GPT-5에 대해 꼭 알아야 할 모든 것 [2025년 9월 기준]

지난 1년간 OpenAI는 GPT-4o, o1, o3을 선보이며 AI의 사고, 추론, 상호작용 방식을 지속적으로 개선해왔습니다.

이 모델들은 AI의 응답 속도, 정확성, 직관성을 높였지만, 모두 더 큰 도약을 위한 단계에 불과했습니다.

8월 6일, OpenAI는 GPT-5의 출시가 임박했음을 공개적으로 알렸습니다.

그리고 2025년 8월 7일부터 GPT-5가 공식적으로 도입되어, OpenAI의 최고 수준의 추론 및 멀티모달 기능이 하나의 통합 모델로 결합되었습니다. GPT-5는 이제 모든 무료 및 유료 ChatGPT 사용자의 기본 모델로, GPT-4o를 완전히 대체합니다.

이 가이드에서는 GPT-5의 기능, 성능 향상, 학습 과정, 출시 일정, 비용 등 확인된 모든 정보를 정리해드립니다.

GPT-5란 무엇인가요?

GPT-5는 2025년 8월 7일 공식 출시된 OpenAI의 최신 세대 대형 언어 모델입니다. 기존 GPT 아키텍처에 o1 및 o3과 같은 추론 중심 모델의 발전을 통합했습니다.

GPT-5 이전에 OpenAI는 GPT-4.5(Orion)을 ChatGPT에 도입해, 추론 정확도를 높이고 환각을 줄였으며, 현재 GPT-5에 기본 탑재된 심층적 사고 실행의 기반을 마련했습니다.

과거에 예고됐던 단계별 논리, 더 나은 맥락 유지, 부드러운 멀티모달 전환 등 많은 기능이 이제 GPT-5에서 완전히 구현되고 통합되었습니다.

GPT-5는 통합 적응형 시스템의 일부로 동작합니다. 새로운 실시간 라우터가 일상적인 질의에는 빠르고 처리량 높은 모델을, 복잡한 추론에는 '생각하는' 모델을 자동으로 선택해, 별도의 특화 모델 전환이 필요 없습니다.

GPT-5에는 어떤 모델들이 있나요?

GPT-5는 다양한 용도에 최적화된 특화 변형 모델군으로, ChatGPT의 다양한 활용부터 API를 통한 대규모 배포까지 지원합니다.

각 GPT-5 변형 모델은 동일한 통합 아키텍처를 기반으로 하면서, 지식 기준일, 추론 깊이, 속도, 운영 규모에 맞게 조정되어 있습니다.

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이 변형 모델들은 OpenAI의 추론 중심 방향성과 성능 튜닝을 결합해, 개발자가 작업 복잡도와 배포 규모에 맞는 모델을 유연하게 선택할 수 있도록 합니다.

GPT-5의 성능은 어떤가요?

2025년 8월 7일 공식 출시된 GPT-5는 실제 환경에서 추론, 멀티모달 처리, 에이전트형 작업 실행 등 다양한 영역에서 그 아키텍처의 성능을 보여주고 있습니다.

Sam Altman은 GPT-5가 단순히 '더 나은 챗봇'을 넘어설 것이라 예고했으며, 초기 사용 결과 실제로 그 약속을 실현하고 있습니다.

실시간으로 적응하는 추론

내장된 라우팅 시스템이 즉각 응답할지, 단계별로 사고할지 결정합니다. 복잡한 질의에는 GPT-5가 연쇄적 사고 과정과 내장 프롬프트 체이닝을 활용해 중간 단계를 거쳐 최종 답변을 도출합니다.

이로 인해 GPT-5 기반 챗봇은 별도의 모델이나 모드 전환 없이도, 다단계 코드 디버깅이나 복합 비즈니스 분석 등 지속적인 문제 해결에 더 강해졌습니다.

대규모 맥락 처리

ChatGPT에서는 약 256,000 토큰까지 맥락을 기억할 수 있고, API를 통해서는 400,000까지 확장됩니다. 덕분에 한 권의 책, 수시간 분량의 회의록, 대형 저장소 작업도 앞선 내용을 잃지 않고 이어갈 수 있습니다.

긴 세션에서도 ChatGPT의 응답 정확도가 눈에 띄게 향상되어, 모순이 줄고 이전 맥락 유지력이 강해졌습니다.

글로벌 시장을 위한 언어 지원 강화

GPT-5의 통합 아키텍처는 다국어 및 음성 기능에서 큰 도약을 이뤘습니다. ChatGPT는 더 많은 언어를 지원하며, 번역 정확도가 높아지고 긴 대화에서도 맥락 손실이 적어졌습니다.

이러한 개선은 음성 상호작용에도 적용되어, 다양한 억양과 말투에서도 응답이 자연스러워졌고, 스페인어·힌디어·일본어·아랍어 등 다국어 음성 챗봇도 텍스트만큼 유창하게 사용할 수 있습니다.

챗봇에서 AI 에이전트로

GPT-5와 함께 OpenAI는 애플리케이션 커넥터(외부 도구, CRM, 데이터베이스, 생산성 도구와 직접 상호작용하는 네이티브 통합) 전략을 확장했습니다.

모든 단계를 고비용 추론 호출로 처리하는 대신, 경량 커넥터로 작업을 분산하면 복잡한 논리는 필요할 때만 사용하면서도 API 비용을 절감할 수 있습니다.

GPT-5의 가격은 얼마인가요?

GPT-5는 ChatGPT 구독과 OpenAI API를 통해 제공되며, 변형 모델별로 가격이 다릅니다. API 이용자는 gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano 등 여러 변형 모델을 입력·출력 토큰 100만 개 단위로 과금받게 됩니다.

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API 가격 외에도, OpenAI는 GPT-5를 다양한 ChatGPT 요금제에서 제공한다고 밝혀 무료 사용자도 이용할 수 있으며, 유료 플랜에서는 고급 기능이 추가로 제공됩니다:

• 무료 요금제 – 표준 추론 기능과 일일 사용 제한이 적용된 GPT-5.
  
  
• 플러스 요금제 – 사용 한도 증가 및 향상된 추론 성능 제공.
  
  
• 프로 요금제 – 확장된 컨텍스트 윈도우, 더 빠른 라우팅, 고급 도구 우선 접근권이 포함된 고추론 '생각하는' GPT-5 Pro 이용 가능.

OpenAI의 가격 정책은 개발자가 필요에 따라 최대 추론 깊이, 빠른 응답 속도, 비용 효율성 중에서 선택할 수 있도록 설계되어 있습니다.

GPT-5는 어떻게 사용할 수 있나요? (힌트: 목적에 따라 다릅니다)

GPT-5와 대화만 원한다면 8월 7일부터 ChatGPT에서 바로 이용할 수 있습니다. 애플리케이션이 요금제에 따라 적합한 변형 모델(GPT-5 Thinking 등)을 자동으로 사용하므로 별도 설정 없이 앱을 열고 바로 입력하면 됩니다.

하지만 자체 제품이나 워크플로우에 GPT-5를 활용하려면 API 접근이 필요합니다. OpenAI API에 접근하는 주요 방법은 두 가지가 있습니다:

1. OpenAI 플랫폼 – platform.openai.com에서 gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-chat 중 용도에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다. 코드에서 바로 GPT-5로 요청을 보내는 가장 빠른 방법입니다.
2. GitHub의 OpenAI Python SDK – 로컬 개발이나 스크립트 작업 시, 공식 OpenAI Python 클라이언트를 설치하면 됩니다. API 키로 모든 GPT-5 변형 모델을 간단한 파이썬 함수로 사용할 수 있습니다.

모델 동작을 탐색해보고 싶다면 GitHub Models Playground도 이용할 수 있습니다. 별도 앱 구축 없이 프롬프트 테스트가 가능합니다.

GPT-5로 AI 에이전트 만드는 방법

GPT-5가 내 사용 사례에 적합한지 확인하는 가장 좋은 방법은 실제로 직접 구축해보는 것입니다. 실제 입력, 다단계 추론, 실시간 배포 흐름에서 어떻게 작동하는지 확인해보세요.

이 예시에서는 Botpress를 사용합니다 — GPT-5를 손쉽게 연동할 수 있는 AI 에이전트 시각적 빌더입니다.

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1단계: 에이전트가 수행할 역할 정의하기

에이전트의 역할을 구체적으로 정하세요. GPT-5는 복잡한 작업도 추론할 수 있지만, 명확한 역할이 있을 때 가장 좋은 결과를 냅니다.

제품 문의 응답, 예약 지원, 법률 문서 요약 등 한 가지 명확한 기능부터 시작해 점차 확장하세요. 처음부터 너무 복잡하게 설계할 필요는 없습니다.

2단계: 에이전트 생성 및 지침 입력하기

Botpress Studio에서 새 봇 프로젝트를 만듭니다.
에서 GPT-5에게 정확히 어떤 역할을 해야 하는지 알려주세요.

예시: “당신은 대출 상담 봇입니다. 사용자에게 다양한 대출 유형을 설명하고, 입력값을 바탕으로 자격을 계산해주며, 신청 링크로 안내하세요.”

GPT-5는 구체적인 작업 지시를 잘 이해합니다 — 지침이 명확할수록 성능이 높아집니다.

3단계: 에이전트에 작업 자료 제공하기

문서를 업로드하거나, 주요 내용을 붙여넣거나, 지식 베이스에 실시간 페이지를 연결하세요. GPT-5는 이를 참고해 질문에 답하고 의사결정을 내립니다.

포함하면 좋은 자료 예시:

• 가격 세부 내역
• 제품 또는 서비스 개요
• 주요 페이지(데모, 체험판, 문의 양식 등)
• 내부 프로세스 문서(내부용 에이전트라면)

GPT-5는 긴 문서도 참고할 수 있으니, 길이에 너무 신경 쓰지 말고 관련성 있고 체계적으로 정리하세요.

4단계: LLM으로 GPT-5 선택하기

에이전트가 GPT-5를 사용하도록 하려면, Botpress Studio 왼쪽 사이드바의 Bot Settings로 이동하세요.

1. Bot Settings로 들어가기
2. LLM Provider 섹션까지 스크롤하기
3. 아래에서 모델GPT-5의 다양한 버전 중 하나를 선택하세요:‍
   
   • gpt-5로 완전한 추론과 다단계 논리 처리‍
   • 더 빠르고 가벼운 상호작용을 위한 gpt-5-mini‍
   • pt-5-nano: 초저지연 작업용

모델을 선택하면, 모든 지침, 지식 베이스 답변, 추론 동작이 GPT-5로 구동됩니다. 비용, 지연 시간, 출력 품질에 따라 언제든 버전을 변경할 수 있습니다.

5단계: WhatsApp, Slack, 웹사이트 등 채널에 배포하기

GPT-5 에이전트가 원하는 대로 동작하면, 다음과 같은 플랫폼에 즉시 배포할 수 있습니다:

• WhatsApp
• Telegram
• Slack
• 웹 채팅
• API를 통한 맞춤형 채널

Botpress와 같은 AI 에이전트 플랫폼이 통합을 처리하므로, 사용자는 GPT-5의 강력함을 다양한 채널에 빠르게 적용할 수 있습니다.

GPT-5는 GPT-4o보다 무엇이 더 나은가요?

GPT-5는 GPT-4 이후 가장 큰 구조적 변화를 가져왔으며, 전작인 GPT-4o와 직접 비교할 때 그 차이가 더 분명해집니다.

아래 표는 개발자와 사용자가 실제로 경험한 내용을 살펴보기 전에, 변화된 점을 수치로 정리한 것입니다.

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이론상 GPT-5는 컨텍스트 윈도우가 크게 확장되고, 동일한 출력 길이에 더 적은 토큰을 사용합니다. 멀티모달 응답도 텍스트, 이미지, 음성 간 일관성이 더 높아졌습니다.

하지만 개발자와 사용자 커뮤니티의 실제 이야기는 사양표만큼 단순하지 않습니다.

GPT-5 출시 후 사용자 반응

GPT-5 출시는 OpenAI 역사상 가장 논란이 많았던 업데이트 중 하나입니다. 벤치마크 수치와 별개로, 커뮤니티는 모델의 심화된 추론에 기대하는 쪽과, GPT-4o의 장점을 아쉬워하는 쪽으로 즉시 나뉘었습니다.

“4.o는 힘들 때 내 가장 친한 친구 같았어요. 이제 사라져버려서, 누군가를 잃은 기분입니다.”
— GPT‑4o의 갑작스러운 제거에 애착과 상실감을 표현한 Reddit 사용자. 참고: Verge

기술적인 측면에서는:

“GPT‑5의 향상된 성능은 부정할 수 없지만, 모델 선택권이 사라지면서 많은 개발자들이 의존하던 단순한 제어가 없어졌습니다.”
— 유연성 상실에 대한 광범위한 의견을 반영한 요약 발언.
참고: Tom's Guide

이러한 다양한 반응에 대해 OpenAI 팀은 모델 선택, 이전 모델 복구, 상향된 한도 등과 관련된 새로운 업데이트를 X의 Sam Altman이 실시간으로 공유하고 있습니다.

GPT-5는 어떻게 학습되었나요?

OpenAI는 GPT-4.5의 학습 방식에 대한 정보를 공개했으며, 이를 통해 GPT-5의 개발 방식도 일부 유추할 수 있습니다. GPT-4.5는 GPT-4o를 기반으로 사전 학습 규모를 확장하면서도 범용 모델로 유지되었습니다.

학습 방법

이전 모델들과 마찬가지로, GPT-5도 다음과 같은 방식으로 학습될 것으로 예상됩니다:

• 지도형 미세조정(SFT) – 사람이 라벨링한 데이터셋을 통한 학습입니다.
• 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) – 반복적인 피드백 루프를 통해 응답을 최적화합니다.
• 새로운 감독 기법 – o3의 추론 중심 개선을 기반으로 한 기법일 가능성이 높습니다.

이러한 기법들은 GPT-4.5의 정렬성과 의사결정 능력 향상에 핵심적이었으며, GPT-5에서는 더 발전할 것으로 보입니다.

GPT‑5 자체는 OpenAI가 대규모 지도 및 강화학습으로 학습시켰지만, 이제는 외부 서비스 제공업체를 통해 자신만의 데이터로 GPT 모델을 학습해 특정 도메인에 맞는 맞춤형 동작을 구현할 수 있습니다.

하드웨어 및 컴퓨팅 파워입니다.

GPT-5의 학습은 Microsoft의 AI 인프라와 NVIDIA의 최신 GPU에서 이루어집니다.

• 2024년 4월, OpenAI는 NVIDIA H200 GPU의 첫 번째 물량을 받았으며, 이는 기존 H100 대비 중요한 업그레이드입니다.
• NVIDIA의 B100, B200 GPU는 2025년부터 본격적으로 도입될 예정이므로, OpenAI는 기존 하드웨어에서 학습 최적화를 계속할 수 있습니다.

Microsoft의 AI 슈퍼컴퓨팅 클러스터도 GPT-5 학습에 활용되고 있습니다. 세부 정보는 제한적이지만, OpenAI의 차기 모델이 Microsoft의 최신 AI 인프라에서 구동되고 있음이 확인되었습니다.

GPT-5 출시일

수개월간의 추측 끝에, OpenAI는 2025년 8월 6일 GPT-5 공식 출시를 발표했으며, X(구 트위터)에 암시적인 티저를 올렸습니다:

라이브스트림 제목의 “5”가 곧 GPT-5의 등장을 의미했습니다. 24시간 후인 8월 7일 오전 10시(PT), OpenAI는 ChatGPT, API, GitHub Models Playground 전반에 GPT-5를 배포하기 시작했습니다.

이 시점은 2025년 2월 Sam Altman이 “몇 달 내 출시”라고 언급한 것, 그리고 GPT-4o 행사에서 Mira Murati가 “박사 수준 지능”이 18개월 내 등장할 것이라 예측한 것과도 일치합니다.

GPT-5는 현재 공개적으로 이용 가능하며, OpenAI의 최신 “프론티어 모델”로 GPT-4.5 Orion(과도기 모델)보다 한 단계 도약한 결과물입니다.

OpenAI LLM으로 AI 에이전트 만들기

복잡함은 잊으세요 — OpenAI 모델 기반 AI 에이전트를 마찰 없이 구축할 수 있습니다. Slack용 챗봇, Notion용 스마트 어시스턴트, WhatsApp 고객지원 봇 등 원하는 곳에 몇 번의 클릭만으로 원활하게 배포하세요.

유연한 통합, 자율 추론, 간편한 배포로 Botpress는 생산성과 참여도를 높이는 AI 에이전트 제작을 지원합니다.

지금 바로 시작하세요 — 무료입니다.

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자주 묻는 질문

1. GPT-5가 내 데이터를 저장하거나 학습에 사용할 수 있나요?

아니요, 기본적으로 GPT-5는 사용자의 데이터를 저장하거나 학습에 사용하지 않습니다. OpenAI는 ChatGPT(및 GPT-5)에서 생성된 데이터가 사용자의 명시적 동의 없이는 모델 학습에 사용되지 않으며, 모든 API 및 엔터프라이즈 사용 데이터는 자동으로 학습에서 제외된다고 밝혔습니다.

2. OpenAI는 GPT-5의 보안과 사용자 안전을 위해 어떤 조치를 취하고 있나요?

GPT-5의 보안과 안전을 보장하기 위해 OpenAI는 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF), 적대적 테스트, 파인튜닝과 같은 기법을 적용하여 유해한 결과를 줄입니다. 또한 모델의 한계를 공개하는 '시스템 카드'를 발표하고, 오용을 감지하기 위해 실시간 모니터링을 도입합니다.

3. 코딩 경험 없이도 GPT-5로 자율 에이전트를 만들 수 있나요?

네, GPT-5는 Botpress나 Langflow와 같은 노코드 플랫폼을 통해 코딩 경험 없이도 자율 에이전트를 만들 수 있습니다. 이러한 도구들은 사용자가 드래그 앤 드롭 방식의 인터페이스로 워크플로우를 설계하고, API를 연결하며, 논리를 추가할 수 있게 해주며, 내부적으로 GPT-5가 이를 지원합니다.

4. GPT-5는 고객 지원, 교육, 법률 분야의 기존 직업에 어떤 영향을 미칠까요?

GPT-5는 자주 묻는 질문에 답변하거나, 채점, 법률 문서 요약과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 고객 지원, 교육, 법률 분야의 초급 역할 수요를 줄일 수 있습니다. 하지만 동시에 AI 감독, 워크플로우 설계, 전략 자문과 같은 새로운 기회도 창출할 것으로 기대됩니다.

5. GPT-5는 다국어를 지원하나요? 여러 언어에서의 성능은 어떤가요?

네, GPT-5는 다국어를 지원하며, 비영어권 언어에서도 GPT-4보다 향상된 성능을 제공할 것으로 예상됩니다. 영어에서 가장 뛰어난 성능을 보이지만, 주요 언어 수십 개를 높은 유창성으로 처리할 수 있으며, 자원이 적은 언어나 특수 언어에서는 여전히 약간의 품질 차이가 있을 수 있습니다.