GPT-4o, GPT-4o Mini, GPT-3.5 Turbo 모델 비교

GPT-4o:

• 성능: 세 모델 중 가장 강력하며 복잡한 문제 해결과 멀티모달 작업에서 뛰어납니다. MMLU 벤치마크에서 88.7%를 기록하며 수학적 추론 및 코딩 작업에서도 높은 성과를 보입니다.
• 기능: 128K 토큰의 큰 컨텍스트 창을 지원하여 긴 형태의 콘텐츠 생성 및 상세 분석에 적합합니다.
• 사용 사례: 상세 분석, 고품질 콘텐츠 생성, 복잡한 프로그래밍 작업과 같은 높은 정확성과 고급 기능이 요구되는 애플리케이션에 이상적입니다.

GPT-4o Mini:

• 성능: GPT-4o보다는 성능이 약간 떨어지지만 여전히 많은 다른 모델보다 우수합니다. MMLU에서 82.0%, 코딩 작업을 위한 HumanEval에서 87.2%를 기록합니다. 효율성과 비용 효율성을 염두에 두고 설계되었습니다.
• 기능: 128K 토큰의 컨텍스트 창과 요청당 최대 16K 출력 토큰을 처리할 수 있습니다. 고처리량과 저지연이 필요한 작업에 뛰어납니다.
• 사용 사례: 실시간 상호작용 및 대량 데이터 처리가 필요한 고객 서비스 봇, 실시간 데이터 처리, 일반 AI 애플리케이션에 적합합니다.

GPT-3.5 Turbo:

• 성능: 단순한 작업을 위한 견고한 성능을 제공하며 예산 친화적인 옵션입니다. MMLU 벤치마크에서 70.0%를 기록하며 일반적인 용도의 작업에 널리 사용되고 있습니다.
• 기능: 4,096 토큰의 작은 컨텍스트 창을 지원하여 긴 또는 복잡한 상호작용 처리에는 제한이 있습니다.
• 사용 사례: 기본 콘텐츠 생성, 단순한 프로그래밍, 일반적인 챗봇 애플리케이션과 같은 광범위한 작업에 적합합니다​.