한 줄 정의

GPT-5는 OpenAI가 2025년 8월 7일 공개한 추론 중심 대형언어모델이야. 코딩, 에이전트 실행, 긴 문맥 처리처럼 한 번에 끝나지 않는 작업을 API와 ChatGPT에서 맡기도록 만든 클라우드형 모델이고, API 기준 컨텍스트 윈도우는 400,000토큰이다. 텍스트는 입력과 출력을 모두 다루고 이미지는 입력만 받는다.

이 모델로 무엇을 할 수 있나

실무에서는 코드 수정, 저장소 질의응답, 툴 호출이 섞인 에이전트 작업, 긴 문서 요약처럼 단계가 여러 개인 일을 맡길 때 쓴다. OpenAI는 GPT-5를 Responses API와 Chat Completions API에서 제공했고, 출시 시점에는 Codex CLI 기본 모델로도 썼다. reasoning_effort를 minimal·low·medium·high로 조절할 수 있어서, 빠른 자동화와 더 오래 생각해야 하는 작업을 같은 계열 안에서 나눠 운영하기 쉬웠다.

왜 중요한가

GPT-5를 알아두면 OpenAI 모델 계열에서 범용 채팅 모델과 코딩·에이전트용 추론 모델을 어디서 가르는지 이해하기 쉬워진다. 가격도 입력 100만 토큰당 $1.25, 캐시 입력 $0.125, 출력 $10이라서 성능만 볼지 비용까지 같이 볼지 판단축이 바로 생긴다. 다만 2026년 4월 29일 기준 OpenAI 모델 문서는 GPT-5를 previous model로 표시하고 GPT-5.1을 권장하므로, 새 시스템을 시작한다면 이름이 익숙하다는 이유만으로 GPT-5를 고를 단계는 지났다고 보는 게 맞다.

같이 보면 좋은 모델

  • GPT-5.1: 같은 가격대에서 OpenAI가 현재 권장하는 후속 모델이야. GPT-5를 계속 써야 할 이유가 약하면 비교 출발점을 여기로 잡는 편이 낫다.
  • GPT-5 mini: 입력 100만 토큰당 $0.25, 출력 $2라서 대량 처리나 비용 민감한 자동화에 더 맞는다. 성능보다 처리량과 예산이 먼저면 GPT-5보다 이쪽이 실무 기준이 된다.
  • GPT-5-Codex: GPT-5를 코딩 에이전트 작업에 맞게 다듬은 변형이야. Codex 같은 환경에서 코드 수정과 툴 체인을 더 직접적으로 운영할 때 비교할 만하다.
  • DeepSeek-R1: 오픈 웨이트 추론 모델 쪽 비교축이 필요할 때 자주 같이 본다. 클라우드 종속성과 가중치 비공개가 부담이면 GPT-5와 전혀 다른 운영 선택지를 보여준다.