OpenAI o3-mini는 STEM 분야에 최적화된 고속·저비용 추론 모델로, 과학, 수학, 코딩 작업에서 강력한 성능을 발휘합니다. 2025년 1월 출시되었으며, 함수 호출, 구조화 출력, 개발자 메시지 등 주요 기능을 포함합니다. 낮음, 중간, 높음의 세 가지 추론 강도 설정으로 분석 깊이와 응답 속도 간 최적화를 지원합니다. o3 모델과 달리 비전 기능은 없으며, API 사용 3~5등급 개발자에게 먼저 제공되었고 Chat Completions API, Assistants API, Batch API로 접근 가능합니다.
GPT-4.1 Nano는 OpenAI가 2025년 4월 14일에 출시한 가장 빠르고 저렴한 모델입니다. 분류, 자동완성, 빠른 추론 작업과 같은 저지연 작업을 위해 설계되었으며, 컴팩트한 아키텍처와 강력한 기능을 결합했습니다. 모델 크기에도 불구하고 100만 개 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, MMLU 80.1%, GPQA 50.3%의 벤치마크 성능을 기록했습니다. 지식 컷오프는 2024년 6월이며, 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $0.40로 매우 저렴하며, 캐시된 입력에는 75%의 할인이 적용되어 대규모 및 비용 민감한 배포 환경에 이상적입니다.
| o3-mini | GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
웹사이트
| ||
제공자
| ||
채팅
| ||
출시일
| ||
모달리티
| 텍스트 | 텍스트 이미지 |
API 제공자
| OpenAI API | OpenAI API |
지식 업데이트 종료일
| 알 수 없음 | - |
오픈 소스
| 아니오 | 아니오 |
입력 가격
| $1.10 100만 토큰당 | $0.10 100만 토큰당 |
출력 가격
| $4.40 100만 토큰당 | $0.40 100만 토큰당 |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort 출처 | 80.1% 출처 |
MMLU-Pro
| 정보 없음 | - |
MMMU
| 정보 없음 | 55.4% 출처 |
HellaSwag
| 정보 없음 | - |
HumanEval
| 정보 없음 | - |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort 출처 | - |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort 출처 | 50.3% Diamond 출처 |
IFEval
| 정보 없음 | 74.5% 출처 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% 출처 |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% 출처 |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning 출처 |
모바일 앱 |