체인지로그2026년 10월 11일새 기능

ChatGPT 모델 트래커를 소개해요

ChatGPT

로그아웃 ChatGPT가 어떤 모델로 답하는지, 기본 모델이 언제 바뀌었는지, 모델별 답변에 무엇이 붙는지 공개 페이지와 API로 확인하세요.

받는 결과

8개 언어로 열리는 공개 페이지 querying.ai/ko/chatgpt-model: 현재 기본 모델, 마지막 전환, 관측 시작일을 보여 줍니다.
2026년 9월 4일부터 일별 모델별 답변 비율과, 차트 위에 표시된 전환 시점을 봅니다.
모델마다 엔티티 카드, 쇼핑 카드, 인라인 상품, 지도가 붙은 답변의 비율을 봅니다.
같은 데이터를 GET /v1/chatgpt-model에서 JSON으로 누구나 받습니다.

동작 방식

querying.ai는 매일 자체 고정 질문 묶음을 로그아웃 상태의 ChatGPT에 보내고, 답변마다 답한 모델과 포함된 구성 요소를 기록합니다. 트래커는 매시간 갱신되며, 수치는 로그아웃 ChatGPT의 기본 모델을 나타냅니다.

한 모델이 조건을 채운 시간 3개 연속으로 답변 대부분을 쓰면 그 모델이 기본 모델이 되고, 그 시각이 전환으로 기록됩니다. 비율은 답변이 30개 이상인 시간과 200개 이상인 날에 표시됩니다. 구성 요소 비율은 보낸 질문에 따라 움직이므로, 페이지는 전환 뒤 첫 24시간을 뺀, 각 모델이 기본이었던 기간의 평균으로 비교합니다.

2026년 10월 9일 07:00 UTC에 기본 모델이 gpt-5-6에서 gpt-6로 바뀌었습니다. 쇼핑 카드가 붙은 답변은 gpt-5-6 기간 평균 24.8%에서 gpt-6 기간 평균 3.6%로 줄었습니다.

이렇게 활용하세요

내 브랜드의 언급이나 인용이 움직인 날 ChatGPT의 모델이 바뀌었는지 확인합니다.
내 모니터 차트와 고객 리포트에 모델 전환 시점을 표시합니다.
하루 한 번 API를 읽고 current.model이 바뀌면 팀에 알립니다.
상품 콘텐츠와 지역 콘텐츠를 계획할 때 ChatGPT 답변에 쇼핑 카드와 지도가 얼마나 붙는지 봅니다.

시작하기

API 키 없이 호출합니다. 응답은 5분 동안 캐시되고, IP마다 분당 240회까지 요청할 수 있습니다. 넘으면 429와 RATE_LIMITED로 응답합니다.

curl https://api.querying.ai/v1/chatgpt-model

응답

JSON

{
  "success": true,
  "data": {
    "generatedAt": "…",
    "asOf": "…",
    "models": ["gpt-5-5", "gpt-5-6", "gpt-6"],
    "current": {
      "model": "gpt-6",
      "share": 99.8,
      "since": "2026-10-09T07:00:00.000Z"
    },
    "switches": [
      { "at": "2026-10-09T07:00:00.000Z", "from": "gpt-5-6", "to": "gpt-6" }
    ],
    "eras": [
      {
        "model": "gpt-5-6",
        "from": "2026-09-04T13:00:00.000Z",
        "to": "2026-10-09T07:00:00.000Z",
        "surfaces": {
          "entities": 63.7,
          "shopping": 24.8,
          "map": 1.7,
          "inlineProducts": 20.4,
          "citationPills": 91.2,
          "inlineSourcesPerAnswer": 2.93,
          "sourcesPerAnswer": 16.74,
          "searchesPerAnswer": 1.35
        }
      },
      {
        "model": "gpt-6",
        "from": "2026-10-09T07:00:00.000Z",
        "to": null,
        "surfaces": {
          "entities": 81.7,
          "shopping": 3.6,
          "map": 0.6,
          "inlineProducts": 3.8,
          "citationPills": 22.1,
          "inlineSourcesPerAnswer": 0.69,
          "sourcesPerAnswer": 18.41,
          "searchesPerAnswer": 1.19
        }
      }
    ],
    "daily": [
      "…",
      {
        "day": "2026-10-11",
        "shares": { "gpt-6": 99.8, "gpt-5-6": 0.2 },
        "surfaces": {
          "entities": 81.6,
          "shopping": 3.9,
          "map": 0.2,
          "inlineProducts": 4.3,
          "citationPills": 20.2,
          "inlineSourcesPerAnswer": 0.62,
          "sourcesPerAnswer": 18.48,
          "searchesPerAnswer": 1.19
        }
      }
    ]
  }
}

currentobject: 현재 기본 모델, 최근 24시간 답변 중 그 모델의 비율(share, %), 기본 모델이 된 시각(since)입니다.
switchesarray: 기본 모델이 바뀐 기록 전체입니다. at, from, to가 담깁니다.
erasarray: 한 모델이 기본이었던 기간마다 한 항목입니다. from, to(지금 기본이면 null), surfaces가 담깁니다.
dailyarray: 답변이 충분한 날마다 오래된 순으로, 모델별 shares(%)와 surfaces를 담습니다.
surfacesobject: 엔티티 카드(entities), 쇼핑 카드(shopping), 인라인 상품(inlineProducts), 지도(map), 본문 인용(citationPills)이 붙은 답변의 비율(%)입니다. inlineSourcesPerAnswer는 답변당 본문 인용 출처 수, sourcesPerAnswer는 답변당 패널 출처 수, searchesPerAnswer는 답변당 검색 수의 평균(개수)입니다.
modelsarray: 관측된 모든 모델을 처음 나온 순서로 담습니다.

요금

페이지와 API는 querying.ai 계정이 있든 없든 누구나 무료로 씁니다.

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