[개발] ✅ ChatGPT가 가지고 있는 모든 모델 총정리 (2025 최신판)

ChatGPT는 단순한 하나의 모델이 아닌, 여러 모델과 도구의 복합적 시스템으로 이루어져 있어.

크게 7가지 분류로 나눌 수 있어:

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📌 1. 대형 언어 모델 (Large Language Models)

모델명특징과 용도대표적인 활용 예시

GPT-4o	최신, 초고성능, 빠른 속도, 멀티모달(텍스트+이미지 등) 지원	코드 작성, 글쓰기, 복잡한 문제 해결
GPT-4-turbo	GPT-4 기반 가성비 좋은 버전, 빠른 응답 속도	대량의 채팅 응답, 챗봇
GPT-4 (Classic)	복잡한 논리 추론, 고난이도 작업에 특화	논문 요약, 분석 보고서
GPT-3.5-turbo	저렴하고 속도 빠름, 일상적 응답, 간단한 작업에 적합	간단한 QA 챗봇, 고객 응대
GPT-3 (Davinci)	초기 GPT 모델, 현재는 레거시 용도	과거 시스템 지원

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📌 2. 코드/개발 특화 모델 (Coding Models)

모델명특징과 용도대표적인 활용 예시

Codex / GPT-4 Code	코드 생성 및 디버깅 특화 모델	IDE 보조, 코드 리뷰
Code Interpreter	코드 실행 및 분석 환경 제공, 데이터 처리 가능	데이터 분석, 차트 생성

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📌 3. 시각/이미지 관련 모델 (Vision & Image Models)

모델명특징과 용도대표적인 활용 예시

Vision GPT (GPT-4V)	이미지와 텍스트 동시 처리, 이미지 이해와 분석	이미지 설명, 시각적 QA
DALL-E 3 (Image Gen)	텍스트 프롬프트 기반으로 고품질 이미지 생성	디자인, 컨셉 아트 생성
Image Editing Tool	이미지 편집 및 변형 가능	배경 제거, 이미지 수정

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📌 4. 음성/오디오 모델 (Audio Models)

모델명특징과 용도대표적인 활용 예시

Whisper	오디오 파일을 텍스트로 변환 (STT)	자막 생성, 회의록 작성
Text-to-Speech (TTS)	텍스트를 자연스러운 음성으로 변환	음성 챗봇, 오디오북 제작

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📌 5. 검색 및 추천 특화 모델 (Embedding & Retrieval Models)

모델명특징과 용도대표적인 활용 예시

Embedding (text-embedding-ada-002)	텍스트를 숫자 벡터로 변환, 의미 기반 검색과 추천	문서 검색, 추천 시스템
Retrieval-Augmented Generation (RAG)	외부 지식 검색을 통합하여 최신 정보 제공	실시간 정보 검색, QA 시스템

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📌 6. 안전성/검열 모델 (Moderation & Safety Models)

모델명특징과 용도대표적인 활용 예시

Moderation API	유해 콘텐츠 자동 감지 및 필터링	채팅, 댓글 검열
Safety Layer	위험한 요청에 대해 자동적으로 대응하거나 경고 처리	자해 방지, 법적 문제 방지

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📌 7. 자동화/플래너/에이전트 모델 (Agent & Planner Models)

모델명특징과 용도대표적인 활용 예시

Toolformer (Planner 모델)	질문에 따라 필요한 도구를 자동 선택하고 실행 계획 작성	자동화 워크플로우 생성
AutoGPT/BabyAGI 스타일	스스로 목표를 설정하고 실행 단계를 나눠서 자율적으로 처리	자동화된 AI 비서

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📌 (추가) 시스템 내부의 인프라 레이어 (Infrastructure Layers)

레이어명특징과 용도대표적인 활용 예시

Routing Layer	사용자의 요청을 최적의 모델로 자동 라우팅	요청 처리 최적화
Prompt Engineering Layer	입력된 질문을 내부적으로 더 정확하게 변형	답변 품질 향상
Execution Layer	복잡한 작업을 별도의 환경에서 처리	코드 실행, 데이터 분석

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📌 정리 및 요약

• 대화 및 추론: GPT-4o, GPT-4-turbo, GPT-3.5
• 개발/코딩 지원: Codex, Code Interpreter
• 이미지/시각 처리: Vision GPT, DALL-E 3
• 음성 처리: Whisper(STT), Text-to-Speech(TTS)
• 검색/추천: Embedding, Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• 안전성 및 검열: Moderation API, Safety Layer
• 자동화/플래닝: Toolformer, AutoGPT/BabyAGI
• 인프라 구조: Routing Layer, Prompt Engineering, Execution Layer

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✨ ChatGPT 시스템의 작동 원리 요약

ChatGPT는 사용자의 요청을 받으면 내부에서 다음 절차를 거쳐 응답을 생성해:

질문 → Routing Layer → (Prompt Engineering) → 선택된 모델 → (필요 시 추가 도구 실행) → 응답 생성

 

사용자 요청 유형에 따라 최적의 모델과 도구를 자동으로 조합하여 맞춤형 답변을 제공해.

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💡 활용 아이디어

• 기술 블로그에 "AI 서비스 구축 시 필요한 모델 종류"로 사용
• 기업용 AI 서비스 구축을 위한 모델 선택 기준으로 활용
• AI 입문자를 위한 교육자료로도 좋음