OpenAI는 GPT-4.1 모델을 공개하며, AI 기술에서 큰 진전을 이루었으며, 코딩과 기술적 정밀도를 강조했습니다.
OpenAI의 API를 통해서만 제공되는 이 라인업—GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano—는 대규모 컨텍스트 윈도우, 멀티모달 입력, 경쟁력 있는 가격으로 개발자들에게 강력한 도구를 제공합니다.
가용성
OpenAI는 2025년 4월 14일 GPT-4.1 모델을 출시하며 즉시 API 액세스를 제공했습니다.
이번 출시는 GPT-4와 같은 구형 모델을 단계적으로 폐지하려는 계획과 일치하며, 전문화된 제공으로의 전환을 나타냅니다.
이전 이전 릴리스와 달리, 이 모델들은 ChatGPT 통합을 건너뛰고 개발자 요구에 완전히 초점을 맞췄습니다.
가격
GPT-4.1 모델은 다양한 예산에 맞춘 계층별 가격으로 제공됩니다:
| 모델 | 입력 ($/100만 토큰) | 캐시 입력 ($/100만 토큰) | 출력 ($/100만 토큰) |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 2.00 | 0.50 | 8.00 |
| GPT-4.1 mini | 0.40 | 0.10 | 1.60 |
| GPT-4.1 nano | 0.100 | 0.025 | 0.400 |
배치 API 사용은 비용을 50% 절감하며, 미세 조정 및 웹 도구는 유연성을 더합니다.
미니 및 나노 변형은 소규모 프로젝트에 적합한 경제성을 보장하며, 풀 모델은 무거운 작업을 처리합니다.
주요 기능
멀티모달 입력과 거대한 컨텍스트
이 모델들은 텍스트와 이미지 입력을 처리하며 텍스트를 출력합니다. 획기적인 1,047,576 토큰 컨텍스트 윈도우—약 750,000단어—를 제공합니다.
이 확장된 용량은 대규모 코딩 작업과 포괄적인 문서 처리에 특히 적합합니다.
또한, GPT-4.1 시리즈는 2024년 5월 31일까지의 데이터로 훈련되어 더 최신이고 관련성 높은 통찰력을 제공합니다.
코딩 중심 설계
개발자를 위해 맞춤화된 GPT-4.1은 코딩 작업에서 탁월하며, 채팅 완성, 함수 호출, 구조화된 출력을 제공합니다.
Azure 문서에 따르면 미국 동부 2 및 스웨덴 중앙과 같은 지역에서 사용 가능하며, 글로벌 기술 수요를 충족합니다.
모델 비교
GPT-4.1 vs. GPT-4o
2024년 5월의 GPT-4o와 비교해, GPT-4.1은 훨씬 더 큰 컨텍스트 윈도우(1,047,576 토큰 vs. 128,000 토큰)를 자랑하며 여러 벤치마크에서 더 나은 성능을 보여줍니다:
| 모델 | SWE-bench 검증 (코딩) |
Scale의 MultiChallenge (지시 준수) |
Video-MME (장기 컨텍스트) |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | 54.6% | 38.3% | 72.0% |
| GPT-4o | 33.2% | 27.8% | 65.3% |
코딩, 지시 준수, 장기 컨텍스트 이해의 개선 외에도, GPT-4.1은 향상된 추론 능력, 더 일관된 출력 형식, 복잡한 다단계 작업의 향상된 처리를 보여줍니다.
이러한 발전은 GPT-4.1을 기업 애플리케이션, 연구, 현실 세계 문제 해결 시나리오에서 더 강력하고 신뢰할 수 있는 모델로 만듭니다.
확장된 컨텍스트 윈도우는 대규모 문서와 장시간 대화의 더 깊은 이해를 가능하게 하며, 정교한 지시 준수 능력은 더 정확하고 컨텍스트에 맞는 응답을 지원합니다.
경쟁 모델과의 비교
GPT-4.1은 Google의 Gemini 2.5 Pro, Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek의 V3 등 백만 토큰 윈도우를 가진 모델들과 경쟁합니다.
비슷한 컨텍스트 윈도우 크기에도 불구하고, GPT-4.1과 그 변형(미니 및 나노)은 성능, 비용 효율성, 속도의 매력적인 균형을 제공합니다.
Gemini 2.5 Pro는 원시 지능 점수에서 선두를 달리고 있지만, 현저히 높은 지연 시간(35.88초)으로 인해 실시간 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. 반면, GPT-4.1은 훨씬 낮은 지연 시간(0.40초)과 더 빠른 출력 속도로 경쟁력 있는 지능을 유지합니다.
GPT-4.1 미니 및 나노 버전은 비용과 속도를 더욱 최적화하여 예산에 민감하거나 높은 처리량의 사용 사례에 실행 가능한 대안을 제공합니다. 예를 들어, GPT-4.1 나노는 단지 $0.17/백만 토큰으로 놀라운 279.9 토큰/초를 제공하며, 대규모 경량 작업에 이상적입니다.
한편, Meta의 Llama 4 모델은 특히 10M 토큰 컨텍스트 윈도우를 가진 Llama 4 Scout로 매우 낮은 가격을 제공하지만, 지능 점수와 성능 일관성에서는 뒤처집니다.
다음은 자세한 비교입니다:
| 모델 | 제공자 | 컨텍스트 윈도우 | 지능 점수 | 가격 ($/백만 토큰) | 출력 속도 (토큰/초) | 지연 시간 (초) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | OpenAI | 1M | 52 | $3.50 | 133.4 | 0.40 |
| GPT-4.1 mini | OpenAI | 1M | 53 | $0.70 | 238.2 | 0.42 |
| GPT-4.1 nano | OpenAI | 1M | 41 | $0.17 | 279.9 | 0.89 |
| GPT-4o | OpenAI | 128K | 50 | 7.50 | 212.2 | 0.55 |
| Llama 4 Maverick | Meta | 1M | 49 | 0.40 | 127.2 | 0.36 |
| Llama 4 Scout | Meta | 10M | 36 | 0.26 | 104.1 | 0.33 |
| Gemini 2.5 Pro | 1M | 68 | 3.44 | 157.9 | 35.88 | |
| Gemini 2.0 Flash | 1M | 48 | 0.17 | 248.3 | 0.30 | |
| Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | 200k | 48 | $6.00 | 77.1 | 0.90 |
| DeepSeek V3 | DeepSeek | 128k | 53 | $0.48 | 24.5 | 3.37 |
편집자의 코멘트
OpenAI의 GPT-4.1은 화려한 스턴트가 아니라, 현명하고 계산된 움직임처럼 느껴집니다.
가능한 모든 기능을 추구하는 대신, 개발자에게 가장 중요한 것에 집중했습니다: 훌륭한 코드.
솔직히 말해, 개발자는 노래하고 춤추는 AI를 필요로 하지 않습니다. 그들은 신뢰할 수 있는 코딩 파트너를 원합니다.
오디오 입력을 제거하고 텍스트와 이미지에 초점을 맞춘 GPT-4.1은 자신이 누구를 위한 것인지, 그리고 그들이 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지 정확히 알고 있음을 보여줍니다.
속도와 가격: 경쟁자에 대한 도전
백만 토큰당 $0.17에 초당 279.9 토큰을 제공하는 GPT-4.1 나노는 빠르고 저렴할 뿐만 아니라 강렬한 메시지를 전달합니다.
OpenAI가 Google과 Meta에게 "우리를 따라잡을 수 있으면 따라잡아 봐"라고 말하는 것 같습니다. GPT-4.1은 효율적이고 실용적이며 불필요한 요소 없이 일을 처리하도록 설계되었습니다.
전문화의 시대에 오신 것을 환영합니다
가장 두드러진 점은 "모든 것을 하는" AI에서 초점이 맞춰진 전문 도구로의 전환입니다.
GPT-4.1은 프로그래밍에 전념하며, 소프트웨어 개발의 판도를 진지하게 바꿀 수 있습니다.
GitHub Copilot 같은 도구를 능가한다면, 우리는 단순히 더 나은 기술에 대해 말하는 것이 아니라 완전히 새로운 작업 방식에 대해 이야기하는 것입니다.
대담한 도전—그리고 다음은?
코드에 이렇게 집중하는 것이 위험할까요? 아마도. 모두가 개발자는 아닙니다. 하지만 OpenAI는 자신감이 있어 보입니다: 먼저 한 분야를 마스터한 후 확장하라. 그리고 솔직히, 이것은 단지 시작에 불과한 느낌입니다.
GPT-4.1이 전채라면, GPT-5는 메인 코스일지도 모릅니다. 한 가지는 분명합니다—OpenAI는 단순히 더 똑똑한 도구를 만드는 데 그치지 않고, 빠르게 움직이며 크게 생각하고 있습니다.
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