이 문서에서는 프롬프트 빌더에서 모델 버전 및 설정을 변경하는 방법에 대해 설명합니다. 모델 버전 및 설정은 생성형 AI 모델의 성능 및 동작에 영향을 줄 수 있습니다.
모델 선택
프롬프트 빌더 상단의 모델을 선택하여 모델을 변경할 수 있습니다. 드롭다운 메뉴를 사용하면 사용자 지정 프롬프트에 대한 응답을 생성하는 생성형 AI 모델 중에서 선택할 수 있습니다.
중요
2025년 11월에 o3 모델을 GPT-5 추론 모델로 마이그레이션했습니다. o3 모델에서 실행된 프롬프트는 작업 없이 GPT-5 추론 모델로 자동으로 전환되었습니다. 프롬프트에서 지원 요청을 통해 요청하여 일시적으로 o3 모델로 되돌릴 수 있습니다. 이 예외는 2025년 12월 17일까지 지속되며, 그 후에는 o3 모델이 영구적으로 사용 중지됩니다.
Power Apps 또는 Power Automate에서 프롬프트를 사용하면 프롬프트 빌더 크레딧이 소모되고, Microsoft Copilot Studio에서 프롬프트를 사용하면 Copilot 크레딧이 소모됩니다. 라이선싱 및 프롬프트 빌더 크레딧에 대해 자세히 알아보세요.
개요
다음 표는 이용 가능한 다양한 모델을 설명합니다.
| GPT 모델 | 라이선싱 | 기능 | 카테고리 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 미니 (기본 모델) |
기본 요금 | 2024년 6월까지 데이터에 대해 학습했습니다. 최대 128K 토큰을 입력하세요. | 미니 |
| GPT-4.1 | 표준 요금 | 2024년 6월까지 데이터에 대해 학습했습니다. 컨텍스트는 최대 128K 토큰까지 허용됩니다. | 일반 질문 |
| GPT-5 채팅 | 표준 요금 | 2024년 9월까지 데이터에 대해 학습했습니다. 컨텍스트는 최대 128K 토큰까지 허용됩니다. | 일반 질문 |
| GPT-5 추론 | 프리미엄 요금 | 2024년 9월까지 데이터에 대해 학습했습니다. 컨텍스트는 최대 400K 토큰까지 허용됩니다. | 전체 |
| GPT-5.2 채팅 (실험) | 표준 요금 | 컨텍스트는 최대 128K 토큰까지 허용됩니다. | 일반 질문 |
| GPT-5.2 추론 (실험) | 프리미엄 요금 | 2024년 10월까지 데이터에 대해 학습했습니다. 컨텍스트는 최대 400K 토큰까지 허용됩니다. | 전체 |
| 클로드 소네트 4.5 (실험적) | 표준 요금 | Anthropic의 외부 모델입니다. 컨텍스트는 최대 200K 토큰까지 허용됩니다. | 일반 질문 |
| 클로드 작품 4.1 (실험) | 프리미엄 요금 | Anthropic의 외부 모델입니다. 컨텍스트는 최대 200K 토큰까지 허용됩니다. | 전체 |
GPT-4o Mini와 GPT-4o는 미국 정부 지역에서 계속 사용되고 있습니다. 이러한 모델은 라이선스 규칙을 따르며 각각 GPT-4.1 mini 및 GPT-4.1에 필적하는 기능을 제공합니다.
모델의 가용성은 지역마다 다릅니다. 모델 가용성에 대해 더 알아보세요: 지역별 모델 가용성을 참고하세요.
Anthropic 모델은 Microsoft 외부에 호스팅되며 Anthropic 용어와 데이터 처리의 적용을 받습니다. 외부 모델을 기본 AI 모델로 선택에서 외부 Anthropic 모델에 대해 자세히 알아보세요.
라이선싱
에이전트, 흐름 또는 앱에서 프롬프트에서 사용되는 모델은 릴리스 단계에 관계없이 Copilot 크레딧을 사용합니다. Copilot 크레딧 관리에서 자세히 알아보세요.
AI 빌더 크레딧이 있다면, 파워 앱과 파워 오토메이트에서 프롬프트가 사용될 때 우선순위로 소비됩니다. Copilot Studio에서 프롬프트를 사용할 때는 소모되지 않습니다. AI Builder: 라이선스 개요에서 자세히 알아보세요.
출시 단계
모델은 릴리스 단계가 다양합니다. 새로운 최첨단 실험 및 프리뷰 모델을 사용해 보거나 신뢰할 수 있고 철저하게 테스트된 일반 공급 모델을 선택할 수 있습니다.
| 태그형 | 설명 |
|---|---|
| 실험적 | 실험에 사용되며 프로덕션 용도에는 권장되지 않습니다. 프리뷰 조건에 따라 가용성 및 품질에 제한이 있을 수 있습니다. |
| 프리뷰 | 결국 일반적으로 사용할 수 있는 모델이 되지만 현재 프로덕션 용도에는 권장되지 않습니다. 프리뷰 조건에 따라 가용성 및 품질에 제한이 있을 수 있습니다. |
| 태그 없음 | 일반적으로 사용 가능. 확장 및 프로덕션 용도로 이 모델을 사용할 수 있습니다. 대부분의 경우 일반적으로 사용 가능한 모델은 가용성 및 품질에 제한이 없지만 일부 모델에는 여전히 지역 가용성과 같은 몇 가지 제한 사항이 있을 수 있습니다. 중요: Anthropic Claude 모델은 태그를 표시하지 않더라도 실험 단계에 있습니다. |
| 기본값 | 모든 에이전트의 기본 모델이며 일반적으로 가장 성능이 뛰어난 일반 공급 모델입니다. 기본 모델은 더 많은 기능을 제공하는 새로운 모델이 일반 공급됨에 따라 주기적으로 업그레이드됩니다. 또한 선택한 모델을 해제하거나 사용할 수 없는 경우 에이전트는 기본 모델을 대체(fallback)로 사용합니다. |
실험적 및 프리뷰 모델은 성능, 응답 품질, 대기 시간 또는 메시지 사용의 가변성을 표시할 수 있으며 시간 초과되거나 사용할 수 없을 수 있습니다. 프리뷰 사용 약관이 적용됩니다.
분류
다음 표는 다양한 모델 범주를 설명합니다.
| 미니 | 일반 질문 | 전체 | |
|---|---|---|---|
| 성능 | 대부분의 작업에 적합 | 복잡한 작업에 탁월 | 추론 작업을 위한 훈련 받음 |
| 속도 | 보다 빠른 처리 | 복잡성으로 인해 속도가 느려질 수 있음 | 응답하기 전에 추론하므로 더 느림 |
| 사용 사례 | 요약, 정보 작업, 이미지 및 문서 처리 | 이미지 및 문서 처리, 고급 콘텐츠 만들기 작업 | 데이터 분석 및 추론 작업, 이미지 및 문서 처리 |
중간 정도의 복잡한 작업에 비용 효율적인 솔루션이 필요하거나, 컴퓨팅 리소스가 제한적이거나, 더 빠른 처리가 필요한 경우 Mini 모델을 선택합니다. 예산 제약이 있는 프로젝트와 고객 지원 또는 효율적인 코드 분석과 같은 애플리케이션에 이상적입니다.
뛰어난 성능과 상세한 분석이 필요한 매우 복잡한 다중 모드 작업을 처리하는 경우 일반 모델을 선택합니다. 정확성과 고급 기능이 중요한 대규모 프로젝트에 더 나은 선택입니다. 더 나은 선택인 또 다른 시나리오는 이를 지원할 예산과 계산 리소스가 있는 경우입니다. 일반 모델은 시간이 지남에 따라 복잡성이 증가할 수 있는 장기 프로젝트에도 적합합니다.
고급 추론 기능이 필요한 프로젝트의 경우 심층 모델이 탁월합니다. 정교한 문제 해결과 비판적 사고가 필요한 시나리오에 적합합니다. 심층 모델은 미묘한 추론, 복잡한 의사 결정 및 상세한 분석이 중요한 환경에서 탁월합니다.
지역 가용성, 기능, 사용 사례 및 비용에 따라 모델 중에서 선택합니다. 지역 별 모델 가용성과 가격 비교 표에서 더 알아보세요.
지역별 모델 이용 가능성
다음 섹션들은 지역별 모델의 대중과 미국 정부의 이용 가능성에 대해 설명합니다.
대중 이용 가능
다음 표에서 (GA), (Preview), 또는 (Experimental)는 해당 기능이 사용 가능하지만 다른 지역에서 Azure OpenAI 서비스를 사용함을 의미합니다. 지역 간 데이터 이동 활성화에서 자세히 알아보세요.
| 특징 | Asia | 오스트레일리아 | 캐나다 | 유럽 | 프랑스 | 독일 | 인도 | 일본 | 노르웨이 | 싱가포르 | 남아프리카 공화국 | 남아메리카 | 대한민국 | 스웨덴 | 스위스 | 아랍 에미리트 연합국 | 영국 | 미국 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 미니 | GA | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA | GA |
| GPT-4.1 | GA | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA | GA |
| o3 | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA |
| GPT-5 채팅 | (GA) | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA |
| GPT-5 추론 | (GA) | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA |
| GPT-5.2 채팅 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | 실험적 |
| GPT-5.2 추론 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | 실험적 |
미국 정부의 가용성
| 특징 | GCC(정부 기관용 커뮤니티 클라우드) | 정부 기관용 커뮤니티 클라우드 - High(GCC High) | DoD(미국방부) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o 미니 | GA | GA | - |
| GPT-4o | GA | GA | - |
| 이미지나 문서를 입력으로 사용하는 GPT-4o | - | - | - |
모델 업데이트
| 모델 | 상태 | 사용 중지 날짜 | 대체 기능 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 미니 | 일반적으로 사용 가능 | 아직 날짜 없음 | 해당 없음 |
| GPT-4.1 | 일반적으로 사용 가능 | 아직 날짜 없음 | 해당 없음 |
| GPT-5 채팅 | 일반적으로 사용 가능 | 아직 날짜 없음 | 해당 없음 |
| GPT-5 추론 | 일반적으로 사용 가능 | 아직 날짜 없음 | 해당 없음 |
| GPT-5.2 채팅 | 실험적 | 아직 날짜 없음 | 해당 없음 |
| GPT-5.2 추론 | 실험적 | 아직 날짜 없음 | 해당 없음 |
| 클로드 소넷 4.5 | 실험적 | 아직 날짜 없음 | 해당 없음 |
| 클로드 오푸스 4.1 | 실험적 | 2025년 12월 | 클로드 오푸스 4.5 |
| 클로드 오푸스 4.5 | 사용 여부 보류 중 | 아직 날짜 없음 | 해당 없음 |
| o3 | 사용 중지됨 | 2025년 12월 4일 | GPT-5 추론 |
| GPT-4o 미니 | 사용 중지됨 | 2025년 7월 | GPT-4.1 미니 |
| GPT-4o | 사용 중지됨 | 2025년 7월 | GPT-4.1 |
| o1 | 사용 중지됨 | 2025년 7월 | o3 |
모델 설정
세 개의 점을 선택하면 설정 패널에 접근할 수 있습니다 (...) >프롬프트 빌더 상단에 설정이 있습니다. 다음 설정을 변경할 수 있습니다.
- 온도: 온도가 낮을 경우 예측 가능한 결과가 발생합니다. 온도가 높을수록 더 다양하거나 창의적인 응답을 할 수 있습니다.
- 레코드 검색: 참조 자료 원본에 대해 검색된 레코드 수입니다.
- 응답에 링크 포함: 이 옵션을 선택하면 검색된 레코드에 대한 링크 인용이 응답에 포함됩니다.
온도
슬라이더를 사용하면 생성형 AI 모델의 온도를 선택할 수 있습니다. 0에서 1 사이에서 다양합니다. 이 값은 생성형 AI 모델이 얼마나 많은 창의성(1)과 결정론적 답변(0)을 제공해야 하는지에 대해 안내합니다.
온도는 AI 모델에서 생성된 출력의 무작위성을 제어하는 매개 변수입니다. 온도가 낮을수록 더 예측 가능하고 보수적인 출력이 생성됩니다. 비교해 보면 온도가 높을수록 반응의 창의성과 다양성이 더 높아집니다. 이는 모델 출력의 무작위성과 결정성 사이의 균형을 미세 조정하는 방법입니다.
이전에 생성된 프롬프트에서와 같이 기본 온도는 0입니다.
| 온도 | 기능 | 에서 사용 |
|---|---|---|
| 0 | 보다 예측 가능하고 보수적인 결과. 응답이 더 일관됩니다. |
높은 정확성과 적은 변동성을 요구하는 프롬프트입니다. |
| 1 | 응답의 창의성과 다양성이 향상됩니다. 더 다양하고 때로는 더 혁신적인 응답. |
새로운 기본 콘텐츠를 생성하라는 프롬프트. |
온도를 조정하면 모델의 출력에 영향을 줄 수 있지만 특정 결과를 보장하지는 않습니다. AI의 반응은 본질적으로 확률적이며 동일한 온도 설정에서도 달라질 수 있습니다.
참고
GPT-5 추론 모델에는 온도 설정을 사용할 수 없습니다. 따라서 GPT-5 추론 모델을 선택하면 슬라이더가 비활성화됩니다.