개인이 이용할 수 있는 가장 높은 요금제인 오픈AI의 챗GPT 프로는 결코 저렴하지 않다. 요금은 한 달에 200달러이며, 대다수 경쟁사와 달리 오픈AI는 연간 구독 할인도 없고 기간 한정으로 할인 행사를 하지도 않는다.

부담스러운 가격이다. 월 200달러는 어도비 크리에이티브 클라우드의 비즈니스 요금제의 두 배를 넘는다. 미국의 경우 현대 아이오닉 5을 리스할 때에도 월 요금을 낼 수 있다. 학자금 대출이나 신용카드 빚을 갚는 데도 큰 도움이 될 것이다.

그렇다면 챗GPT 프로는 그만한 가치가 있을까? 사비 200달러를 들여 한 달 동안 챗GPT 프로의 기능을 사용해 보았다.

챗GPT 프로의 주요 기능

무료 버전에서는 얻을 수 없는 챗GPT 프로의 기능은 정확히 무엇일까? 아니면 월 20달러에 불과한 훨씬 저렴한 챗GPT 플러스 요금제는 어떨까? 짧은 대답은 오픈AI가 제공하는 모든 기능을 제공한다는 것이며, 그 목록은 계속해서 빠르게 늘어나고 있다.

즉, 챗GPT 프로는 오퍼레이터 및 딥 리서치 같은 모든 최신 기능과 함께 모든 오픈AI LLM(GPT-4o, GPT-4.5o, o3-미니, o3-미니-하이, o1 포함)에 기반한 답변을 준다.

또한, 챗GPT 프로에는 이미지 생성용(Dall-E)와 동영상 제작용(SORA) 등 미디어 생성형 AI 모델에 대한 전체 액세스 권한이 포함된다. 프로 사용자는 우선적으로 동영상을 생성할 수 있으며, 소라(SORA)를 사용하면 해상도(최대 1080p)와 길이(최대 20초) 한도가 늘어난다.

챗GPT 무료 vs. 플러스 vs. 프로 비교

다양한 챗GPT 요금제에서 어떤 혜택을 받을 수 있는지 다음 차트로 확인해 보자.

Matt Smith / Foundry, made with Claude

챗GPT 무료 요금제에서 챗GPT 플러스로 업그레이드하면 사용할 수 있는 기능이 늘어난다. 챗GPT 플러스에서 챗GPT 프로로 업그레이드할 때 추가되는 독점 기능은 오퍼레이터뿐이다.

비교 목록의 마지막 항목인 용량 한도에 주목하자. 오픈AI는 챗GPT 무료, 플러스, 프로의 요금 한도를 정기적으로 변경하며, 항상 문서화되어 있지는 않다.

챗GPT 무료 요금제

하지만 일반적으로 챗GPT 무료의 용량 한도는 매우 낮다. 단 몇 번의 대화만으로도 리소스가 소진되어 다른 질문을 하기까지 몇 시간을 기다려야 할 수도 있다. 챗GPT 무료의 고급 기능(예: o3 추론 모델 및 달리이미지 생성)의 용량 한도는 너무 낮아 거의 쓸모가 없을 정도다.

챗GPT 플러스

챗GPT 플러스는 훨씬 더 관대하다. 여전히 용량 한도는 분명하지만, 대다수의 일반적 사용량으로는 용량 한도에 쉽게 도달하지 않을 만큼 충분하다. 하지만 다른 고급 기능(달리, 소라, 딥 리서치 등)에 대한 용량 한도는 여전히 엄격하다.

챗GPT 프로

챗GPT 프로의 용량 한도는 훨씬 더 크다. 일부 고급 기능은 여전히 제한적이지만(예: 딥 리서치는 월 120건 생성으로 제한됨), 대다수 사용자가 한도 제한을 경험하기 어려울 만큼 높다. 필자는 챗GPT 프로를 많이 사용해 하루에 12건 이상의 전체 대화를 진행했지만 용량 한도에 도달한 적은 없었다.

즉, 챗GPT 프로의 용량 한도는 자동화된 워크플로우에 통합하는 경우에만 문제가 될 것이며, 이 경우 실제로는 API를 통해 오픈AI의 모델에 액세스해야 한다.

퍼플렉시티, 미드저니, 일레븐랩스, 클링이 포함된 챗GPT 프로와 클로드 비교

오픈AI는 AI 회사 중 가장 유명하지만 유일한 회사는 아니다. 딥시크, 앤트로픽, 미드저니, 일레븐랩스, 메타, 구글 등 수많은 경쟁자가 있다.

그래서 의문이 생긴다. 챗GPT 프로가 그렇게 비싸다면 경쟁 서비스와 비교하면 어떨까? 챗GPT 프로에 지출하는 월 200달러는 실제로 여러 다른 AI 대안의 월 요금제를 충당할 수 있는 비용으로, 여러 서비스를 사용하기에 충분하다.

리뷰를 위해 5종의 대체 서비스와 챗GPT 프로를 비교해 보았다.

• 앤트로픽 클로드 프로(AI 챗봇) : 월 20달러
• 퍼플렉시티 프로(웹 검색) : 월 20달러
• 미드 저니 스탠다드(이미지 생성) : 월 30달러
• 클링 AI 프로(비디오 생성) : 월 25달러
• 일레븐랩 크리에이터(음성-텍스트/텍스트-음성 변환) : 월 22달러
• 총 비용 : 월 117달러

비용만 비교하면 챗GPT 프로와 유사한 기능을 갖춘 다른 AI 서비스를 선택하는 것이 확실히 매력적이다. 총 비용을 합쳐도 거의 절반에 가까울 정도로 챗GPT 프로보다 저렴하다.

Matt Smith / Foundry

단품 접근 방식은 더 다양한 AI 서비스를 이용할 수 있는 기회도 된다. 예를 들어 코딩하는 사람들은 일반적으로 챗GPT보다 클로드를 선호하며, 웹 검색에는 퍼플렉시티가 챗GPT의 기본 검색보다 더 좋다. 콘텐츠 제작자는 달리보다 미드저니의 이미지 생성형 AI 모델을 선호하고, 소라보다 클링 AI의 타이틀 영상 모델을 더 많이 추천한다. 한편 일레븐랩은 챗GPT에는 없는 음성 대 텍스트 및 텍스트 음성 변환 기능을 제공한다.

반면, 챗GPT 프로에는 경쟁 서비스가 모방하지 못하는 몇 가지 기능이 있다. 클로드에는 딥 리서치나 오퍼레이터의 대안이 없다. 일레븐랩의 텍스트 음성 변환 및 음성 텍스트 변환은 유용하지만, 챗GPT의 고급 음성 기능과는 다르다. 다양한 AI 에이전트가 존재하기는 해도, 오픈AI의 오퍼레이터처럼 간단하고 바로 사용할 수 있는 AI 에이전트를 제공하는 경쟁사는 없다.

챗GPT 프로와 대체 서비스 제품군을 비교하면 중요한 점을 알 수 있다. 챗GPT 프로에 가입하는 경우, 챗GPT 프로에만 제공되는 기능(또는 챗GPT 프로에서만 유용하도록 요금이 제한되어 있는 기능)이 필요하기 때문일 것이다.

이 경우 챗GPT 프로 전용 기능을 자세히 알아보고 가치를 평가해야 한다. 그만한 가치가 있을까?

챗GPT 프로 추론 모델

챗GPT 프로의 오픈AI 추론 모델부터 살펴보자. 이 모델은 연쇄 추론으로 문제를 해결하려고 할 때 메시지를 나타낸다.

논리가 필요하거나 정답에 도달하기 위해 실제 세계를 이해해야 하는 문제를 처리하도록 요청받을 때마다 모델에 도움이 된다. 추론 모델은 다양한 벤치마크에서 높은 점수를 받았지만 수학, 코딩, 과학 및 관련 분야에서 두각을 나타냈다.

Matt Smith / Foundry

예를 들어, 앱의 특정 기능에 대한 코드를 작성하라는 요청을 받으면 추론 모델이 더 나은 작업을 수행하는 경우가 많다. 추론 모델은 해당 기능의 잠재적 사용례와 구현 방식을 추론해 적절한 응답을 찾는다. 따라서 수정할 필요 없는 유용한 코드가 생성될 가능성이 높다.

이 때문에 오픈AI o1과 같은 추론 모델은 수학과 코딩에 중점을 둔 AI 벤치마크에서 우위를 점하는 경향이 있다.

하지만 추론 모델은 기존 AI 챗봇보다 느리고, 추론을 많이 할수록 속도가 느려진다. (챗GPT o1은 응답을 생성하기까지 1분 이상 필요하다.) 또한 추론 모델은 파일과 도구에 제한이 많은 경향이 있다. 예를 들어 오픈AI o1을 사용할 떄는 PDF 파일을 업로드할 수 없다. 텍스트를 복사해 프롬프트에 붙여넣는 것만 가능하므로 작업 종류에 따라 추론 모델의 유용성이 제한된다.

추론 모델은 어려운 문제를 브레인스토밍하거나 소프트웨어와 더 관련성이 높은 코드를 작성하는 데 AI 모델의 도움을 받을 때 유용하다. 그러나 챗GPT로 무언가를 쓸 때, 파일 및 정보를 분석하거나 복잡한 질문을 해결할 때는 추론 모델이 GPT-4.5o보다 모자랄 수도 있다.

딥 리서치는 아주 우수

딥 리서치는 AI 에이전트로 웹을 검색하고 관련 정보를 수집한 후, 출처가 인용된 긴 요약 보고서로 컴파일하는 챗GPT 기능이다. 특정 산업 내 심층 연구 등 더욱 진지한 주제에 활용할 수 있다.

어떤 용도로 사용하든, 딥 리서치로 만든 보고서는 일반적으로 유용한 정보를 제공하며 직접 웹을 검색할 때 찾기 어려운 세부 정보를 포착하는 경우가 많다.

Matt Smith / Foundry

레스토랑을 열고 싶다고 가정해 보자. 특정 지역의 레스토랑 업계에 대한 보고서를 작성하도록 딥 리서치에요청할 수 있다. 경쟁업체를 찾고 시장의 틈새를 찾도록 요청할 수도 있다. 딥 리서치는 틈새 시장을 포함한 세분화된 추천을 제공할 수 있으며, 해당 지역의 특정 경쟁업체를 인용해 적절한 지역까지 추천할 수 있다.

하지만 보고서가 완벽하지는 않다. 딥 리서치는 얼마든지 잘못된 정보를 생성할 수 있다. 또한 웹을 검색해 보고서를 작성하기 때문에 일반화, 오해, 부정확한 정보가 자주 반복될 수 있다. 물론 직접 보고서를 작성하려고 해도 동일한 문제가 발생할 가능성이 있다. 따라서 무엇을 신뢰하고 무엇을 걸러낼 것인지는 사용자가 결정해야 한다.

한계와 결함이 있지만 딥 리서치는 훌륭한 기능이다. 개인이 직접 수집하는 것보다 더 상세한 경우가 많으며, 사람이 놓치거나 건너뛰거나 간과할 수 있는 심층적인 웹 소스를 찾아내는 경향이 있다. 딥 리서치는 현재 챗GPT 프로에 번들로 제공되는 최고의 기능이다. 경쟁사들이 빠르게 모방하려고 시도하고 있지만 아직까지 이를 따라잡을 만한 기능은 없다고 할 수 있다.