o4-mini·GPT-3.5 API 오늘 종료…OpenAI 지정 대체 모델은 출력 비용 최대 8배

OpenAI API에서 o4-mini, o3-mini, o1, gpt-3.5-turbo, gpt-4 같은 구형 모델로 가던 요청이 10월 23일부터 실패합니다. OpenAI가 4월 22일 지원 종료 문서에 적어 둔 날짜가 오늘입니다. 이 모델들로 만든 파인튜닝 모델도 같은 날 함께 사라집니다.

문서에는 모델마다 OpenAI가 지정한 대체 모델이 적혀 있습니다. 그런데 그 표를 가격 페이지와 나란히 놓으면 계산이 맞지 않습니다. 값싼 모델을 쓰던 사람일수록 대체 모델로 옮겼을 때 단가가 크게 오릅니다. 반면 9월에 나온 더 싼 모델은 대체표에 없습니다.

오늘 끊기는 모델과 공식 대체 모델

종료 목록은 「2026-04-22: Legacy GPT model snapshots」 항목에 있습니다. 같은 모델의 날짜 붙은 스냅샷과 별칭이 함께 끊깁니다.

• 추론 모델: o1, o1-pro, o3-mini, o4-mini
• 구형 대화 모델: gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-turbo, gpt-4-1106-preview, gpt-4o-2024-05-13, gpt-4.1-nano
• 이미지 모델: gpt-image-1
• 파인튜닝 모델: ft-o4-mini, ft-gpt-3.5-turbo, ft-gpt-4, ft-gpt-4.1-nano, ft-babbage-002, ft-davinci-002

목록에 없는 것도 확인해야 합니다. gpt-4o는 2024년 5월 13일 스냅샷만 끊기고, gpt-4o라는 별칭과 gpt-4o-mini, gpt-4.1, gpt-4.1-mini는 이번 목록에 없습니다. 풀 버전 o3와 GPT-5 초기 스냅샷은 12월 11일에 따로 종료됩니다.

끊긴 뒤 다른 모델로 자동 전환해 주지 않습니다. OpenAI 공지는 종료 후 응답이 어떻게 오는지, 몇 시에 끊는지 밝히지 않았습니다. 7월 23일 1차 종료 때 OpenAI 포럼 공지 스레드에 사용자 _j가 남긴 기록을 보면, 종료된 모델은 /v1/models 목록에는 남아 있는데 호출하면 "deprecated" 또는 "not found" 오류가 돌아왔습니다. 목록 조회로 살아 있는지 확인하는 코드는 이 상황을 못 잡습니다.

그대로 옮기면 싼 모델일수록 비싸진다

공식 대체 모델은 대부분 7월에 나온 GPT-5.6 계열입니다. 가격 페이지의 100만 토큰당 단가로 종료 모델과 대체 모델을 비교하면 아래와 같습니다.

비싼 구형 모델을 쓰던 쪽은 오히려 값이 내려갑니다. o1이나 gpt-4에서 GPT-5.6 Sol로 옮기면 출력 단가가 3분의 1이 됩니다. 반대로 값이 싸서 고른 모델들은 단가가 오릅니다. 분류나 요약을 대량으로 돌리려고 gpt-3.5-turbo를 남겨 둔 서비스라면, 대체표대로 Terra로 바꾸는 순간 출력 단가가 1.50달러에서 12달러가 됩니다.

GPT-5.6 Sol 값에는 단서가 붙습니다. 가격 페이지는 Sol의 프로모션 가격이 "최소 2026년 11월 21일까지" 유지된다고만 적었습니다. 7월 30일 가격 개편 때 Sol의 정가는 입력 5달러, 출력 30달러로 그대로였습니다. 프로모션이 끝나면 o3-mini에서 Sol로 옮긴 작업의 출력 단가는 4.40달러에서 30달러, 약 6.8배가 됩니다.

대체표에 없는 GPT-6 Luna가 더 싸다

더 싼 선택지는 OpenAI 자신의 최신 모델입니다. 9월 22일 나온 GPT-6 Luna는 입력 100만 토큰 0.10달러, 출력 0.50달러입니다. o4-mini보다 입력은 11분의 1, 출력은 약 9분의 1입니다. 공식 대체 모델 GPT-5.6 Terra와 비교하면 출력이 24분의 1입니다. 지원 종료 문서는 4월에 쓰였고 이후 나온 GPT-6 계열은 대체표에 반영되지 않았습니다.

값만 싼 것도 아닙니다. 독립 평가 기관 Artificial Analysis의 지능 지수(v4.3.2)로 보면 대체 후보들이 모두 구형 모델보다 높습니다.

이 숫자를 그대로 믿기 전에 두 가지를 확인해야 합니다.

• 구형 모델 점수는 추정치입니다. Artificial Analysis는 o4-mini, o3-mini, gpt-4.1-nano(8점) 페이지에 "독립 평가 예정"이라는 표시를 달았습니다.
• 신형 점수는 최대 노력(max) 설정 기준입니다. 노력 설정을 올리면 답을 내기 전에 생각하는 토큰이 늘어나므로, 토큰 단가가 싸도 요청당 비용은 달라집니다. Artificial Analysis가 잰 지수 과제 1건당 비용은 GPT-6 Luna가 0.07달러, GPT-5.6 Luna가 0.18달러입니다.

o4-mini 자리에는 공식 대체인 Terra보다 GPT-6 Luna를 먼저 시험해 볼 이유가 있습니다. 점수 차는 Terra가 4점 앞서지만 출력 단가는 24배 차이입니다. 다만 Luna는 장문맥 구간(입력 27만 2천 토큰 초과)에서 입력 0.20달러, 출력 0.75달러로 오릅니다.

지금 쓸 수 있나, Azure는 날짜가 다르다

OpenAI API를 직접 쓰는 개발자에게만 해당합니다. ChatGPT 화면에서 쓰던 사람과는 상관이 없고 o4-mini는 ChatGPT에서 2월 13일 이미 빠졌습니다. 대체 후보 모델은 모두 한국에서 API 키만 있으면 바로 호출할 수 있고 지역 제한이 없습니다.

같은 모델을 Microsoft Azure OpenAI로 쓰고 있다면 Azure 모델 퇴역 일정이 따로 적용됩니다.

Azure는 퇴역일이 지나면 모든 요청에 410 Gone을 돌려줍니다. Standard 계열 배포는 지역별로 대체 모델로 자동 전환되지만 처리량을 예약한 Provisioned 배포는 자동 전환이 없어 직접 옮겨야 합니다.

파인튜닝 모델은 다시 학습해야 한다

파인튜닝 모델은 ID만 바꿔서는 살릴 수 없습니다. 종료 문서는 ft-o4-mini나 ft-gpt-4.1-nano의 대체로 기반 모델 이름만 적었습니다. 새 기반 모델에서 같은 데이터로 다시 학습해야 한다는 뜻입니다. 4월 공지 스레드에서도 이 점에 반발이 가장 컸습니다. 한 사용자는 파인튜닝에 들인 시간을 날리게 됐다고 적었고, 다른 사용자는 이참에 Mistral이나 오픈소스 모델로 옮기겠다고 했습니다.

o4-mini나 gpt-3.5-turbo를 코드나 환경변수에 적어 둔 서비스를 운영한다면, 오늘 저장소와 배포 설정에서 종료 목록의 모델 ID부터 검색해 보면 됩니다.

grep -rnE "o4-mini|o3-mini|o1-pro|\"o1\"|gpt-3\.5-turbo|gpt-4-turbo|\"gpt-4\"|gpt-4o-2024-05-13|gpt-4\.1-nano|gpt-image-1" .

걸린 곳이 있으면 평소 쓰는 입력 50개 정도를 GPT-6 Luna와 공식 대체 모델에 각각 돌려 출력 품질과 요청당 비용을 나란히 비교해 보세요. Luna로 품질이 버틴다면 대체표를 그대로 따르는 것보다 청구서가 훨씬 작아집니다.