⚡ GPT-5가 느리게 느껴지는 이유와 속도 개선 전략
🔹 들어가며
많은 사용자들이 GPT-5를 처음 접할 때, GPT-4 계열보다 초기 응답이 느리다는 인상을 받습니다. 실제로 같은 프롬프트에서도 GPT-5가 더 오래 “생각”한 후 답변을 시작하는 경우가 많죠. 그렇다면 왜 이런 현상이 생길까요?
🔹 GPT-5가 느리게 느껴지는 기술적 이유
1. 기본 추론 오버헤드
GPT-5는 내부 추론(reasoning) 단계를 더 많이 수행하도록 기본 설정되어 있습니다.
- API에서
reasoning_effort(또는effort) 기본값이 medium이어서, 출력 생성 전에 더 많은 토큰을 소모하며 내부적으로 “생각”합니다. - 이 때문에 초기 스트리밍이 늦게 시작되고, 특히 짧은 답변에서는 GPT-4/4o보다 더 느리게 체감됩니다.
2. 토큰 예산과 스트리밍 지연
- GPT-5는 동일한
max_tokens조건에서도 먼저 내부 reasoning 토큰을 사용합니다. - 결과적으로 “사용자에게 보이지 않는 생각 시간”이 길어지며, 짧은 질의에서는 속도 차이가 더 크게 느껴집니다.
3. 라우팅 및 모드 선택
- GPT-5는 프롬프트 난이도에 따라 빠른 경로(경량 모드) 또는 깊은 추론 경로를 자동 선택하는 구조가 있습니다.
- 하지만 단순 작업에도 과도한 추론 모드가 선택되면 초기 지연이 길어질 수 있습니다.
4. 아키텍처·인프라적 특성
- GPT-5는 Chain-of-Thought 및 멀티스텝 추론을 더 자주 활용하도록 튜닝되어 있습니다. 정확도는 높아지지만 latency-accuracy 트레이드오프가 생깁니다.
- 또한 긴 컨텍스트와 대형 출력 지원으로 인해 서버 부하와 큐잉 시간이 늘어날 수 있습니다.
🔹 사용자 관측 사례
- 동일 프롬프트에서 GPT-4.1은 2–3초면 답변을 시작했지만, GPT-5는 수십 초 걸렸다는 보고가 있습니다.
- 해커뉴스 및 커뮤니티에서도 “기본적으로 더 깊은 추론을 수행한다”는 점이 느림의 원인으로 자주 언급됩니다.
- 다만 일부 벤치마크나 블로그에서는 설정과 과제에 따라 GPT-5가 더 빠르다는 평가도 있어, 환경별 차이가 큽니다.
🔹 속도 개선 방법
-
추론 노력 낮추기
reasoning_effort=minimal설정 → 초기 지연이 크게 줄어듭니다.
-
출력 길이 제한
max_tokens, 응답 길이, JSON 스키마 등 명시 → 불필요한 장문 생성을 줄여 속도 개선.
-
작업 유형 분리
- 단순/짧은 작업 → GPT-4.1/mini 모델
- 복잡/장문 추론 작업 → GPT-5 reasoning 모드
🔹 라우팅의 두 얼굴
라우팅은 잘 활용하면 품질·속도·비용 최적화가 가능하지만, 잘못 설계하면 오히려 지연이 커질 수 있습니다.
- 멀티턴 대화 중 경로 전환 시 컨텍스트 재계산 비용이 발생. (즉, 여러 대화가 오가다가 추론 모델이 달라지면, 다시 Context (이전 대화 기록, 사용자 성향 등)을 다시 구축해야하는 오버헤드가 발생)
- 라우터 자체의 결정 시간(분류 모델 실행 등)도 지연 요인이 될 수 있습니다.
- 따라서 라우팅 정책을 정교하게 운영해야 평균 속도를 높이면서 품질도 유지할 수 있습니다.
🔹 마무리
정리하면, GPT-5가 느리게 느껴지는 가장 큰 이유는 기본적으로 더 많은 추론 단계를 수행하기 때문입니다. 하지만 설정을 조정하고, 작업 특성에 맞춰 모델을 선택하면 속도를 크게 개선할 수 있습니다.
👉 짧고 단순한 과제는 경량 모델, 깊은 추론이 필요한 과제는 GPT-5 — 이것이 가장 효율적인 전략입니다.
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