GPT-5.4 완전 분석: 성능, 차이점, 활용법까지 한 번에

GPT-5.4가 출시됐다는 소식은 들었는데 정확한 차이점과 활용법을 모르는 분들이 많이 있을 것입니다. 단순히 "더 똑똑해졌다"는 말로는 부족합니다. 이번 업그레이드는 대화 품질보다 문서 작성, 스프레드시트, 프레젠테이션, 코딩, 리서치 같은 실무형 작업에서 체감 차이가 훨씬 크기 때문입니다. OpenAI는 2026년 3월 5일 GPT-5.4를 ChatGPT, API, Codex 전반에 적용하면서 "전문 업무를 위한 가장 유능하고 효율적인 프런티어 모델"이라고 공식 소개했습니다.

본 글은 2026년 3월 10일 기준 OpenAI 공식 블로그·API 문서·Help Center를 바탕으로 작성되었습니다. ChatGPT와 API의 기능 차이는 점차 좁혀지고 있으니 최신 업데이트를 함께 확인해주세요.

 

 

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1. GPT-5.4 업그레이드 핵심: 무엇이 달라졌나

GPT-5.4에서 가장 눈에 띄는 변화는 단순 성능 개선이 아니라 구조적 통합입니다. 이전까지 OpenAI는 추론용 GPT-5.2, 코딩용 GPT-5.3-Codex처럼 역할별로 모델을 따로 운영해왔습니다.

 

이번 모델은 이 모든 능력을 하나로 합쳤고 여기에 에이전트 기반의 컴퓨터 사용 기능까지 기본 탑재한 것이 핵심입니다. AI 에이전트 시대를 위한 첫 번째 통합 범용 모델이라고 보면 이해가 빠릅니다.

 

에이전트형 AI가 생소하다면 Agentic AI란? 초보도 이해하는 자율 에이전트 완전 정리 를 먼저 읽고 오시면 이번 업그레이드의 의미가 훨씬 명확하게 와닿을 것입니다.

 

1-1. 실무 산출물 품질 대폭 향상

실제 지식 기반 업무 수행 능력을 평가하는 GDPval 벤치마크에서 GPT-5.4는 전체 과제의 83%에서 산업 전문가와 동등하거나 그 이상의 성과를 기록했습니다. 이는 GPT-5.2의 70.9%와 비교하면 눈에 띄는 도약입니다.

 

투자은행 주니어 애널리스트 수준의 스프레드시트 모델링에서는 87.3%를 기록해 GPT-5.2의 68.4%를 크게 앞질렀고 프레젠테이션 제작에서도 인간 평가자의 68%가 GPT-5.4 결과물을 선호했습니다.

 

1-2. 컴퓨터 사용 기능 기본 탑재 (Codex·API 중심)

GPT-5.4는 Codex와 API에서 처음으로 네이티브 컴퓨터 사용 기능을 기본 제공합니다. 데스크톱 환경 탐색 능력을 평가하는 OSWorld-Verified 벤치마크에서 75%를 기록했습니다. 참고로 같은 테스트에서 인간 전문가의 점수는 72.4%입니다.

 

※ ChatGPT 웹/앱(GPT-5.4 Thinking)에서는 아직 별도 에이전트 설정이 필요하며 화면 조작 기능은 API/Codex 중심으로 제공됩니다. AI가 실제 화면을 보고 마우스와 키보드를 조작해 반복 업무를 대신 처리할 수 있는 시대가 열린 것입니다.

 

1-3. 100만 토큰 컨텍스트 지원 (API·Codex 기준)

API와 Codex에서 최대 100만 토큰(1.05M) 컨텍스트를 지원합니다. (실험적 옵트인 설정 필요, 272K 초과 시 입력 요금 2배·출력 요금 1.5배 적용) 소설 여러 권 분량이나 중대형 코드베이스 전체를 한 번에 처리할 수 있는 수준입니다.

 

ChatGPT 웹/앱(GPT-5.4 Thinking)에서는 이전 모델과 동일한 컨텍스트가 유지되며 Pro 플랜 기준 약 400K 토큰까지 사용 가능합니다. (Plus·Business는 256K 수준) 대용량 작업이 필요한 경우에는 API를 병행 활용하는 것을 추천합니다.

 

1-4. 도구 검색(Tool Search)으로 토큰 효율 47% 향상

새롭게 도입된 Tool Search 기능은 수많은 도구·커넥터 환경에서 필요한 것만 골라 사용하는 방식입니다. 기존 방식에서는 사용 가능한 모든 도구 정보를 프롬프트에 포함해야 해서 수천 개의 토큰이 낭비됐습니다.

 

OpenAI의 MCP Atlas 벤치마크에서 Tool Search 적용 시 동일한 정확도를 유지하면서 토큰 사용량이 47% 줄어든 것으로 확인됐습니다. (대규모 도구 에코시스템 환경에서 특히 효과적)

 

MCP 기반 도구 연동이 실제로 어떻게 작동하는지 궁금하다면 Claude MCP 완전 정복: 초보자도 30분 만에 AI 도구 연동하는 실전 가이드 에서 구체적인 연결 방법을 확인할 수 있습니다.

 

1-5. 환각과 오류 감소

AI 모델에서 자주 문제가 됐던 환각(hallucination) 현상도 크게 개선됐습니다. GPT-5.2 대비 개별 주장의 허위 가능성이 33% 감소했고 전체 응답에서 오류가 포함될 가능성도 18% 줄었습니다. 더 정확해진 것은 분명하지만 여전히 중요한 내용은 반드시 직접 검증하는 습관이 필요합니다.

 

📌 GPT-5.4 공식 소개 페이지 바로가기: OpenAI 공식 블로그

 

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2. GPT-5.4 차이점 완전 분석: 버전별로 무엇이 달라졌나

GPT-5.4 업그레이드를 검토할 때 가장 많이 나오는 질문이 "이전 모델이랑 실제로 얼마나 다르냐?"입니다. 버전별 차이점을 제대로 이해하면 내 작업에 어떤 모델이 맞는지 훨씬 명확하게 판단할 수 있습니다.

 

OpenAI 경쟁 모델과의 차이점이 궁금하다면 그록(Grok) 4.2 완벽 정리 | 가격·성능·ChatGPT 비교까지 에서 2026년 3월 기준 주요 AI 모델을 나란히 비교해볼 수 있습니다.

 

버전별 주요 차이점 비교

GPT-5 계열 버전별 핵심 스펙 비교 (2026년 3월 기준)

구분	GPT-5.2	GPT-5.3 Codex	GPT-5.4
출시 시기	2025년 12월	2026년 2월	2026년 3월
주요 특징	범용 추론	코딩 특화	추론+코딩+에이전트 통합
GDPval 점수	70.9%	-	83.0%
OSWorld 점수	47.3%	74.0%	75.0%
컨텍스트	200K	272K	API/Codex: 최대 1M<br>ChatGPT: 이전과 동일
서비스 상태	2026년 6월 5일 Legacy 종료	터미널 특화 계속 제공	현재 주력 모델

 

GPT-5.3 Codex는 코딩에 특화된 모델로 터미널 중심 작업에서 여전히 유용합니다. 그러나 추론과 코딩을 함께 요구하거나 에이전트 기반 컴퓨터 사용 기능이 필요한 작업이라면 이 모델이 더 적합합니다.

 

GPT-5.2 Thinking은 출시 후 정확히 90일간 Legacy Models에 유지되다가 2026년 6월 5일 완전 종료됩니다.

 

※ ChatGPT 플랜별 접근: Plus·Business·Pro 구독자는 모델 선택기에서 GPT-5.4 Thinking을 직접 선택할 수 있습니다. Go 플랜은 도구 메뉴에서 제한적으로 사용 가능합니다. GPT-5.4 Pro는 Pro·Business·Enterprise·Edu 플랜에서 제공됩니다.

 

이전 모델들이 각 역할의 전문가라면 GPT-5.4는 여러 역할을 동시에 소화하는 올라운더입니다.

 

리서치하고 정리하고 파일을 만들고 API·Codex 환경에서는 컴퓨터까지 직접 조작할 수 있다는 점이 가장 큰 차이점입니다. 전환을 고민 중이라면 이 차이점을 기준으로 판단하면 됩니다.

 

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3. GPT-5.4 활용법: 직종별로 어떻게 써야 가장 효과적인가

GPT-5.4는 대화를 잘하는 AI가 아니라 실제 산출물을 만들어내는 AI로 진화했습니다. 직종별 활용법을 구체적으로 살펴보겠습니다.

 

직장인 및 비즈니스 사용자 활용법

보고서 초안 작성, 재무 분석 표 만들기, 발표 자료 제작이 일상인 분들에게 GPT-5.4는 가장 체감 차이가 큰 업그레이드입니다.

 

투자은행 수준의 스프레드시트 모델링을 87.3%의 정확도로 처리할 수 있고 프레젠테이션의 미적 완성도와 시각적 다양성도 이전 모델보다 크게 향상됐습니다.

 

"이동식 반려동물 미용 사업을 위한 10페이지 분량의 투자자용 프레젠테이션을 만들어줘"처럼 복잡한 요청도 다단계 계획을 세워 처리합니다.

 

ChatGPT를 처음 시작하거나 GPTs 커스텀 챗봇 설정이 아직 익숙하지 않다면 GPTs란? 초보자를 위한 ChatGPT 맞춤형 챗봇 만들기 완벽 가이드 를 참고해 내 업무에 맞는 환경을 먼저 세팅해두는 것이 좋습니다.

 

개발자 활용법

GPT-5.4는 GPT-5.3 Codex의 코딩 능력을 흡수해 단일 모델로 추론과 코딩을 함께 처리합니다.

 

코드 작성뿐 아니라 프런트엔드 디자인 완성도도 크게 향상됐다는 평가를 받고 있습니다. 특히 코드베이스 규모가 400K 토큰을 초과하는 대형 프로젝트나 코딩과 문서 작업을 병행하는 경우에는 GPT-5.4가 GPT-5.3 Codex보다 훨씬 효율적인 활용법이 가능합니다.

 

콘텐츠 제작자 및 리서처 활용법

긴 초안 정리, 다중 출처 리서치, 심층 분석을 자주 하는 분들에게도 GPT-5.4는 중요한 도구입니다.

 

BrowseComp 벤치마크에서 GPT-5.4는 82.7%를 기록해 GPT-5.2의 65.8%를 크게 앞섰고 Pro 버전은 89.3%에 달합니다. "건초 더미에서 바늘 찾기" 수준의 복잡한 정보 탐색에서도 AI가 여러 라운드에 걸쳐 끈질기게 검색을 이어가는 것이 이번 업그레이드의 두드러진 차이점입니다.

 

에이전트 및 자동화 활용자 활용법

도구 연결과 다단계 에이전트 작업에서 가장 극적인 차이를 보여줍니다.

 

웹사이트 탐색, 앱 간 데이터 이동, 반복적인 스프레드시트 입력 같은 작업을 AI 에이전트가 직접 처리할 수 있습니다. Toolathlon 벤치마크에서 GPT-5.2보다 더 적은 대화 횟수로 더 높은 정확도를 달성했습니다.

 

GPT-5.4 에이전트를 실무 자동화에 연결하는 구체적인 방법이 궁금하다면 GPT-5 에이전트로 월 500만원 버는 자동화 시스템 만들기 도 함께 읽어보세요.

 

📌 지금 바로 써보고 싶다면: ChatGPT 접속하기 → 모델 선택기에서 GPT-5.4 Thinking을 선택하세요.

 

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4. ChatGPT에서 GPT-5.4는 어떻게 제공되나

아무리 뛰어난 모델도 실제로 어디서 어떻게 쓸 수 있는지 모르면 의미가 없습니다. 구독 플랜별로 접근 방식이 다르니 본인 상황에 맞게 확인해보세요.

 

GPT-5.4 버전 구성

세 가지 버전으로 제공됩니다.

GPT-5.4 버전별 접근 방법 (2026년 3월 기준)

버전	설명	접근 방법
GPT-5.4	기본 모델	API, 개발자용
GPT-5.4 Thinking	ChatGPT 제공 버전	Plus·Business·Pro 구독자 (모델 선택기)<br>Go: 도구 메뉴 제한적 사용
GPT-5.4 Pro	프리미엄 버전	Pro·Business·Enterprise·Edu 구독자

 

GPT-5.4 Thinking은 복잡한 작업에서 답변을 생성하기 전에 추론 계획을 먼저 제시합니다.

 

사용자는 AI가 작업을 진행하는 중간에 방향을 조정할 수 있어 여러 번 대화를 주고받지 않아도 원하는 결과물에 가까워질 수 있습니다. 이 기능은 현재 ChatGPT 웹과 Android 앱에서 제공되고 있으며 iOS 앱에도 곧 지원될 예정입니다.

 

구독 플랜별 정리

ChatGPT Plus·Business·Pro 구독자는 모델 선택기에서 GPT-5.4 Thinking을 직접 선택할 수 있으며 Auto 모드에서도 일부 요청은 자동 라우팅됩니다.

 

Enterprise와 Edu 플랜 사용자는 관리자 설정에서 조기 접근을 활성화할 수 있습니다. 기존에 사용하던 GPT-5.2 Thinking은 Legacy 모델 섹션에서 90일간 유지되다가 2026년 6월 5일 완전 종료됩니다.

 

API 가격 구조

API 기준 GPT-5.4의 가격은 입력 100만 토큰당 $2.50, 출력 $15.00입니다. Pro 버전은 입력 $30, 출력 $180입니다.

 

272K 토큰을 초과하는 경우 해당 세션 전체에 대해 입력 요금은 2배, 출력 요금은 1.5배로 계산됩니다. Batch 및 Flex 요금은 표준의 절반 가격이고 우선 처리 옵션은 표준의 두 배 가격입니다.

 

📌 API 가격과 모델 스펙을 더 자세히 보려면: OpenAI API 문서에서 확인할 수 있습니다.

 

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5. GPT-5.4가 강력해졌어도 여전히 주의할 점

성능이 크게 향상된 것은 사실이지만 무조건 모든 상황에서 최선의 선택인 것은 아닙니다. 올바른 활용법을 위해 한계와 맥락도 함께 이해해야 합니다.

 

검증 없는 사용은 여전히 위험하다

GPT-5.4는 환각 오류를 33% 줄였지만 완전히 없애지는 못했습니다.

 

사실 정확성이 중요한 법률 검토, 의학 정보, 재무 수치 등에서는 반드시 전문가의 검토 과정이 필요합니다. 최신 모델이라도 결과물을 그대로 사용하는 것과 초안을 빠르게 만들고 검토하는 것은 완전히 다른 이야기입니다.

 

간단한 작업에는 경량 모델이 더 효율적이다

OpenAI는 GPT-5.4를 복잡한 전문 작업용으로 포지셔닝하고 있습니다.

 

반면 단순 질의응답이나 가벼운 글쓰기 작업에는 GPT-5-mini처럼 더 낮은 지연과 비용의 모델이 적합합니다. 활용법의 핵심은 최고 성능 모델을 항상 쓰는 것이 아니라 작업 목적에 맞는 모델을 고르는 것입니다.

 

비용 설계가 필요하다

API를 활용하는 경우 GPT-5.4의 가격은 GPT-5.2보다 높습니다.

 

특히 컨텍스트 272K를 초과하면 입력 요금은 2배, 출력 요금은 1.5배로 계산되니 대용량 작업에서는 비용 설계가 반드시 필요합니다. 범용 작업과 에이전트 자동화에 이 모델을 활용하고 심층 코딩 작업에는 Claude Opus 같은 다른 모델을 병행하는 다중 모델 전략도 좋은 방법입니다.

 

벤치마크 수치와 실제 체감은 다를 수 있다

GDPval 83%나 OSWorld 75% 같은 벤치마크 수치는 연구 환경에서 측정된 것입니다.

 

실제 ChatGPT 서비스 환경에서는 결과가 다소 다를 수 있다고 OpenAI도 공식 인정하고 있습니다. 벤치마크 숫자보다 내 실제 작업 흐름에서 반복 시간을 얼마나 줄여주는지가 더 중요한 기준입니다.

 

📌 GPT-5.4와 다른 AI 모델을 비교해보고 싶다면: ZDNet Korea - GPT-5.4 공개 기사에서 경쟁 모델 분석을 참고하세요.

 

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이번 업그레이드는 AI가 "대화하는 도구"에서 "직접 일하는 에이전트 파트너"로 넘어가는 전환점이라고 볼 수 있습니다. 추론과 코딩과 컴퓨터 사용을 하나로 묶은 것은 단순한 성능 개선이 아니라 AI 에이전트 플랫폼 시대가 본격적으로 시작됐다는 신호입니다.

 

문서와 표와 발표자료와 코드처럼 결과물이 중요한 사람에게 특히 의미가 큰 업그레이드입니다. GDPval 83%라는 수치는 44개 직종에서 전문가 수준의 산출물을 만들어낼 수 있다는 뜻이고 OSWorld 75%는 사람보다 더 정확하게 컴퓨터를 조작할 수 있다는 차이점을 증명합니다.

 

다만 모든 사람에게 지금 당장 GPT-5.4 Pro가 필요한 것은 아닙니다. 내가 반복적으로 하는 작업이 무엇인지 먼저 파악하고 그 작업에서 이 모델이 실제로 시간을 줄여주는지 직접 테스트해보는 것이 가장 좋은 접근법입니다. Plus 구독자라면 이미 GPT-5.4 Thinking이 기본으로 제공되고 있으니 오늘부터 써보면서 내 작업 흐름에 맞는 활용법을 찾아가보세요.

 

AI 에이전트가 직원처럼 일하는 시대가 시작됐습니다. 앞으로 어떤 AI를 어떻게 쓸지 지금부터 전략을 세우는 분들이 이 변화에서 가장 큰 혜택을 누리게 될 것입니다.

 

본 글은 2026년 3월 10일 기준 OpenAI 공식 발표와 주요 AI 분석 매체를 바탕으로 작성되었습니다.

 

 

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FAQ: GPT-5.4 자주 묻는 질문

Q1. GPT-5.4는 무료로 쓸 수 있나요?

GPT-5.4 Thinking은 Plus·Business·Pro 구독자에게 제공됩니다. 무료 플랜에서는 사용할 수 없습니다. 단, ChatGPT Auto 모드에서 일부 요청이 GPT-5.4 Thinking으로 자동 라우팅되는 경우가 있어 무료 사용자도 간헐적으로 접할 수 있습니다.

 

Q2. GPT-5.4 Thinking이랑 GPT-5.4 Pro는 뭐가 다른가요?

GPT-5.4 Thinking은 ChatGPT에서 제공되는 일반 버전으로 Plus·Business·Pro 구독자가 사용할 수 있습니다. GPT-5.4 Pro는 더 높은 성능의 프리미엄 버전으로 Pro·Business·Enterprise·Edu 플랜에서만 접근 가능합니다. BrowseComp 벤치마크 기준으로 GPT-5.4는 82.7%, GPT-5.4 Pro는 89.3%로 차이가 납니다.

 

Q3. 기존에 쓰던 GPT-5.2는 언제까지 쓸 수 있나요?

GPT-5.2 Thinking은 GPT-5.4 출시일(2026년 3월 5일)로부터 정확히 90일 후인 2026년 6월 5일에 완전 종료됩니다. 그 전까지는 Legacy 모델 섹션에서 계속 사용할 수 있습니다.

 

Q4. 모델 선택기에서 GPT-5.4가 안 보이는데 왜 그런가요?

구독 플랜 문제일 가능성이 높습니다. GPT-5.4 Thinking은 Plus·Business·Pro 구독자에게만 모델 선택기에 표시됩니다. Go 플랜은 도구 메뉴에서 제한적으로만 접근 가능합니다. iOS 앱은 곧 지원될 예정이니 웹 또는 Android 앱을 우선 이용해주세요.

 

Q5. GPT-5.4와 GPT-5.3 Codex 중 코딩 작업에는 뭐가 더 낫나요?

작업 성격에 따라 다릅니다. 터미널 중심의 순수 코딩 작업이라면 GPT-5.3 Codex가 여전히 유효합니다. 반면 코딩과 문서 작업을 병행하거나 코드베이스가 400K 토큰을 초과하는 대형 프로젝트, 또는 컴퓨터 사용 기능까지 필요한 경우라면 GPT-5.4가 더 효율적입니다. OpenAI도 GPT-5.3 Codex를 당장 종료하지 않고 터미널 특화 모델로 병행 유지하고 있는 이유가 여기에 있습니다.

 

Q6. 100만 토큰 컨텍스트는 ChatGPT에서도 되나요?

아닙니다. 100만 토큰(1.05M) 컨텍스트는 API와 Codex 환경에서만 실험적 옵트인으로 제공됩니다. ChatGPT 웹/앱(GPT-5.4 Thinking)에서는 이전과 동일한 한도가 유지되며 Pro 플랜 기준 약 400K 토큰, Plus·Business는 256K 수준입니다. 대용량 컨텍스트가 필요하다면 API를 활용해야 합니다.

 

Q7. Auto 모드로 쓰면 GPT-5.4가 자동으로 선택되나요?

일부 요청에 한해서만 그렇습니다. Auto 모드는 요청의 복잡도를 판단해 적합한 모델로 자동 라우팅하는 방식입니다. 단순한 질문에는 더 가벼운 모델이 배정될 수 있습니다. GPT-5.4 Thinking을 확실하게 사용하려면 모델 선택기에서 직접 선택하는 것이 맞습니다.

 

Q8. Tool Search 기능은 따로 설정해야 하나요?

별도 설정 없이 GPT-5.4에 기본 탑재되어 있습니다. 다만 효과가 극대화되는 환경은 MCP 서버나 대규모 커넥터 에코시스템을 연결한 경우입니다. 단순히 ChatGPT를 대화용으로만 사용하는 환경에서는 체감 차이가 크지 않을 수 있습니다.

 

Q9. API 272K 초과 시 요금이 정확히 어떻게 계산되나요?

272K 토큰을 초과하는 순간 해당 세션 전체에 대해 입력 요금은 2배($5.00), 출력 요금은 1.5배($22.50)로 계산됩니다. 예를 들어 300K 토큰 세션은 300K 전체가 할증 요율로 청구됩니다. 따라서 한 번이라도 272K를 넘기면 비용이 크게 증가하니 대용량 작업은 세션 분할이나 Batch Processing을 적극 활용하세요.

 

Q10. 컴퓨터 사용(Computer Use) 기능이 GPT-5.4에서 처음 나온 건가요?

OpenAI 범용 모델 기준으로 API·Codex에서 네이티브로 기본 탑재된 것은 GPT-5.4가 처음입니다. Anthropic의 Claude는 이미 2024년 10월에 Computer Use를 공개했고 OpenAI도 Operator 에이전트를 통해 일부 기능을 제공해왔습니다. GPT-5.4의 차별점은 별도 에이전트 없이 모델 자체에 통합됐다는 점이며 OSWorld-Verified 기준 75%로 인간 전문가(72.4%)를 넘어선 수치입니다.

※ ChatGPT 웹/앱(GPT-5.4 Thinking)에서는 아직 별도 에이전트 설정이 필요합니다.

 

Q11. GPT-5.4 Pro를 API로 쓸 때 입력 $30이 너무 비싼데 대안이 있나요?

세 가지 전략을 고려할 수 있습니다. 첫째, Batch Processing을 활용하면 표준 요금의 절반(입력 $15)으로 처리할 수 있습니다. 단 응답 지연이 발생합니다. 둘째, 272K 이하로 컨텍스트를 유지하는 세션 설계로 할증 요금을 피할 수 있습니다. 셋째, GPT-5.4 Pro가 꼭 필요한 작업(복잡한 리서치, 고난도 분석)과 그렇지 않은 작업을 분리해 표준 GPT-5.4(입력 $2.50)를 병행하는 다중 모델 전략이 현실적입니다.

 

Q12. GDPval 83%, OSWorld 75% 같은 벤치마크를 실제 업무에서 그대로 믿어도 되나요?

믿어도 되지만 맥락을 이해하고 봐야 합니다. GDPval은 44개 직종 전문가 패널이 평가한 결과이고 OSWorld는 제어된 데스크톱 환경 기준입니다. 실제 ChatGPT 서비스 환경에서는 네트워크 상태, 프롬프트 방식, 작업 맥락에 따라 결과가 달라질 수 있으며 OpenAI도 이를 공식 인정하고 있습니다. 벤치마크는 "이 모델이 어느 방향으로 강한지"를 파악하는 참고 지표로 보는 것이 가장 정확합니다.