GPT-5.4와 GPT-5.4 Pro의 장문 컨텍스트·컴퓨터 사용·에이전트 설계

긴 작업을 한 컨텍스트에서 처리하는 GPT-5.4

OpenAI는 2026년 3월 5일 GPT-5.4와 GPT-5.4 Pro를 공식 출시했다. 최대 100만 토큰(1M token) 컨텍스트 윈도우와 네이티브 컴퓨터 사용(Computer Use), 도구 검색(Tool Search)을 하나의 아키텍처에 결합한 플래그십 모델이다. 2026년 현재 AI 모델 출시 주기가 약 2일에 한 번꼴로 짧아진 가운데, GPT-5.4는 에이전틱 AI의 작업 범위를 넓힌 분기점으로 평가받고 있다.

컨텍스트 윈도우는 922K 입력과 128K 출력, 모두 1,050,000 토큰으로 구성된다. 영문 기준 약 75만 단어에 해당한다. 에이전트가 초기 계획부터 실행 결과의 최종 검증까지 긴 작업 지평선(long task horizon)을 하나의 메모리에 유지할 수 있는 규모다.

반복 컨텍스트에는 KV 캐시를 통해 자동으로 50% 할인이 적용된다. 입력 토큰이 272K를 넘으면 단가가 두 배로 인상되는 계층형 가격 구조이므로, 긴 문서를 다룰 때는 컨텍스트 크기뿐 아니라 캐시 재사용 방식까지 함께 설계해야 한다. 프롬프트 이력과 업로드 문서가 누적되는 작업에서는 캐시 히트율이 높아질수록 실질 비용이 줄어든다.

화면을 읽고 직접 조작하는 Computer Use API

GPT-5.4는 OpenAI의 범용 모델 가운데 처음으로 네이티브 컴퓨터 사용 능력을 갖췄다. Computer Use API는 스크린숏을 시각적 입력으로 받아 커서를 이동하거나 클릭하고, 키보드로 문자를 입력하며 데스크톱 애플리케이션과 상호작용한다.

OSWorld 벤치마크 정확도는 75%로, 인간 전문가 기준선 72.4%를 처음 넘어섰다. 웹사이트뿐 아니라 스프레드시트, 프레젠테이션, 문서 편집기 같은 환경을 마우스와 키보드 입력으로 자율 조작한 결과다.

실행 인터페이스는 스크린숏과 마우스 액션(click, drag, scroll), 키보드 액션(type, hotkey)을 순환시키는 구조다. 이 액션 루프를 HTTP API로 연결하면 별도의 RPA 인프라 없이 GUI 자동화 파이프라인을 구성할 수 있다.

적용 대상은 규칙 기반 연동이 까다로운 화면 작업이다. ERP나 회계 시스템 같은 레거시 데스크톱 소프트웨어, 수십 개 웹폼에 데이터를 반복 입력하는 업무, GUI를 조작하는 회귀 테스트, 오피스 문서를 특정 양식으로 변환하는 작업이 여기에 해당한다. 기존 RPA가 정해진 규칙과 스크립트에 의존한다면, GPT-5.4 Computer Use는 화면을 시각적으로 이해하고 변경된 UI를 다시 인식해 목표를 수행하는 방식이다.

필요한 도구만 불러오는 에이전틱 루프

Tool Search는 모든 도구 정의를 처음부터 컨텍스트에 적재하던 방식을 바꾼다. GPT-5.4는 도구 목록의 경량 인덱스만 유지하고, 작업 중 필요한 도구가 확인되면 그 정의를 동적으로 조회해 컨텍스트에 추가한다.

수백 개의 API 도구가 등록된 환경에서 Tool Search를 활성화하면 동일한 정확도를 유지하면서 전체 토큰 사용량이 47% 감소한다. 도구 정의가 차지하던 컨텍스트를 줄이므로 멀티 턴 작업의 비용과 레이턴시도 함께 낮아진다.

실행 과정은 계획 수립, 도구 검색, 도구 실행, 결과 검증, 재계획을 반복한다. GPT-5.4는 이 단계별 작업에서 이전보다 33% 낮은 오류율을 기록했고, 전체 응답 수준의 오류율은 18% 낮아졌다.

GPT-5.4 Pro를 투입할 작업

GPT-5.4 Pro는 Pro 플랜과 Enterprise 플랜 구독자에게 제공되는 고성능 변형 모델이다. API 가격은 입력 $30/M 토큰, 출력 $180/M 토큰이다. 표준 GPT-5.4의 입력 $2.50/M 토큰, 출력 $15/M 토큰보다 훨씬 비싸지만, 전문가 추론 모드(expert reasoning mode)를 통해 복잡한 멀티스텝 전문 지식 작업에서 질적 차이를 보인다.

표준 GPT-5.4는 다섯 단계의 reasoning_effort 파라미터를 지원한다. 개발자는 추론 강도를 조절해 비용과 품질의 균형을 선택할 수 있다. GPT-5.4 Pro의 최고 수준 추론 노력은 GDPval 전문 지식 작업 벤치마크에서 GPT-5.2의 71%보다 높은 83%를 기록했다.

구분	GPT-5.4	GPT-5.4 Pro
입력 가격	$2.50/M 토큰	$30/M 토큰
출력 가격	$15/M 토큰	$180/M 토큰
캐시 할인	50% (반복 입력)	50% (반복 입력)
추론 강도	5단계 설정 가능	최고 수준 고정
적합 유즈케이스	대량 처리, 비용 민감	고정밀 전문 작업

대량 처리 파이프라인이나 반복적인 에이전틱 루프, 비용에 민감한 서비스에는 GPT-5.4가 맞는다. GPT-5.4 Pro는 법률 문서 검토, 의료 진단 지원, 복잡한 금융 분석처럼 정밀도를 비용보다 우선하는 전문 작업에 배치한다.

통합 아키텍처에서 실행이 순환하는 방식

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장문 문서 파이프라인에서 컨텍스트와 캐시를 묶어 설계하기

1M 토큰 컨텍스트는 법률 계약서 전체 분석, 대형 소프트웨어 코드베이스 리뷰, 연간 재무 보고서 전체 처리처럼 문서 사이의 관계를 길게 유지해야 하는 작업에 직접 활용할 수 있다.

272K 이하라면 문서를 청킹하지 않고 전체 내용을 단일 요청으로 전송해 단가 할인을 적용할 수 있다. 272K를 넘는 장문 문서는 KV 캐시 재사용 전략으로 비용을 통제한다. 같은 자료를 반복 분석한다면 시스템 프롬프트와 문서를 캐시가 적중하기 쉬운 구조로 배치해야 한다.

프로덕션에서는 실행 권한과 비용 경계를 먼저 둔다

도구가 많을수록 Tool Search의 효과가 커진다. 100개 이상 도구를 등록한 환경에서는 전체 정의를 매번 적재하는 대신 동적 검색을 사용해 47%의 토큰을 절감할 수 있다.

계획부터 검증까지 이어지는 루프는 각 단계를 독립된 트랜잭션으로 나눠야 한다. 특정 도구 실행이 실패해도 전체 작업을 처음부터 되돌리지 않고, 실패 지점을 격리해 재시도할 수 있어야 한다.

파일 삭제나 결제처럼 위험이 큰 액션 앞에는 인간 감독(Human-in-the-loop) 단계를 넣는다. 장문 작업에서는 입력이 272K 토큰 임계점을 넘기 전후로 비용이 급등하는 구간도 별도로 모니터링해야 한다.

플래그십 모델은 작업별 강점이 다르다

2026년 상반기 기준으로 GPT-5.4, Claude Fable 5, Gemini Antigravity 2.0의 에이전틱 능력을 비교하면 한 모델이 모든 영역을 앞서지는 않는다.

벤치마크	GPT-5.4	Claude Fable 5	Gemini Antigravity 2.0
OSWorld (컴퓨터 사용)	75%	약 68%	약 70%
SWE-bench Verified (코딩)	57.7%	95%	약 75%
GDPval (전문 지식)	83%	약 79%	약 74%
컨텍스트 윈도우	1M 토큰	200K 토큰	2M 토큰
네이티브 컴퓨터 사용	지원	지원	지원

GPT-5.4는 컴퓨터 사용과 전문 지식 작업에서 우위에 있다. Claude Fable 5는 코딩 작업에서 앞서고, Gemini Antigravity 2.0은 초장문 컨텍스트 처리에 강점을 보인다.

이 차이는 단일 모델을 고정하는 대신 작업별 라우팅 계층을 두는 방향으로 이어진다. 터미널·DevOps·GUI 자동화는 GPT-5.4, 복잡한 코드 작성과 리팩토링은 Claude Fable 5, 대용량 문서 처리와 멀티모달 작업은 Gemini Antigravity 2.0으로 분기하는 구조다.

에이전트 시스템 설계에서 연결되는 개념

GPT-5.4의 계획-실행-검증 루프는 에이전틱 AI가 작업을 자율적으로 반복하는 전형적인 구조다. 1M 토큰 모델의 등장은 외부 지식을 검색하는 RAG와 긴 컨텍스트에 자료를 직접 넣는 방식 사이의 트레이드오프도 다시 검토하게 만든다. KV 캐시와 프롬프트 캐시를 활용한 비용 최적화는 엔터프라이즈 시스템 설계의 핵심 요소로 이어진다.

소프트웨어 공학 관점에서는 규칙 기반 RPA와 시각 이해 기반 컴퓨터 사용 에이전트의 차이를 구분할 필요가 있다. 함수 호출(Function Calling)과 도구 검색(Tool Search)은 외부 기능을 연결한다는 목적은 같지만, Tool Search는 필요한 정의만 가져와 토큰을 줄이는 데 초점을 둔다.

정보관리기술사 시험에서도 AI 에이전트 시스템 아키텍처의 출제 빈도가 높아지고 있다. GPT-5.4는 원본에서 언급한 "자율 에이전트 기반 업무 자동화 시스템" 설계 문제와 연결해 볼 수 있는 실제 사례다.

GPT-5.4가 보여주는 변화는 컨텍스트 크기 하나에 머물지 않는다. 네이티브 컴퓨터 사용, 1M 토큰 컨텍스트, Tool Search 기반 실행 루프가 결합되면서 여러 전문 시스템을 조합하던 자동화 파이프라인을 단일 API 호출 체계로 구성할 가능성이 열렸다. OSWorld 75%는 컴퓨터 사용 자동화에서 인간 전문가 기준선 72.4%를 넘어선 최초의 데이터다.

다만 모델별 강점은 분명히 갈린다. 엔터프라이즈 AI에서 중요한 선택은 하나의 모델을 모든 작업에 적용하는 일이 아니라, 업무 성격에 맞춰 모델과 도구를 연결하는 지능형 태스크 라우팅 계층을 설계하는 데 있다.