GPT Image 2 리뷰
현재 OpenAI 이미지 생성의 최상위 모델. 텍스트와 이미지를 받아 고품질 이미지 생성·편집에 쓴다.
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ChatGPT, GPT 모델, Sora, 에이전트, 개발자 플랫폼 소식
현재 OpenAI 이미지 생성의 최상위 모델. 텍스트와 이미지를 받아 고품질 이미지 생성·편집에 쓴다.
읽기대량 작업과 서브에이전트에 가장 현실적인 새 기본값이다.
읽기GPT-5.4 계열에서 가장 싼 모델. 분류, 추출, 랭킹처럼 명확한 작업에 어울린다.
읽기GPT-5.4보다 더 오래 생각하는 고성능 버전. 비용보다 정확도가 중요한 작업용이다.
읽기중요한 업무와 코딩을 한 모델로 묶고 싶다면 지금은 이쪽이 기본값에 가깝다.
읽기느린 에이전트가 답답할 때 의미 있는 초고속 코딩 프리뷰다.
읽기코딩 에이전트 성능을 크게 끌어올린 모델이지만, 범용 기본값은 GPT-5.4로 넘어갔다.
읽기ChatGPT 쪽 GPT-5.3 Instant 모델. API보다는 ChatGPT 모델 선택지로 보는 편이 맞다.
읽기긴 코딩 작업 전용으로는 여전히 기준점이지만, 신형 Codex와 GPT-5.4를 같이 봐야 한다.
읽기이미지 보존과 편집 품질을 강화한 이전 세대 이미지 생성 모델.
읽기ChatGPT 이미지 기능에서 쓰이는 최신 이미지 모델 별칭. API 고정 모델명보다는 제품 별칭에 가깝다.
읽기GPT-5.2의 고연산 버전. 고난도 전문 업무에서 더 신중한 답을 노릴 때 쓴다.
읽기아직 쓸 수 있지만, 새 프로젝트라면 GPT-5.4부터 검토하는 게 맞다.
읽기ChatGPT에서 쓰인 GPT-5.2 모델. API 직접 선택보다 제품 모델로 이해하면 된다.
읽기오래 버티는 코딩 에이전트용이지만 지금은 신형 Codex와 비교해야 한다.
읽기GPT-5.1을 agentic coding에 맞춘 버전. Codex나 비슷한 개발 에이전트에 어울린다.
읽기싸게 굴리는 코딩 보조로는 좋지만, 긴 작업형 메인 에이전트로 쓰기엔 한계가 있다.
읽기GPT-5보다 빠르고 토큰 효율적인 모델. 코딩과 에이전트 작업에서 반응성을 개선했다.
읽기ChatGPT에서 쓰인 GPT-5.1 모델. 일반 사용자용 응답성과 코딩 흐름을 개선했다.
읽기정책 기반 안전 분류를 위한 오픈웨이트 safeguard 모델의 큰 버전.
읽기더 가볍게 돌릴 수 있는 오픈웨이트 안전 분류 모델.
읽기Sora 2의 고품질 버전. 영상 품질을 더 챙기는 실험적 프리미엄 모델이다.
읽기동기화된 오디오와 더 나은 물리 이해를 갖춘 OpenAI 영상 생성 모델.
읽기GPT-5를 Codex용 agentic software engineering에 맞춘 모델.
읽기프로덕션 음성 에이전트를 위한 실시간 음성-음성 모델.
읽기실시간 음성 에이전트를 더 낮은 비용으로 만들기 위한 경량 모델.
읽기공식 카탈로그의 최신 실시간 음성 모델 계열. 음성 입출력 품질을 우선한다.
읽기GPT-5의 고연산 버전. 더 오래 생각하는 답이 필요한 사용자에게 맞다.
읽기GPT-5 계열의 저비용·저지연 모델. 명확한 프롬프트의 대량 작업에 어울린다.
읽기GPT-5 계열에서 가장 빠르고 저렴한 모델. 단순 분류와 추출에 맞다.
읽기GPT-5 계열의 첫 주력 모델. 4o와 o-series 강점을 통합한 세대 전환 모델이다.
읽기ChatGPT에서 쓰인 GPT-5 모델. 제품 안의 대화형 경험에 맞춰 제공된다.
읽기GPT-5 계열 기반 검색 API 모델. 검색형 응답과 출처 중심 질의에 맞다.
읽기단일 80GB GPU급 환경을 노린 대형 오픈웨이트 reasoning 모델.
읽기16GB 메모리급 환경도 노리는 중형 오픈웨이트 reasoning 모델.
읽기o3가 더 오래 생각하도록 만든 고연산 버전. 신중한 문제 해결용이다.
읽기도구 사용과 깊은 추론을 결합한 o-series reasoning 모델.
읽기빠르고 비용 효율적인 소형 reasoning 모델. 도구 사용과 추론을 같이 본다.
읽기딥리서치용 경량 reasoning 모델. 긴 조사 작업을 더 싸게 돌릴 때 맞다.
읽기GPT-4.1 계열의 가장 빠르고 저렴한 모델. 자동완성과 분류에 잘 맞다.
읽기GPT-4.1의 작고 빠른 버전. 긴 컨텍스트와 비용 균형이 장점이다.
읽기코딩, 지시 따르기, 긴 컨텍스트를 크게 개선한 API 전용 GPT-4 계열 모델.
읽기GPT-4o 기반 네이티브 이미지 생성 흐름의 API 모델.
읽기GPT Image 1의 비용 효율형 버전. 많은 이미지를 싸게 만들 때 본다.
읽기GPT-4 계열에서 더 자연스럽고 창의적인 응답을 실험한 리서치 프리뷰 모델.
읽기긴 리서치 작업을 위한 강한 딥리서치 모델. 자료 조사와 종합에 맞다.
읽기o3의 작은 대안으로 쓰인 reasoning 모델. 이후 GPT-5 mini 계열로 대체되는 흐름이다.
읽기브라우저·컴퓨터 조작을 위한 특수 모델. 실제 화면을 보고 작업하는 에이전트에 쓰인다.
읽기Chat Completions에서 웹 검색을 결합해 쓰던 검색 프리뷰 모델.
읽기검색 결합을 더 낮은 비용으로 쓰는 소형 프리뷰 모델.
읽기o1이 더 오래 생각하도록 만든 고연산 버전. 신뢰도가 중요한 답변용이다.
읽기첫 정식 o-series reasoning 모델. 생각하는 시간을 늘려 어려운 문제를 푸는 흐름을 만들었다.
읽기Chat Completions에서 오디오 입출력을 다루는 모델 계열.
읽기오디오 입출력을 더 낮은 비용으로 처리하는 경량 모델.
읽기GPT-4o 기반 실시간 텍스트·오디오 입출력 모델.
읽기GPT-4o mini 기반 실시간 음성 모델. 낮은 비용의 대화형 경험에 맞다.
읽기GPT-4o 기반 오디오 입출력 모델. 음성과 텍스트를 섞는 앱에 쓴다.
읽기GPT-4o mini 기반 오디오 모델. 비용을 낮춘 음성 기능에 맞다.
읽기텍스트와 이미지를 함께 다루는 안전성 분류 모델.
읽기o1의 작은 대안으로 나온 reasoning 모델. 이후 deprecated 흐름에 들어갔다.
읽기첫 o-series reasoning preview. 오래 생각하고 답하는 모델 흐름의 시작점이다.
읽기빠르고 저렴한 GPT-4o 계열 소형 모델. GPT-3.5 Turbo를 대체한 비용 효율 모델이다.
읽기ChatGPT에서 쓰인 GPT-4o 모델. 현재는 deprecated로 분류된다.
읽기텍스트, 이미지, 오디오를 자연스럽게 묶은 omni 모델. 멀티모달 전환점이다.
읽기OpenAI의 고성능 임베딩 모델. 검색 품질을 더 챙길 때 쓴다.
읽기작고 저렴한 최신 임베딩 모델. RAG와 검색의 기본 선택지로 좋다.
읽기이전 세대 대표 임베딩 모델. 지금은 text-embedding-3 계열과 비교해야 한다.
읽기GPT-4 Turbo의 초기 프리뷰. 현재는 deprecated로 보는 게 맞다.
읽기더 긴 컨텍스트와 낮은 비용을 내세운 GPT-4 계열 터보 모델.
읽기품질을 우선하는 텍스트 음성 변환 모델.
읽기속도를 우선하는 텍스트 음성 변환 모델.
읽기프롬프트 이해와 텍스트 렌더링을 강화했던 이미지 생성 모델. 현재는 deprecated 흐름이다.
읽기GPT-3 ada/babbage 계열을 대체한 레거시 베이스 모델.
읽기GPT-3 curie/davinci 계열을 대체한 레거시 베이스 모델.
읽기GPT-4 세대의 첫 고성능 모델. 이후 Turbo, 4o, 5 계열로 이어졌다.
읽기저렴한 챗봇 API의 표준이었던 레거시 GPT 모델.
읽기화자 구분이 필요한 음성 전사 작업용 모델.
읽기GPT-4o 기반 음성 텍스트 변환 모델.
읽기더 낮은 비용으로 쓰는 음성 전사 모델.
읽기GPT-4o mini 기반 텍스트 음성 변환 모델.
읽기범용 음성 인식 모델. 오픈소스 음성 전사의 기준점이 됐다.
읽기이전 세대 텍스트 전용 모더레이션 모델. 현재는 deprecated다.
읽기이전 세대 stable 모더레이션 모델. 레거시 호환 목적에 가깝다.
읽기OpenAI의 초기 대중적 이미지 생성 모델. 현재는 deprecated 모델이다.
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