1. GPT-5란?

1장 GPT-5란?

Nov 10. 2025

ChatGPT에서 사용되는 대규모 언어모델(LLM) GPT-5에 대해 설명합니다. GPT-5는 지금까지의 GPT시리즈(GPT-4 등)와 Reasoning모델(o1, o3, o4-mini)등의 기술을 통합한 통합형 AI시스템입니다.

즉, GPT-5는 단순히 언어를 다루는 모델이 아니라, GPT-4이후의 응용형 AI개발을 위한 OpenAI API의 핵심 기반 모델로 알려 있습니다. 이번 강좌는 복잡한 이론보다는 실제 활용개발에 중점을 두고 설명하며 자연어 기반의 AI의 토대가 되는 머신러닝(기계학습), 딥러닝(심층학습), 훈련 메커니즘에 대해서는 깊게 다루지 않기 때문에 필자가 최근 설명하고 있는 "최신 생성형 AI 이해하기 (2025년 11월기준)"강좌를 참고하시기 바랍니다.

이번 장에서는 단순히 기술 개요를 나열하는 것이 아니라, GPT-5를 중심으로 한 AI 기술의 전체적 맥락을 파악하기 위한 출발점입니다. 즉, 이론보다는 '어떻게 활용되는가'에 초점을 맞춰 AI를 실무에 적용하기 위한 기초 이해를 돕는 부분으로 타겟팅했습니다.

⑴ GPT-5란?

이 강좌의 주제인 GPT-5에 대해 설명합니다.

ChatGPT는 OpenAI가 개발한 최신 챗봇형 AI입니다. 로그인만 하면 누구나 바로 대화를 시작할 수 있으며, 인간과 거의 구분되지 않는 자연스러운 대화가 가능합니다. 2022년 11월 첫 공개 이후 단 2개월만에 1억명 이상의 활성 사용자를 돌파했습니다. 이런 폭발적인 성장은 연구자나 전문가뿐만 아니라, 일반사용자들에게도 AI시대의 전환점이 되었음을 보여줍니다.

화면 왼쪽에는 모델 선택, 새 채팅, 플러그인 관리, API접속 등의 메뉴가 있으며 가운데 대화창에서는 질문을 입력하고 즉시 응답을 받을 수 있습니다.

ChatGPT의 특징

ChatGPT는 기존의 단순한 챗봇과는 달리 다양한 고급기능과 특유의 강점을 가지고 있습니다.

인간과 같은 자연스러운 대화: ChatGPT는 문장의 규칙이나 문법뿐만 아니라, 맥락의 의도를 파악해 답변을 생성할 수 있습니다. 그 결과, 사람처럼 자연스럽고 논리적인 대화가 가능해졌습니다. 물론 고정된 사실에 대한 응답은 매우 정확하지만, 추론이 필요한 상황에서는 약간의 오차가 발생할 수도 있습니다. 따라서 정확도에 의존하기보다, 이해형 AI로서 활용하는 접근이 중요합니다.

한국어(다국어) 대화 지원: ChatGPT는 다양한 언어를 지원하며, 한국어 뿐만 아니라, 일본어, 중국어, 스페인어, 독일어 등 수십개의 언어로 자유롭게 대화할 수 있습니다. 또한, 언어별 문화적 맥락이나 표현 차이도 상당히 정교하게 반영합니다. 예를 들어 한국어의 존댓말도 자연스럽게 구사하며 번역기능도 내장되어 있습니다. 다만, 학습 데이터의 비율에 따라 한국의 세밀한 문체 표현은 영어보다 약간 차이가 있을 수 있습니다.

다양한 작업(Task)에 대응: ChatGPT는 방대한 양의 데이터와 인간으로부터의 피드백을 통해 학습했기 때문에, 텍스트 생성뿐 아니라 질문응답, 요약, 번역 등 다양한 자연어 처리(Task)에 유연하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 문서 작성, 고객 응대용 문장 생성, 프로그래밍 코드 해석이나 음성 스크립트 작성 등 폭넓은 분야에서 활용되고 있습니다.

수학적 문제 해결과 프로그래밍 능력: ChatGPT는 수학적 문제 해결이나 프로그래밍 코드 생성에서도 높은 성능을 보입니다. 복잡한 논리적 추론을 수행하는 Reasoning(추론) 능력을 활용함으로써, 수학공식의 단계별 풀이를 자연어로 설명하거나 복잡한 알고리즘을 이해하고 코드로 구현하는 것도 가능합니다. 특히 GPT-5는 수학적 논리와 언어적 사고를 통합한 모델이기 때문에, 프로그래밍 언어나 수식이 포함된 대화에서도 정확하고 일관된 결과를 제공합니다.

ChatGPT의 동작원리

ChatGPT는 GPT-5를 비롯한 최신의 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 작동합니다. 이는 LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 머신러닝 모델로, 문장생성, 질문응답, 요약, 번역 등 다양한 자연어 처리(Task)를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 다양한 입력에 대해 자연스럽고 의미있는 문장으로 응답할 수 있게 되었습니다.

자연스러운 문장 생성

LLM은 입력된 문장(프롬프트)에 이어질 다음 문장(컴플리션, completion)을 예측하여 생성하는 구조입니다. 예를 들어, 사람이 "고양이는 귀엽다"라고 말하면, 그 다음에 나올 만한 문맥을 예측해 "그래서 사람들에게 사랑받는다"와 같은 문장을 이어서 출력합니다.

이러한 작동 방식은 매우 단순하지만, 질문응답, 번역, 요약 등 다양한 언어 처리 작업에도 동일하게 적용됩니다. 예로, "한국에서 가장 높은 산은?"이라는 질문을 받으면 모델은 "한라산(1,947m)"라는 응답을 생성합니다.

논리적 추론 능력의 향상

LLM은 단순한 문장 예측뿐 아니라, 수학적 계산이나 논리적 사고가 필요한 과제에도 대응할 수 있습니다. 이는 내부적으로 "단계별 추론(Reasoning)"과정을 통해 질문을 세분화하고 단계적이고 답을 도출하도록 학습했기 때문입니다.

다만, 계산과정이 복잡하거나 수치가 많은 문제에서는 정확한 계산보다 자연스러운 문장 생성 쪽으로 치우치는 경향이 있습니다. 예를 들어, "16개의 공이 있고, 그 절반은 골프공입니다. 골프공의 절반은 파란색입니다. 파란 공은 몇 개인가?"라는 질문을 했을 때의 처리과정을 보겠습니다.

이 질문에 "스텝 바이 스텝으로 생각해 보자(Step by Step)"라는 문구를 추가하면 모델이 단계별로 추론하게 되어 정답을 도출하기 쉬워집니다.

이처럼, 단계별 사고과정을 통해 복잡한 논리 문제를 해결하는 방식은 Chain of Thought(CoT, 사고의 연쇄)라고 부릅니다. 단점은 처리비용이 다소 증가하지만, 질문이 길거나 논리적 연결이 필요한 경우에는 매우 효과적인 방법입니다.

ChatGPT가 단순한 문장 생성 모델을 넘어 추론기반 사고 모델로 진화한 이유를 구체적으로 다루었습니다.

GPT-5의 개요

GPT-5는 OpenAI가 개발한 최신의 대규모 언어 모델(LLM)입니다. GPT-5 이전 세대의 모델에는 GPT계열(GPT-3.5, GPT-4 등)과 Reasoning모델(o1, o3, o4-mini)이 존재했습니다.

기존 GPT모델은 속도와 비용 효율성을 중시해 설계된 반면, Reasoning 모델은 논리적 추론 능력과 복합적 사고를 강조한 계열이었습니다.

GPT계열 모델: GPT-3.5, GPT-4o, GPT-4.1 등

주로 일반적인 대화, 텍스트 생성, 문서 요약, 번역 등의 작업에 적합합니다.

명확히 정의된 지시문을 신속하게 처리하는데 강점을 가집니다.

실시간 반응성과 멀티모달(텍스트+이미지) 입력에 최적화되어 있습니다.

Reasoning모델: o1, o3, o4-mini등

보다 깊이 있는 논리적 추론이 필요한 문제 해결용 모델입니다.

복잡핮 수학 문제나 논리 퍼즐, 장문 독해 등에서 정확도를 높이기 위해 개발되었습니다.

GPT계열보다 속도는 느리지만, 정확성과 사고과정의 일관성이 더 우수합니다.

GPT-5의 통합적 진화

GPT-5는 위 두 계열 GPT모델의 실용성과 Reasoning 모델의 사고력을 하나로 통합한 모델입니다. 즉, "빠르고 효율적인 응답"과 "깊이 있는 논리적 사고"를 동시에 수행할 수 있는 하이브리드형 LLM입니다. 이를 통해 GPT-5는 다음과 같은 균현을 실현했습니다.

속도와 비용효율성: GPT계열 모델의 장점을 계승

복잡한 문제 해결 능력: Reasoning모델의 사고력 계승

정확성 및 신뢰도 향상: 두 계열의 기술 통합

멀티모달 통합: 텍스트, 이미지, 음성, 데이터 처리까지 지원

이번에는 GPT-5의 구조적 차이와 설계철학, 그리고 이전 세대의 비교한 기술적 진보를 다룹니다.

⑵ GPT-5와 OpenAI API의 통합구조

GPT-5는 기존의 GPT계열과 Reasoning 모델을 통합한 통합형 AI 시스템으로 설계되어 있습니다. 따라서 사용자는 이제 용도에 맞춰 모델을 따로 선택할 필요가 없습니다. 텍스트 생성뿐만 아니라 음성합성, 캔버스 기능, 웹검색, 심층 리서치 등 다양한 도구와 기능이 하나의 통합된 시스템으로 연결되어 있습니다.

이 통합 시스템을 통해 단순 질의응답부터 장기적 문제 해결, 데이터 분석까지 폭넓은 활용이 가능해졌습니다. 무료 이용자는 ChatGPT를 통해 GPT-5의 기본기능을 사용할 수 있으며, Plus 요금제($20) 또는 Pro 요금제($200)를 이용하면 더 고성능의 기능과 확장 API를 활용할 수 있습니다.

OpenAI API의 개요

OpenAI가 제공하는 OpenAI API를 사용하면, 자신의 애플리케이션에서 GPT-5의 기능을 직접 호출하여 사용할 수 있습니다. 또한, OpenAI Playground를 이용하면, API기능을 브라우저 상에서 바로 실험하고 테스트해볼 수도 있습니다.

OpenAI API란?

OpenAI API는 OpenAI가 제공하는 자연어처리(NLP)에 특화된 API(Application Programming Interface)입니다. API는 소프트웨어 간 데이터를 주고받는 인터페이스로 이를 이용하면 개발자가 자신의 앱이나 시스템 안에서 GPT-5의 고급기능을 통합할 수 있습니다.

관련 URL: https://platform.openai.com/

OpenAI API가 제공하는 주요 기능은 아래와 같습니다.

- 텍스트 생성 (Text Generation)

- Reasoning (논리적 추론)

- 이미지 생성 (Image Generation)

- 음성 인식 (Speech Recognition)

- 음성 합성 (Speech Synthesis)

- 데이터 임베딩 (Embedding)

- 모델링 (Modeling)

OpenAI Playground

일반적으로 OpenAI API는 Python 등의 프로그래밍 언어를 통해 사용하지만, OpenAI Playground를 이용하면 웹브라우저 환경에서 바로 API를 시각적으로 다뤄볼 수 있습니다.

Playground는 웹UI 기반 도구로 직접 코드를 작성하지 않아도 프롬프트 입력과 모델 응답을 테스트할 수 있습니다. 웹브라우저에서 작동하므로 초보자도 쉽게 모델응답품질과 파라미터를 조정하면서 테스트할 수 있습니다.

ChatGPT 이용요금

무료플랜(Free, $0/m)

기본 모델 사용 가능

GPT-4o-mini 지원

대화 내역 저장

이미지, 음성 입력 기능 일부 제한

Plus플랜(유료, $20/m)

GPT-5 기능 사용 가능

더 빠른 응답 속도

우선 접속 권한

프롬프트 히스토리 관리 기능 강화

Pro플랜(전문가용, $200/m)

GPT-5 포함 최신 모델 우선 이용

대용량 API요청 허용

멀티모달 및 에이전트 기능 완전지원

업무용 통합 대시보드 제공

무료 버전의 ChatGPT도 일상적인 대화나 간단한 자동화에는 충분히 사용할 수 있습니다. 다만, 프로젝트 단위 개발이나 API 연동, 고급 기능 실습을 위해서는 Plus이상의 플랜을 이용하는 것이 권장됩니다.

⑶ Playground 사용방법

Playground는 손쉽게 OpenAI API의 기능을 시험해볼 수 있는 웹UI입니다. 즉, OpenAI API의 기능을 코드를 작성하지 않고 바로 체험할 수 있는 도구로 OpenAI 공식사이트내에서 이용할 수 있습니다. 이용에는 API요금제가 적용되지만 무료 체험 모드도 제공되어 기본기능은 바로 시험해볼 수 있습니다.

Playgorund 시작하기

① 웹브라우저에서 OpenAI API사이트 열기: 브라우저에서 OpenAI API 공식 사이트를 열고 [Log in]버튼을 클릭하여 로그인합니다. 로그인은 ChatGPT와 동일한 OpenAI 계정으로 사용가능합니다.

② 대시보드에서 'Chat' 선택하기: 로그인 후, 왼쪽 메뉴에서 [Dashboard]에서 [Chat]을 선택합니다. 이 화면은 ChatGPT 프롬프트 입력창과 유사한 형태로 구성되어 있으며, 텍스트박스에 프롬프트를 입력해 모델 응답을 테스트할 수 있습니다.

③ 메시지 입력하기: 오른쪽 하단 메시지 입력창에 "안녕하세요!"라고 입력하고 옆의 전송버튼을 클릭합니다. 이 단계는 ChatGPT와 동일한 방식으로 Playground상에서 프롬프트를 직접 입력하고 실행하고 과정입니다.

④ Playgorund의 응답확인: Playground 화면 가운데 대화창에 AI가 생성한 응답이 표시됩니다. 이 응답은 선택한 모델(GPT-5, GPT-5-nano 등)에 따라 내용과 문체가 다르게 출력됩니다. Playground에서는 응답 품질, 길이, 문체 등을 직접 비교하면서 모델별 차이를 실험해 볼 수 있습니다.

이처럼 Playground는 ChatGPT와 동일한 인터페이스를 제공하지만, API파라미터 조정이나 모델 설정을 더 세밀하게 다룰 수 있는 것이 특징입니다. 또한, 코드를 작성하지 않아도 실제 API결과를 시각적으로 확인할 수 있기 때문에 개발자뿐만 아니라, 비전공자에게도 매우 유용한 실험 환경입니다.

⑷ OpenAI API 이용요금

OpenAI API는 기본적으로 유료 서비스이지만, OpenAI계정을 새로 만들면 $18상당의 무료 크레딧(약 3개월 사용가능)이 자동으로 제공됩니다. 또한, OpenAI API의 텍스트 생성이나 Reasoning기능 사용 시에는 모델과 토큰(token) 사용량에 따라 요금이 부과됩니다. 즉, 입력(Input)과 출력(Output) 데이터의 토큰 수에 비례해 과금되는 구조입니다.

요금관련 URL: https://openai.com/ko-KR/api/pricing/

크레딧 추가 방법

무료 크레딧을 모두 사용했거나 잔액이 부족한 경우, 화면 오른쪽 상단의 사용자 아이콘 옆의 설정 아이콘을 클릭하고 아래 순서대로 이동합니다.

① [Settings] - [Billing]메뉴를 선택합니다.

② [Add to credit balance]버튼을 클릭하여 결제금액을 추가합니다.

이용요금 확인

현재까지의 사용량 및 청구내역은 [Usage](이용내역)메뉴에서 확인할 수 있습니다. Usage 화면에는 월별 사용량, 모델별 토큰 소비량, 총 지출금액이 그래프로 시각화되어 표시됩니다.

⑸ Playgorund의 화면구성

Playground의 화면구성은 다음과 같습니다.

왼쪽 메뉴: 왼쪽 사이드바에 있는 메뉴가 있습니다.

모델선택: 화면상단의 드롭다운에서 사용할 모델을 선택합니다. (예: gpt-5, gpt-5-nano, gpt-4.1, o1 등)

시스템메시지(Developer message): AI의 성격이나 답변스타일을 미리 정의할 수 있는 설정란입니다. (예: "당신은 철절한 조교입니다", "요약중심으로 응답하세요"등)

사용자 메시지 입력창: 실제로 AI에게 질문을 입력하는 곳입니다.

Playground의 주요 기능

Chat: 텍스트 생성, 대화형 AI

Audio: 실시간음성처리(Realtime), 음성합성(Text to Speech)

Images: 이미지 생성 및 편집

Assistants: Assistant API기능 관리

참고사항: OpenAI Cookbook

GitHub - openai/openai-cookbook: Examples and guides for using the OpenAI API

Examples and guides for using the OpenAI API. Contribute to openai/openai-cookbook development by creating an account on GitHub.

https://github.com/openai/openai-cookbook

⑹ Chat

Chat은 OpenAI API의 텍스트 생성 기능을 이용하여 모델에게 직접 질문하거나 문장을 작성하도록 요청하는 모드입니다.

프롬프트 입력창에 텍스트를 입력하면, 모델은 그에 대한 응답을 생성해 바로 화면에 출력합니다. 이 모드는 ChatGPT의 구조와 거의 동일하며, 프롬프트와 결과 간의 상호작용 과정을 실험하기에 적합합니다.

모델 변경

다른 모델로 전환하려면 모델 선택 드롭다운에서 변경할 수 있습니다. 다양한 모델을 선택할 수 있으며, 모델별로 응답속도와 논리적 사고 수준이 다릅니다.

설정(Configuration)

각 모델의 다양한 세부설정도 직접 조정할 수 있습니다. 이 영역에서는 아래와 같은 주요 항목을 변경할 수 있습니다.

Model(모델 선택): 사용할 AI모델 지정

Variables(변수설정): 프롬프트나 응답에 변수를 삽입

Tools(도구 설정): Code Interpreter, Web Search등 도구 활성화

Description (시스템 프롬프트): 모델의 역할과 대화 스타일 지정

Temperature (온도 조정): 창의성, 무작위성의 정도 설정 (0~1사이 값)

Max tokens(최대 토큰수): 응답 길이의 상한선 조정

출력포멧(Text format)

기본 출력 형식은 text입니다. 하지만 필요에 따라 JSON형식으로 출력되도록 설정할 수도 있습니다.

text: 일반적인 문장 형태의 출력

json_object: JSON객체 구조로 응답 생성

json_schema: 사전에 정의한 JSON스키마를 기반으로 구조화된 데이터 출력

예를 들어, json_schema를 설정하면 AI가 JSON키 구조에 맞게 데이터를 자동으로 생성합니다. 이는 API연동이나 데이처 추출 자동화에 매우 유용합니다.

세부 설정 항목

Reasoning effort (기본값: medium): 모델이 답변을 내기가지 사용하는 추론 시간의 강도를 지정합니다. low/medium/high중 선택할 수 있습니다.

Verbosity (기본값: medium): 응답의 상세도를 조정합니다. low/medium/high 중 선택합니다.

Summary (기본값: auto): 모델이 응답 과정의 요약을 자동으로 반환할지 여부를 지정합니다. detailed/auto/null 중 선택할 수 있습니다.

Store logs: 대화기록을 Dashboard의 Logs에 저장할지 여부를 지정합니다.

변수설정

Variables를 사용하면 프롬프트에 동적으로 값을 삽입할 변수를 추가할 수 있습니다. 변수는 프롬프트나 시스템 메시지 내부에 포함될 수 있으며, 특정 값이 할당되면 그 자리에 자동으로 치환되어 적용됩니다.

예: 프롬프트에 {{user_name}}을 삽입하면 해당 변수에 입력된 값이 자동으로 반영되어 출력됩니다.

도구 설정

Tools 항목에서는 AI모델이 사용할 외부 도구를 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 기능들을 활성화할 수 있습니다.

MCP Server

File search

Web search

Code Interpreter

Image generation

Function(Function Calling)

Custom

시스템 메시지(Developer Message)

시스템 메시지는 모델의 동작 스타일이나 역항을 미리 정의하는 영역입니다. 예를 들어, "너는 데이터 분석 어시시스턴트입니다.", "답변은 200자 이내로 요약해서 말하십시오."와 같은 지침을 여기에 설정합니다.

대화 메시지

사용자 메시지는 실제로 모델에게 전달되는 입력 부분입니다. 여기에 텍스트를 입력하거나, 이미지 파일을 첨부해 멀티모달 입력으로 사용할 수도 있습니다.

⑺ Images

OpenAI API의 이미지 생성기능은 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성하는 모드입니다. 예를 들어, "하늘을 나는 강아지"라고 입력하면, 그 문장을 기반으로 이미지를 생성합니다. 이 기능은 시각적 콘텐츠나 아이디어 스케치, 디자인 콘셉트 시각화 등에 손쉽게 활용할 수 있습니다.

이미지 생성 모드에서는 텍스트 프롬프트를 기반으로 그림을 생성할 수 있으며, 크기(Size)와 품질(Quality)을 자유롭게 설정할 수 있습니다. [Advanced]설정으로 들어가면 보다 세부적인 파라미터를 직접 지정할 수 있습니다.

주요 설정 항목

Output format (출력형식): 생성할 이미지의 파일형식을 지정합니다. PNG/JPEG/WebP 중에서 선택할 수 있습니다.

Background (배경처리): 배경을 투명하게 만들지 여부를 설정합니다. Auto/Transparent/Opaque 중 선택이 가능합니다.

Moderation (콘텐츠 필터링 강도): 생성 이미지의 콘텐츠 검열 수준을 지정합니다. Auto/Low 중에서 선택할 수 있습니다.

Partial images (부분 생성): 스트리밍 중간 단계에서 부분 이미지를 미리 반환할지 설정합니다. None/1/2/3 중 선택할 수 있습니다. (값이 높을수록 더 많은 중간 이미지가 생성됩니다)

Input fidelity (입력 충실도): 입력된 텍스트 프롬프트를 얼마나 정확히 반영할지를 지정합니다. Low/High중 선택합니다. (High로 설정할수록 프롬프트에 더 충실한 이미지를 생성하지만, 창의성은 다소 제한됩니다)

⑻ Audio

Audio에는 2가지 모드가 있습니다. Realtime(실시간 음성)과 Text to Speech(텍스트 음성 변환)이 있습니다.

Realtime 모드는 "OpenAI API"의 Realtime API를 사용하여 실시간 음성대화를 테스트할 수 있는 모드입니다. [Start session]버튼을 누르면 대화 세션이 시작됩니다.

실시간 대화 시작

Realtime 모드에서는 마이크를 통해 사용자의 음성을 입력하고 모델이 이를 실시간으로 인식해 음성 또는 텍스트로 응답합니다. 음성 대화형 인터페이스나 AI비서 개발 테스트에 적합합니다.

Text to Speech

이는 OpenAI API의 음성 합성 기능을 사용하여 입력한 텍스트를 자연스러운 음성으로 읽어주는 모드입니다.

예를 들어, "안녕하세요? 저는 대한민국 국민입니다."라고 입력하고 실행하면 이에 맞는 음성이 생성되어 재생됩니다. 이 모드는 TTS애플리케이션, 음성안내 시스템, AI아바타 등의 기초 실습에 활용할 수 있습니다. 설정항목은 다음을 지정할 수 있습니다.

Model (모델 선택)

Voice (음성종류)

Speed (재생속도)

Output format (출력포멧)

⑼ Assistants

Assistants는 OpenAI API의 Assistant API를 사용하여 AI 어시스턴트를 테스트할 수 있는 모드입니다. 이 기능은 과거에는 독립된 API로 제고오디었지만, 현재는 대부분의 기능이 Responses API에 통합되어 있습니다. 즉, Assistants메뉴는 이전버전과의 호환성 유지용 인터페이스로 볼 수 있습니다. 이 모드에서는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

맞춤형 AI 비서 생성 및 관리

프롬프트, 파일, 함수호출(Function Calling) 통합

특정 업무를 위한 지속 대화형 에이전트 구성

⑽ Dashboard

Dashboard는 OpenAI의 각종 서비스와 API를 관리 및 설정하기 위한 중앙 관리 웹인터페이스입니다. 이곳에서는 다음과 같은 주요 작업이 가능합니다.

API 키 발급 및 관리

모델별 사용량(Usage) 확인

조직단위 사용자관리(Teams/Members)

결제관리(Billing)

Fine-tuning, Evaluation, Storage등 부가기능 제어

Dashboard는 메뉴의 Manage와 Optimize기능을 통합 구조로 Playground의 실험 영역과는 달리 운영 및 관리 목적에 초점이 맞춰져 있습니다. 예를 들어, API를 실무 서비스에 적용할 때는 Playground에서 코드를 실험한 후, Dashboard에서 모델 사용 정책이나 접근 권한을 설정하는 방식으로 병행 활용합니다.

주요 기능 개요

Dashboard에서 제공하는 핵심기능은 아래와 같습니다.

- Usage(이용현황)

Usage 페이지에서는 OpenAI API의 이용상황을 그래프와 수치 데이터로 시각화하여 확인할 수 있습니다. 토큰 사용량, 요청횟수, 월별 비용 예측 등이 실시간으로 표시되며 예산관리 및 리소스 배분에 유용하게 활용됩니다. 예를 들어,

일별/월별 토큰 사용량 추이

API 호출 빈도

과금예상 금액 및 잔여 크레딧

을 모두 하나의 대시보드에서 모니터링할 수 있습니다.

- API Keys (API키 관리)

OpenAI의 각종 서비스 및 API에 접근하기 위한 API키 발급 및 관리 기능입니다. 이곳에서는 다음 작업이 가능합니다.

새 API 키 생성

기존 키의 비활성화/삭제

키 접근 범위(Role) 및 권한 설정

안전한 운영을 위해 키를 팀 단위로 구분 관리하거나 환경변수로 저장하여 프로젝트 내에서 재사용할 수 있습니다.

- Logs (로그 관리)

API 요청과 응답 기록을 타임라인 형태로 조회할 수 있는 기능입니다. 언제, 어떤 엔드포인트에서 요청이 발생했는지, 응답 상태 코드나 처리 시간 등의 세부정보를 확인할 수 있습니다. 이 기능은 에러 추적 및 품질 관리에 특히 유용하며, 문제가 발생한 요청을 빠르게 재현하거나 성능을 개선할 때 활용됩니다.

- Storage (저장소)

파인튜닝(Fine-tuning)에 필요한 데이터셋 및 관련 파일을 업로드 및 보관하는 기능입니다. JSONL형식의 학습 데이터를 등록해두면, 파인튜닝이나 배치 작업 시 자동으로 참조되도록 설정할 수 있습니다.

데이터 관리 예시:

학습용 텍스트 데이터 업로드

파인튜닝 로그 및 메타데이터 저장

프로젝트별 파일버전 관리

- Batches (배치작업)

한번에 다수의 요청을 처리하고자 할 때 사용하는 일괄(batch) 실행 기능입니다. 여러 개의 프로세스를 묶어 순차적으로 실행하거나, 모델별 병렬 처리 및 루프형 반복 처리를 자동화할 수 있습니다.

예:

대량의 텍스트를 GPT로 변환하거나, 수천개의 프롬프트를 한번에 평가하는 경우 유용합니다.

- Evaluations (평가)

Evaluations는 모델이 생성한 응답의 품질을 테스트하고 평가하는 기능입니다. 즉, 동일한 프롬프트(입력 문장)에 대해 여러 모델 버전의 응답을 비교 및 분석할 수 있습니다.

이를 통해 모델의 정확도, 일관성, 응답품질 차이를 수치로 확인할 수 있으며, 정답률(accuracy)이나 점수(score)를 부여함으로써 모델 성능 판단에 필요한 근거 데이터를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 질의에 대해 GPT-4o, GPT-5o, o1-mini모델이 각각 어떤 결과를 내는지 비교하여 특정업무(예: 문서요약, 번역, 코드해석)에 가장 적합한 모델을 선정할 때 활용됩니다.

- Fine-tuning (파인튜닝)

Fine-tuning은 사용자가 준비한 고유한 데이터셋을 바탕으로 기존 모델에 추가학습을 시키는 기능입니다. 이를 통해 모델이 기업 내부 문서나 FAQ, 도메인 특화 데이터에 맞춰 세밀하게 학습할 수 있습니다. 그 결과, 더 전문적이고 맥락에 맞는 응답을 반환할 수 있습니다.

활용 예시:

고객지원 자동응답 모델을 회사 고유 어조로 학습시키기

특정기술문서 스타일에 맞춘 코드 생성 모델 구축

내부 질의응답(FAQ) 전용 AI 챗봇 최적화

파인튜닝 과정에서 필요한 데이터셋은 Storage메뉴를 통해 업로드되며, JSONL형식의 데이터가 자동으로 연결되어 학습에 사용됩니다.

⑾ gpt-oss 사용법

이번에는 GPT-5와는 별개로 2025년 8월에 발표된 오픈소스 모델 gpt-oss에 대해 설명합니다.

gpt-oss 개요

gpt-oss는 OpenAI가 개발한 오픈웨이트(Open-weight) LLM입니다. 이전까지 GPT-3 이후의 OpenAI모델은 웨이트(모델 내부의 학습 파라미터)가 비공개로 유지되어 API를 통해서만 사용할 수 있었습니다. 그러나, 2025년 8월, GPT-2 출시 이후 약 7년만에 완전한 오픈웨이트 기반 모델로 gpt-oss가 공개되었습니다.

오픈웨이트 모델의 가장 큰 특징

기존 클라우드 기반 모델과 달리, 모델파일을 직접 내려받아 자신의 서버나 로컬환경에서 실행할 수 있습니다. 즉, 다음과 같은 활용이 가능합니다.

모델을 외부서버에 업로드하지않고 로컬에서 독립적으로 실행가능

인터넷 연결이 없어도 작동

프라이버시가 필요한 환경(기업 내부망 등)에서도 이용가능

세부설정 및 학습 파라미터 조정이 자유로움

단, 그만큼 GPU 및 컴퓨팅 자원을 자체적으로 확보해야 합니다. 운영활경에 따라 처리속도나 모델 품질은 달라질 수 있습니다.

gpt-oss의 종류 (2025년 8월 기준)

OpenAI가 공개한 gpt-oss 모델은 현재 다음 2가지 버전이 있습니다.

gpt-oss-20b

gpt-oss-20b는 일반적으로 로컬PC환경에서도 실행가능한 모델입니다. 구동에는 최소 16GB메모리(GPU, RAM)가 필요하며, 성능벤치마크는 o3-mini모델과 유사하거나 특히 수학, 언어 처리 분야에서는 o3-mini를 상회하는 경우가 있습니다. (중소규모의 개인연구나 개발용 실험환경에 적합함)

실행환경정보: https://openai.com/ko-KR/index/introducing-gpt-oss/

gpt-oss-120b

gpt-oss-120b는 고성능 GPU 클러스터나 하이엔드 서버 환경을 위한 모델입니다. 구동에는 최소 80GB이상의 VRAM(GPU메모리)가 필요합니다. 성능측면에서는 o3-mini보다 월등하며, o4-mini모델에 근접하거나 그 이상 수준의 퍼포먼스를 보입니다. (대규모 연구기관, 기업용 분석 서버 환경에 적합함)

위 사이트에서는 gpt-oss의 개념과 특징, 그리고 2가지 주요 모델 사양을 설명했습니다.

gpt-oss를 실행하기

gpt-oss를 로컬PC에서 테스트하는 방법은 여러가지가 있지만, 가장 간단하고 접근하기 쉬운 방법은 LM Studio를 사용하는 것입니다.

LM Studio는 Windows, macOS, Linux환경에서 간단하게 실행할 수 있는 데스크톱 AI모델 런처입니다. 이 프로그램을 통해 모델 다운로드부터 테스트까지 모두 GUI기반으로 수행할 수 있습니다.

① LM Studio 설치

공식 사이트에서 설치파일을 다운로드해서 설치합니다.