[작성자:] DX Talk

OpenAI가 AI 사용 방식에 새로운 실험을 도입했습니다. 느리지만 훨씬 저렴하게 AI 모델을 사용할 수 있는 ‘Flex Processing’이라는 옵션을 선보인 것인데요. 이 글에서는 Flex Processing이 어떤 기능이며, 왜 기업들에게 중요한 선택지가 될 수 있는지, 실제 어디에 적용할 수 있는지를 사례와 함께 설명해드리겠습니다.

Flex Processing이란 무엇인가?

Flex Processing은 속도는 느리지만, 그만큼 저렴한 비용으로 AI 모델을 사용할 수 있는 OpenAI의 새로운 API 옵션입니다. 특히 최신 reasoning 모델 ‘o3’와 ‘o4-mini’에서 베타 버전으로 제공되며, 속도를 다소 포기하는 대신 비용을 크게 줄일 수 있는 대안입니다.

일반 API 요금의 절반 수준으로 AI를 사용할 수 있지만, 불규칙한 응답 지연이나 간헐적인 사용 불가 문제가 발생할 수 있습니다. 그렇기 때문에, 빠른 응답이 필수적이지 않은 작업에는 매우 유리한 선택입니다.

요금 구조: 절반의 비용으로 AI를 활용한다

Flex Processing의 가장 큰 매력 중 하나는 ‘가격’입니다. 예를 들어, 일반적으로 o3 모델을 사용할 경우 입력 토큰 100만 개당 10달러, 출력 토큰 100만 개당 40달러의 비용이 발생합니다. 하지만 Flex Processing을 사용하면 각 항목 비용이 정확히 절반인 5달러 및 20달러로 줄어듭니다.

더 저렴한 o4-mini 모델의 경우, 기존 1.10달러(입력)/4.40달러(출력)가 Flex 옵션에서는 각각 0.55달러와 2.20달러에 불과합니다. 같은 예산으로 처리 가능한 데이터 양이 두 배가 되기 때문에, 방대한 데이터를 주기적으로 가공해야 하는 기업에게는 매우 중요한 절감 요인이 될 수 있습니다.

어떤 작업에 적합할까?

OpenAI는 Flex Processing을 ‘비생산성(non-production)’ 작업에 적합하다고 이야기합니다. 다시 말해, 사용자가 즉각적인 반응을 기대하지 않는 작업에 적합하다는 뜻인데요. 예를 들어 다음과 같은 경우를 생각해볼 수 있습니다.

신제품 개발 중 AI 모델을 반복적으로 테스트해야 하는 스타트업이나 연구소라면, 응답 속도보다는 전체 테스트 회수와 예산이 더 중요할 수 있습니다. 이 경우 Flex Processing을 활용하면 훨씬 큰 범위의 테스트를 진행할 수 있습니다.

또, 유저 리뷰 분석이나 상품 설명 자동 생성처럼 대규모의 데이터를 처리하는 업무에서는 속도보다 단가가 핵심 요소입니다. 이 역시 Flex Processing의 강점이 드러나는 지점입니다.

뉴스 요약, 이메일 답변 초안 작성, 기획 자료 수집처럼 전면적인 사용자 상호작용이 없는 백그라운드 작업도 마찬가지입니다. 응답이 지연되더라도 운영상 큰 영향을 주지 않기 때문에 Flex Processing의 비용 효율성을 최대로 끌어낼 수 있습니다.

느린 응답이 치명적일 수도 있다

Flex Processing은 일정한 서버 리소스를 보장하지 않기 때문에, 요청이 즉시 처리되지 않는 상황이 종종 발생할 수 있습니다. 이런 점은 일부 서비스에는 치명적인 제약이 될 수 있습니다.

예를 들어, 고객 상담 챗봇이나 실시간 번역 서비스, 또는 증권 API처럼 즉각적인 응답이 필수인 업무에는 Flex Processing이 적합하지 않습니다. 이러한 작업에서는 안정적인 응답 속도가 곧 고객 경험과 직결되고, 비즈니스 성과에 영향을 끼치기 때문입니다. 반면, 사용자가 기다리지 않아도 되는 비동기적이고 예측 가능한 작업들에는 이와 같은 불완전성이 큰 문제가 되지 않습니다.

AI 경쟁 구도 속에서 Flex Processing이 갖는 전략

Flex Processing은 단순한 가격 할인 이상의 전략적 의미를 지닙니다. AI 시장에서는 현재 구글, Meta, DeepSeek 등 많은 기업들이 ‘작고 빠른’ 모델을 만드는 데 주력하고 있습니다. 예컨대, 구글은 최근 Gemini 2.5 Flash 모델을 선보이며 저비용·고속 처리 시장 공략에 나섰습니다.

OpenAI는 이에 정면으로 대응하기보다는, “우리는 속도 대신 가격 경쟁력을 높였습니다”라는 전략을 택한 셈입니다. 이로써 초기 단계의 스타트업이나 연구개발 중심 개발팀에게 매력적인 대안을 제시하고 있습니다.

ID 인증 체계: 아무나 쓸 수 있는 옵션은 아니다

Flex Processing은 저렴하다는 점에서 매력적이지만, 아무나 사용할 수 있는 옵션은 아닙니다. 특히 o3 모델의 경우, 사용자 등급(Tier 1 ~ Tier 3)과 관련된 사용자 인증 절차를 요구합니다.

OpenAI는 이 인증 체계를 통해 악의적인 활동으로부터 시스템을 보호하고, 향후 보다 정제된 사용자 관리 정책을 적용해 나간다는 계획입니다. 따라서 Flex Processing을 활용하려면 계정 상태가 허용 기준에 부합하는지를 미리 점검해야 합니다.

AI 운영 비용 최적화의 시대로 가는 길목

AI 활용에 대한 관심은 여전히 높지만, 동시에 이에 따른 비용 부담도 커지고 있습니다. 실제로 많은 기업들이 초기에는 AI 도입을 시도했다가 예산 문제로 인해 프로젝트를 축소하거나 중단하고 있는 상황입니다.

이런 현실 속에서 Flex Processing은 ‘속도보다 비용’을 중심으로 한 새로운 선택지를 제시합니다. AI 모델의 성능만이 경쟁력이 아니라, 지속 가능한 방식으로 효율을 높일 수 있는 ‘운영 전략’ 또한 중요한 요소가 되는 시대가 열린 것입니다. 앞으로 OpenAI뿐 아니라 구글, Meta, Amazon 같은 기업들도 더 세분화된 요금제를 통해 유사한 전략을 펼칠 것으로 보입니다.

결론: 느린 것이 반드시 나쁜 것은 아니다

Flex Processing은 ‘속도 = 품질’이라는 고정관념을 깨는 매우 실용적인 접근 방식입니다. 필요 이상의 고비용 모델을 사용할 필요 없이, 과제에 맞는 수준의 효율과 비용 구조를 선택할 수 있다는 점에서 의미가 큽니다.

특히 비동기적이고 대규모 데이터 처리가 필요한 작업에서는 Flex Processing이 강력한 해법이 될 수 있습니다. 물론 도입 전에는 각 서비스 특성과 리스크를 충분히 검토해야 하겠지만, AI 도입을 고려하고 있는 경영진이라면 반드시 알아야 할 옵션임에는 틀림없습니다.

기업 실무 현장에서도 이 옵션은 상당히 매력적인 접근인 것은 분명합니다. 실제 배치처리와 같은 내용들은 충분히 비용 절감을 위해 동일한 품질이라면 변경을 시도해볼 수 있을 것 같습니다.

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OpenAI가 최근 발표한 두 가지 신형 AI 모델 OpenAI o3와 o4-mini는 단순한 성능 향상을 넘어 ‘질적 도약’이라 말할 수 있는 수준에 도달했습니다. 이 두 모델은 단순히 이미지를 인식하는 데 그치지 않고, 이미지를 토대로 사고할 수 있으며, 필요할 때는 스스로 적절한 디지털 도구를 선택해 실행까지 할 수 있는 고도화된 시스템으로 진화했습니다.

이번 글에서는 o3와 o4-mini가 기존 AI 기술과 어떻게 다른지, 그리고 이 모델들이 교육, 비즈니스, 소프트웨어 개발 등 다양한 산업 영역에서 어떤 실질적 영향을 미칠 수 있는지를 소개하고자 합니다.

OpenAI o3와 o4-mini란 무엇인가

2025년 4월 16일 발표된 o3와 o4-mini는 OpenAI의 새로운 ‘O 시리즈’ 모델입니다. 이 모델들은 기존의 언어 모델과는 달리 자연어 처리뿐 아니라 이미지 분석, 코드 작성, 웹 검색, 파일 해석, 이미지 생성 등 다양한 작업을 유기적으로 수행할 수 있는 다기능형 AI입니다.

특히 텍스트와 이미지를 동시에 분석하고 이를 기반으로 추론하는 능력은, 교육과 연구는 물론 소프트웨어 개발 등 다양한 분야에서 새로운 활용 가능성을 열었습니다.

이미지로 ‘생각하는’ AI의 실현

o3와 o4-mini의 핵심적인 특징은 시각 정보를 단순히 읽는 수준을 넘어, 실제 사고 과정에 통합한다는 점입니다. OpenAI는 이를 ‘이미지로 생각한다(Think with Images)’라고 표현하며, AI의 사고력 진화를 보여주는 핵심 기능으로 소개했습니다.

예를 들어, 발표 당시 한 OpenAI 연구원은 수년 전 자신이 만든 물리학 과제 포스터를 o3에 입력했습니다. 이 포스터에는 복잡한 다이어그램과 수식이 포함되어 있었음에도 불구하고, 모델은 내용을 정확히 파악하고 최종 결론이 빠져 있다는 점을 지적했습니다. 연구원은 이 분석이 사람이라면 며칠이 걸렸을 작업이었다며 감탄을 표했습니다.

이러한 기능은 연구 자료 분석뿐 아니라 보고서 작성, 기술 설계 검토, 마케팅 전략 평가, 심지어 의료 영상 진단에도 응용될 수 있습니다.

도구 사용에 대한 자율성과 연쇄적 사고

이전까지의 AI는 정해진 명령에 따라 특정 기능만을 수행했지만, o3와 o4-mini는 복잡한 문제를 해결하기 위해 어떤 도구를 언제, 어떻게 사용할지를 스스로 판단합니다. 단순한 언어모델을 넘어, ‘자율형 AI 시스템’으로 평가되는 이유입니다.

Greg Brockman(OpenAI 대표)은 o3가 복잡한 분석 요청에 대해 600회가 넘는 연쇄적인 도구 사용 과정을 자율적으로 실행한 사례를 소개했습니다. 예를 들어, ‘캘리포니아 지역의 향후 에너지 사용 트렌드’를 분석해달라는 요청에 대해, o3는 웹에서 데이터를 수집하고 이를 정리하는 Python 코드를 작성한 뒤, 시각화 자료를 만들고 텍스트 보고서까지 완성했습니다. 이 모든 과정이 사용자의 개입 없이 모델 스스로 수행됐습니다. 이는 복잡한 업무에서도 AI가 능동적인 문제 해결사로 기능할 수 있음을 의미합니다.

성능 지표에서의 괄목할 만한 성과

OpenAI는 o3와 o4-mini가 여러 공식 벤치마크 테스트에서 각종 최고 성적을 기록하고 있다고 밝혔습니다. 특히 o4-mini는 빠른 응답 속도와 저렴한 운용 비용을 동시에 달성하면서도 정밀한 성과를 보였습니다.

예를 들어, AIME 2025 수학 대회 문제를 Python 인터프리터와 함께 풀었을 때 99.5%의 정확도를 기록했습니다. 이는 단순 계산 이상의 고차원적 수리 추론, 디버깅, 코드 작성 능력을 갖추고 있다는 반증입니다.

개발자를 위한 새로운 도구: Codex CLI

OpenAI는 이 새로운 모델을 개발 환경에 통합할 수 있도록 ‘Codex CLI’라는 오픈소스 툴도 발표했습니다. 이 도구는 개발자의 로컬 커맨드라인 터미널에서 실행되며, 코드 파일, 스크린샷, 스케치 등 다양한 입력을 바탕으로 고도화된 분석 결과를 제공합니다.

예를 들어, 제한된 시간 내 코드 리팩토링, 캡처된 화면으로부터 HTML/CSS 자동 생성, 또는 코드 기반 SVG 이미지 설계 등을 가능하게 합니다. 이는 기존의 IDE 기반 개발 방식을 뛰어넘는 새로운 개발 접근 방식으로 주목받고 있으며, 커맨드라인 중심의 개발자들에게 특히 유용한 도구가 될 전망입니다.

안전성과 제어에 대한 강화 노력

AI의 능력이 강력해질수록 그에 따른 안전성과 통제 능력도 중요해집니다. OpenAI는 이번 o3와 o4-mini 모델에 기존 대비 10배 이상의 컴퓨팅을 투입해 학습하는 한편, 광범위한 사전 검증 절차를 통해 고위험 영역에서의 오남용을 방지하고 있습니다.

예를 들어, 생물학적 위험, 사이버 보안 위협, 자가 진화 가능성과 같은 영역에서는 명확한 기준을 설정해 AI의 행동 범위를 제한하고 있습니다. OpenAI는 GPT-4 대비 위험 요청에 대한 거부율이 유의미하게 향상되었다고 평가했습니다.

접근법과 비용: 누구나 사용할 수 있을까?

현재 o3와 o4-mini는 ChatGPT Plus, Pro, Team 이용자에게 제공되고 있으며, 곧 Enterprise 및 교육기관 사용자에게도 확장될 예정입니다. 특히 o4-mini의 일부 기능은 무료 사용자에게도 ‘Think’ 모드로 개방되어 있어, 누구나 체험해볼 수 있는 기회가 주어지고 있습니다. 개발자들은 OpenAI의 Chat Completions API와 Responses API를 통해 o3와 o4-mini를 본인의 애플리케이션이나 제품에 통합할 수 있습니다.

OpenAI vs 경쟁사: 차세대 AI 전쟁 본격화

이번 발표는 OpenAI가 Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, 그리고 Elon Musk의 xAI 등과 더욱더 치열한 AI 경쟁에 돌입했음을 보여줍니다. GPT-4.1에 이어 o3와 o4-mini를 연이어 공개한 것은 OpenAI가 언어 기반 GPT와 고도 추론 특화된 O 시리즈 모델을 융합해 인간 수준의 AI 서비스에 한 발 더 다가서고 있다는 신호입니다.

향후 출시될 차세대 융합형 시스템은 더욱 자연스러운 사용자 인터페이스와 고차원적인 문제 해결 능력을 동시에 제공할 것으로 기대됩니다.

AI의 미래가 여기에 있다: 시각적 사고의 진화

이번 발표는 인공지능이 단순한 ‘관찰자’에서 벗어나 ‘사고하는 존재’로 진화하고 있음을 보여줍니다. 기존의 AI가 텍스트로만 학습하고 대화했다면, 이제 AI는 시각 정보를 활용하여 판단하고, 기억하며, 연역과 귀납을 통해 사고할 수 있는 존재로 발전하고 있습니다.

딥러닝의 초기 등장 때 받았던 충격을 기억하신다면, o3와 o4-mini의 등장은 그보다 더 깊은 기술적 혁신과 철학적 전환을 동반하고 있다고 평가할 수 있습니다. OpenAI의 이번 모델은 단순한 기술진보 이상입니다. 교육, 비즈니스, 과학, 창작 등 거의 모든 분야에 AI 활용의 새로운 길을 열고 있습니다. 지금이 바로 여러분의 비즈니스 전략에 AI를 통합하거나, AI를 활용한 새 프로젝트를 시작할 수 있는 시점입니다.

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