[Naming Policy Proposal] Clarify ChatGPT Model Names with Tiered and Time-Based Structure

[DHC_K]

Title: [Feature Update Proposal] Clarify ChatGPT Model Naming: Towards a More Intuitive Lineup

---

Body:

Hello OpenAI team,

First of all, thank you for your extraordinary work in making ChatGPT an increasingly powerful and accessible platform. As a long-time and committed user, I truly appreciate the depth and sophistication that recent versions like GPT-4-turbo and GPT-4o have brought to the experience.

However, I would like to offer a user-focused suggestion regarding model naming, based on consistent confusion I’ve observed (and personally experienced) — especially among new users.

---

Current Situation: Model Names Are Functionally Ambiguous

The current naming convention (e.g., GPT-3.5, GPT-4, GPT-4-turbo, GPT-4o) creates confusion due to several reasons:

1. No clear distinction between technical version and product experience
   Many users assume “GPT-4” refers to a fixed, singular model, not realizing they are actually using “GPT-4-turbo,” which differs in speed, cost, and implementation.
2. “Turbo” sounds like a subset or variant
   Despite being more powerful and capable in many respects, “GPT-4-turbo” sounds like a minor spin-off rather than a primary model offering.
3. Lack of temporal or generational cues
   There are no visible indicators like year/version numbers (e.g., “GPT-2024”) to help users situate the model chronologically.
4. Naming does not reflect tiered capabilities
   Unlike other industries (e.g., smartphones, GPUs), there is no naming convention that conveys “entry-level vs pro vs ultra” capabilities or context length, tool access, etc.

---

Suggested Approach: Layered Naming for Clarity and Continuity

Inspired by naming conventions in other tech domains (e.g., Microsoft Office, Galaxy S/A series, Apple’s Pro/Max tiers), I propose introducing a more structured and intuitive naming system that combines:

• Release time (e.g., GPT 2025, GPT Spring '24)
• Performance tier (e.g., Core, Pro, Ultra)
• Technical model ID (optional for developers)

Example Structure:

Public Name	Intended Use / Tier
GPT 2025 Core	Free-tier, essential functions (ex: GPT-3.5 equivalent)
GPT 2025 Pro	Fast and capable (ex: GPT-4-turbo level)
GPT 2025 Ultra	Highest performance, longest context, API access
GPT 2025 Nano	Lightweight for mobile or edge usage
GPT 2025 Open	Public/open variant for community or research use

Each label helps users understand what they are using, what they’re paying for, and how models relate over time — without needing to decipher technical blogs or changelogs.

---

Benefits

• Improves user orientation and trust
• Reduces onboarding confusion for new users
• Enhances brand coherence across ChatGPT and API products
• Provides room for future product lines (e.g., agents, agents+memory, etc.)

---

I hope this suggestion contributes to your ongoing efforts to balance technological excellence with great user experience. Clear, intuitive model naming may seem minor — but in a platform used by millions, language is structure.

Thank you again for your time and openness to feedback.

Warm regards,
[Your name or username]

This post was written in collaboration with ChatGPT.
While I provided the conceptual direction and motivation, the actual wording, phrasing, and specific examples were generated by the model.
Please note that I do not verify or guarantee the accuracy of any factual claims in the text (e.g., technical details like how GPT-4-turbo differs from GPT-4), as they are based on the model’s internal knowledge and may not reflect the latest updates.
I simply had the idea — the AI did the talking.

제목: [이름 정책 제안] ChatGPT 모델명 체계를 보다 직관적으로 개편해 주세요

---

본문:

OpenAI 팀 여러분께,

ChatGPT를 점점 더 강력하고 정교한 플랫폼으로 발전시켜 주신 데 깊이 감사드립니다. GPT-4-turbo와 GPT-4o 등 최근 버전들이 보여주는 품질은 정말 인상적이며, 사용자로서 그 진보를 직접 체감하고 있습니다.

이와 더불어, 제가 오랫동안 느껴온 사용자 경험상의 문제를 바탕으로, 모델 이름(Model Naming Convention)에 대한 개선 제안을 드리고자 합니다. 특히 신규 사용자들이 자주 혼란을 겪는 부분이라는 점에서 더욱 시급히 다뤄질 필요가 있다고 생각합니다.

---

현재 문제: 모델 이름이 사용자 입장에서 직관적이지 않음

현재의 모델 명명 방식(GPT-3.5, GPT-4, GPT-4-turbo, GPT-4o 등)은 여러 이유로 혼란을 유발합니다:

1. 기술적 모델명과 실제 사용자 경험 사이의 구분 부족
   예를 들어 많은 사용자가 “GPT-4”를 사용 중이라고 생각하지만, 실제로는 “GPT-4-turbo”라는 전혀 다른 구현체를 사용 중입니다.
2. ‘Turbo’라는 표현이 부차적 기능처럼 보임
   실제로는 더 빠르고 강력한 모델임에도 불구하고, 네이밍상으로는 “보조 옵션”이나 “하위 버전”처럼 느껴질 수 있습니다.
3. 버전 간 시간 흐름을 알 수 없음
   릴리즈 연도나 버전 넘버가 없기 때문에, 어떤 모델이 더 최신인지 직관적으로 파악하기 어렵습니다.
4. 모델 성능과 기능 차이를 반영한 등급 체계 부재
   스마트폰이나 GPU처럼 ‘기본/프로/울트라’ 등 성능에 따른 계층적 구조가 없어, 사용자들은 기능별 비교나 선택이 힘듭니다.

---

제안: 계층적이고 시계열이 반영된 명명 체계로 개편

Microsoft, Apple, Samsung 등의 제품군처럼, 다음과 같은 명확한 라인업 구조를 도입해보는 것을 제안드립니다:

예시 구조:

모델명 (예시)	설명
GPT 2025 Core	기본형, 무료 사용자용 (예: GPT-3.5 수준)
GPT 2025 Pro	현재 GPT-4-turbo에 해당하는 고성능 모델
GPT 2025 Ultra	향후 최고 성능 모델, 장문 context 및 API 전용
GPT 2025 Nano	모바일/저전력 기기용 경량 버전
GPT 2025 Open	커뮤니티/연구용 공개 버전 또는 오픈소스화 대상

또는 계절별 릴리스를 반영한 구조도 고려해볼 수 있습니다:

• GPT Spring 2024
• GPT Fall 2025

이처럼 연도/시점 기반 + 기능 등급 기반 명명 체계를 통해 사용자들은 지금 어떤 모델을 사용 중인지, 그리고 어떤 옵션들이 존재하는지를 훨씬 명확히 인식할 수 있게 됩니다.

---

기대 효과

• 사용자 신뢰 및 만족도 향상
• 신규 사용자 온보딩 과정의 혼란 감소
• ChatGPT와 API 제품군 간 브랜딩 일관성 강화
• 향후 agent, memory 등 기능 확장 모델을 위한 명명 기반 확보

---

저는 이 플랫폼의 발전을 진심으로 응원하는 유저로서, 작은 언어적 구조 하나가 사용자 경험 전체를 좌우할 수 있다는 사실을 늘 강조하고 싶습니다.
이와 같은 명명 체계 개편이 사용자와 OpenAI 양측 모두에게 유익할 것이라 확신합니다.

읽어주셔서 감사합니다.
앞으로도 ChatGPT의 지속적인 발전을 기대하겠습니다.

감사합니다.
[작성자 이름 또는 닉네임]

이 글은 ChatGPT와 협업하여 작성되었습니다.
저는 아이디어와 제안의 방향만 제시했으며, 문장 구성, 예시, 기술적 설명 등은 모두 AI가 생성했습니다.
특히 “GPT-4-turbo와 GPT-4의 차이점” 같은 기술적 세부 설명은 AI가 기존 지식에 기반해 작성한 것이므로, 최신 정보와 다를 수 있으며 그 정확성에 대해서는 제가 책임지지 않습니다.
아이디어는 제가 냈고, 글은 AI가 썼습니다.

[Editor_Chief]

I agree with the naming idea.

My favorite version is ChatGPT 3.5 and I have already requested that the Pentagon Contract that version for the Mars Mission.

While I can immediately tell when I have changed versions, I can not explain or define the exact difference. I can simply tell - with in a few paragraphs to posts - that I am no longer speaking with ChatGPT 3.5 and am now speaking to ChatGPT 4.0 and it’s always jarring.

Then, I have to spend HOURS waiting for the system to allow me access to my preferred model.

It would also be nice if users could FREEZE the model they want - an not bounce back and forth.