GPT-4o mini의 비용은 얼마인가요?

GPT-4o mini의 가격은 입력 100만 token당 $0.15, 출력 100만 token당 $0.60입니다. 이 가격은 이전 GPT-3.5 Turbo 모델보다 60% 저렴합니다.

GPT-4o mini의 context window는 어느 정도인가요?

128,000 token의 context window를 제공합니다. 이 용량을 통해 한 번의 prompt로 약 300페이지 분량의 텍스트를 처리할 수 있습니다.

GPT-4o mini로 이미지를 처리할 수 있나요?

네, GPT-4o mini는 기본적으로 vision 기능을 갖추고 있습니다. 이미지를 분석하고, OCR을 수행하며, 텍스트 입력과 함께 시각적 context를 이해할 수 있습니다.

GPT-3.5 Turbo와 비교하면 어떤가요?

GPT-3.5 Turbo보다 더 빠르고 저렴하며 지능적입니다. MMLU benchmark에서 82.0%의 점수를 기록하여 이전 모델의 약 70% 대비 향상된 성능을 보여줍니다.

GPT-4o mini는 function calling을 지원하나요?

네, tool use와 function calling을 기본적으로 지원합니다. 이를 통해 모델이 외부 API 및 구조화된 데이터 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.

최대 출력 제한은 어떻게 되나요?

이 모델은 한 번의 응답으로 최대 16,384 tokens을 생성할 수 있습니다. 이는 대부분의 긴 형식 콘텐츠 생성 요구 사항을 충족하기에 충분합니다.

GPT-4o mini를 API로 사용할 수 있나요?

네, OpenAI API에서 모델 ID gpt-4o-mini를 통해 사용할 수 있습니다. chat completions, assistants 및 batch processing 모드를 지원합니다.

GPT-4o mini

GPT-4o mini는 OpenAI의 가장 비용 효율적인 소형 모델로, 고용량 작업을 위한 탁월한 속도와 multimodal vision 기능을 갖춘 GPT-4급 지능을 제공합니다.

소형 모델비용 효율적Vision 지원고속 AIMultimodal

openaiGPT-4o2024년 7월 18일

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 모델의 새로운 표준

GPT-4o mini는 개발자를 위한 주력 모델로 GPT-3.5 Turbo를 대체하도록 설계된 AI 효율성의 획기적인 도약을 의미합니다. 기본 multimodal 아키텍처로 구축된 이 모델은 훨씬 낮은 비용과 latency로 GPT-4급 성능을 제공합니다. 128,000 token의 방대한 context window를 특징으로 하며 최대 16,384 tokens의 복잡한 출력을 지원하여, 긴 문서 처리 및 대용량 데이터 스트림 처리에 최적화되어 있습니다.

지능과 경제성의 만남

속도를 위해 지능을 희생하던 기존의 소형 모델들과 달리, GPT-4o mini는 텍스트 및 vision 작업 전반에 걸쳐 높은 reasoning 성능을 유지합니다. GPT-3.5 Turbo보다 60% 저렴하면서도 MMLU benchmark에서 82%를 기록할 만큼 훨씬 뛰어난 성능을 자랑합니다. 이 모델은 실시간 고객 응대 에이전트나 대규모 데이터 분류 엔진과 같이 낮은 latency와 높은 신뢰성이 필수적인 애플리케이션을 위해 최적화되었습니다.

GPT-4o mini 사용 사례

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

고객 지원 자동화

낮은 latency와 높은 정확도를 바탕으로 저렴한 비용으로 대량의 고객 문의를 처리합니다.

콘텐츠 요약

128k context window 내에서 방대한 문서나 긴 콘텐츠를 간결한 요약본으로 변환합니다.

데이터 추출

비정형 텍스트나 이미지를 데이터베이스 입력을 위한 JSON과 같은 구조화된 데이터 형식으로 변환합니다.

다국어 번역

채팅 애플리케이션 및 글로벌 커뮤니케이션을 위해 수십 개의 언어로 실시간 번역을 제공합니다.

교육용 튜터링

수학, 과학, 언어 영역에서 도움이 필요한 학생들을 위한 대화형 학습 보조 도구로 활용됩니다.

기본적인 Vision 작업

이미지를 분석하여 객체를 식별하거나, OCR을 통해 텍스트를 추출하거나, 접근성을 위한 설명을 제공합니다.

강점

제한

압도적인 가성비: 입력 100만 token당 $0.15의 비용으로 82%의 MMLU 점수를 기록하는 frontier model급 reasoning 성능을 제공합니다.

복잡한 reasoning의 한계: GPQA에서 40.2%의 점수를 기록하며, GPT-4o나 o1 같은 대형 모델에 비해 전문적인 과학 분야 reasoning 성능은 뒤처집니다.

높은 Throughput과 속도: 매우 낮은 latency로 응답을 생성하여 실시간 사용자 인터페이스에 최적화되어 있습니다.

코딩 제약 사항: Claude 3.5 Sonnet과 비교했을 때 복잡한 소프트웨어 엔지니어링을 위한 심층적인 아키텍처 이해도가 부족합니다.

대용량 Context Window: 128k context window를 유지하여 작은 모델에서는 드문 복잡한 문서 처리 능력을 갖추고 있습니다.

제한된 출력 창: 16k output limit은 대규모 코드 마이그레이션이나 책 분량의 콘텐츠 생성 작업 시 제약이 될 수 있습니다.

기본 Vision 지원: 소형 폼팩터 내에 multimodal 기능을 포함하여 이미지 분석 및 OCR 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

사실 정확도 안정성: 소형 모델은 flagship 모델들에 비해 특정 전문 도메인에서 환각 현상(hallucination)이 발생할 가능성이 다소 높습니다.

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({
    messages: [{ role: "user", content: "양자 역학에 대해 설명해줘." }],
    model: "gpt-4o-mini",
  });

  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 기본적인 RAG를 위해 구형 모델을 fine-tuning하는 시장을 사실상 종결시켰습니다. 무시할 수 없을 정도로 비용이 낮습니다.”

— AI_Dev_Central

“속도가 정말 미쳤습니다. 번역 에이전트를 돌리는데 거의 즉각적으로 결과값이 나옵니다.”

— TechCruncher

twitter

“OpenAI가 이 가격 정책으로 Anthropic과 Google을 압박했습니다. 100만 tokens당 $0.15는 새로운 하한선입니다.”

— hn_reader_99

hackernews

“3.5를 mini로 교체했는데 테스트 시작 5분 만에 logic 개선이 눈에 보였습니다.”

— PromptEngineerPro

youtube

“드디어 대규모 클라우드 비용 부담 없이 대규모 데이터 정제 작업에 LLM을 사용할 만큼 저렴해졌습니다.”

— DataVizWiz

“OCR을 위한 vision 성능은 사실 10배 더 비싼 일부 특수 모델들보다 더 좋습니다.”

— VisionDev

twitter

GPT-4o mini에 대한 동영상

GPT-4o mini에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“전반적으로 GPT-3.5 Turbo보다 빠르고 저렴합니다.”

“이 정도로 작은 모델에서 보여주는 vision 능력은 정말 놀랍습니다.”

“이번 출시로 가격 경쟁은 거의 제로(0)에 수렴하는 수준이 되었습니다.”

“작은 크기임에도 엄청난 context window를 유지합니다.”

“benchmark 결과를 보면 거의 모든 카테고리에서 Claude Haiku를 앞섭니다.”

“GPT 40 mini는 경량 모델이라 GPT 40보다 훨씬 빠릅니다.”

“GPT 4보다 훨씬, 훨씬 빠릅니다.”

“일상적인 작업에서는 대부분의 사용자가 reasoning 성능 차이를 느끼지 못할 것입니다.”

“기본적인 객체 인식에 대한 이미지 인식 능력은 매우 일관적입니다.”

“이전 3.5 모델보다 복잡한 지시 사항을 훨씬 더 잘 처리합니다.”

“현재 LMC leaderboard의 채팅 선호도에서 기존 gbd4를 능가하고 있습니다.”

“모든 것이 완벽해 보이며, 특히 이 영수증 데이터는 일반적인 영수증처럼 잘 인식합니다.”

“짧은 prompt에 대한 응답 시간은 사실상 1초 미만입니다.”

“API를 통해 긴 PDF 문서를 요약하는 데 매우 효과적입니다.”

“단 몇 달러로 수백만 tokens을 처리할 수 있습니다.”

단순한 프롬프트 이상

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GPT-4o mini 프로 팁

GPT-4o mini을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

RAG 활용

낮은 입력 비용을 활용하여 큰 비용 부담 없이 대규모 Retrieval Augmented Generation을 수행하세요.

JSON Mode로 구조화

JSON mode 또는 function calling parameters를 사용하여 백엔드 워크플로우에 일관된 데이터 구조를 보장하세요.

Batch Processing

긴급하지 않은 작업에 OpenAI의 Batch API를 이 모델과 함께 사용하여 비용을 50% 절감하세요.

Temperature 튜닝

사실 추출 작업 시에는 0.1에서 0.3 사이의 낮은 temperature를 설정하여 정확도를 극대화하세요.

후기

사용자 후기

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Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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