OpenAI는 GPT-5.4 Nano를 단순 대량 작업을 위한 GPT-5.4 계열의 최저가 모델로 설명한다. 분류, 데이터 추출, 랭킹과 서브에이전트가 공식 용도이며, 40만 토큰 컨텍스트와 12만8천 토큰 최대 출력을 제공한다. 가격은 100만 토큰당 입력 $0.20, 캐시 입력 $0.02, 출력 $1.25다.

제품명만 보면 현재 OpenAI API에서 가장 싼 GPT처럼 보이지만 범위를 구분해야 한다. 이전 GPT-5 nano는 입력 $0.05, 출력 $0.40으로 더 저렴하지만 deprecated 상태다. 현재 모델 선택 안내가 비용 민감형 고처리량 작업에 제시하는 GPT-5.6 Luna는 GPT-5.4 Nano와 입력·캐시 입력 가격이 같고, 출력은 $1.20으로 $0.05 낮다.

따라서 GPT-5.4 Nano의 선택 근거는 절대 최저 단가가 아니다. gpt-5.4-nano-2026-03-17 스냅샷으로 이미 회귀 평가를 마쳤거나, 40만 토큰 안의 정형 작업에서 Luna보다 나은 완료율을 자체 평가로 확인한 경우에 유지할 이유가 생긴다. 이 글은 직접 사용기가 아니라 사용자가 지정한 OpenAI 공식 문서와 그 문서가 연결한 모델 페이지로 선택 조건을 나눈 분석이다.

먼저 답하면

  • 추천 작업: 고정 스냅샷으로 승인한 기존 분류·추출·랭킹·서브에이전트 파이프라인, computer use와 tool search가 필요 없는 정형 대량 처리
  • 비추천 작업: 가장 낮은 단가만 원하는 작업, 40만 토큰을 넘는 입력, 컴퓨터 사용이나 도구 탐색이 필요한 신규 에이전트
  • 현재 판단: GPT-5.4 Mini보다 훨씬 저렴하면서 같은 컨텍스트와 최대 출력을 제공하지만, 신규 비용형 작업은 같은 입력 가격에 더 낮은 출력 가격·더 긴 컨텍스트·넓은 도구 지원을 제공하는 GPT-5.6 Luna부터 평가하는 편이 맞다.

정확히 어떤 모델인가

항목 OpenAI 공식 문서상 내용
공식 제품명·API ID GPT-5.4 nano · gpt-5.4-nano
공식 용도 속도와 비용이 중요한 분류, 데이터 추출, 랭킹, 서브에이전트
컨텍스트·최대 출력 400,000토큰 · 128,000토큰
지식 기준일 2025-08-31
추론 강도 none(기본), low, medium, high, xhigh
입출력 텍스트 입력·출력, 이미지 입력
미지원 입출력 오디오·비디오
응답 기능 스트리밍, 함수 호출, 구조화 출력 지원 · 파인튜닝 미지원
고정 스냅샷 gpt-5.4-nano-2026-03-17
입력·캐시 입력·출력 $0.20 · $0.02 · $1.25 / 1M 토큰
지역 처리 data residency 엔드포인트 10% 할증

Responses API에서는 웹 검색, 파일 검색, 이미지 생성, 코드 인터프리터, hosted shell, apply patch, skills와 MCP를 지원한다. 반면 computer use와 tool search는 지원하지 않는다. 정형 데이터를 읽고 구조화하거나 정해진 도구를 호출하는 흐름에는 사용할 수 있지만, 화면을 직접 조작하거나 사용 가능한 도구를 실행 중에 찾아야 하는 작업에는 맞지 않는다.

모델 페이지의 사용량 티어 표에서 Tier 5 한도는 분당 요청 30,000회, 분당 토큰 180,000,000개, Batch 대기열 15,000,000,000토큰이다. GPT-5.6 Luna의 Tier 5 한도도 같다. 실제 한도는 계정의 사용량 티어에 따라 달라지므로 이 수치를 모든 프로젝트의 기본 한도로 보면 안 된다.

이전 GPT-5 nano와 무엇이 달라졌나

두 모델은 40만 토큰 컨텍스트와 12만8천 토큰 최대 출력이 같다. 문서에서 직접 확인되는 큰 차이는 지식 기준일과 가격, 현재 상태다. GPT-5 nano의 지식 기준일은 2024-05-31이고 GPT-5.4 Nano는 2025-08-31이다. 이전 모델은 deprecated로 표시되며, 해당 모델 페이지도 대부분의 신규 속도·비용 민감형 작업에는 GPT-5.6 Luna부터 시작하라고 안내한다.

가격은 새 모델이 더 높다. GPT-5 nano의 입력·캐시 입력·출력 단가는 $0.05·$0.005·$0.40이고 GPT-5.4 Nano는 $0.20·$0.02·$1.25다. 입력과 캐시 입력은 4배, 출력은 3.125배다. 공식 문서는 두 모델을 같은 프롬프트와 추론 설정으로 평가한 정확도 표를 제공하지 않으므로, 더 늦은 지식 기준일만으로 비용 증가만큼 품질이 올랐다고 계산할 수는 없다.

따라서 이전 버전 대비 판단은 단순 업그레이드가 아니다. deprecated 모델을 신규 서비스의 절감 수단으로 채택하기보다 GPT-5.4 Nano와 Luna를 같은 평가 세트에서 비교하고, 이미 GPT-5 nano를 쓰는 서비스는 비용·완료율·지원 기간을 함께 보고 전환해야 한다.

벤치마크에서 확인되는 위치

지정된 모델 목록·최신 모델 가이드·가격표에는 GPT-5.4 Nano, GPT-5.4 Mini와 GPT-5.6 Luna를 동일한 분류·추출·랭킹 데이터로 평가한 점수표가 없다. 각 모델의 용도, 규격, 가격과 지원 기능은 비교할 수 있지만 정답률, 형식 준수율, 첫 응답 지연과 전체 처리 시간은 공개 수치로 맞춰져 있지 않다.

따라서 “Nano가 정형 작업에서는 Mini와 같다”거나 “Luna가 최신이므로 항상 더 정확하다”고 단정하지 않는다. 실제 선택에는 같은 입력, 정답표, 추론 강도, 도구 권한과 실패 기준을 고정한 평가가 필요하다. 분류는 macro F1과 거부율, 추출은 필드별 정확도와 JSON 유효율, 랭킹은 순위 품질과 재시도율까지 기록해야 토큰 단가를 총비용으로 바꿀 수 있다.

GPT-5.4 Mini·GPT-5.6 Luna와 비교

모델 공식 문서상 위치 컨텍스트·최대 출력 지식 기준일 추론 강도 computer use·tool search 입력·캐시 입력·출력 / 1M
GPT-5.4 Nano 분류·추출·랭킹·서브에이전트용 GPT-5.4 최저가 모델 400,000 · 128,000 2025-08-31 none~xhigh 미지원 · 미지원 $0.20 · $0.02 · $1.25
GPT-5.4 Mini 코딩·컴퓨터 사용·서브에이전트용 이전 mini 400,000 · 128,000 2025-08-31 none~xhigh 지원 · 지원 $0.75 · $0.075 · $4.50
GPT-5.6 Luna 비용 민감형 고처리량용 현행 모델 1,050,000 · 128,000 2026-02-16 none~max 지원 · 지원 $0.20 · $0.02 · $1.20

GPT-5.4 Nano는 Mini와 컨텍스트, 최대 출력과 지식 기준일이 같다. 입력은 약 73.3%, 출력은 약 72.2% 저렴하다. 대신 Mini가 지원하는 computer use와 tool search를 사용할 수 없다. 정형 분류와 추출은 Nano로 내리고 화면 조작이나 동적 도구 선택은 Mini 이상으로 올리는 라우팅이 가능한 이유다.

Luna와 비교하면 짧은 컨텍스트의 입력·캐시 입력 가격은 같고 Luna의 출력만 4% 낮다. Luna는 컨텍스트가 2.625배 크고 지식 기준일이 더 늦으며, max 추론 강도와 computer use·tool search를 지원한다. 최신 모델 가이드는 Programmatic Tool Calling, multi-agent 베타, 명시적 프롬프트 캐싱, 이전 턴 추론 재사용과 pro mode도 GPT-5.6 기능으로 안내한다.

다만 Luna는 한 요청의 입력이 272,000토큰을 넘으면 요청 전체 입력에 2배, 출력에 1.5배 요율이 적용된다. 짧은 요청의 표면 단가만으로 272,000토큰을 넘는 워크로드의 비용을 계산하면 안 된다. Nano의 40만 토큰 범위와 Luna의 장문 구간을 비교할 때는 실제 요청 길이 분포를 따로 집계해야 한다.

가격과 실제 월 비용

캐시, 장문 할증, 지역 처리와 도구 비용을 제외하고 월간 비캐시 입력 1,000만 토큰과 출력 200만 토큰을 처리한다고 가정하면 다음과 같다. Luna는 모든 요청 입력이 272,000토큰 이하인 짧은 컨텍스트 요율을 적용했다.

모델 계산 토큰 비용
GPT-5 nano 10 × $0.05 + 2 × $0.40 $1.30
GPT-5.4 Nano 10 × $0.20 + 2 × $1.25 $4.50
GPT-5.4 Mini 10 × $0.75 + 2 × $4.50 $16.50
GPT-5.6 Luna 10 × $0.20 + 2 × $1.20 $4.40

GPT-5.4 Nano는 같은 물량에서 Mini보다 $12.00 저렴하지만 Luna보다 $0.10 비싸다. 이전 GPT-5 nano는 더 싸지만 deprecated 상태이므로 신규 운영의 장기 절감안으로 보기 어렵다. Luna 요청이 모두 272,000토큰을 넘는다고 가정하면 장문 요율에서 같은 물량의 계산값은 10 × $0.40 + 2 × $1.80 = $7.60이다.

도구 비용도 따로 계산해야 한다. 공식 가격표에서 웹 검색은 1,000회당 $10이고 검색 콘텐츠 토큰은 모델 단가로 추가 청구된다. 파일 검색은 1,000회당 $2.50이며, 계정당 무료 1GB를 넘는 저장 공간은 하루 GB당 $0.10이다. hosted shell과 코드 인터프리터 컨테이너는 1GB 기준 20분 세션당 $0.03부터 시작한다. 위 예시의 Nano 토큰 비용이 $4.50이므로 웹 검색 1,000회만으로도 토큰 비용의 두 배를 넘는다.

가장 가까운 대안

선택지 대안이 나은 상황 GPT-5.4 Nano를 유지할 이유
GPT-5.6 Luna 신규 대량 작업에서 같은 입력 단가, 더 낮은 출력 단가, 1,050,000토큰 컨텍스트와 computer use·tool search가 필요할 때 고정 Nano 스냅샷의 승인된 동작이 필요하거나 같은 평가에서 Nano의 완료율·지연·장문 총비용이 더 나을 때
GPT-5.4 Mini 코딩, 컴퓨터 사용, 동적 도구 탐색과 더 어려운 서브에이전트 판단이 필요할 때 작업이 분류·추출·랭킹처럼 닫힌 정답 공간에 있고 Mini의 추가 완료율이 약 3.6배 수준의 출력 단가를 정당화하지 못할 때
GPT-5 nano 기존 서비스가 이미 고정 스냅샷을 쓰며 단기적으로 최저 토큰 비용을 유지해야 할 때 deprecated 모델의 지원 위험을 피하고 더 늦은 지식 기준일과 GPT-5.4 Nano의 도구 구성이 필요할 때

추천 대상 / 비추천 대상

추천

  • gpt-5.4-nano-2026-03-17로 출력 형식과 오류 처리 기준을 이미 승인한 운영팀
  • 라벨 분류, 고정 스키마 추출, 후보 랭킹처럼 정답 공간과 상향 조건을 명확히 정의한 대량 처리
  • 40만 토큰 안에서 웹·파일 검색, 코드 실행, 파일 수정이나 MCP를 쓰되 computer use와 tool search는 필요 없는 파이프라인
  • Nano·Mini·Luna를 같은 데이터로 평가해 Nano의 총비용 우위를 확인한 서비스

비추천

  • OpenAI가 현재 안내하는 GPT-5.6 Luna를 바로 평가할 수 있는 신규 비용형 프로젝트
  • 화면 조작, 동적 도구 탐색, max 추론이나 GPT-5.6의 새 캐싱·도구 조율 기능이 필요한 에이전트
  • 40만 토큰을 넘는 입력이나 최신 지식 기준일을 요구하는 작업
  • 정답표와 상향 라우팅 없이 복잡한 판단까지 가장 작은 모델에 맡기려는 운영 환경
  • 모델 단가만 보고 검색·파일·컨테이너 비용과 재시도율을 기록하지 않는 팀

판단

GPT-5.4 Nano는 GPT-5.4 계열에서 가장 저렴한 모델이다. 40만 토큰 컨텍스트와 12만8천 토큰 출력을 제공하고, 분류·추출·랭킹·서브에이전트에 필요한 여러 Responses API 도구를 지원한다. 같은 세대의 Mini보다 토큰 비용을 크게 낮출 수 있다.

하지만 현재 OpenAI API 전체에서 가장 싼 GPT는 아니며, 신규 대량 작업의 자동 기본값도 아니다. 더 저렴한 이전 GPT-5 nano는 deprecated 상태이고, 현행 권장 선택지인 GPT-5.6 Luna는 짧은 컨텍스트에서 같은 입력 가격과 더 낮은 출력 가격, 더 큰 컨텍스트와 넓은 도구 지원을 제공한다.

운영 순서는 현재 Nano의 none을 지연 기준선으로 두고 Luna의 none과 low를 같은 정형 데이터에 적용하는 방식이 적합하다. 정답률, JSON 유효율, 거부율, 재시도, 입력 길이 구간, 총 토큰, 지연시간과 도구비를 합쳐 Luna가 승인 기준을 넘으면 신규 호출을 옮기고, 넘지 못한 작업이나 고정 동작이 필요한 경로만 Nano 스냅샷에 남기면 된다.

아직 공식 문서에서 확인되지 않은 부분

  • GPT-5.4 Nano·Mini·GPT-5.6 Luna의 동일 조건 한국어 분류·추출·랭킹 정확도
  • 모델과 추론 강도별 실제 첫 응답 지연, 전체 완료 시간과 추론 토큰 사용량
  • 기존 Nano 스냅샷을 Luna로 바꿀 때 서비스별로 발생하는 회귀율
  • 개별 계정의 사용량 티어, 지역과 처리 방식에 따른 실제 가용 한도

함께 읽을 글

근거와 출처

  • OpenAI 전체 모델 목록 — 현재 GPT-5.6 Sol·Terra·Luna의 작업별 선택 기준과 공식 규격. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • GPT-5.4 nano 모델 페이지 — 모델 용도, 사양, 가격, 기능, Responses API 도구, 스냅샷과 사용량 티어. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • OpenAI 최신 모델 가이드 — GPT-5.4에서 GPT-5.6으로 옮길 때의 추론 강도 비교 방법과 GPT-5.6 추가 기능. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • OpenAI API 가격표 — GPT-5.6 처리 방식별 토큰 요금과 웹 검색·파일 검색·컨테이너 비용. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • GPT-5 nano 모델 페이지 — 이전 nano의 사양, 가격, deprecated 상태와 신규 비용형 작업 안내. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • GPT-5.4 Mini 모델 페이지 — 같은 세대 Mini의 사양, 가격과 Responses API 도구 지원. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • GPT-5.6 Luna 모델 페이지 — Luna의 사양, 장문 요율, 가격, 도구 지원과 사용량 티어. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26

게시: 2026-08-26 03:00 KST 작성 방식: 직접 사용기가 아닌 OpenAI 공식 문서 분석