GPT-5.4 Thinking, 주간 한도 넘겨도 쓸 수 있는 조건이 있습니다

결론부터 말씀드리면, GPT-5.4 Thinking을 수동으로 선택할 때 소진된 주간 3,000회 한도가 자동전환 방식에는 적용되지 않습니다. 게다가 화제가 된 ‘1M 토큰 컨텍스트’는 ChatGPT에서는 쓸 수 없고 API/Codex 전용입니다. 출시 직후 퍼진 설명 상당수가 이 두 가지를 뒤섞고 있어서, 공식 문서를 직접 확인한 내용만 정리했습니다.

GPT-5.4 Thinking이 정확히 뭔가요 — 모델 이름부터 정리

2026년 3월 5일 OpenAI가 공식 발표한 GPT-5.4는 ChatGPT 안에서 ‘Thinking’이라는 이름으로 표시됩니다. 정확히는 세 가지 모델이 동시에 나왔습니다. 빠른 일상 대화용인 GPT-5.3 Instant, 복잡한 작업용 추론 모델인 GPT-5.4 Thinking, 그리고 Pro·Enterprise 전용 최고 성능 티어인 GPT-5.4 Pro입니다. (출처: OpenAI 공식 블로그, 2026.03.05)

버전 번호가 5.3에서 바로 5.4로 뛴 건 OpenAI가 의도적으로 붙인 겁니다. GPT-5.4는 GPT-5.3-Codex의 코딩 능력을 통합한 첫 번째 메인라인 추론 모델이라 이를 구분하기 위해 번호를 올렸다고 OpenAI 측이 직접 설명했습니다. ChatGPT 모델 피커에서 ‘Thinking’을 선택하면 자동으로 GPT-5.4 Thinking이 배정됩니다.

GPT-5.2 Thinking은 2026년 6월 5일에 공식 종료됩니다. 그 전까지는 Legacy Models 섹션에서 선택할 수 있습니다. 이미 GPT-5, GPT-4.1, GPT-4o 등은 2026년 2월 13일에 ChatGPT에서 종료됐습니다. (출처: OpenAI Help Center, 2026.03.24 기준)

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주간 한도 넘겨도 쓸 수 있는 이유가 있습니다

Plus·Business 사용자가 모델 피커에서 직접 ‘Thinking’을 선택해서 보낸 메시지는 주간 3,000회 한도 안에 포함됩니다. 한도 소진 시 팝업이 뜨고 Thinking을 수동으로 선택할 수 없게 됩니다. 여기까지는 대부분 알고 있는 내용입니다.

막상 해보면 다릅니다. ChatGPT를 Auto 모드(기본 설정)로 두거나 ‘Instant’를 선택한 상태에서 복잡한 질문을 던지면, 시스템이 자동으로 GPT-5.4 Thinking으로 라우팅합니다. 이 자동전환 사용분은 주간 한도 카운트에서 빠집니다. 공식 Help Center에 “Automatic switching from GPT-5.3 Instant to GPT-5.4 Thinking does not count toward this weekly limit”라고 명시돼 있습니다. (출처: OpenAI Help Center, 2026.03.24 기준) 수동 한도가 꽉 찼어도 자동전환은 계속 작동합니다.

요금제별 주간 사용 한도 — 직접 정리한 표

Plus 기준 주 3,000회는 하루 약 428회입니다. 웬만한 헤비 유저도 초과하기 쉽지 않은 숫자이긴 합니다. 다만 코딩·리서치 에이전트 방식으로 대량 사용하면 소진될 수 있습니다. 그 경우에도 Auto 모드를 켜두면 복잡한 질문에 한해 Thinking이 계속 작동합니다.

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1M 토큰 컨텍스트, ChatGPT에서는 안 됩니다

GPT-5.4 발표 직후 “100만 토큰 컨텍스트”가 대대적으로 소개됐습니다. 그런데 OpenAI 공식 발표문에는 “GPT-5.4 in Codex includes experimental support for the 1M context window”라고 명시돼 있습니다. (출처: OpenAI 공식 블로그, 2026.03.05) ‘실험적 지원’이고 Codex·API에서만 활성화됩니다.

ChatGPT 안에서 GPT-5.4 Thinking을 사용할 때 실제 컨텍스트 창은 아래와 같습니다. Pro 티어는 400K(입력 272K + 출력 128K), 그 외 유료 티어는 256K입니다. GPT-5.2 Thinking 때와 동일합니다. 공식 Help Center에 “Context windows in ChatGPT for GPT-5.4 Thinking remain unchanged from GPT-5.2 Thinking”이라고 딱 이렇게 나옵니다. (출처: OpenAI Help Center, 2026.03.24 기준)

컨텍스트 창 실제 비교

특히 Codex에서 1M 컨텍스트를 쓸 경우, 272K를 초과하는 토큰은 사용량이 2배로 계산됩니다. 대규모 코드베이스를 통째로 넣을 수 있다는 건 사실이지만 비용 구조를 먼저 확인하지 않으면 예상보다 빠르게 크레딧이 소진됩니다.

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83%라는 숫자, 어떻게 나온 건지 직접 확인했습니다

GPT-5.4의 GDPval 점수는 83.0%입니다. GDPval은 OpenAI가 2025년 9월 도입한 평가 방식으로, 미국 GDP 기여도 상위 9개 산업에서 44개 직종의 실무 과제를 AI와 현직 전문가에게 동시에 주고 블라인드 채점합니다. (출처: OpenAI GDPval 소개 페이지) 83%라는 건 같은 과제를 줬을 때 AI가 이기거나 동률인 경우가 83%라는 의미입니다.

속도와 함께 보면 더 실감납니다. GPT-5.1이 38.8%(2025년 11월), GPT-5.2가 70.9%(2025년 12월), GPT-5.4가 83.0%(2026년 3월) — 3개월 만에 12%p 추가 상승입니다. 전문가 수준 과제에서 AI가 이기는 비율이 반년 만에 두 배 이상으로 늘어난 셈입니다.

다만 이 점수가 나온 조건을 하나 짚어야 합니다. OpenAI 공식 발표문에는 “Reasoning effort was set to xhigh for GPT-5.4″라고 명시돼 있습니다. (출처: OpenAI 공식 블로그, 2026.03.05) 최고 강도로 추론했을 때의 수치라는 뜻입니다. 실제 ChatGPT Plus에서 Standard 모드로 쓰면 추론 깊이가 그보다 낮습니다. 같은 과제를 Standard로 던졌을 때와 Extended로 던졌을 때 결과가 다를 수 있습니다.

GPT-5 계열 벤치마크 주요 수치 비교

GPT-5.4 Pro가 GDPval에서 GPT-5.4보다 낮은 82.0%를 기록한 점도 흥미롭습니다. Pro가 더 많은 컴퓨팅을 쓰지만, 전문가 비교 과제에서는 기본 GPT-5.4가 더 효율적이었다는 뜻입니다. 무조건 비싼 모델이 유리한 건 아닙니다.

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Thinking 시간 조절 기능, 요금제별로 다릅니다

GPT-5.4 Thinking에는 추론 깊이를 직접 선택하는 토글이 생겼습니다. 생각보다 간단합니다. 메시지 입력창 위에 Standard / Extended 옵션이 표시되고, Pro 구독자는 여기에 Light와 Heavy가 추가됩니다. (출처: OpenAI Help Center, 2026.03.24 기준)

요금제별 선택 가능한 Thinking 강도

이전 버전에서 Plus의 기본값이던 Extended가 이번에 Standard로 내려왔습니다. 즉 GPT-5.4 Thinking으로 넘어오면서 Plus 기준 기본 추론 깊이가 한 단계 낮아진 셈입니다. 빠른 답변을 원할 때는 Standard, 복잡한 리서치·코딩 작업엔 Extended를 수동으로 선택하는 게 낫습니다. 한 번 선택하면 이후 대화에도 그 설정이 유지됩니다. 단, 이 설정은 ChatGPT 웹에서만 작동하고 모바일에는 동기화되지 않습니다.

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API 가격은 GPT-5.2보다 얼마나 올랐나

API 기준으로 GPT-5.4의 입력 토큰 단가는 $2.50/M이고 GPT-5.2는 $1.75/M입니다. 출력은 각각 $15/M, $14/M입니다. (출처: OpenAI 공식 블로그, 2026.03.05) 입력 단가만 보면 약 43% 인상이어서 비용 부담이 커진 것처럼 보입니다.

그런데 GPT-5.4에는 tool search라는 기능이 추가됐습니다. 도구 정의를 매 요청마다 전체 프롬프트에 넣는 대신, 필요할 때만 불러오는 방식입니다. OpenAI가 MCP Atlas 벤치마크 250개 과제로 직접 측정한 결과, 동일 정확도를 유지하면서 총 토큰 사용량이 47% 감소했습니다. (출처: OpenAI 공식 블로그, 2026.03.05) 단가가 43% 올라도 사용량이 47% 줄면 동일 작업 기준 실비용은 오히려 줄어들 수 있습니다.

API 토큰 단가 비교표

gpt-5.4-pro의 출력 단가 $180/M은 gpt-5.2-pro($168/M) 대비 약 7% 인상입니다. 복잡한 추론을 요구하는 출력이 많은 워크플로에서는 이 차이가 빠르게 쌓입니다. API를 구축하는 경우 gpt-5.4-pro를 모든 요청에 기본으로 쓰는 대신, 단순 작업은 gpt-5.4로 라우팅하는 방식이 비용 효율적입니다.

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자주 나오는 질문 5가지

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마치며

GPT-5.4 Thinking에서 가장 실용적으로 챙겨야 할 부분은 두 가지입니다. 첫째, 주간 3,000회 수동 선택 한도를 다 써도 Auto 모드를 통한 자동전환은 계속 작동합니다. 한도 소진이 두렵다면 모델 피커를 Auto로 두는 게 오히려 나을 수 있습니다. 둘째, 1M 토큰 컨텍스트는 API·Codex 전용이고 ChatGPT에서는 쓸 수 없습니다. 이 두 가지만 정확히 알아도 GPT-5.4를 제대로 쓰는 데 필요한 판단 기준이 생깁니다.

솔직히 말하면, 출시 직후 쏟아진 한국어 설명 대부분이 공식 문서에서 이 두 가지 조건을 빠뜨리고 있어서 직접 원문을 확인했습니다. 벤치마크 수치도 추론 강도 xhigh 조건에서 나온 것들이어서 일반 Plus 사용자의 체감과는 차이가 날 수 있습니다. Standard 모드로 시작해서 Extended가 필요한 작업인지 판단하는 방식이 현실적입니다.

GDPval 83%, OSWorld 75%, 스프레드시트 87.3% — 숫자가 인상적인 건 사실입니다. 그리고 3개월 전 같은 평가에서 70.9%였던 모델이 83.0%가 됐다는 속도 자체도 무시하기 어렵습니다. 이 부분이 개인적으로는 성능 수치 자체보다 더 주목하게 되는 지점입니다.

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본 포스팅 참고 자료

1. OpenAI 공식 발표문 — Introducing GPT-5.4 (https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/)
2. OpenAI Help Center — GPT-5.3 and GPT-5.4 in ChatGPT (https://help.openai.com/en/articles/11909943-gpt-53-and-gpt-54-in-chatgpt)
3. OpenAI GDPval 소개 페이지 (https://openai.com/index/gdpval/)
4. ZDNET — OpenAI’s new GPT-5.4 clobbers humans on pro-level work (https://www.zdnet.com/article/openai-gpt-5-4/)
5. TechCrunch — OpenAI launches GPT-5.4 with Pro and Thinking versions (https://techcrunch.com/2026/03/05/openai-launches-gpt-5-4-with-pro-and-thinking-versions/)