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오픈AI ‘GPT-5.4’ 공개…챗GPT·API·코덱스 통합해 업무 자동화 전면전

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민태윤 기자
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오픈AI가 프론티어 모델 ‘GPT-5.4’를 공개하고 챗GPT·API·코덱스 전반에 순차 적용하며 상용 워크로드 공략을 강화했다고 전했다.

네이티브 컴퓨터 사용과 100만 토큰 컨텍스트, 툴 서치 등을 앞세워 멀티스텝 업무 자동화와 비용 효율 개선을 노린다고 밝혔다.

 오픈AI ‘GPT-5.4’ 공개…챗GPT·API·코덱스 통합해 업무 자동화 전면전 / TokenPost.ai

오픈AI ‘GPT-5.4’ 공개…챗GPT·API·코덱스 통합해 업무 자동화 전면전 / TokenPost.ai

OpenAI가 새 프론티어 모델 ‘GPT-5.4’를 공개하며 챗GPT와 API, 코덱스(Codex) 전반에 걸친 상용 워크로드 공략을 본격화했다. 고급 추론과 코딩, ‘에이전트’ 기반 자동화까지 하나의 시스템에 통합한 것이 핵심이다.

챗GPT·API·코덱스 동시 론칭…고성능 ‘Pro’도 제공

이번에 출시된 GPT-5.4는 챗GPT, API, 코덱스에 순차적으로 적용된다. OpenAI는 복잡도가 높은 업무에 최대 연산량과 정확도를 제공하는 ‘GPT-5.4 Pro’도 함께 내놨다. 현업에서 요구하는 품질 기준을 맞추겠다는 메시지로, 엔터프라이즈 수요를 정조준한 라인업 확장으로 해석된다.

스프레드시트·문서·프레젠테이션까지…프로 업무용으로 다듬은 통합 모델

GPT-5.4는 GPT-5.3 코덱스에서 강화된 코딩 역량을 흡수하면서, 각종 도구와 소프트웨어 환경에서의 수행 능력을 전반적으로 끌어올렸다고 OpenAI는 설명했다. 특히 스프레드시트 작성, 프레젠테이션 구성, 문서 생성처럼 ‘업무 생산성’과 직결되는 작업에서 성능을 개선했다는 점이 눈에 띈다.

챗GPT에서는 답변을 내기 전 ‘추론 계획’을 먼저 개요 형태로 제시할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 진행 중간에 방향을 수정하거나 요구사항을 추가하는 방식으로 응답을 ‘가이드’할 수 있어, 장시간 작업이나 다단계 의사결정이 필요한 업무에 유리하다는 평가가 나온다.

‘네이티브 컴퓨터 사용’ 도입…마우스·키보드·시각 입력으로 OS와 웹 조작

이번 업데이트의 또 다른 축은 ‘네이티브 컴퓨터 사용’ 기능이다. AI 에이전트가 마우스, 키보드, 시각 입력을 통해 운영체제(OS), 웹사이트, 애플리케이션과 직접 상호작용할 수 있도록 했다. 단발성 질의응답을 넘어, 실제 소프트웨어 환경에서 여러 단계를 거치는 업무를 자동화하는 기반을 마련했다는 의미다.

개발자는 GPT-5.4를 활용해 다양한 프로그램을 넘나드는 멀티스텝 워크플로를 자동화할 수 있다. 예를 들어 자료 수집→웹 입력→스프레드시트 정리→문서 초안 생성 같은 연결 작업이 가능해지면서, ‘에이전트 경제’가 한층 빨라질 수 있다는 관측이 나온다.

컨텍스트 100만 토큰·툴 서치…복잡한 워크플로 비용과 속도 개선

GPT-5.4는 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도(맥락 길이)를 지원한다. 긴 문서 다건 분석이나 대규모 코드베이스 검토, 복합 프로젝트 관리처럼 ‘장문·대규모’ 작업에서 활용도가 커질 전망이다.

또 ‘툴 서치(tool search)’ 기능을 도입해, 모든 도구 정의를 메모리에 올리지 않고도 필요한 외부 도구를 동적으로 찾아 호출할 수 있도록 했다. 토큰 사용량을 줄이면서 복잡한 워크플로 성능을 끌어올리는 구조로, API 기반 상용 서비스에서 비용 효율 개선과 직결될 수 있다. 원·달러 환율이 $1=1,472.70원 수준인 점을 감안하면, 토큰 절감은 국내 개발사·스타트업에도 체감 비용을 낮추는 요소로 작용할 수 있다.

벤치마크: 지식노동 83% ‘전문가급’…코딩·웹·컴퓨터 사용도 향상

OpenAI가 공개한 벤치마크에 따르면, 전문 지식 작업을 평가하는 GDPval 기준에서 GPT-5.4는 비교 대상의 83%에서 업계 전문가와 ‘동급 또는 우위’ 성적을 기록했다. GPT-5.2의 약 71% 대비 개선 폭이 크다. 이 밖에도 코딩 테스트, 웹 브라우징 과제, 컴퓨터 사용 관련 시험에서 이전 버전 대비 성능 향상이 확인됐다고 회사 측은 밝혔다.

효율성도 강화…토큰 덜 쓰고 더 빨리 푼다

성능 향상만큼 강조된 부분은 효율이다. OpenAI는 GPT-5.4가 GPT-5.2 대비 다수의 추론 과제에서 더 적은 토큰으로 문제를 해결해 응답 속도를 높이고, 개발자 비용을 낮춘다고 설명했다. 모델 성능 경쟁이 ‘정확도’에서 ‘운영 효율’로 확장되는 흐름을 보여주는 대목이다.

이용 가능 플랜…Plus·Team·Pro에 ‘Thinking’, Pro·Enterprise에 ‘Pro’

제품 구성도 세분화했다. GPT-5.4 Thinking은 챗GPT Plus, Team, Pro 사용자에게 제공된다. 고성능 모델인 GPT-5.4 Pro는 Pro 및 Enterprise 플랜에서 이용할 수 있다. 개발자는 API를 통해 두 모델 모두 접근 가능하다.

시장에서는 이번 GPT-5.4 출시에 대해, 생성형 AI가 ‘대화형 도구’를 넘어 ‘업무 수행 시스템’으로 진화하는 변곡점이라는 해석이 나온다. 특히 컴퓨터 사용 기능과 툴 서치, 초장문 컨텍스트 지원이 결합되면서, 실제 비즈니스 프로세스 자동화 경쟁이 한층 본격화될 것으로 보인다.


기사요약 by TokenPost.ai

🔎 시장 해석

GPT-5.4는 ChatGPT·API·Codex를 한꺼번에 관통하는 ‘업무 수행용 통합 모델’로 포지셔닝

경쟁축이 ‘정확도’에서 ‘운영 효율(토큰·속도·비용)’까지 확장되며 B2B 도입 판단 기준이 바뀌는 구간

‘네이티브 컴퓨터 사용’+‘툴 서치’+‘100만 토큰’ 조합으로, 단순 생성형을 넘어 프로세스 자동화(에이전트) 시장을 가속

💡 전략 포인트

기업/팀: 문서·스프레드시트·프레젠테이션 등 지식노동 워크플로를 “모델+도구+에이전트”로 재설계(업무 표준화·검수 루프 포함)

개발조직: 툴 서치 기반으로 ‘필요한 도구만 동적 호출’ 구조를 잡아 토큰 비용을 절감하고, 멀티스텝 자동화를 API로 제품화

운영/보안: 컴퓨터 사용 에이전트는 권한·감사로그·승인(휴먼 인 더 루프)·금지 동작 정책을 먼저 설계해야 리스크를 줄일 수 있음

비용관리: 모델 효율 개선(적은 토큰) 주장만 믿기보다, 핵심 시나리오별 토큰/지연시간/성공률을 측정해 ROI를 산정

📘 용어정리

프론티어 모델: 최신 성능 상단을 목표로 하는 최첨단 대형 AI 모델

에이전트(Agent): 목표 달성을 위해 계획→도구 호출→실행→검증을 반복하며 작업을 진행하는 AI 작업자 개념

네이티브 컴퓨터 사용: 마우스·키보드·화면 인식을 통해 OS/웹/앱을 직접 조작하는 기능

컨텍스트 윈도(100만 토큰): 한 번에 참조할 수 있는 입력(문서/대화/코드) 길이 한도

툴 서치(tool search): 모든 도구 정의를 미리 넣지 않고, 필요할 때 외부 도구를 찾아 호출하는 방식

토큰: 모델이 텍스트를 처리하는 최소 단위(일반적으로 토큰이 줄면 비용·지연시간이 감소)

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q.

GPT-5.4는 기존 ChatGPT와 무엇이 달라졌나요?

GPT-5.4는 ‘대화 잘하는 모델’에서 더 나아가, 추론·코딩·업무 자동화를 한 시스템으로 통합한 것이 핵심입니다.

문서/스프레드시트/프레젠테이션 같은 실무 작업을 더 잘 처리하도록 다듬었고, 더 적은 토큰으로 더 빠르게 해결해 비용 효율도 강조했습니다.

Q.

‘네이티브 컴퓨터 사용’과 ‘툴 서치’는 실무에서 어떻게 쓰이나요?

네이티브 컴퓨터 사용은 AI가 화면을 보고 마우스/키보드로 웹사이트·OS·앱을 직접 조작해, 여러 단계를 거치는 업무를 자동화할 수 있게 합니다.

툴 서치는 필요한 도구만 그때그때 찾아 호출해 토큰 낭비를 줄이고, 복잡한 워크플로의 속도·비용을 개선하는 데 도움을 줍니다.

예: 자료 수집 → 폼 입력 → 스프레드시트 정리 → 보고서 초안 작성 같은 연결 작업을 자동화.

Q.

어떤 플랜/경로로 사용할 수 있나요?

ChatGPT Plus·Team·Pro는 GPT-5.4 Thinking을 사용할 수 있고, 고성능인 GPT-5.4 Pro는 Pro 및 Enterprise에서 이용 가능합니다.

개발자는 API를 통해 두 모델 모두 접근할 수 있으며, 서비스/조직 정책에 맞춰 모델 등급을 선택하는 방식으로 도입이 가능합니다.

TP AI 유의사항

TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

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좋은기사 감사해요 후속기사 원해요 탁월한 분석이에요

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좋은기사 감사해요 후속기사 원해요 탁월한 분석이에요

차트깎는노인

2026.03.06 14:35:22

AI 섹터 대장주들 7일선 위로 올라탄 거 보니까 이번 발표로 전고점 트라이할 기세

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팩트만패

2026.03.06 14:33:54

Codex 통합해봤자 기존 API 재포장 수준이라 실질적인 기술 혁신은 없어 보임

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