GPT-4o mini 비용은 얼마인가요?

입력 token 100만 개당 $0.15, 출력 token 100만 개당 $0.60로 책정되어 있으며, OpenAI에서 가장 저렴한 model입니다.

GPT-4o mini는 vision 기능을 지원하나요?

네, API를 통해 텍스트와 이미지 입력을 기본적으로 처리하고 이해하는 multimodal model입니다.

context window 크기는 어떻게 되나요?

이 model은 128,000 token의 context window를 지원하며, 단일 응답에서 최대 16,384 token을 생성할 수 있습니다.

GPT-3.5 Turbo보다 성능이 좋은가요?

네, GPT-3.5 Turbo보다 훨씬 지능적이며(MMLU 82% vs 70%), 60% 더 저렴하고 속도도 빠릅니다.

function calling을 지원하나요?

네, GPT-4o mini는 외부 API와의 상호작용을 위한 도구 사용 및 function calling을 완벽하게 지원합니다.

비디오를 직접 처리할 수 있나요?

아니요, 네이티브 비디오 입력을 지원하지 않지만, 여러 개의 개별 프레임을 이미지로 처리할 수 있습니다.

GPT-4o mini는 어떻게 사용하나요?

OpenAI API에서 'gpt-4o-mini'로 사용할 수 있으며, ChatGPT Free, Plus, Team 플랜 사용자도 이용 가능합니다.

GPT-4o mini

GPT-4o mini는 OpenAI에서 가장 비용 효율적인 소형 model로, GPT-4 급의 지능과 탁월한 속도, 그리고 대량 작업을 위한 multimodal vision 기능을 제공합니다.

Small model비용 효율적Vision 지원고속 AImultimodal

openaiGPT-4July 18, 2024

컨텍스트

128K토큰

최대 출력

16K토큰

입력 가격

$0.15/ 1M

출력 가격

$0.60/ 1M

모달리티:TextImage

기능:비전도구스트리밍

벤치마크

GPQA

40.2%

HLE

2.3%

MMLU

82%

MMLU Pro

57%

SimpleQA

8.6%

IFEval

76.5%

AIME 2025

MATH

50.2%

GSM8k

91.3%

MGSM

87%

MathVista

42%

SWE-Bench

8.7%

HumanEval

87.2%

LiveCodeBench

32.5%

MMMU

59.4%

MMMU Pro

34%

ChartQA

78%

DocVQA

88%

Terminal-Bench

40%

ARC-AGI

API 문서 보기

GPT-4o mini 소개

GPT-4o mini의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

소형 model의 새로운 기준

GPT-4o mini는 AI 효율성의 비약적인 발전을 상징하며, 개발자들이 가장 먼저 선택하는 model로서 GPT-3.5 Turbo를 대체하도록 설계되었습니다. 네이티브 multimodal 아키텍처로 구축되어, 훨씬 저렴한 비용과 낮은 latency로 GPT-4 급의 성능을 발휘합니다. 거대한 128,000 token context window를 갖추고 있으며 최대 16,384 token의 복잡한 출력을 지원하여, 긴 문서 처리 및 대규모 데이터 스트림 분석에 이상적입니다.

지능과 가성비의 만남

속도를 위해 지능을 포기했던 기존의 소형 model들과 달리, GPT-4o mini는 텍스트와 vision 작업 전반에서 높은 reasoning 능력을 유지합니다. GPT-3.5 Turbo보다 60% 더 저렴하면서도 성능은 훨씬 뛰어나 MMLU benchmark에서 82%를 기록했습니다. 이 model은 실시간 고객 지원 어시스턴트나 대규모 데이터 분류 엔진과 같이 낮은 latency와 높은 신뢰성이 최우선인 애플리케이션에 특히 최적화되어 있습니다.

GPT-4o mini 사용 사례

GPT-4o mini을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

고객 지원 자동화

수천 건의 일상적인 문의를 높은 정확도로 처리할 수 있는 low-latency의 비용 효율적인 챗봇을 배포하세요.

정형 데이터 추출

방대한 양의 비정형 텍스트나 이미지 데이터를 데이터베이스용 클린 JSON 스키마로 변환하세요.

실시간 번역

최소한의 운영 비용으로 수십 개 언어 간의 즉각적인 번역 기능을 메시징 앱에 구현하세요.

문서 요약

방대한 128k context window를 사용하여 긴 보고서나 회의록을 요약하세요.

시각 분석 및 OCR

이미지에서 텍스트를 추출하고, 차트를 분석하며, 접근성을 위해 시각적 콘텐츠를 설명하세요.

신속한 프로토타이핑

더 큰 model로 확장하기 전에 최소한의 API 비용으로 AI 애플리케이션을 빠르게 구축하고 반복 개발하세요.

강점

제한

독보적인 가성비: 입력 token 100만 개당 $0.15의 가격으로, 높은 논리 수준을 유지하면서도 GPT-4 대비 99%의 비용 절감을 제공합니다.

제한적인 reasoning 깊이: OpenAI o1과 같은 model에서 볼 수 있는 고급 chain-of-thought 역량은 갖추고 있지 않습니다.

저지연 응답 속도: 속도에 최적화되어 설계되었으며, 실시간 대화형 에이전트에 필수적인 즉각적인 응답을 제공합니다.

출력 token 제약: 16,384개의 출력 제한은 전체 128k 출력을 지원하는 특화된 model들보다 낮습니다.

네이티브 Multimodal Vision: 이전의 소형 model들과 달리 이미지를 네이티브로 처리하며, ChartQA에서 높은 점수(78.0)를 기록했습니다.

복잡한 코딩 역량 부족: 고수준의 아키텍처 설계나 대규모 다중 파일 저장소의 디버깅에는 어려움이 있습니다.

뛰어난 지시 이행 능력: IFEval에서 76.5%를 달성하여 복잡한 포맷팅 규칙을 준수하는 데 탁월한 능력을 보여줍니다.

네이티브 오디오 입력 미지원: 표준 텍스트/vision API 엔드포인트를 통한 직접적인 오디오 대 오디오 처리는 지원하지 않습니다.

API 빠른 시작

openai/gpt-4o-mini

문서 보기

openai SDK

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o-mini",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      { role: "user", content: "Analyze this data and return JSON." },
    ],
    response_format: { type: "json_object" },
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

GPT-4o mini에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 GPT-4o mini에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“GPT-4o mini는 사실상 GPT-3.5의 종말을 알리는 신호탄입니다. 더 빠르고, 저렴하며, 똑똑합니다. 이제 더 이상 구형 model을 사용할 이유가 없습니다.”

— rowqi

“OpenAI가 가격 책정으로 판을 바꿨네요. 이 정도 수준의 reasoning 능력을 갖춘 model이 100만 token당 15센트라니 정말 대단합니다.”

— peterm1598

hackernews

“제 챗봇에서 거의 즉각적인 응답이 나옵니다. 이 가격대에 4o-mini의 latency는 정말 인상적입니다.”

— WesternCat5211

twitter

“GPT-4o mini 출시 4일 만에 이미 하루 2,000억 개 이상의 token을 처리하고 있습니다!”

— Sam Altman

twitter

“이 가격대에 이 정도 vision 성능이 나온다는 게 핵심입니다. 1년 전 flagship model들보다 차트를 더 잘 처리하네요.”

— VisionDev99

“JSON 추출을 위한 system 지침을 완벽하게 따릅니다. 3.5 Turbo의 안정성에 비하면 엄청난 업그레이드입니다.”

— LLM_Master

hackernews

GPT-4o mini에 대한 동영상

GPT-4o mini에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“소형 model의 시대가 도래했습니다”

“입력 token 100만 개당 15센트... 말도 안 되게 저렴합니다”

“GPT-4o mini는 정말 빠릅니다... 믿을 수 없을 정도로요”

“이 model은 기본적으로 GPT-3.5 Turbo를 대체하며 비용은 60% 더 저렴합니다”

“텍스트 생성 속도를 보세요, 거의 즉각적입니다”

“GPT-4o mini는 무료이고 빠르며 실제로 꽤 훌륭합니다”

“GPT-3.5는 완전히 사라졌고... 이제 GPT-4o mini로 대체되었습니다”

“속도를 보세요, 훨씬 빠르죠?”

“이미지를 볼 수 있는 multimodal model입니다”

“일부 benchmark에서는 GPT-3.5 Turbo는 물론 GPT-4보다도 성능이 뛰어납니다”

“OpenAI가 기존의 많은 model들을 압도하는 경쟁 모델을 내놓았습니다”

“비용을 최소화하도록 최적화된 model입니다”

“한 번에 16,000개의 출력 token을 내보낼 수 있다는 점은 정말 유용합니다”

“context window가 128k나 되어 RAG 애플리케이션에 매우 적합합니다”

“안전 조치가 처음부터 model에 내장되어 있습니다”

단순한 프롬프트 이상

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GPT-4o mini 프로 팁

GPT-4o mini을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

직접적인 시스템 지침

JSON이나 Markdown과 같은 특정 출력 형식을 유도하려면 간결한 system prompt를 제공하여 model을 가이드하세요.

컨텍스트 배치 처리

오버헤드 비용을 줄이기 위해 관련 있는 작은 작업들을 하나의 prompt로 묶어 128k context window를 적극 활용하세요.

Vision 라벨링

이미지 처리 시 메타데이터 추출의 정밀도를 높이려면 구체적인 시각적 속성을 묘사하도록 요청하세요.

사용자 경험을 위한 스트리밍

최종 사용자에게 즉각적인 token 피드백을 제공하려면 항상 stream parameters를 활성화하세요.

Temperature 조정

결정론적이고 일관된 출력이 필요한 정형 데이터 작업의 경우 temperature를 0으로 설정하세요.

후기

사용자 후기

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