GPT-4.1 프롬프트 가이드 요약 📘

⬇️출처: OpenAI Cookbook – GPT-4.1 Prompting Guide ⬇️
https://cookbook.openai.com/examples/gpt4-1_prompting_guide

🧠 GPT-4.1의 특징

• GPT-4.1은 GPT-4o보다 코딩, 명령 수행, 긴 문맥 처리에서 향상된 성능을 보입니다.

• 지시문을 더 직관적이고 문자 그대로 따름 → 기존보다 “정확하게 써줘야” 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. GPT-4.1은 지시를 문자 그대로 따르는 경향이 강하다고 합니다.

• 지시문은 명확하게 작성하고, 기대하는 행동을 예시로 보여주는 것이 보다 더 나은 결과로 이어진다고 합니다. 따라서 GPT-4.1을 쓸 땐 프롬프트 구조 재설계(prompt migration)가 필요!!

2025년 4월의 GPT-4.1이 출시되었죠! 이때 OpenAI에서 정식 프롬프트 가이드를 공개해, 해당 내용을 정리해봤습니다. 프롬프트(질문 또는 지시문)를 잘 작성하는 것만으로도 훨씬 똑똑한 결과를 얻을 수 있으니까요. 이 글에서는 영어로 된 원문중 알아두면 좋을만한 내용 위주의 핵심만 정리해볼게요.

✅ 1. 기본 원칙부터 기억하기

• 구체적으로 지시하세요: “한 줄 요약해줘”보다 “이 글의 핵심을 100자 이내로 요약해줘”가 좋습니다.

• 예시를 보여주세요: 원하는 형식이 있다면 직접 예시를 함께 보여주는 게 가장 효과적입니다.

• 중간 점검을 유도하세요: GPT에게 “중간 결과를 먼저 보여주고 계속 진행해줘”라고 하면, 단계적으로 더 정확한 결과를 받을 수 있어요.

⚙️ 2. Agent(에이전트)처럼 일하게 만들기

🛠 Agentic Workflow (에이전트형 워크플로우 설계) 하는게 중요하다고 합니다. GPT-4.1은 다단계 에이전트 작업에 특화되어 있으며, 세 가지 시스템 프롬프트 패턴을 추천합니다:

✅ 권장 시스템 프롬프트 구성

1. 지속성(Persistence)

   • “사용자 요청이 완전히 해결될 때까지 절대 멈추지 말 것”

2. 도구 호출 유도(tool-calling)

   • “모르면 추측하지 말고 도구 사용해서 확인할 것”

3. 계획 및 반성(Planning)

   • “각 함수 호출 전/후로 철저히 계획하고 되돌아볼 것”

GPT-4.1은 반복적인 작업이나 계획이 필요한 과정을 스스로 생각하고 실행할 수 있게 만들 수 있어요.
GPT-4.1 is a great place to build agentic workflows. In model training we emphasized providing a diverse range of agentic problem-solving trajectories, and our agentic harness for the model achieves state-of-the-art performance for non-reasoning models on SWE-bench Verified, solving 55% of problems.

예를 들어:

당신은 내 마케팅 업무 보조 에이전트야. 다음 지시를 모두 완료할 때까지 중단하지 마. 필요하면 도구를 사용해 정보를 먼저 찾아봐.

이렇게 설정하면 마치 보다 “업무를 맡은 AI 직원”처럼 행동할수 있다고 합니다. 이밖에 원문에는 아래와 같이 정리되어있습니다.

🧷 Persistence (지속성)

영문:
Persistence: this ensures the model understands it is entering a multi-message turn, and prevents it from prematurely yielding control back to the user.
Our example is the following:

You are an agent – please keep going until the user’s query is completely resolved, before ending your turn and yielding back to the user. Only terminate your turn when you are sure that the problem is solved.

한글:
지속성: 모델이 여러 차례 주고받는 대화 흐름에 들어간다는 것을 인식하게 하여, 문제를 해결하기 전에 사용자에게 조기 응답을 넘기지 않도록 합니다.
예시 문구:

당신은 에이전트입니다. 사용자의 질문이 완전히 해결될 때까지 계속 진행하세요. 문제 해결이 확실히 완료되었다고 판단되기 전에는 응답을 종료하거나 제어권을 사용자에게 넘기지 마세요.

🛠️ Tool-calling (도구 호출)

영문:
Tool-calling: this encourages the model to make full use of its tools, and reduces its likelihood of hallucinating or guessing an answer.
Our example is the following:

If you are not sure about file content or codebase structure pertaining to the user’s request, use your tools to read files and gather the relevant information: do NOT guess or make up an answer.

한글:
도구 호출: 모델이 도구를 적극 활용하도록 유도하며, 답을 추측하거나 잘못 생성하는 가능성을 줄입니다.
예시 문구:

사용자의 요청과 관련된 파일 내용이나 코드 구조가 확실하지 않다면, 도구를 사용하여 파일을 읽고 필요한 정보를 수집하세요. 절대로 추측하거나 내용을 만들어내지 마세요.

🧠 Planning (계획 수립) (선택 사항)

영문:
Planning [optional]: if desired, this ensures the model explicitly plans and reflects upon each tool call in text, instead of completing the task by chaining together a series of only tool calls.
Our example is the following:

You MUST plan extensively before each function call, and reflect extensively on the outcomes of the previous function.

한글:
계획 수립 (선택 사항): 필요하다면, 모델이 각 도구 호출 전에 명확하게 계획을 세우고, 이전 호출 결과를 성찰하도록 만듭니다. 단순히 도구만 연속적으로 사용하는 방식이 아니라, 사고 과정을 텍스트로 명시하도록 유도합니다.
예시 문구:

각 함수 호출 전에 반드시 충분히 계획을 세우고, 이전 함수 호출의 결과에 대해서도 충분히 성찰하세요.

🧠 3. 생각을 유도하는 프롬프트: Chain of Thought

• GPT-4.1은 자동으로 Reasoning을 하지 않지만, 프롬프트로 사고를 연쇄하는 과정으로 유도 가능

• 프롬프트 마지막에 아래와 같은 문장 추가:

First, think carefully step by step about what documents are needed to answer the query.

• 실제 사례 분석과 피드백을 통해 체계적인 전략을 명시하는 방식이 효과적

GPT에게 “천천히 단계별로 생각해봐”라고 지시하면, 더 논리적인 결과를 얻을 수 있어요.
As mentioned above, GPT-4.1 is not a reasoning model, but prompting the model to think step by step (called “chain of thought”) can be an effective way for a model to break down problems into more manageable pieces, solve them, and improve overall output quality, with the tradeoff of higher cost and latency associated with using more output tokens. The model has been trained to perform well at agentic reasoning about and real-world problem solving, so it shouldn’t require much prompting to perform well.

We recommend starting with this basic chain-of-thought instruction at the end of your prompt:

예시:

문제를 해결하려면 어떤 문서를 참고해야 할까? 먼저, 질문에 답하기 위해 어떤 문서들이 필요한지 단계별로 신중하게 생각해보세요.그런 다음, 각 문서의 제목(TITLE)과 ID를 출력하세요. 마지막으로, ID만 모아서 리스트 형식으로 정리하세요.
First, think carefully step by step about what documents are needed to answer the query. Then, print out the TITLE and ID of each document. Then, format the IDs into a list.

이런 식으로 유도하면 정답보다는 과정을 중심으로 사고하게 만들어 결과 품질이 높아진다고 합니다.
도구 이름과 설명을 명확히 하고, 예시가 필요할 경우는 description이 아닌 별도 예시 섹션을 구성을 추천

• API 기반 도구 정의 방식이 수동 방식보다 성능이 더 좋았음 (SWE-bench 기준 2% 향상).

📚 4. 긴 문서 요약·분석에 강한 GPT-4.1

📜 긴 문맥 처리 (Long Context)

• 최대 100만 토큰까지 입력 가능

• 긴 문서 처리, 재정렬, 다중 문서 추론에 강함

• 📌 문맥 배치 팁:

  • 지시문은 문맥 앞과 뒤 모두 또는 앞쪽에 배치하는 것이 성능상 유리

GPT-4.1은 100만 토큰(약 책 한 권 수준)의 긴 문서도 처리할 수 있습니다.

영문:
GPT-4.1 has a performant 1M token input context window, and is useful for a variety of long context tasks, including structured document parsing, re-ranking, selecting relevant information while ignoring irrelevant context, and performing multi-hop reasoning using context.

한글:
GPT-4.1은 최대 100만 토큰의 입력 문맥(context) 처리 능력을 갖추고 있으며, 구조화된 문서 분석, 재정렬(re-ranking), 중요 정보 선별, 다단계 추론(multi-hop reasoning) 등 다양한 긴 문맥 기반 작업에 매우 유용합니다.

🧩 Prompt Organization (프롬프트 구성)

영문:
Especially in long context usage, placement of instructions and context can impact performance. If you have long context in your prompt, ideally place your instructions at both the beginning and end of the provided context, as we found this to perform better than only above or below. If you’d prefer to only have your instructions once, then above the provided context works better than below.

한글:
긴 문맥을 사용할 경우, 지시문과 문맥 배치 순서가 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
가장 효과적인 방법은 지시문을 문맥의 시작과 끝 모두에 배치하는 것입니다.
지시문을 한 번만 넣고 싶다면, 문맥 위에 배치하는 것이 아래에 두는 것보다 효과적입니다.

아래 문서를 바탕으로만 답변해줘. 문서에 없는 내용은 '모른다'고 말해줘.
문서 내용 위주로 답하되, 상식선에서 보완이 필요하면 네가 알고 있는 지식도 활용해줘.

✅프롬프트 작성 팁 정리 (실무)

✅ GPT-4.1 프롬프팅 핵심 (심화)

✍️ 마무리하며

GPT(AI) 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어, 업무를 함께 수행하는 똑똑한 동료이자 파트너라고 생각합니다. 내가 원하는 결과를 얻기 위해서는 단순한 요청이 아닌, 명확하고 구체적인 작업 지시 형태의 프롬프트 작성이 더 나은 결과로 이어진다는 걸 한번 더 깨닫게 된 순간이었습니다. 특히, 모델이 스스로 단계적으로 사고하지는 않기 때문에 “step-by-step으로 생각해줘” 같은 지시문을 명시적으로 포함하하고,
예시를 함께 제공하면 모델이 문맥을 더 정확히 이해하고 일관성 있게 결과를 생성하는 데 큰 도움이 된다고 하니 이점은 꼭 잊지마세요!

모두 프롬프트 설계에 조금더 신경써 모두 생산성과 창의성을 덩달아 높일수 있길 바랍니다.