GPT-5 라우터
“Router inside ChatGPT | When & how to trigger deeper reasonin”
GPT-5부터 ChatGPT는 하나의 통합 시스템으로 작동합니다. 평소에는 빠른 답변이 가능한 기본 모델을 쓰다가, 복잡한 질문에는 깊은 추론용 모델(GPT-5 thinking)로 자동 전환하죠. 이 결정은 실시간으로 라우터가 내립니다.
똑똑한 라우터, 그럼에도 중요한 것은 ‘의도’입니다
“더 깊게 생각해줘” 또는 **”더 길게 생각해줘”**와 같이 사용자의 의도를 명확히 표현하면 라터 판단에 직접적인 신호로 작용합니다.
API를 사용한다면, reasoning.effort 파라미터를 통해 추론 강도(High/Medium/Low/Minimal)를 수동으로 제어할 수 있습니다.
사용 한도에 도달하면 미니 모델로 자동 전환되어 답변의 품질이 저하될 수 있습니다. 이때는 재요청 전략을 활용하는 것이 좋습니다.
💬 FAQ
Q1. 라우터는 어떤 기준으로 모델을 바꾸나요?
A. 대화 유형, 문제의 복잡도, 필요한 도구, 그리고 사용자가 명시적으로 제공한 힌트를 종합적으로 판단하여 실시간으로 모델을 선택합니다.
Q2. “더 길게 생각해줘” 같은 문구가 정말 효과가 있나요?
A. 네. 공식 가이드에서도 **’명시적 의도(explicit intent)’**를 라우터의 중요한 신호로 언급하고 있습니다. 답변의 정확도를 100% 보장하는 것은 아니지만, 깊은 추론 모델을 선택할 확률을 높이는 효과적인 힌트로 이해하시면 좋습니다.
Q3. 가끔 갑자기 답변의 품질이 낮아지는 이유는 뭔가요?
A. 사용 한도에 도달해 미니 모델로 자동 전환되었을 가능성이 있습니다. 이때는 “정확도를 최우선으로, 더 깊게 생각해줘”처럼 명확하게 재요청하거나, 질문을 여러 단계로 나눠서 다시 시도해보는 것이 좋습니다.
Q4. API에서는 추론 강도를 어떻게 제어하나요?
A. reasoning.effort 파라미터를 통해 추론 강도를 직접 지정할 수 있습니다. 복잡한 멀티스텝 작업이나 도구 호출이 필요한 경우에는 “high”를, 간단한 요약이나 포맷팅 작업에는 “minimal” 또는 “low”를 사용하는 것이 효율적입니다.
💡 Ajussi’s Strategy
① 심화 추론(에스컬레이션) 프롬프트
복잡하고 정확한 답변이 필요할 때 사용해 보세요.
“정확도를 최우선으로 해줘. 시간이 더 걸려도 괜찮아. 반례 2가지와 최종 근거 요약(3줄)을 포함하고, 공식 문서 위주로 출처 2개를 함께 알려줘.”
“이건 비용, 리스크, 타임라인을 고려해야 하는 다변수 의사결정이야. 가정과 한계를 분리해서 써주고, 긴 설명은 요약본 형태로 부탁해.”
🏷️ 팁: 이처럼 목적, 평가 기준, 결과물의 형식을 구체화하면 라우터가 깊은 추론 모델을 선택할 확률이 높아집니다. 이는 공식적으로 권장되는 프롬프트 작성 원칙이기도 합니다.
② 빠른 요약(디에스컬레이션) 프롬프트
빠르고 간결한 정보가 필요할 때 활용해 보세요.
“속도 우선. 5줄 불릿 요약만 해주고, 수식어는 최소화해. 링크와 출처는 생략해도 돼.”
“실무 체크리스트만 만들어줘. 7개 항목 이내로, 각 항목은 12자 내외로 작성해.”
③ ‘엉뚱한 답변’ 줄이는 방법 (미스루팅 방지)
라우터가 의도를 잘못 파악해 엉뚱한 답변을 내놓을 때를 대비한 전략입니다.
작업 분리: “①먼저 요약해줘 → ②그다음 리스크를 분석해줘 → ③마지막으로 최종 결정안을 제안해줘”처럼 여러 단계를 나눠서 요청해 보세요.
도구 사용 힌트: “코드 실행이나 웹 검색이 필요하면 사용해줘”처럼 도구 사용 의도를 명시적으로 알려주세요. (도구 필요 여부는 라우팅의 중요한 신호 중 하나입니다.)
재시도 프롬프트: “이 문제는 정확도가 더 중요해. 더 깊은 모델이 필요하면 전환해서 다시 생각해줘.”라는 한 문장을 덧붙여 재시도해 보세요.
④ API를 사용하는 경우 (요약)
복잡한 문제: reasoning.effort: “high”
간단한 작업: reasoning.effort: “minimal”
여러 단계의 작업: Responses API와 단계별 호출을 결합해 사용하는 것을 권장합니다.
라우터는 똑똑하지만, 우리가 신호를 명확하게 주면 훨씬 더 똑똑해집니다.
결국 의도, 평가 기준, 산출물 형식을 분명하게 제시하는 것. 이것이 GPT-5의 깊은 추론 능력을 깨우는 최고의 **’에스컬레이션 버튼’**입니다.
이 글의 프롬프트 스니펫들을 직접 사용해 보고, 결과가 어떻게 달라졌는지 댓글로 공유해주세요. 다음 편에서는 더욱 다양한 프롬프트 팩과 템플릿 모음으로 돌아오겠습니다!
📌 참고 기사/문서 링크
OpenAI, Introducing GPT-5(라우터 원리·미니모델 다운시프팅)
OpenAI Academy, What’s different in GPT-5(명시적 의도 신호, 라우팅 기준)
OpenAI Docs, Reasoning models & effort 파라미터
OpenAI Docs, Reasoning Best Practices(목표·평가기준 구체화)
