공하는 능력이 크게 향상되었다고 해요.

예를 들어, "이 계약서에서 회사에게 불리한 조항을 모두 찾아내고, 각 조항이 어떤 위험을 내포하고 있는지 분석해줘"라는 요청에 대해 훨씬 더 정확한 결과를 제공할 수 있게 되었습니다.

 

2. Carlyle: 금융 문서 데이터 추출 정확도 50% 향상

글로벌 투자 회사 Carlyle은 방대한 금융 문서에서 수치 데이터를 추출하는 작업에 GPT-4.1을 활용했습니다. 그 결과, 이전 모델보다 50% 더 정확한 추출 성능을 보였다고 해요.

수백 개의 재무제표, 투자 보고서, 시장 분석 자료 등에서 특정 재무 지표나 트렌드를 추출하고 분석하는 작업이 훨씬 더 정확해졌다는 것이죠. 특히 표와 그래프 속의 데이터를 정확히 인식하고 관련 맥락과 함께 해석하는 능력이 크게 향상되었습니다.

이러한 성능 향상은 투자 분석가들의 작업 효율성을 크게 높여주었고, 더 빠르고 정확한 투자 의사결정을 지원할 수 있게 되었다고 합니다.

3. Windsurf: 코드 리뷰 효율성 30% 향상

소프트웨어 개발 기업 Windsurf는 코드 리뷰 자동화 시스템에 GPT-4.1을 도입했습니다. 그 결과, 이전보다 30% 더 효율적인 코드 리뷰가 가능해졌다고 해요.

 

GPT-4.1은 단순한 코드 오류 발견을 넘어, 성능 최적화 방안, 보안 취약점, 확장성 개선 방안 등을 더 정확하게 제안할 수 있게 되었습니다. 또한, 개발 도구와의 통합을 위한 도구 호출 정확도도 크게 향상되어, 실제 개발 워크플로우에 더 자연스럽게 통합될 수 있게 되었다고 합니다.

 

예를 들어, "이 코드에서 메모리 누수가 발생할 수 있는 부분을 찾아내고, 더 효율적인 알고리즘으로 대체해줘"와 같은 복잡한 요청도 더 정확하게 처리할 수 있게 되었어요.