사용 매뉴얼
캠페인 분석 보고서 요약
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chatgpt-ask 확장명령어의 활용
1.2.2601.0 버전 이후부터 chatgpt-ask 확장명령어 사용 시, GPT-5 계열 추론 모델을 사용할 수 있습니다. 이에 따라 지원되는 옵션들이 다양해졌으며, 상황에 따라 옵션 값을 조절하여 최적의 임계값을 찾아야 되는 과제가 생겼습니다.
사용 가능한 옵션값은 다음과 같습니다.
- mode : auto, instant, thinking
- reasoning : none, low, medium, high, xhigh(5.2 모델만 지원)
- verbosity : low, medium, high
mode를 설정할 경우, reasoning과 verbosity과 미리 정해진 값으로 자동으로 선택 됩니다.
mode를 설정한 상태에서 reasoning과 verbosity를 추가로 설정하면, 상세 옵션 값들이 우선 적용 됩니다.
예를 들면 위와 같이 확장 명령어를 사용 시, thinking 모드에서 부여된 reasoning 값은 high에서 none으로 변경됩니다.
reasoning은 추론 수준을 설정하는 옵션입니다. high로 갈수록 더 오랜 시간 추론을 진행합니다. 이에 따라 접속 프로파일에서
적절히 읽기 타임아웃 시간을 조절하는 것이 좋습니다.
verbosity는 상세도를 설정하는 옵션입니다. low에 가까울 수록 더 간결한 답변이 작성되며, high로 갈수록 답변이 더 상세해집니다.
max-output-tokens 옵션은 답변으로 쓰일 토큰의 길이를 설정합니다.
접속 프로파일의 최대 토큰 수 값에 의해 입력 범위 제한을 받으며 값이 작을 경우, 커맨드 실행 답변이 잘리거나 실패할 수 있습니다. (reasoning 과정에도 토큰이 소모되므로 GPT-5 계열은 이를 고려하여 설정 필요)
이 값과 위의 mode 값을 잘 조합하면 상황에 맞는 답변 품질을 조절할 수 있습니다.
예를 들면 짧고 간결한, 그리고 빠른 답변이 필요한 경우엔 다음과 같이 설정 가능합니다.
instant 모드는 reasoning 과정이 없으므로 단순 요약이나 상태 확인, 짧은 판단에 적합합니다.
모델을 GPT-5-mini, GPT-5-nano 모델과 조합하면 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
다음은 균형 잡힌 추론 출력이 필요한 경우 사용할 수 있습니다. 추론 과정이 들어가고 토큰 수가 늘어난 만큼 수행 시간이 길어질 수 있지만 보다 품질이 높은 답변을 얻을 수 있습니다.
다음은 깊이 있는 추론을 통해 상세한 설명을 얻고자 할 때 설정할 수 있습니다.
위의 설명을 종합해보면 max-output-tokens 값이 커질수록 답변의 길이가 늘어나고 있음을 알 수 있습니다.
따라서 얻고자 하는 답변의 최대 길이를 염두해서 max-output-tokens를 설정하면 좋습니다.
또 질문 시에, 프롬프트로 글자 수를 제한하거나 형식을 지정하는 것도 원하는 답변을 얻는데 도움이 됩니다.
GPT-4 모델의 경우 샘플링 모델 계열이므로 추론 기능이 지원되지 않습니다.
대신 접속 프로파일을 통해 온도를 설정할 수 있으며 추론 모델 보다 더 균일한 형태의 답변을
구할 때 유용합니다. 또 답변 속도가 추론 모델에 비해 월등히 빠른 편이어서 빠르고 반복적인 사용이 필요할 때 적합합니다.