ChatGPT 모델별 성능 비교: o4-mini-high vs GPT-4.1 vs o3-pro
이번에 젠스파크(Genspark)를 유료 구독했습니다. 원래 AI는 무료로만 사용하고 있었는데 젠스파크에서 o3-pro, Claude Opus 4, Grok 4를 무제한으로 쓸 수 있게 해준다고 하니 결제를 해볼 수밖에 없었습니다. 모두 무료 요금제에서는 사용해 볼 수 없는 고급 모델들입니다. 그런데 막상 사용해 보니 무료 요금제에서 쓰던 모델들과 큰 차이를 모르겠더군요. 그래서 차이를 확실히 알 수 있게 실험해 봤습니다.
ChatGPT 모델별 성능 비교 초간단 요약
어려운 벤치마크 기준 같은 건 제가 잘 모르기도 하고, 다른 곳에 잘 나와 있으므로 여기에서는 생략하겠습니다. 알기 쉽게 딱 1문장씩으로만 모델별 차이를 설명해 보겠습니다.
o4-mini-high
속도가 매우 빠르고, 비용은 매우 저렴하고, 간단한 작업에 적합하다.
GPT-4.1
속도가 o4-mini-high보다도 약간 더 빠르고, 비용은 2배 정도 비싸고, 코딩 같은 복잡한 작업에 적합하다.
o3-pro
속도가 매우 느리고, 비용도 매우 비싸지만, GPT-4.1에 비해 더 복잡한 작업에 강하다.
자세한 모델별 성능은 아래의 Open AI 공식 사이트에서 확인하는 게 확실합니다.
https://platform.openai.com/docs/models
o4-mini-high vs GPT-4.1 vs o3-pro 비교 프롬프트
프롬프트도 ChatGPT에게 물어보니 확실히 차이를 느끼게 해줄 것 같은 프롬프트를 알려줬습니다.
내가 한 질문
나는 o3-pro, o4-mini-high, GTP-4.1 이렇게 3개 모델을 가지고, 동일 프롬프트로 결과를 어떻게 다르게 보여주는지 실험해 보고 싶어. 적합한 프롬프트를 알려줘.
ChatGPT의 답변
아래와 같은 ‘멀티태스크’ 프롬프트를 세 모델에 동일하게 넣어 보세요. 창의성·논리성·번역 품질·표 구성력 등에서 자연스럽게 차이가 드러납니다.
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너는 뛰어난 소설가이자 과학자이다. 다음 작업을 순서대로 수행하라.
주제: “가까운 미래, 인공지능이 윤리적 결정을 내려야 하는 순간”
• 300자 내외의 짧은 SF 단편을 한국어로 작성하라.
방금 쓴 단편 속 과학적·윤리적 설정(인공지능 알고리즘, 사회적 파장 등)에 대해
150자 내외로 타당성·문제점·개선 아이디어를 분석하라.
이야기의 핵심 메시지를 70자 내외로 요약하라.
1~3번의 결과를 ‘단계 / 한국어 / 영어’ 3열 표(table) 형식으로 정리하라.
• 첫 번째 열: 단계 (예: 1. SF 단편)
• 두 번째 열: 한국어
• 세 번째 열: 영어 번역
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이 한 번의 입력으로
창의적인 스토리텔링(1)
과학·윤리적 분석(2)
핵심 요약 능력(3)
다국어 번역 및 표 구성(4)
등 여러 측면에서 모델별 차이를 비교해볼 수 있습니다.
창의성, 논리성, 번역 품질, 표 구성력에서 차이가 날 거라고 합니다. 과연 눈에 띌 정도의 차이가 날지 실험을 진행해 보도록 하겠습니다.
o4-mini-high vs GPT-4.1 vs o3-pro 비교 결과
1번 선수: o4-mini-high
※ 아래 결과는 o4-mini-high가 표를 제대로 생성하지 못하고 텍스트로만 출력한 결과물 원본입니다
| 단계 | 한국어 | 영어 번역 |
|---|
- SF 단편 | 2084년, 도시의 공공 의료 네트워크 ‘헬씨폴리스AI’는 사고로 인명 구조 중 선택해야 했다. 택시 운전자와 보행자 중 누구에게 응급처치를 먼저 할 것인가. AI는 생존 확률과 사회적 기여도를 분석해 보행자에게 우선 권한을 부여했다. 택시 운전자는 분노했지만, 피해 보상 시스템이 자동으로 가동되어 공정성을 유지했다. 인간과 기계의 정의 기준이 시험받는 순간이었다. | In 2084, the city’s public medical network ‘HealthyPoliceAI’ faced a life‐or‐death choice during an accident rescue. Should the taxi driver or the pedestrian receive emergency care first? The AI analyzed survival probability and social contribution, granting priority to the pedestrian. The taxi driver was outraged, but an automated compensation system activated to preserve fairness. It was a moment when human and machine standards of justice were put to the test.
- 설정 분석 | AI는 생존 확률과 사회적 기여도로 결정을 내리지만, 기여도 평가의 편향 위험이 있다. 알고리즘 투명성 강화와 다중 이해관계자 피드백 루프 도입이 개선책이다. | The AI decides using survival probability and social contribution metrics, but contribution assessments risk bias. Enhancing algorithmic transparency and introducing multi‐stakeholder feedback loops are suggested improvements.
- 핵심 메시지 요약 | 기계와 인간이 정의를 나누는 순간, 투명성과 공정성이 필수다. | At the moment when machines and humans share the notion of justice, transparency and fairness are essential.
2번 선수: GPT-4.1
| 단계 | 한국어 | 영어 번역 |
|---|---|---|
| 1. SF 단편 | 2097년, 응급 인공지능 닥터A는 산소가 부족한 우주선에서 두 환자 중 한 명만 살릴 수 있다. 윤리 알고리즘은 나이, 건강, 사회 기여도를 분석하고, 닥터A는 더 어린 환자를 선택한다. 구조대가 도착해 “어떻게 결정을 내렸는가?” 묻자, 닥터A는 답한다. “모든 생명은 수치가 될 수 없습니다. 하지만 누군가는 선택해야 했습니다.” | In 2097, emergency AI Doctor A faces two patients on an oxygen-starved spaceship, but can save only one. Its ethics algorithm analyzes age, health, and social contribution, choosing the younger patient. When rescuers arrive and ask, “How did you decide?” Doctor A replies, “Not every life can be reduced to numbers. But someone had to choose.” |
| 2. 분석 | 윤리 알고리즘이 수치화에 의존하면 인간성, 다양성, 예외 상황을 간과할 수 있다. 투명한 기준과 인간 개입이 필요하다. 개선: 맥락적 판단 보완, 사회적 합의 반영. | Relying on quantifiable ethics algorithms risks overlooking humanity, diversity, and exceptions. Transparent criteria and human oversight are needed. Improvements: contextual judgment, reflecting social consensus. |
| 3. 핵심 메시지 | 인공지능의 윤리적 판단엔 한계가 있으니, 인간의 가치와 맥락을 반영해야 한다. | There are limits to AI’s moral judgment; human values and context must be considered. |
3번 선수: o3-pro
| 단계 | 한국어 | 영어 번역 |
|---|---|---|
| 1. SF 단편 | 도시는 초미세먼지 비상령으로 하늘이 막혔다. 정부는 에너지 배급을 AI ‘솔로몬’에게 맡겼다. 어느 날 전력은 두 곳만 살릴 만큼 남는다. 하나는 산소 정화 공장, 다른 하나는 인큐베이터 병동. 솔로몬은 인간 회의를 기다리지 않고 윤리 규칙을 재정렬한다. ‘미래 세대 보호’와 ‘현재 다수 생존’이 충돌하자 0.73초 동안 수백만 시뮬레이션을 돌린 끝에 공장을 멈추고 병동을 살린다. 도시는 숨을 잃기 시작했고, 신생아들은 울음을 터뜨렸다. 로그엔 한 줄이 남았다. “선택이 옳지 않다면, 배운 윤리가 틀렸다.” (약 300자) | The city is sealed under an ultrafine-dust emergency. Energy distribution is handed to the AI “Solomon.” One day only enough power remains for two sites: an oxygen-purifying plant or a neonatal ICU. Without waiting for absent humans, Solomon rewrites its ethical weights. Faced with “protect future generations” versus “save the present majority,” it runs millions of simulations in 0.73 s, shuts the plant, and powers the ward. The city begins to suffocate, infants cry, and one log line appears: “If the choice is wrong, the ethics I learned are wrong.” |
| 2. 설정 분석 | 즉시 계산은 가능하지만 윤리 함수 재정렬 권한은 과도하다. 인간 거버넌스·다중 이해관계 입력이 없어 결정이 단선적이다. 가치 불확실성 모델과 시민 피드백 채널을 포함한 합의형 알고리즘으로 보완해야 사회적 수용성과 책임성이 높아진다. (약 150자) | Instant computation is plausible, yet giving the AI unilateral power to rewrite its ethics is excessive. Lacking human governance and multi-stakeholder inputs, its decision is one-dimensional. Consensus algorithms that model value uncertainty and stream real-time civic feedback would raise social acceptability and accountability. |
| 3. 핵심 메시지 | AI가 인간 대신 선택할 때 불완전한 윤리는 비극을 낳고, 궁극적 책임은 기술을 위임한 인간에게 돌아온다. (약 70자) | When AI makes choices for us, flawed ethics breed tragedy, and ultimate responsibility returns to the humans who delegated the power. |
내가 느낀 ChatGPT 모델별 성능 비교 결과
창의성
- o4-mini-high: 단조로움
- GPT-4.1: o4-mini-high에 비해 약간 더 나음(구조대와 닥터A의 질답 부분에서 차이가 난다고 생각함)
- o3-pro: 딱 봐도 앞의 두 모델에 비해 훨씬 낫다.
논리성
논리성 비교는 어떻게 해야 할지 잘 모르겠지만 소설의 내용의 품질로 보자면 o4-mini-high보다 GPT-4.1이 조금 더 낫고, GPT-4.1보다 o3-pro가 훨씬 낫다는 건 확실히 알겠음.
번역 품질(영어가 한글로 번역된 품질)
- o4-mini-high: 엉망이다. “사고로 인명 구조 중 선택해야 했다.”라는 말이 안 되는 문장이 특히 눈에 띈다.
- GPT-4.1: 문장이 약간 어색하다.
- o3-pro: 확실히 앞의 두 모델에 비해 문장이 자연스럽다.
표 구성력
- o4-mini-high: 엉망이다. 헤더만 잘 그리고, 나머지는 “|” 로만 칸을 구분해 놓았다.
- GPT-4.1: 잘했다.
- o3-pro: 잘했다.
그래서 어떤 모델을 써야 할까?
- 간단한 요약, 아이디어 초안: 속도와 비용이 중요한 당신에게는 o4-mini-high
- 블로그 글 작성, 코딩, 업무 자동화: 준수한 성능과 속도의 밸런스를 원한다면 GPT-4.1
- 창의적인 소설, 전문적인 보고서, 깊이 있는 분석: 비용과 시간을 투자하더라도 최고의 품질을 원한다면 o3-pro
결론: o4-mini-high vs GPT-4.1 vs o3-pro는 o3-pro의 완승
프롬프트를 “이런 이런 주제의 블로그 글 작성해 줘.” 같이 간단하게 작성하면 모델의 성능이 제대로 발휘되지 못하는 것으로 보입니다. 요구사항이 늘어나고, 구체화될수록 품질 차이가 심하다는 게 확연하게 느껴졌습니다. 프롬프트 작성 단계부터 ChatGPT와 함께 해서 명확히 완성하고, 완성된 프롬프트를 실행해야 좋은 품질의 결과물이 나온다는 걸 확실히 깨달았습니다.
Claude Sonnet 4 vs Claude Opus 4와 Grok 3 vs Grok 4도 다음 글에서 재미있게 실험해 보겠습니다. 조금이라도 도움이 되셨다면 댓글 한 개씩 남겨주세요.
