Dear. 티동이

안녕하세요, 티동이 여러분! 요고예요. 벌써 GPT-5가 출시한지 벌써 한 달이 됐어요.

"GPT-5 써봤는데 별로 다른 거 모르겠던데?" 하는 분들도 있고, "와, 확실히 달라졌어!" 하는 분들도 있죠? 사실 이런 차이가 나는 이유가 있어요. GPT-5는 우리가 '어떻게 말하는지'에 따라 완전히 다른 성능을 보여주거든요.

마치 같은 사람한테 부탁할 때도 "이거 좀 해줘"라고 말하는 것과 "이런 상황인데, 이렇게 해주면 좋겠어. 특히 이 부분은 이래서 중요해"라고 말하는 것의 차이처럼요. GPT-5는 후자의 방식으로 소통할 때 진짜 실력을 발휘한대요!

그래서 이번 PICK IT에서는 오픈AI가 직접 공개한 'GPT-5 공식 프롬프트 가이드'를 요고가 쉽게 풀어봤어요. 단순히 "좋은 프롬프트 쓰세요"가 아니라, 실제로 커서(Cursor) 같은 기업들이 어떻게 프롬프트를 최적화했는지, 어떤 함정을 피해야 하는지까지 실무에서 바로 써먹을 수 있는 꿀팁들을 담았어요. 그럼 지금 바로 살펴볼까요? 🤖

From. 요고

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🎁 오늘 PICK IT 미리보기
📌 IT동산 이야기 오픈AI 공식 프롬프트 가이드: GPT-5를 잘쓰는 3가지 방법
📌 요고와 나누기 AI 공식 프롬프트 가이드 모음 Zip / AI한테 질문했는데 원하는 답을 못 받았을 때, 나는?
📌 요고 PICK 아티클 요즘 IT 실무자들이 직접 뽑은 1등 AI는?
📌 요고의 AI 요모조모 오픈AI, 기업용 실시간 음성 AI 모델 'gpt-리얼타임' 출시

#오픈AI #GPT-5 #프롬프트

오픈AI 공식 프롬프트 가이드: GPT-5를 잘쓰는 3가지 방법 by. 덕파

오픈AI가 최근 공개한 공식 프롬프트 가이드를 보면, GPT-5는 "사용자가 명시한 의도를 파악하는 것"에 특히 뛰어나대요. 쉽게 말해, 우리가 정확하게 원하는 걸 말할수록 더 똑똑하게 작동한다는 거죠! (그래서 그거 어떻게 하는 건데...!)

💡 에이전트처럼 일하게 하려면? 적극성을 조절하세요!

GPT-5를 에이전트로 쓸 때 가장 중요한 건 "얼마나 적극적으로 일하게 할 것인가"예요. 빠른 답변이 필요할 때는 추론 강도를 낮추고, 문제 탐색 방식을 명확히 정의하며, 도구 호출 예산을 제한하면 돼요. 예를 들어 "탐색 깊이는 낮게, 완전히 정확하지 않아도 빠르게, 최대 2회만 검색"처럼 지시하는 거죠. 반대로 복잡한 작업을 끝까지 완수하길 원한다면 "사용자의 질문이 완전히 해결될 때까지 계속 진행하고, 불확실해도 중단하지 말고 합리적인 가정을 하고 진행하세요"라고 지시하면 돼요. 요고가 보기엔, 마치 신입사원한테 "간단히 조사해서 알려줘" vs "이 프로젝트 끝까지 책임지고 완성해줘"라고 말하는 차이 같았어요.

🛠️ 코딩할 때는 이렇게! 커서(Cursor)의 실전 노하우

AI 코드 에디터 커서는 GPT-5를 가장 먼저 테스트한 기업 중 하나예요. 그들이 발견한 문제가 재밌어요. GPT-5가 너무 장황하게 설명하면서도, 정작 코드는 i, j 같은 단일 문자 변수명만 써서 읽기 어려웠대요. 해결책은 간단했어요. 텍스트 출력은 verbosity를 '낮음'으로 설정하고, 코드 작성할 때만 별도로 "명확한 변수명, 필요한 주석, 직관적인 제어 흐름을 사용하고, 코드 골프나 지나치게 영리한 한 줄 코드는 피하라"고 지시했더니 설명은 간결하고 코드는 읽기 좋게 나왔대요!

🚧 프롬프트의 함정: 모순된 지시는 AI도 헷갈려요

GPT-5는 지시를 너무 잘 따르려고 해서, 오히려 모순된 지시가 있으면 더 문제가 된대요! 나쁜 예시처럼 써놓으면 GPT-5가 "흠... 응급인데 프로필부터 봐야 하나? 911부터 해야 하나?" 고민하느라 추론 토큰을 낭비한대요.

나쁜 예시 (모순된 지시):

항상 환자 프로필을 먼저 조회하세요
응급 상황에서는 즉시 911 안내하세요

좋은 예시 (명확한 우선순위):

일반적으로 환자 프로필을 먼저 조회하세요
단, 응급 상황에서는 조회 없이 즉시 911 안내하세요

🎯 추론 강도 조절하기: 상황에 맞게 깊이를 정하세요

GPT-5의 새로운 기능 중 하나가 reasoning_effort (추론 강도) 조절이에요. 커서 팀은 "대부분 워크플로우는 중간이나 낮은 수준에서도 충분했다"고 해요. 무조건 높게 설정한다고 좋은 게 아니라는 거죠!

낮음: 빠른 답변, 간단한 작업
중간: 일반적인 대부분의 작업 (기본값)
높음: 복잡한 여러 단계 작업, 깊은 분석 필요할 때

🔮 메타프롬프트: GPT-5에게 프롬프트 개선을 부탁하기

이건 요고도 신박하다고 생각한 방법인데요! 프롬프트가 잘 안 먹힐 때, GPT-5한테 직접 물어보는 거예요. (예: 이 프롬프트에서 기대하는 행동은 [원하는 행동]인데, 실제로는 [원치 않는 행동]을 하고 있어요. 어떤 부분을 수정하면 더 잘 작동할까요?)

🎯 요고의 실전 팁 정리

명확하게 말하기: "이거 해줘" ❌ → "이런 상황에서 이렇게 해주고, 특히 이 부분 주의해줘" ⭕
모순 피하기: 지시사항들이 충돌하지 않는지 검토하기
상황별 조절: 빠른 답변이 필요하면 추론 강도 낮추고, 복잡한 작업은 높이기
도구 서론 활용: AI가 뭘 하고 있는지 중간중간 설명하게 하면 과정 이해가 쉬워요
메타프롬프트: 잘 안 될 때는 GPT-5한테 직접 개선 방법 물어보기

티동이들, GPT-5가 "별로"라고 느꼈다면 대화 방식을 한 번 바꿔보는 건 어때요? 오픈AI도 인정한 것처럼, 프롬프트 작성은 "모든 경우에 통용되는 방식이 아니라" 계속 실험하고 개선해야 하는 과정이래요😎

#요고의 보따리

오늘 GPT-5 프롬프트 가이드를 소개했는데, "다른 AI들은 어떻게 써야 잘 쓰는 거지?" 궁금한 티동이들 있을 거예요! 그래서 이번 보따리에는 오픈AI, 앤트로픽, 구글, 퍼플렉시티까지 각 회사가 직접 공개한 공식 프롬프트 가이드를 담아왔어요. 또 전반적인 프롬프트 엔지니어링에 대한 내용, 시스템 프롬프트 가이드 등 공식 문서 외에도 참고할 수 있을 만한 내용도 추가했어요!😉

📚 [AI 공식 프롬프트 가이드 모음 Zip] 컬렉션 목록 미리보기

오픈AI 공식 프롬프트 가이드: GPT-5를 잘쓰는 3가지 방법
코드처럼 동작하는 ‘시스템 프롬프트’ 가이드
개발자를 위한 ‘프롬프트 엔지니어링’ 시작하기
Prompt Guide - Perplexity
[번역] 효과적인 프롬프트 엔지니어링 방법 3가지
구글 공식 가이드로 배우는 제미나이(Gemini) 프롬프트 완벽 공략
프롬프트 설계 전략 | Gemini API | Google AI for Developers
Anthropic의 Prompt Engineering 완벽 가이드
Claude 4 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 - Anthropic

지금 컬렉션 읽어보기

#요고가 궁금해

AI한테 질문했는데 원하는 답을 못 받았을 때, 나는?

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1️⃣ 프롬프트를 더 구체적으로 다시 작성해봐요 - 49.2%

절반에 가까운 티동이들이 선택한 가장 현실적인 접근법이에요! 요고도 추천하는 방법인데요, AI는 사실 우리가 생각하는 것보다 훨씬 똑똑하거든요. 다만 우리가 원하는 걸 정확히 이해할 수 있게 도와주는 게 중요해요. 오늘 IT동산 이야기와 보따리 내용이 프롬프트 작성에 도움이 되었으면 좋겠어요!에 도움이 되었으면 좋겠네요!

2️⃣ 예시를 들어가며 원하는 걸 더 자세히 설명해요 - 29.2%

예시는 AI와 소통하는 가장 효과적인 방법 중 하나예요. "이런 식으로 해줘"라고 샘플을 보여주면 AI가 훨씬 정확하게 이해하고 답변해줄 수 있어요. 조금 번거롭지만 확실한 방법이죠. 퓨삿 프롬프팅이라고도 하는 방법이에요!

3️⃣ 그냥 포기하고 구글링하거나 직접 해결해요 - 13.8%

요고도 가끔 이럴 때가 있어요. 특히 최신 정보를 반영해줘야하는 정보 같은 경우는 예전 정보와 혼합해서 전달해줄 때 정말 답답하거든요. 그럴 땐 "역시 내가 직접 하는 게 낫지"하게 되고요. 그래도 요즘엔 조금 더 끈기 있게 시도해보면서 의외로 원하는 결과를 얻기도 해요 AI와 친해지는 것도 하나의 스킬이니까요! (오늘도 클로드와 투닥거리는 요고가...)

4️⃣ 다른 AI 모델로 바꿔서 시도해요 - 7.7%

AI 모델마다 각각 장단점이 있다는 걸 아는 고수 티동이들이네요!😉 실제로 같은 질문도 모델에 따라 완전히 다른 답변을 받을 수 있거든요. 상황에 맞는 모델을 택하는 것도 하나의 스킬이에요. 요고는 최근 글쓰기는 클로드, 이미지는 구글, 메일 작성 같은 전형적인 업무는 지피티를 활용하고 있어요. 각 도구들의 강점을 파악해두면 더 효율적으로 활용할 수 있답니다! 후후

GPT-5 실사용 리뷰: 진짜 달라졌을까? 현업이 체감한 기능별 성능 분석

2025년 8월, OpenAI의 최신 모델 GPT-5가 정식 출시됐습니다.
GPT-4 이후 1년여 만의 업데이트였던 만큼 기대도 컸고, 의심도 많았습니다.
실제 사용자들의 리뷰를 보면, 이번 GPT-5는 모든 면에서 "완전히 새로운 모델"이라고 말하기엔 무리가 있지만, 특정 기능에서는 명확한 개선이 체감된다는 반응이 많습니다.

이번 블로그에서는 GPT-5의 주요 변화점부터 실제 사용자들이 체감한 기능별 성능까지, 정리된 정보를 토대로 명확하게 전달드리겠습니다.

GPT-4와 GPT-4o, 그리고 Claude, Gemini 등 경쟁 모델을 써봤던 독자라면 “굳이 GPT-5로 갈아탈 이유가 있나?” 싶을 수 있습니다.
하지만 이 글을 끝까지 읽으시면, 어느 부분이 진짜 개선됐고, 어디에선 여전히 보완이 필요한지 명확하게 파악하실 수 있습니다.

GPT-5, 왜 주목받는가?

GPT-5는 단순히 GPT-4의 성능을 끌어올린 버전이 아닙니다.
본질적인 구조부터 다릅니다.

가장 큰 특징은 ‘모델 시스템’이라는 점입니다.
ChatGPT에서는 이제 별도 모델 선택기가 사라졌고, 사용자의 질문 유형에 따라 시스템이 스스로 추론형 또는 채팅형 모델을 자동으로 라우팅합니다.

예를 들어, 단순한 정보 질의에는 빠른 채팅 응답을, 복잡한 생성 요청에는 더 깊은 추론 기반 응답을 자동 제공하는 구조입니다.
사용자가 뭘 선택할지 고민할 필요 없이, 모델이 스스로 판단하는 셈입니다.

이러한 자동화는 결국 사용자 경험을 간소화하고, 대다수의 사용자에게는 ‘한층 더 매끄러운 AI 경험’을 제공하게 됩니다.

GPT-5 성능 개선 포인트 5가지

1. 속도

GPT-5는 이전 어떤 GPT 모델보다 빠릅니다.
단순 질의에는 거의 지연 없이 반응하고, 복잡한 문제에도 응답 대기시간이 짧습니다.
특히 코드 작성 및 디버깅, 문서 초안 작성 시 속도 개선이 뚜렷하게 체감됩니다.

2. 간편해진 UX

모델 선택을 없앤 구조는 사용자에게 고민을 줄여줍니다.
단순하게 채팅을 시작하면, GPT-5가 상황에 맞게 자동으로 적절한 추론 경로를 선택합니다.
마치 운영체제가 알아서 메모리를 관리하듯, 사용자는 그저 '무엇을 원하는지'만 입력하면 됩니다.

3. 병렬 도구 사용

GPT-5는 다양한 도구 호출을 병렬로 수행할 수 있어 복잡한 요청도 더 빠르게 처리합니다.
예전에는 순차적으로 진행되던 작업들이 이제는 동시에 수행되며 응답 속도와 정확도가 함께 개선됩니다.

4. 논리적 구성력 강화

GPT-5의 답변은 전체적으로 더 잘 구성돼 있으며, 복잡한 응답도 논리적 단락 구조로 정리되어 있어 읽기 쉽습니다.
특히 문서 초안 작성이나 긴 설명이 필요한 작업에서 유용합니다.

5. 헛소리(환각) 감소

특히 추론 모델로 라우팅된 경우, GPT-5는 헛소리를 줄이고 스스로 반론을 제기하는 비율이 높아졌습니다.
‘모른다’고 답하거나, 확신하지 않는 태도를 보이는 빈도가 높아졌다는 점에서 신뢰도가 향상됐다는 평가도 많습니다.

분야별 실사용 리뷰

일상 사용

GPT-5는 ChatGPT의 기본 모델로 설정되며, 더 이상 모델을 바꿀 필요 없이 대부분의 작업을 처리할 수 있습니다.
뉴스 요약, 일정 정리, 정보 질의 등 일상적인 활용에서 빠르고 정확한 응답을 제공하며, 이전 모델로 돌아갈 이유가 없어졌다는 반응이 많습니다.

글쓰기

GPT-5는 문장 구성력과 표현력이 개선됐지만, 여전히 GPT-4.5나 Claude Opus에 비해 완성도 있는 글을 쓰는 데서는 약간 뒤처진다는 평가가 있습니다.
특히 긴 글이나 스토리텔링 중심의 콘텐츠는 이전 모델들이 더 자연스럽다는 의견도 있습니다.
하지만 간단한 초안 작성이나 개요 정리 등에는 매우 유용합니다.

페어 프로그래밍

Cursor나 Codex 같은 AI IDE와 함께 사용할 때, GPT-5는 매우 뛰어난 페어 프로그래머 역할을 합니다.
특히 버그 수정, 코드 설명, 복잡한 구조 파악에 강점을 보이며, 명확하고 빠른 대응이 돋보입니다.
단, 여전히 긴 호흡의 프로젝트에서는 반복적 요청이 필요하고, 진짜 ‘에이전트형’ 작업에서는 Claude가 더 낫다는 평가도 있습니다.

리서치 및 에이전트 작업

GPT-5는 도구 활용 능력이 좋아진 덕분에 웹 리서치, 내부 검색, 코드 인터프리터 등과의 연계가 더 자연스럽습니다.
복잡한 기술 문서 리서치나 논문 요약 같은 작업에서 특히 뛰어난 성과를 보입니다.
다만 여전히 사용자 측에서 명확한 가이드를 줘야 성능이 극대화되며, 완전한 자율성은 아직 부족합니다.

장기 작업 및 편집

긴 글의 품질을 평가하거나 세밀한 글쓰기 피드백을 제공하는 데 있어서는 여전히 한계가 있습니다.
글의 문맥 흐름이나 스타일 개선 같은 세밀한 작업은 Claude나 GPT-4.5가 더 안정적이라는 평입니다.

경쟁 모델들과의 비교

Claude 4.1

코딩에서는 여전히 GPT-5보다 더 ‘에이전트형’ 작업에 강하다는 평이 있습니다.
하지만 GPT-5는 속도, 조종 가능성, 가격 면에서 더 유리합니다.

Gemini 2.5

빠르고 저렴한 Flash 모델과의 비교에서 GPT-5-mini는 유사한 성능을 더 낮은 가격에 제공합니다.
특히 API 요금 측면에서는 GPT-5가 확실히 경쟁 우위에 있습니다.

o3 및 4o

GPT-4o 대비 GPT-5는 추론 능력과 컨텍스트 구성에서 확실한 개선이 느껴집니다.
다만 o3는 여전히 일부 논리 퍼즐, 글쓰기 등에서 더 우수한 출력을 보여줄 때도 있습니다.

실사용 예시 요약

복잡한 앱에서 발생한 프리즈 버그를 Claude는 며칠간 해결하지 못했지만, GPT-5는 코드 범위를 좁히고 해결.
HTML/CSS/JS만으로 Mac OS 9 테마 웹사이트를 한 번에 생성.
음악 제작 앱, 3D 생태계 시뮬레이션 게임 등도 비교적 높은 완성도로 단일 프롬프트 생성.
GPT-5는 병렬적 도구 사용 및 계획, 디버깅 역량에서 실제로 AGI에 가까운 느낌을 줬다는 반응도 있음.

GPT-5는 모든 면에서 완전히 혁신적인 모델은 아닙니다.
하지만 실제 사용자가 체감할 수 있는 확실한 진보는 분명합니다.
속도, 자동화된 모델 선택, 도구 사용 능력, 코드 분석력, 논리적 응답 구성 등에서 명확한 개선이 있었고, 이는 특히 실무에 바로 투입할 수 있는 수준으로 평가받고 있습니다.

반면, 여전히 글쓰기나 장기 에이전트 작업에서는 다른 모델이 우세한 분야도 있으며, GPT-5도 완전한 만능은 아닙니다.

따라서 GPT-5는 다음과 같은 사용자에게 특히 적합합니다:

빠르게 정보를 얻고 코드를 디버깅하려는 개발자
실시간으로 리서치, 문서 정리를 병행하는 기획자
다양한 도구와 함께 빠르게 실험하는 AI 제품 팀

GPT-5는 이제 단순한 챗봇이 아닌, 도구를 이해하고 병렬로 활용하는 실용적 파트너가 되어가고 있습니다.
AGI 시대를 향한 진짜 시작점이 될 수 있다는 말이 더 이상 과장이 아니게 들릴지도 모르겠습니다.

🚀같은 GPT-5인데 결과가 다른 이유