GPT-5.1 API 활용 가이드: 핵심 개념과 실전 팁

핵심 요약

GPT-5.1은 고성능 추론과 도구 호출에 최적화된 최신 모델로, 추론 강도와 출력 길이를 직접 제어할 수 있습니다. Responses API와 함께 사용할 때 체인 오브 소트(CoT) 전달로 지능과 효율이 크게 향상됩니다.

GPT-5.1 한눈에 보기

GPT-5.1은 코드 작성, 버그 수정, 멀티스텝 계획 같은 복잡한 작업에 강하며, 빠른 응답을 위한 새로운 추론 모드와 개발자 제어 옵션을 제공합니다.

기존 GPT-5를 대체하는 플래그십 모델로, 속도·비용·복잡도의 균형을 위해 mini와 nano 모델도 함께 제공됩니다.

모델 라인업 선택 기준

gpt-5.1은 가장 폭넓은 세계 지식과 복잡한 추론이 필요한 경우에 적합합니다.

gpt-5-mini는 비용과 속도를 중요시하는 일반적 대화와 추론에 적합합니다.

gpt-5-nano는 단순 지시 수행, 분류 등 대량 처리 작업에 강합니다.

새로 추가된 추론 모드: none

추론 강도를 낮춰 지연 시간을 줄이는 none 모드가 기본값으로 도입되었습니다.

빠른 상호작용이 필요할 때 none을 사용하고, 복잡한 과제에서는 medium 또는 high로 올려 성능을 확보하세요.

// 빠른 응답 (저추론)
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();
const result = await openai.responses.create({
  model: "gpt-5.1",
  input: "Write a haiku about code.",
  reasoning: { effort: "low" },
  text: { verbosity: "low" },
});
console.log(result.output_text);

고추론이 필요한 과제

버그 원인 추적, 아키텍처 설계, 에이전트형 작업처럼 단계적 사고가 필요한 경우 reasoning.effort를 high로 설정하세요.

o3, o4-mini로 하던 다단계 문제 해결은 gpt-5.1의 medium/high 설정으로 대체하는 것이 권장됩니다.

# 느리지만 깊은 추론
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
result = client.responses.create(
    model="gpt-5.1",
    input="Find the null pointer exception: ...your code here...",
    reasoning={ "effort": "high" },
)
print(result.output_text)

출력 길이와 말수: verbosity

verbosity는 응답의 길이와 설명 수준을 조절합니다.

간단한 SQL 생성이나 짧은 답변에는 low, 코드 리팩터링이나 문서 해설에는 medium 또는 high를 사용하세요.

# 말수를 줄여 간결한 답변 유도
curl --request POST https://api.openai.com/v1/responses 
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" 
  -H "Content-type: application/json" 
  -d '{
    "model": "gpt-5.1",
    "input": "What is the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?",
    "text": { "verbosity": "low" }
  }'

코드 편집 자동화: apply_patch 도구

apply_patch는 모델이 제안한 파일 변경을 구조화된 패치로 출력해, 실제 코드베이스에 안전하게 적용할 수 있게 합니다.

이 도구는 자유형 함수 호출을 기반으로 하며, 명명된 함수 형태로 실패율을 낮춘 구현이 제공됩니다.

복잡한 코드 수정 루프에서 "생성 → 적용 → 피드백"을 반복해 높은 정확도의 편집을 달성합니다.

안전한 시스템 상호작용: shell 도구

shell 도구는 제한된 커맨드 라인을 통해 시스템 검사, 유틸리티 실행, 데이터 수집을 수행합니다.

모델은 명령을 제안하고, 통합 측이 실행 결과를 반환하는 계획-실행 루프로 작업을 마무리합니다.

보안과 샌드박싱을 철저히 구성한 환경에서만 사용하세요.

자유형 커스텀 도구

type: custom을 사용하면 모델이 JSON에 갇히지 않고 코드, SQL, 쉘 명령 등 자유 텍스트를 도구로 전달할 수 있습니다.

출력을 Lark 기반 CFG로 제한하면 DSL이나 특정 문법을 강제해 신뢰성을 크게 높일 수 있습니다.

서버 측에서 검증·필터링을 반드시 수행해 주입 공격과 위험 명령을 차단하세요.

{
  "type": "custom",
  "name": "code_exec",
  "description": "Executes arbitrary python code"
}

허용 도구 목록으로 제어 강화

tools에는 전체 도구를 나열하고, tool_choice.allowed_tools로 현재 허용·필수 도구만 제한할 수 있습니다.

이 방식은 안전성과 예측 가능성을 높이고, 프롬프트 캐싱 효율도 개선합니다.

"tool_choice": {
  "type": "allowed_tools",
  "mode": "auto",
  "tools": [
    { "type": "function", "name": "get_weather" },
    { "type": "function", "name": "search_docs" }
  ]
}

도구 호출 전 의도 설명: 프리앰블

도구를 호출하기 전에 간단한 계획이나 이유를 먼저 말하도록 지시하면 투명성이 높아지고 디버깅이 쉬워집니다.

“도구를 호출하기 전에 왜 필요한지 한 줄로 설명하라” 같은 지침을 시스템/개발자 메시지에 추가하세요.

짧은 의도 표명은 도구 선택의 정확도를 높이면서도 과도한 추론 토큰 사용을 억제합니다.

Responses API로의 마이그레이션

GPT-5.1은 Responses API에서 이전 턴의 체인 오브 소트(CoT)를 전달해 재추론을 줄이고 지연을 낮춥니다.

Chat Completions 대비 매개변수 형식이 다르며, reasoning과 verbosity 같은 새로운 제어가 Responses API에서 일관되게 지원됩니다.

// Responses API에서 최소 추론
{
  "model": "gpt-5.1",
  "input": "How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
  "reasoning": { "effort": "none" }
}

이전 모델에서의 전환 팁

GPT-5 → GPT-5.1은 거의 대체 가능하지만, 추론/말수 설정과 도구 사용에 맞춰 프롬프트를 조정하세요.

o3에서 옮길 때는 medium 추론으로 시작해 결과가 부족하면 high로 올리세요.

gpt-4.1을 빠른 응답용으로 쓰던 경우 gpt-5.1 + none 추론으로 시작하고, 필요 시 추론 강도를 높여 성능을 확보하세요.

지원되지 않는 매개변수

GPT-5 계열에서는 temperature, top_p, logprobs가 지원되지 않습니다.

대신 reasoning.effort, text.verbosity, max_output_tokens로 응답 특성을 제어하세요.

요청에 미지원 필드가 포함되면 오류가 발생하므로 사전 제거가 필요합니다.

추론 모델의 성능을 끌어올리는 프롬프트

추론 모델은 내부적으로 단계적 사고를 합니다. 이전 턴의 CoT를 전달해 재생각을 줄이고 일관성을 유지하세요.

도구 호출로 왕복이 필요한 경우 previous_response_id를 활용하거나 필요한 추론 항목을 input에 포함해 맥락을 잇는 것이 중요합니다.

프롬프트 최적화 도구를 사용해 GPT-5.1에 맞는 형식, 말수, 지속성 전략을 자동 반영하세요.

인사이트

속도와 정확도는 상충합니다. none/low 추론과 low verbosity로 시작해, 문제 복잡도에 따라 한 단계씩 올리는 점진적 튜닝이 가장 효율적입니다.

도구는 적게 열고 정확히 제한하세요. allowed_tools와 프리앰블을 결합하면 실수 호출을 줄이고 사용자 신뢰를 높일 수 있습니다.

Responses API로 전환할 때 CoT 전달을 습관화하세요. 이는 캐시 적중률과 응답 지연 개선으로 직결되며, 대화형 에이전트의 안정성을 크게 끌어올립니다.

출처 및 참고 : Using GPT-5.1 - OpenAI API