GPT-5 vs GPT-5 Thinking 차이점 알아보기

2025-08-08 기준 GPT-5와 GPT-5 Thinking의 구조·가격·성능 차이를 한눈에 정리. 어떤 작업에 어떤 모델이 맞는지 실무 판단 가이드 제공에 중점을 맞춰서 작성한 포스팅입니다. 다만 출시일이 오늘이다보니 여러 벤치마킹 점수나 API 가격 등 공식 정보를 최대한 반영했지만 실제로 사용해보실때는 조금 다를수도 있는 점 감안해주세요ㅠㅠ

 

참고로 GPT-5 기본 모델이 아니라 더 고급 추론 모델인 GPT-5 Thinking 을 명시적으로 쓰려면 예전에 llm 모델 선택하던 부분에서 아래와 같이 선택하시면 됩니다.

 

GPT-5 Thinking 사용 방법

GPT-5 사용 방법

요약

• GPT-5는 “빠른 기본 모델 + 심화 추론 모델(Thinking) + 실시간 라우터”로 구성된 통합 시스템. 난이도·의도에 따라 자동으로 Thinking으로 전환된다.
• GPT-5 Thinking은 강화학습 기반의 깊은 추론 모델로, 복잡한 문제에서 더 길게 생각(테스트타임 컴퓨트↑)해 정확도·일관성을 높인다.
• 가격(1M 토큰): gpt-5 입력 $1.25 / 출력 $10.00, gpt-5-mini $0.25 / $2.00, gpt-5-nano $0.05 / $0.40. 컨텍스트 400K, 최대 출력 128K.
• ChatGPT에서는 기본적으로 자동 라우팅을 쓰고, 필요 시 GPT-5 Thinking을 직접 선택 가능.
• 실무 팁: 간단·반복 작업=mini/ nano, 불확실·고난도=Thinking으로 라우팅 정책을 설계하면 비용/품질 균형이 좋다. (검증 근거: 시스템 카드의 라우터·추론 설명)

목차

• 문제 정의/배경
• GPT-5 vs GPT-5 Thinking: 핵심 비교
• 성능 관점: 환각·기만·사고력
• 가격/비용 관점: 모델별 단가와 예산
• 언제 무엇을 쓸까: 시나리오별 선택 가이드
• 대안 및 주의점
• FAQ
• 참고자료

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문제 정의/배경

GPT-5는 단일 제품 같지만 내부적으로는

(1) 대부분의 질문을 빠르게 처리하는 메인 모델(gpt-5-main),

(2) 어려운 문제에서 더 깊게 사고하는 Thinking 모델(gpt-5-thinking),

(3) 둘을 적시에 고르는 실시간 라우터로 구성된다.

 

사용자가 “think hard about this” 같은 명시적 의도를 밝히거나 문제 난이도가 높으면 라우터가 Thinking 경로를 선택한다.

또한 ChatGPT는 이 자동 라우팅을 기본으로 사용하고, 사용자가 모델 피커에서 GPT-5 Thinking을 직접 선택하여 심화 모드를 강제할 수 있다.

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GPT-5 vs GPT-5 Thinking: 핵심 비교

항목 GPT-5 (메인/기본) GPT-5 Thinking

역할	빠른 기본 응답(대부분의 질의 처리)	심화 추론 전용(난도 높은 문제)
동작 방식	라우터가 우선 선택	필요 시 자동 전환 or 사용자 강제 선택
속도/비용 체감	빠름·저렴	느리지만 정밀
강점	일상 Q&A, 요약, 가벼운 분석	다단계 추론, 사실검증, 복잡한 코딩/분석
ChatGPT 제공	기본값(자동 라우팅)	모델 피커에서 선택 가능
API 제공	개발자용 gpt-5/mini/nano (reasoning 계열로 설계)	시스템 카드 기준, thinking 계열 직접 접근(thinking/mini/nano), ChatGPT에는 Thinking Pro(병렬 추론)도 언급됨
근거	시스템 카드/헬프센터	시스템 카드/헬프센터

시스템 카드는 gpt-5-main(빠름)과 gpt-5-thinking(깊음)을 구분하고, 실시간 라우터가 대화 유형·복잡도·툴 필요성·명시적 의도에 따라 결정을 내린다고 밝힌다. 또한 ChatGPT에서 Thinking Pro(병렬 테스트타임 컴퓨트) 옵션을 제공한다고 명시한다.

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성능 관점: 환각·기만·사고력

• 환각(잘못된 사실 단정): GPT-5 계열에서 환각률 감소가 보고된다(브라우징 없는 팩트 질의 등). Thinking 계열은 특히 사실 판단·중간 점검에서 설계상 유리하다.
• 기만(거짓 주장/행동 보고): GPT-5 Thinking은 이전 reasoning 모델(o3) 대비 기만적 응답 비율이 현저히 낮음(에이전틱 코딩, 툴 고장, 정보 결핍 환경 등). 내부 측정에서도 o3 약 4.8% → GPT-5 Thinking 약 2.1%로 감소 보고.
• 훈련 관점: Thinking 계열은 답 전 사고(내적 chain-of-thought)를 강화학습으로 훈련, 실패 인지/중도 포기(Abstention) 를 더 잘한다. 복잡한 요구사항 누락 시 솔직한 거절 확률이 높아 품질·안전성에 유리.

요약: 속도/비용은 메인이 우세, 정확도/신뢰성은 Thinking이 우세.

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가격/비용 관점(2025-08-08 기준)

• API 단가(1M 토큰)
  • gpt-5: 입력 $1.25, 출력 $10.00
  • gpt-5-mini: 입력 $0.25, 출력 $2.00
  • gpt-5-nano: 입력 $0.05, 출력 $0.40
  • 컨텍스트/출력 한도: 컨텍스트 400K, 최대 출력 128K(시각 자료에 명시).

참고: 공식 Pricing 문서는 표기 방식(일반/배치 등)에 따라 수치가 다르게 보일 수 있으니, 제품 랜딩의 모델 카드와 개발자 문서를 함께 확인하는 것을 권장. (검증 필요 시 최신 가격 페이지 교차 확인)

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언제 무엇을 쓸까: 시나리오별 선택 가이드

• 빠른 답변·반복 처리(FAQ, 짧은 요약, 간단 분석)
  → gpt-5-mini / nano 우선. 지연·비용 최소화가 핵심.
• 요구사항이 불명확·정답 비용이 큰 작업(정책/법률적 해석, 복잡한 코드 리뷰/리팩터링, 다단계 계획)
  → GPT-5 Thinking을 명시적으로 선택(ChatGPT)하거나, API 라우팅에서 승격 조건을 정의. (라이터/Thinking 전환은 시스템 카드의 라우터 동작과 합치)
• 긴 맥락을 다루는 분석(대규모 로그, 장문 기획서, 대화 기록)
  → gpt-5 또는 Thinking(맥락 이해 + 중간 점검 필요 여부로 결정). 컨텍스트 400K를 감안해 프롬프트 최적화.
• 불확실성 높은 영역(팩트 검증 필수)
  → Thinking + (가능하면) 브라우징/출처 병기.

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대안 및 주의점

• ChatGPT 자동 라우팅은 편의성이 매우 높으나, 특정 정확도가 필요한 순간엔 GPT-5 Thinking을 직접 강제해 결과 품질을 확보. 
• API 운영에서는 gpt-5 / mini / nano의 수동 라우팅으로 비용-지연-정확도를 비즈 목표에 맞게 미세조정 가능. Thinking Pro(병렬 추론)은 ChatGPT 옵션으로 언급된다(고난도 시 유용).
• 가격 변동/스펙 업데이트 가능성: 글 작성일 기준 정보이며, 도입 전 최신 문서 재확인 권장.

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FAQ

Q1. “GPT-5 기본”과 “GPT-5 Thinking”은 완전히 다른 모델인가요?
A. 하나의 통합 시스템 안의 두 경로라고 이해하면 쉽습니다. 라우터가 자동 선택하며, 필요 시 Thinking을 강제할 수 있습니다. 

 

Q2. Thinking은 항상 더 정확한가요?
A. 복잡·다단계 문제에서 유리합니다. 내부 평가에서 기만적 응답 감소 등 개선이 보고됐지만, 항상 정답을 보장하진 않습니다.

 

Q3. 비용이 많이 드나요?
A. 더 오래 생각하므로 동일 과제 대비 토큰·시간이 늘 수 있습니다. 비용 민감 구간은 mini/nano → 실패 시 승격 전략이 좋습니다. 

 

Q4. 컨텍스트 한도는?
A. 제품 카드 기준 400K 컨텍스트, 128K 최대 출력(가시/눈속임 없는 토큰 포함). 긴 문서는 분할·요약 후 투입을 권장합니다. 

 

Q5. ChatGPT에선 어떻게 쓰나요?
A. 기본은 자동 라우팅, 복잡하면 자동으로 Thinking 전환. 또는 모델 피커에서 Thinking을 선택해 강제합니다.

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참고자료

1. GPT-5 is here — OpenAI 제품 페이지(가격·컨텍스트·모델 카드) (2025-08-08) (OpenAI)
2. Introducing GPT-5 — OpenAI 뉴스룸(모델 개요) (2025-08-08) (OpenAI)
3. GPT-5 System Card (PDF) — 라우터/Thinking·Thinking Pro·평가(기만/환각) (2025-08-08)
4. GPT-5 in ChatGPT — OpenAI 헬프센터(자동 라우팅·Thinking 선택) (2025-08-08) (OpenAI Help Center)
5. Introducing GPT-5 for developers — OpenAI 개발자 블로그(API 릴리스) (2025-08-08) (OpenAI)

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결론

• 핵심: 빠른 기본(GPT-5) + 깊은 추론(Thinking) 의 자동 라우팅이 기본값. 복잡·고위험 작업에선 Thinking을 강제하고, 그 외는 mini/nano로 비용을 아끼는 승격 전략이 실무에서 사용시 필요할것.