이번 뉴스레터는
GPT-5를 더 잘 쓰는 방법을 알려주는 설명서입니다.
Open AI가 쓴 것을 그대로 가져오면서도, 누구나 이해하고 일상과 업무에서 바로 이용할 수 있도록 정리해봤어요! 어떻게 하면 GPT-5가 더 좋은 답을 주는지, 쉽게 알려드릴게요!
GPT-5 prompting guide
GPT-5는 에이전틱(Agentic) 작업 수행 능력, 코딩, 순수 지능, 지시 준수(steerability) 측면에서 대폭 향상된 OpenAI의 최신 플래그십 모델입니다.
초반부터 말이 어렵죠?! 🤣 겁먹지 마세요. 지금부터 아주아주 쉽게 설명해드릴게요!!
어차피 여러분들은 결국! 쓰게 돼 있습니다!!!
더 잘 쓸 수 있게 내가 필요한 답을 기가 막히게 얻을 수 있도록 기자김연지가 도와드릴게요!
도입부는 이렇게 보시면 됩니다!!
GPT-5는 아주 똑똑한 컴퓨터 프로그램입니다.
다양한 여러 가지 일을 정말 잘할 수 있는데요
예를 들어:
- 에이전틱 작업: 사람처럼 생각하고 문제를 해결해. 마치 똑똑한 로봇 비서 같아!
- 코딩: 컴퓨터 프로그램을 만드는 코드를 잘 짜.
- 지시 준수: 네가 "이거 해!"라고 말하면 정확히 그걸 따라 해.
- 순수 지능: 어려운 질문에도 똑똑하게 대답해.
가이드에서 다루는 것들
- 에이전틱 작업 잘하기: GPT-5가 사람처럼 똑똑하게 일하도록 만드는 법.
- 명령 잘 따르게 하기: GPT-5에게 "이렇게 해!"라고 정확히 말하는 법.
- 새로운 도구 쓰기: GPT-5의 새 기능을 잘 활용하는 법.
- 코딩 더 잘하기: 컴퓨터 프로그램을 만들 때 GPT-5를 잘 쓰는 법.
- 특별한 사례: GPT-5와 다른 도구(Cursor라는 코드 편집기)를 같이 써서 멋진 결과를 만든 이야기.
[원문 번역] 에이전틱 워크플로우의 예측 가능성
GPT-5는 개발자를 염두에 두고 설계되었습니다. 도구 호출 능력, 지시 준수, 장문 컨텍스트 이해력이 향상되어 에이전틱 애플리케이션의 기반 모델로 적합합니다.
만약 GPT-5를 에이전틱·도구 호출 기반 플로우에 적용하려 한다면, Responses API로 업그레이드하는 것을 권장합니다. 이 API를 사용하면 도구 호출 사이의 추론 내용이 유지되어, 보다 효율적이고 지능적인 결과를 얻을 수 있습니다.
👉 이런 뜻이에요!
자 이말은 이렇게 안내드릴게요!
에이전틱 ‘적극성’ 제어하기
그럼 이제 GPT-5가 얼마나 적극적으로 일할지 사용자의 개입을 높일지 조절하는 방법을 알아볼까요.?
[원문 번역] 적극성을 줄이는 프롬프트 작성법
기본적으로 GPT-5는 에이전틱 환경에서 정확한 답을 내기 위해 맥락 수집에 매우 철저합니다. 하지만 다음과 같은 방법으로 행동 범위를 줄이고, 불필요한 도구 호출과 지연 시간을 줄일 수 있습니다.
1) reasoning_effort를 낮춤
- 추론 깊이를 줄여 효율성과 응답 속도를 높입니다.
- 많은 워크플로우는 중간 혹은 낮은 reasoning_effort에서도 안정적으로 수행됩니다.
2) 탐색 방식의 명확한 기준 제시
- 문제 공간을 어떻게 탐색할지 구체적으로 적으면, 불필요한 탐색을 줄일 수 있습니다.
- 예 :
3. 도구 호출 예산 지정
- 예를 들어 "최대 2회"와 같이 고정된 호출 횟수를 설정
- 더 조사해야 한다면, 현재까지의 결과를 사용자에게 공유하고 승인 후 진행
4. 불확실성 속에서 진행 가능하도록 허용
- "완전히 정확하지 않아도 된다"는 식의 조건을 주어, 컨텍스트 수집 단계를 쉽게 통과할 수 있도록 함
👉 이런 뜻이에요!
"적극성을 줄인다" = AI가 너무 많이 생각하지 않고 빨리 일하도록 시킨다
[원문 번역] 적극성을 높이는 프롬프트 작성법
반대로 모델의 자율성을 높이고, 도구 호출 지속성을 강화하며, 사용자에게 되묻는 경우를 줄이려면 다음을 권장합니다.
- reasoning_effort를 높임
- 명확한 지속성 지침 추가:
- 예:
이 방식은 특히
- 종료 조건
- 안전한 행동 vs 위험한 행동
- 사용자에게 제어를 넘겨도 되는 시점을 명확히 규정할 때 효과적입니다.
적극성을 높인다 = GPT-5가 더 똑똑하게, 혼자서 많이 일하도록 하고 싶을 때 쓰세요!
이런 방법으로 GPT-5가 얼마나 똑똑하고 자유롭게 일할지 조절할 수 있습니다.
마치 로봇에게 "이만큼만 해" 또는 "최대한 열심히 해"라고 말하는 것과 같아요!!
더, 더, 더 쉽게!!
우리 엄마가 여쭤보면 이렇게 친절하게 안내해주세요~
“적극성을 줄이는 프롬프트 작성법” = GPT-5가 너무 이것저것 찾아보고 오래 생각하는 걸 줄이는 프롬프트 작성 요령입니다. 모델이 시간 오래 끌지 말고, 빠르고 최소한의 조사로 답을 내리게 하려면, 이런 식으로 프롬프트에 제한 규칙과 허용 조건을 쓰라고 open AI도 안내해주는 거에요!
왜 이런 게 필요하냐면요
GPT-5는 기본적으로 “신중형” 성향이라,
- 가능한 모든 맥락을 모으고,
- 최대한 확실하게 답을 주려고,
- 심지어 쓸데없는 도구 호출까지 하는 경향이 있습니다.
이게 좋을 때도 있지만, 간단한 작업이나 속도가 중요한 상황에서는 오히려 시간과 자원이 낭비되거든요!
그래서 프롬프트에 이렇게 쓰라는 겁니다
- reasoning_effort를 낮추세요. → 예: "reasoning_effort": "low" 이렇게 하면 모델이 깊게 파고드는 대신 빨리 결론을 내립니다.
- 탐색 방법과 중단 조건을 직접 쓰세요.
→ 예:
3. 불확실해도 진행하도록 허용 문구 추가
→ 예: "완전히 정확하지 않아도, 가능한 한 빨리 답을 제시해라."
이렇게 쓰면 모델이 망설이지 않고 결론을 냅니다.
💡 이렇게 쓰면 GPT-5가
- “혹시 더 찾아봐야 하나요?” 하고 계속 묻는 일을 줄이고,
- 쓸데없이 많은 검색이나 도구 호출을 하지 않고,
- 빠른 결론을 내리게 됩니다.
[적극성 줄이고 빠른 결론을 내는 GPT-5 프롬프트 템플릿]
그럼, 궁금하시죠? 물론, 감은 오시겠지만 😉
적극성을 극대화하는 프롬프트 작성법은 필요한 이유를 설명드리겠습니다.
왜 AI의 적극성을 극대화해야 할까요? 어떤 경우일까요?
GPT-5는 기본적으로 상황을 신중하게 파악하고, 필요하면 사용자에게 질문하며 진행합니다. 하지만 어떤 상황에서는 모델이 더 많이, 더 깊게, 더 자율적으로 행동하도록 만들어야 합니다.
1. 사용자 개입이 최소화되어야 할 때
- 예: 장시간 실행되는 복잡한 워크플로우, 자동화된 데이터 분석, 대규모 코드 리팩토링
- 사용자가 중간마다 확인 버튼을 눌러야 한다면 작업 흐름이 끊어지고 속도가 크게 떨어집니다.
- 적극성 극대화 프롬프트는 중간 승인 없이도 모델이 연속적으로 실행하도록 설계됩니다.
2. 정보 수집과 탐색이 중요한 작업
- 예: 시장 조사, 경쟁사 분석, 복잡한 문제의 다단계 해결
- 이런 경우 모델이 한두 번만 조사하고 멈추면 불완전하거나 단편적인 결과가 나옵니다.
- 적극성을 높이면 GPT-5가 다양한 출처·방법을 시도해 더 종합적인 답을 제공합니다.
3. 창의성과 변형이 필요한 경우
- 예: 신규 서비스 기획, 마케팅 카피 제작, 디자인 아이디어 제안
- 소극적인 접근은 안전하지만, 새로운 아이디어나 독창적인 솔루션을 만들기 어렵습니다.
- 적극성 극대화는 GPT-5가 과감하게 가정하고 다양한 방향으로 시도하게 만듭니다.
4. 문제가 복잡하고 다단계일 때
- 예: 여러 개의 하위 문제를 가진 프로젝트, 대규모 코드베이스 변경
- 소극적인 설정은 하위 문제 중 일부만 해결하고 끝날 수 있습니다.
- 적극성을 높이면 모든 하위 작업까지 완결적으로 처리하게 유도할 수 있습니다.
✅ 정리 적극성 극대화 프롬프트는
“모델이 스스로 판단·실행·완료까지 책임지고 가도록 만드는 설정” 입니다. 속도보다 완성도, 자율성, 종합성이 더 중요한 작업에서 필수적입니다.
[GPT-5] 적극성을 극대화하는 프롬프트 템플릿
아래는 GPT-5가 스스로 적극적으로 조사·추론·실행하도록 설계된 적극성 극대화 프롬프트 템플릿입니다.
말씀드렸듯, 이 버전은 속도보다 완성도·자율성이 중요한 상황에 적합합니다. 예를 들어 복잡한 문제 해결, 다단계 조사, 창의적인 아이디어 생성 같은 경우에 효과적입니다.
📊 적극성 극대화 vs 최소화 비교표
| 구분 | 적극성 극대화 모드 | 적극성 최소화 모드 |
|---|---|---|
| 목표 | 완전하고 철저한 해결, 종합적인 답변 | 신속하고 효율적인 해결, 최소한의 조사 |
| 작업 성향 | 스스로 탐색·판단·실행, 중간 승인 없이 진행 | 최소한의 조사 후 빠르게 결론, 필요시만 실행 |
| 도구 호출 | 횟수 제한 없음, 필요한 만큼 반복 | [설정한 횟수]회 이하로 제한 |
| 불확실성 대응 | 가정 세우고 진행, 결과 비교·분석 | 불확실하면 가능한 범위 내에서 바로 답 제시 |
| 적합한 상황 | - 복잡한 프로젝트- 다단계 문제- 창의적 아이디어 필요- 광범위한 조사/분석 | - 단순 수정/조회- 시간·비용 제약이 큼- 신속한 결과 필요- 리소스 절약이 우선 |
| 장점 | - 더 깊이 있는 결과- 종합성과 완성도 높음- 창의적 솔루션 가능 | - 빠른 결과 제공- 불필요한 자원 낭비 방지- 단순한 작업에 효율적 |
| 단점 | - 시간과 자원 소모 큼- 불필요하게 깊이 파고들 위험 | - 정보가 불완전할 수 있음- 창의성·다양성 제한 |
| 추천 reasoning_effort | medium / high | low / medium |
| 프롬프트 키워드 예시 | “모든 하위 작업까지 완전히 마무리”“사용자 승인 없이 진행”“필요한 만큼 반복 조사” | “최대 [n]회 도구 호출”“70% 이상 동일 결론이면 종료”“불필요한 조사 금지” |
![[GPT-5] 3대 핵심 강점과 프롬프팅 가이드의 썸네일 이미지](https://cdn.maily.so/26j0hmlqtwr2se6o7euwh0vos1qr)
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