chatgpt-5 뭐가 달라졌을까? 속도, 정확성, 코딩 능력 비교 분석!

ChatGPT가 GPT-5로 업그레이드되면서, 사용자는 이제 Thinking / Auto / Fast 세 가지 처리 방식을 직접 선택할 수 있습니다.

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핵심은 “얼마나 깊게 생각하게 할 것인가 vs 얼마나 빨리 답을 받을 것인가”의 균형입니다.

• Thinking (생각 모드)
• Fast (빠른 모드)
• Auto (자동 모드)

이건 마치 차를 탈 때 “고속도로에서 천천히 안전하게 갈지(Thinking), 동네 마트까지 빠르게 다녀올지(Fast), 내비게이션이 상황에 맞게 알아서 골라줄지(Auto)”를 고르는 것과 비슷합니다.

 

여기에 인도에서 시작된 저가형 구독(‘ChatGPT Go’) 도 추가되어, 쓰임새에 따라 속도, 비용, 정확도, 맥락 길이를 달리 설계할 수 있게 됐습니다. 

 

이번 글은 세 모드의 차이, 기존 버전과의 변화, 인도 요금제가 왜 이슈가 되고있는 지 한 번에 정리합니다.

 

1. thinking model
2. auto model
3. fast model
4. 기존 버전과 뭐가 달라졌나 (GPT-4o, o3대비)
5. 어떤 상황에서 무슨 버전을 사용할까?
6. 인도 요금제
7. 마무리

 

 

chatGPT 4o에 이은 gpt-5의 세가지 모델은 기존과 뭐가 다른지 알아봅니다.

 

1. thinking model

“깊게 생각해서 푸는” 경로

 

사용해보니 굉장히 오래 걸립니다. 기존 채팅창을 많이 없애고 사용하면 조금 속도가 오르는 것이 체감이 되지만, 그래도 많이 느립니다. 그렇다고 굉장히 심도있는 답을 주는 느낌도 없네요..

 

 

• 무엇이 달라졌나: 모델이 답안을 내기 전, 내부적으로 더 많은 추론 단계를 거쳐 복잡한 과제(다중 단계 계산, 코드 리팩터링+테스트 전략, 장문 구조화, 데이터 근거화 등)에 강해집니다. 과거의 o1/o3 계열 “reasoning” 라인업에서 다듬어온 도구 활용·시퀀스 계획 능력이 GPT-5에 통합되었습니다.
• 리소스/한도: 공지 기준 컨텍스트 최대 196k 토큰(대용량 문서·코드 처리에 유리), Plus 사용자는 Thinking 주 3,000 메시지 가이드가 제공됩니다(시스템 부하에 따라 조정 가능).
• 언제 유리한가: 규정/법령 비교, 진단적 글쓰기, 복잡한 스프레드시트·코드 점검, 근거 제시형 답변 등 “한 번에 제대로”가 중요한 작업.
• 특징: 답을 내기 전에 오래 곱씹으면서 “이유와 과정”을 함께 살펴봅니다. 속도는 조금 느리지만, 정확도와 신뢰도가 높습니다.

 

5버전에서는 기존 4버전과 처리능력이 확연히 발달했습니다.

2. auto model

라우터가 “알아서” 고르는 기본값

 

 

• 핵심: 대화 유형·난이도·도구 필요성·사용자의 의도를 근거로, 시스템이 Fast/Thinking 경로를 실시간 선택합니다.
• 장점: 대부분의 일반 대화, 혼합 과업에서 품질/속도 균형이 잘 맞습니다. 사용자가 “깊게 생각해줘”라고 명시하면 라우터가 Thinking을 더 강하게 선택하도록 설계되어 있습니다.
• 내가 따로 고르지 않아도, ChatGPT가 “이건 빨리 해도 돼” 또는 “이건 깊게 생각해야 돼”라고 알아서 결정합니다.

대부분의 사람은 Auto 모드를 그냥 쓰면 됩니다.

 

 

 

3. fast model

최대한 빠르게

 

• 핵심: 지연 시간을 최소화해 질문-답변 루프가 빠르게 돌아가야 하는 상황에 적합합니다.
• 권장 사용처: 간단 요약, 검색 키워드 제안, 포맷 변환, 라이트한 코드 수정, 반복 작업 오케스트레이션 등.
• 주의: 복잡한 추론이 필요한 문제에서는 Thinking 대비 근거·일관성이 떨어질 수 있습니다(의도적으로 경량 경로를 타므로).

fast 모델은 질문과 답변이 빠르게 돌아가는 상황에서 유리합니다.

 

4. 기본 버전과 뭐가 달라졌나 (GPT-4o, o3대비)

 

지금은 GPT-5 안에서 모드를 바꿔 쓸 수 있어서,

같은 엔진인데 상황에 맞게 똑똑하게 변신하는 셈입니다.

 

 

 

실제 개발자들이 GitHub에서 하는 진짜 코딩 문제 1000개를 풀어봤는데,

• GPT-4: 520개 해결 ✅
• GPT-5: 749개 해결 ✅✅

이게 얼마나 대단한 거냐면, 10명 중 7~8명 수준의 개발자 실력이 된 것입니다!

 

실제 GitHub 이슈 해결 SWE-bench Verified 테스트에서 GPT-5가 실제 GitHub에서 가져온 실제 코딩 작업을 74.9% 첫 번째 시도에서 해결했습니다.

 

간단히 말하면, GPT-4가 100점 만점에 52점이었다면, GPT-5는 75점을 받았어요!

 

 

☑️ 벤치마크 성적표

• SWE-bench Verified: 74.9% (GPT-4 대비 +22.9%p)
• Aider polyglot: 88%
• 경쟁사 비교: Claude 4.1(74.5%), Gemini 2.5 Pro(59.6%) 압도

이게 뭘 의미하나? SWE-bench는 실제 GitHub에서 가져온 진짜 개발자 업무를 테스트합니다. 74.9%라는 것은 위에 설명했듯, 1000개 코딩 문제 중 749개를 첫 번째 시도에서 해결한다는 뜻이에요.

 

 

☑️ GitHub 이슈 해결 능력

 

• 실제 오픈소스 프로젝트의 버그 리포트를 읽고 수정 코드 작성
• 기존 코드베이스 이해 → 문제 파악 → 해결책 구현까지 전 과정 처리

 

 

☑️ 효율성 혁신

 

• 토큰 사용량: o3 대비 22% 절약
• 툴 호출: 45% 감소
• 의미: 같은 결과를 더 적은 자원으로 달성 = 비용 절감 + 속도 향상

 

 

☑️ 코드 협업자로서의 역할

 

• 단순 코드 생성을 넘어 기존 코드 수정/개선 전문가
• 버그 찾기 → 원인 분석 → 수정안 제시의 완전한 워크플로우

 

 

☑️ "Thinking" 모드의 위력

 

• SWE-bench에서 +22.1점 추가 향상
• Aider에서 +61.3점 추가 향상

 

 

☑️모드 선택 UI

• 과거: 모델 드롭다운(예: GPT-4o, o3-mini 등) + 일부 실험적 ‘reasoning’ 모델.
• 현재: GPT-5 단일 체계 안에서 Auto/Fast/Thinking으로 처리 경로를 고르거나 자동 라우팅. 사용 난이도가 낮아지고, 과업별 성격에 맞는 품질·속도 조절이 쉬워졌습니다. 

 

☑️라우터의 정식화

• 스마트 모델 + 추론 모델 + 라우터 = 하나의 통합 시스템
• 사용자는 모델 선택 고민 없이 문제만 던지면 됨
• 시스템이 최적 경로를 먼저 판단하고, 필요시 사용자가 override 가능

 

☑️긴 컨텍스트 & 고한도

• GPT-5 Thinking에서 컨텍스트 196k 토큰 (약 400페이지 분량의 문서 처리 가능), Plus 기준 주 3,000 메시지 등 사용 한도 고도화가 공지되었습니다(향후 조정 가능). 이는 장문 작업·코드베이스 검토 등에서 체감 이점을 제공합니다.

 

☑️개발자 관점 차이

• ChatGPT(소비자 앱)의 GPT-5는 여러 경로를 묶은 시스템, 반면 API의 GPT-5는 추론 성능 중심으로 크기별 모델(gpt-5 / 5-mini / 5-nano) 을 제공합니다.
  즉, 소비자앱=자동 라우팅 중심, API=모델 선택 중심이라는 차이가 생겼습니다.
  
  

이제 정말로 개발 파트너로 활용할 수 있는 수준에 도달했다는 게 가장 큰 변화입니다.

 

예전 GPT-4 시절에는 모델 자체를 선택해야 했습니다.

GPT-4 → 정밀하지만 느림
GPT-3.5 → 빠르지만 단순

 

 

 

 

5. 어떤 상황에서 무슨 모델을 사용할까?

 

• 뉴스 해설·규정 비교·정책 분석·증거 제시형 보고서 → Thinking
• 일반 대화·혼합 과업·툴 사용이 섞이는 워크플로 → Auto(기본)
• 짧은 요약·포맷 변환·간단 스니펫 생성·반복 작업 → Fast
• 초저가·라이트 사용, 인도 거주자이면서 Free보다 여유 있는 한도가 필요 → ChatGPT Go(가입 전 최신 제공 범위를 도움말에서 확인)

기존의 4o모델은 레거시모델이 되었습니다.

“레거시 모델(legacy model)”—이게 대체 뭐죠?

레거시 모델이란, 최신이 아니지만 여전히 많은 사용자가 선호하거나 특정 특성을 가진 이전 버전의 모델을 말합니다. 대표적인 예가 GPT‑4o 입니다. 텍스트·음성·이미지·비디오를 모두 처리 가능한 멀티모달 플래그십 모델로, 많은 사용자들이 "따뜻하고 사람 같은 응답"을 좋아했어요. GPT‑5 출시 이후 일부에서 ‘감정 표현이 단조롭다’는 불만이 나왔고, 이에 따라GPT‑4o를 Plus 사용자에게 다시 현재 선택지로 복귀시키기로 했습니다.

즉, “레거시”는 “구버전이지만 아직 쓰임새는 남아있고, 일부 사용자에게는 더 매력적”이라는 의미입니다.

 

 

편리한 삶을 가져다 주는 ai 시스템

 

6. 인도 요금제

 

 저렴한 가격과 사용자 친화적 결제 방식이 이슈를 만들었어요.

 

• ChatGPT Go 요금제: 인도에서 월 ₹399에 제공됩니다.
• 환율 기준 원화 환산:
  • 물가 환율이 약 ₹87 ≒ $1 (USD)
  • 1 USD ≒ 1,300₩ (2025년 기준 대략 환율)
  • 따라서 ₹399 ≒ $4.6 ≒ 약 6,000원 정도입니다.

즉, 우리나라 사람 기준 6,000원 정도에 사용량도 넉넉한 GPT‑5 기반의 업그레이드된 ChatGPT를 쓰는 셈이 되는 거죠.

 

 

고가 요금제만 있던 구조에 첫 ‘저가형 진입로’ 등장

• 기존 Plus·Pro는 고가였다면, ChatGPT Go는 ₹399/month의 부담 적은 선택지로 시장 문턱을 낮췄어요.
• 인도 사용자에게 익숙한 결제 수단(PhonePe, Google Pay, Paytm 등)을 지원하고, 가격도 명확히 INR로 표시돼 접근 장벽을 낮췄습니다.
• Free 대비 10배 더 많은 메시지/이미지/업로드, 메모리 용량 2배, 그리고 GPT‑5 모델 사용 가능 등 프리미엄급 혜택을 상당히 저렴하게 제공.

GPT‑4o(레거시 모델)이나 비디오 생성 툴 Sora, 툴 통합(connectors) 등의 기능은 제외되어 있습니다.

 

 

7. 마무리

GPT-5 시대의 핵심은 “한 모델에 세 가지 사용 감각”입니다.

 

Auto는 대부분의 상황을 덜어주는 기본값, Fast는 실행 속도를, Thinking은 정밀한 추론 품질을 책임집니다.

 

작업 특성에 따라 모드를 고르면 시간, 비용, 정확도를 균형 있게 가져갈 수 있습니다.

 

ai 가 등장하면서 검색에 대한 편의성은 증가했지만, 버전이 새로 나올 때마다 거기에 맞춰가는게 좀 끌려가는 느낌도 듭니다. 정확하지 않은 답변을 내놓으면 특히 더 그렇죠. 의존을 많이 하는 내 자신의 모습을 보며 이건 아니지 싶다가도 트렌드에 뒤쳐질까 싶어 아예 무시도 안되는 진퇴양난의 상황입니다.

 

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