GPT-5.4 리뷰
도입부
이 모델을 볼 때 제일 먼저 확인해야 할 건 “이전 모델보다 무조건 좋은가”가 아닙니다. 더 중요한 건 어디에 쓰면 돈값을 하고, 어디에 쓰면 과한지입니다.
공식 문서와 발표를 기준으로 보면, 중요한 업무와 코딩을 한 모델로 묶고 싶다면 지금은 이쪽이 기본값에 가깝다. 특히 OpenAI 모델들은 이름이 비슷해서 헷갈리기 쉽습니다. 일반 업무용인지, 코딩 에이전트용인지, 빠른 서브작업용인지에 따라 체감이 꽤 달라집니다.
결론부터 말하면, 메인 모델로 쓸 만하다. 중요한 글, 제품 판단, 코딩 에이전트, 긴 리서치가 섞인 작업이면 GPT-5.4가 가장 깔끔한 출발점입니다.
한 줄 결론
메인 모델로 쓸 만하다. 중요한 글, 제품 판단, 코딩 에이전트, 긴 리서치가 섞인 작업이면 GPT-5.4가 가장 깔끔한 출발점입니다.
이번 모델에서 달라진 점
1. 범용 기본값이 됐다
OpenAI의 최신 모델 가이드 기준으로 GPT-5.4는 일반 업무, 복잡한 추론, 코딩, 멀티스텝 에이전트 작업을 한 번에 맡길 때 가장 먼저 볼 모델입니다. GPT-5.2를 쓰던 흐름이라면 새 프로젝트는 GPT-5.4부터 테스트하는 편이 자연스럽습니다.
2. 컨텍스트가 크게 넓어졌다
1.05M 컨텍스트는 긴 문서, 코드베이스 일부, 로그, 요구사항을 한 번에 넣고 보는 작업에 유리합니다. 다만 272K input token을 넘는 긴 컨텍스트 세션은 가격이 올라가므로, 정말 긴 자료를 다 넣어야 할 때만 쓰는 게 좋습니다.
3. 도구형 에이전트에 더 맞춰졌다
공식 가이드에서 GPT-5.4는 computer use, compaction, tool preamble 같은 장시간 도구 작업 쪽 개선이 강조됩니다. 즉 단순 채팅보다 ‘보고, 실행하고, 검증하고, 다시 고치는’ 업무에 더 어울립니다.
실전 테스트
1) 코딩과 제품 기획을 같이 넣기
요구사항, 기존 코드 설명, UI 방향, 배포 조건을 함께 넣었을 때 장점이 큽니다. 코딩만 잘하는 모델이라기보다 작업의 목적과 제품 맥락까지 같이 잡으려는 성향이 강합니다.
정리하면 강점은 무거운 작업을 한 번에 맡기는 메인 모델이고, 주의할 점은 가벼운 반복 작업에는 비용이 아깝다입니다.
2) 긴 문서와 로그를 묶어 원인 찾기
장애 로그, 변경 이력, PR 설명을 한꺼번에 넣고 원인을 좁히는 작업에 잘 맞습니다. 다만 입력이 아주 길어지면 비용이 빨리 커지므로, 먼저 요약본을 만들고 마지막 판단에 GPT-5.4를 쓰는 조합이 더 현실적입니다.
실무에서는 이 모델 하나만 보고 끝내기보다, 결과를 검토할 기준을 먼저 정해두는 편이 좋습니다.
3) 가격과 반복 호출
가격은 모델 선택에서 생각보다 큽니다. 이 모델의 핵심 가격/조건은 $2.50 / $15.00이고, cached input은 $0.25, 컨텍스트는 1.05M입니다. 같은 작업을 하루에 수십 번 반복하면 모델 체감보다 비용 체감이 먼저 옵니다.
경쟁 모델과 비교
GPT-5.4 모델은 GPT-5.2와 같이 놓고 보는 게 가장 현실적입니다. 성능 하나만 볼 게 아니라, 작업 종류와 실패했을 때의 재시도 비용까지 같이 봐야 합니다.
| 항목 | GPT-5.4 | 비교 기준 |
|---|---|---|
| 코딩 | 코딩도 가능하지만 범용 성격 | GPT-5.2 |
| 긴 문맥 | 1.05M | 작업에 따라 다름 |
| 속도 | 작업량에 따라 중간 | 용도별 비교 |
| 가격 | $2.50 / $15.00 | 비교 필요 |
| 에이전트 작업 | 메인 작업 후보 | 작업 난이도에 따라 선택 |
가격값은 할까?
가격값은 “얼마나 똑똑한가”보다 “같은 작업을 몇 번 돌려야 하는가”에서 갈립니다. 중요한 의사결정, 큰 코드 변경, 긴 문서 분석처럼 실패 비용이 큰 작업이면 비싼 모델을 쓰는 편이 낫습니다.
반대로 정해진 포맷의 요약, 작은 코드 수정, 로그 정리, 테스트 후보 작성처럼 반복되는 일이라면 더 빠르고 싼 모델을 섞는 게 실전적입니다. 이 기준에서 보면 중요한 업무와 코딩을 한 모델로 묶고 싶다면 지금은 이쪽이 기본값에 가깝다.
추천 대상 / 비추천 대상
추천 대상
- 중요한 코딩 작업을 맡기는 개발자
- 문서·코드·기획을 같이 다루는 팀
- 긴 컨텍스트와 도구 사용이 필요한 자동화
비추천 대상
- 짧은 문장 생성만 많이 하는 서비스
- 토큰 비용이 가장 중요한 대량 작업
최종 총평
메인 모델로 쓸 만하다. 중요한 글, 제품 판단, 코딩 에이전트, 긴 리서치가 섞인 작업이면 GPT-5.4가 가장 깔끔한 출발점입니다.
모델 이름만 보고 고르면 헷갈립니다. GPT-5.4 모델은 GPT-5.2와 비교했을 때 자신의 자리가 분명합니다. 좋은 모델인지보다 “내 작업에 맞는 모델인지”를 먼저 봐야 합니다.
마무리
이 모델이 모든 사람에게 같은 답을 주는 건 아닙니다. 중요한 작업에는 더 강한 모델을 쓰고, 반복 작업에는 더 효율적인 모델을 섞는 식으로 접근해야 비용과 결과가 같이 맞습니다.
다음에는 이 모델들을 한 표로 묶어서 “코딩, 문서, 에이전트, 가격” 기준으로 다시 비교해보면 선택이 훨씬 쉬워집니다.