GPT-4o 업데이트 소개
2024년 5월 13일, OpenAI는 새로운 플래그십 모델인 GPT-4o를 발표했다. GPT-4o는 텍스트, 음성, 이미지 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 혁신적인 멀티모달 모델로, 기존 모델들보다 더 빠르고 비용 효율적이다. 이번 업데이트는 ChatGPT 사용자들에게 많은 기대를 모으고 있으며, 특히 API 사용자들에게 가격 정책의 변화는 중요한 영향을 미칠 것이다.
새로운 가격 정책의 필요성
GPT-4o 도입으로 ChatGPT의 성능과 효율성이 크게 향상되었다. 이에 따라 OpenAI는 더 많은 사용자들이 고성능 AI를 합리적인 비용으로 이용할 수 있도록 새로운 가격 정책을 도입했다. 또한 GPT-4o 업데이트를 통해 언어별로 적용된 새로운 토크나이제이션 기술은 텍스트 처리를 더욱 효율적으로 하여 비용 절감이 가능하다. 이번 가격 정책 변화는 사용자와 개발자 모두에게 더 나은 가치를 제공하고자 하는 OpenAI의 목표를 반영하고 있다고 볼 수 있다.
GPT-4o 업데이트 주요 변화 사항
API 사용 비용 감소
GPT-4o는 GPT-4 Turbo 대비 API 사용 비용이 50% 저렴해졌다. GPT-4 Turbo는 기존 가격 정책($10.0 /1M tokens)을 그대로 사용중이며, GPT-4o의 가격($5.0 /1M tokens)이 더 저렴하게 책정 되었다. 이는 더 많은 개발자들이 비용 부담 없이 고성능 AI를 활용할 수 있도록 하며, 다양한 애플리케이션에서 ChatGPT를 통합할 수 있는 기회를 제공하고자 하는 OpenAI의 목표를 옅볼 수 있다. 예를 들면, 이전에 GPT-4 Turbo를 사용하는 경우와 비교해 동일한 예산으로 두 배의 요청을 처리할 수 있게 되다.
처리 속도 향상
GPT-4o는 처리 속도가 기존 모델 대비 더욱 빨라졌다. 이는 더 많은 작업을 더 짧은 시간 내에 처리할 수 있음을 의미하며, 사용자 경험을 크게 향상시킬 것이다. 빠른 응답 시간은 특히 실시간 애플리케이션에서 중요한 요소이다. 이는 사용자와의 상호작용이 중요한 챗봇, 실시간 데이터 분석, 음성 인식 애플리케이션에서 큰 장점을 제공할 것이다.
멀티모달 기능 지원
새로운 가격 정책은 텍스트뿐만 아니라 음성 및 이미지 데이터 처리도 포함한다. 이를 통해 사용자들은 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리할 수 있으며, 더 풍부하고 직관적인 상호작용을 경험할 수 있다. 이는 특히 멀티미디어 콘텐츠 제작, 복합 데이터 분석, 시각적 데이터 처리 애플리케이션에서 유용할 것이다.
무료 및 유료 플랜의 변화
플랜 | 가격 | 주요 기능 | 메시지 한도 | 멀티모달 기능 사용 |
---|---|---|---|---|
프리 플랜 | 무료 | 텍스트 및 이미지 처리 | 기본 한도 제공 | 제한적 사용 |
플러스 플랜 | $20/month | 모든 기능 제공 | 최대 5배 메시지 한도 | 우선적 사용 |
팀 플랜 | $30/month (사용자당) | 팀 관리 도구, 통합 기능 제공 | 사용자당 할당량 증가 | 팀 협업을 위한 멀티모달 기능 |
엔터프라이즈 플랜 | 맞춤형 가격 | 고급 기능, 맞춤형 솔루션 제공 | 맞춤형 제공 | 엔터프라이즈급 멀티모달 기능 |
프리 플랜(Free Plan: $0.0 /month)
무료 사용자는 기본적으로 GPT-3.5를 사용하게 되며, 이번 업데이트로 GPT-4o를 제한적으로 이용할 수 있다. 이는 더 많은 사용자가 최신 AI 기술을 경험할 수 있도록 하기 위한 조치이다. 무료 플랜 사용자는 매월 일정량의 요청을 무료로 처리할 수 있으며, 고성능 AI의 기본 기능을 체험할 수 있습니다. 이 플랜은 비용 없이 제공된다.
플러스 플랜(Plus Plan: $20.0 /month)
플러스 플랜 사용자에게는 GPT-4o의 모든 기능이 제공되며, 최대 5배 더 많은 메시지 한도가 주어진다. 또한 GPT-4o를 포함하여 이전 버전인 GPT-4, GPT-3.5도 사용할 수 있다. 플러스 플랜은 더 빈번하게 ChatGPT를 사용하는 사용자들에게 큰 혜택을 제공하는 플랜으로 사용자는 음성 데이터 처리와 같은 멀티모달 기능을 우선적으로 이용할 수 있으며, 월 $20.0의 요금으로 제공된다.
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팀 플랜(Team Plan: $30.0 /month, $25.0 /month billed annually)
팀 플랜은 소규모 팀이나 기업을 위한 플랜으로, 팀 구성원들이 협력하여 GPT-4o의 기능을 활용할 수 있도록 설계되었다. 플러스 플랜의 혜택이 그래도 포함되며, 추가로 할당량이 증가되었다. 또한 추가적인 팀 관리 도구와 통합 기능을 제공한다. 이 플랜은 팀 내 협업과 프로젝트 관리를 용이하게 하여 생산성을 높일 수 있다. 월 요금은 사용자당 $30.0이며, 연간 결제 시 할인 혜택이 있다.
엔터프라이즈 플랜(Enterpise Plan)
엔터프라이즈 플랜은 대규모 기업을 대상으로 하며, 고급 기능과 맞춤형 솔루션을 제공한다. 이 플랜은 역시 팀플랜의 혜택이 그대로 포함되며, 대량의 데이터 처리와 복잡한 워크플로우를 지원하고, 엔터프라이즈급 보안과 지원 서비스를 포함한다. 엔터프라이즈 플랜은 고객의 특정 요구에 맞춰 커스터마이징할 수 있으며, 전담 계정 관리자와 24/7 지원을 제공한다. 가격은 기업의 규모와 필요에 따라 맞춤형으로 제공된다.
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API 가격 정책 비교
언어 모델 가격
GPT-4o
- gpt-4o Models: 입력 $5.0 / 1M tokens, 출력 $15.0 / 1M tokens (GPT-4-Turbo 대비 50% 저렴)
(gpt-4o, gpt-4o-2024-05-13 모델 포함) - Vision pricing(1024 px x 1024 px 기준): $0.003825
GPT-4-Turbo
- gpt-4-turbo Models: 입력 $10.0 / 1M tokens, 출력 $30.0 / 1M tokens
(gpt-4-turbo, gpt-4-turbo-2024-04-09 모델 포함) - Vision pricing(1024 px x 1024 px 기준): $0.00765
GPT-4
- gpt-4 Model: 입력 $30.0 / 1M tokens, 출력 $60.0 / 1M tokens
- gpt-4-32k Model: 입력 $60.0 / 1M tokens, 출력 $120.0 / 1M tokens
GPT-3.5-Turbo
- gpt-3.5-turbo-0125 Model: 입력 $0.5 / 1M tokens, 출력 $1.5 / 1M tokens
- gpt-3.5-turbo-instruct Model: 입력 $1.5 / 1M tokens, 출력 $2.0 / 1M tokens
Assistants API
- Code interpreter: $0.03 / session
- File Search: $0.10 / GB of vector-storage per day(1Gb free)
Fine-tuning models
- gpt-3.5-turbo Model: 트레이닝 $8.0 / 1M tokens, 입력 $3.0 / 1M tokens, 출력 $6.0 / 1M tokens
- davinci-002 Model: 트레이닝 $8.0 / 1M tokens, 입력 $3.0 / 1M tokens, 출력 $6.0 / 1M tokens
- babbage-002 Model: 트레이닝 $0.4 / 1M tokens, 입력 $1.6 / 1M tokens, 출력 $1.6 / 1M tokens
Embedding models
- text-embedding-3-small Model: $0.02 / 1M tokens
- text-embedding-3-large Model: $0.13 / 1M tokens
- ada v2 Model: $0.10 / 1M tokens
Base models
- davinci-002 Model: $2.0 / 1M tokens
- babbage-002 Model: $0.4 / 1M tokens
이미지 모델 가격
Image models
- DALL-E3 Standard quality – 1024 * 1024: $0.04 / image, 1024 x 1792(1792 x 1024): $0.08 / image
- DALL-E3 HD quality – 1024 * 1024: $0.08/ image, 1024 x 1792(1792 x 1024): $0.12 / image
- DALL-E2 – 1024 * 1024: $0.02 / image, 512 x 512: $0.018 / image, 256 x 256: $0.016 / image
오디오 모델 가격
Audio models
- Wisper: $0.006 / minute
- TTS: $15.0 / 1M characters
- TTS HD: $30.0 / 1M characters
토큰과 비용 절감 전략
OpenAI의 최신 모델인 GPT-4o의 도입은 AI 기술의 접근성을 높이고, 사용자와 개발자 모두에게 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이번에는 토큰과 비용 절감 전략에 좀 더 자세히 알아보도록 하자.
토큰 최적화
GPT-4o는 새로운 토크나이제이션 기술을 도입하여 다양한 언어에서 토큰 수를 크게 줄였다. 이는 데이터 압축 효율성을 높이고, 텍스트 처리를 더욱 효율적으로 만들며, 결국 비용을 효율적으로 사용할 수 있도록 만든다.
- 구자라티어: 145개에서 33개 토큰으로 감소 (4.4배 감소)
- 텔루구어: 159개에서 45개 토큰으로 감소 (3.5배 감소)
- 타밀어: 116개에서 35개 토큰으로 감소 (3.3배 감소)
- 마라티어: 96개에서 33개 토큰으로 감소 (2.9배 감소)
- 힌디어: 90개에서 31개 토큰으로 감소 (2.9배 감소)
- 우르두어: 82개에서 33개 토큰으로 감소 (2.5배 감소)
- 아랍어: 53개에서 26개 토큰으로 감소 (2.0배 감소)
- 페르시아어: 61개에서 32개 토큰으로 감소 (1.9배 감소)
- 러시아어: 39개에서 23개 토큰으로 감소 (1.7배 감소)
- 한국어: 45개에서 27개 토큰으로 감소 (1.7배 감소)
- 베트남어: 46개에서 30개 토큰으로 감소 (1.5배 감소)
- 중국어: 34개에서 24개 토큰으로 감소 (1.4배 감소)
- 일본어: 37개에서 26개 토큰으로 감소 (1.4배 감소)
- 터키어: 39개에서 30개 토큰으로 감소 (1.3배 감소)
- 이탈리아어: 34개에서 28개 토큰으로 감소 (1.2배 감소)
- 독일어: 34개에서 29개 토큰으로 감소 (1.2배 감소)
- 스페인어: 29개에서 26개 토큰으로 감소 (1.1배 감소)
- 포르투갈어: 30개에서 27개 토큰으로 감소 (1.1배 감소)
- 프랑스어: 31개에서 28개 토큰으로 감소 (1.1배 감소)
- 영어: 27개에서 24개 토큰으로 감소 (1.1배 감소)
이러한 토큰 수 감소는 텍스트 데이터의 효율성을 높이고, 비용 절감에 큰 도움이 될 것이다.
비용 절감 전략
GPT-4o는 API 사용 비용을 기존 모델 대비 절반으로 줄임으로써, 사용자와 개발자에게 큰 비용 절감 효과를 제공한다. 다음은 GPT-4o를 활용한 비용 절감 전략을 추가로 공유하고자 한다.
효율적인 API 사용
- 요청 수 줄이기: 필요한 요청 수를 최소화하여 API 사용량을 줄인다. 예를 들어, 한 번의 요청으로 더 많은 정보를 얻도록 질문을 최적화한다.
- 결과 캐싱: 동일한 결과를 반복적으로 요청하는 경우, 결과를 캐싱하여 중복 요청을 줄인다.
토큰 사용 최적화
- 간결한 입력: 불필요한 단어를 줄이고, 핵심 정보만 포함한 간결한 입력을 사용하여 토큰 수를 줄인다.
비용 효율적인 모델 선택
- 적절한 모델 사용: 작업의 복잡도에 따라 적절한 모델을 선택한다. 예를 들어, 간단한 작업에는 GPT-3.5 Turbo를 사용하고, 복잡한 작업에는 GPT-4o를 사용하면 좋다.
- 영어와 한글의 적절한 사용: 같은 질문을 하더라도 한글은 영어에 비해 많은 토큰을 사용한다. 따라서 GPT-3.5 Turbo를 통해 번역작업을 하고, 질문과 답변은 GPT-4o를 영어로 사용하면 비용을 절감할 수 있다. 같은 질문이더라도 토큰수는 한국어가 약 2.5배 많다.
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![](https://blog.deeplink.kr/wp-content/uploads/2024/05/image-21.png)
토큰수 계산은 OpenAI – Tokenizer에서 확인 해 볼 수 있다.(아직 GPT-4o의 Tokenizer는 공개되지 않았다.)
이와 같은 전략을 통해, AI 활용 비용을 효과적으로 관리할 수 있다.
기대 효과
새로운 가격 정책, 특히 GPT-4o에 대한 가격 정책은 사용자들에게 더 나은 가치를 제공하며, AI 기술의 접근성을 높일 것으로 생각 된다. 개발자들은 항상 비용 효율적인 고성능 AI를 선택하고 활용하여 다양한 혁신적인 애플리케이션을 개발할 수 있어야 한다. 또한, 빠른 처리 속도와 멀티모달 기능은 사용자 경험을 크게 향상시켜 줄 것이다.