GPT-5.5 vs GPT-5.4: 업그레이드해야 할까?

하지만 숫자만 보면 이야기가 더 복잡합니다. LLM Stats는 GPT-5.5가 GPT-5.4와 직접 비교 가능한 10개 벤치마크 중 9개에서 개선됐다고 보고하지만, BenchLM의 GPT-5.4 Pro 대 GPT-5.5 비교에서는 GPT-5.4 Pro가 provisional leaderboard에서 92 대 89로 앞섭니다.^[9][1] BenchLM의 GPT-5.5 프로필도 153개 추적 벤치마크 중 20개만 공개되어 있다고 설명하므로, 공개된 수치만으로 전체 성능을 단정하기는 어렵습니다.^[4]

핵심 비교표

성능: 코딩·리서치·도구 사용에 초점이 맞춰져 있다

GPT-5.5의 제품 포지셔닝은 분명합니다. OpenAI는 GPT-5.5를 복잡한 실제 업무에 맞춘 모델로 설명하며, 코드 작성, 온라인 조사, 정보 분석, 문서·스프레드시트 작성, 여러 도구 사용을 주요 예시로 듭니다.^[15] Codex changelog도 같은 날 GPT-5.5가 Codex에 제공됐고, 복잡한 코딩과 컴퓨터 사용, 지식 업무, 연구 워크플로를 위한 모델이라고 설명합니다.^[13]

제3자 분석도 이 방향을 뒷받침합니다. BenchLM은 GPT-5.5의 공개 프로필에서 가장 강한 카테고리를 Agentic으로 제시하고, 코딩 에이전트, 브라우저 리서치, 컴퓨터 사용 워크플로에 특히 유용한 성능 프로필이라고 설명합니다.^[4] LLM Stats는 GPT-5.5가 GPT-5.4와 직접 비교 가능한 10개 벤치마크 중 9개에서 개선됐다고 보고합니다.^[9]

다만 이 결론은 “GPT-5.5가 모든 조건에서 GPT-5.4 계열보다 낫다”는 뜻은 아닙니다. BenchLM은 GPT-5.5 프로필에 현재 153개 추적 벤치마크 중 20개만 공개되어 있으며, sourced evaluation이 없는 카테고리는 비워둔다고 설명합니다.^[4] 따라서 공개 벤치마크는 방향성을 보여주는 자료로 읽되, 실제 도입 여부는 내부 워크로드로 다시 확인하는 편이 안전합니다.

GPT-5.4 Pro와 비교하면 결론이 바뀐다

GPT-5.5 비교에서 가장 흔한 함정은 GPT-5.4 표준 모델과 GPT-5.4 Pro를 같은 모델처럼 다루는 것입니다. LLM Stats의 GPT-5.5 대 GPT-5.4 비교에서는 GPT-5.5가 10개 중 9개 벤치마크에서 개선됐다고 보고되지만, BenchLM의 GPT-5.4 Pro 대 GPT-5.5 비교에서는 GPT-5.4 Pro가 provisional leaderboard에서 92 대 89로 앞섭니다.^[9][1]

BenchLM은 같은 비교에서 MMMU-Pro도 GPT-5.4 Pro 94%, GPT-5.5 81.2%로 제시합니다.^[1] 또한 context window는 GPT-5.4 Pro 1.05M, GPT-5.5 1M으로 표기됩니다.^[1] 이미 GPT-5.4 Pro를 쓰고 있고, 특정 벤치마크 성능이나 초장문 컨텍스트가 핵심이라면 GPT-5.5로 즉시 갈아타기보다 병렬 테스트가 더 합리적입니다.

비용: “더 싸다”와 “더 비싸다”가 모두 맞을 수 있다

가격 비교는 비교 대상에 따라 정반대 결론이 나옵니다. BenchLM의 GPT-5.4 Pro 대 GPT-5.5 비교에서는 GPT-5.4 Pro가 입력 $30.00, 출력 $180.00 per 1M tokens이고, GPT-5.5는 입력 $5.00, 출력 $30.00 per 1M tokens로 표기됩니다.^[1] 이 기준에서는 GPT-5.5가 훨씬 저렴합니다.

반면 LLM Stats의 GPT-5.5 대 GPT-5.4 표준 비교에서는 GPT-5.5의 per-token price가 GPT-5.4보다 두 배라고 보고됩니다.^[9] 즉 “GPT-5.5가 싸다”는 말은 GPT-5.4 Pro와 비교할 때는 성립할 수 있지만, GPT-5.4 표준 모델과 비교할 때는 아닐 수 있습니다.^[1][9]

여기에 토큰 효율도 함께 봐야 합니다. DataCamp는 GPT-5.5가 GPT-5.4와 per-token latency를 맞추면서 같은 Codex 작업을 더 적은 토큰으로 완료한다고 요약합니다.^[8] 따라서 실제 비용 판단은 현재 사용하는 모델 SKU, 입력·출력 토큰 비율, 같은 작업에서 GPT-5.5가 줄이는 토큰 수를 함께 계산해야 합니다.^[1][8][9]

속도와 컨텍스트: 체감 성능은 per-token latency만으로 결정되지 않는다

DataCamp와 LLM Stats는 모두 GPT-5.5가 GPT-5.4 수준의 per-token latency를 유지한다는 방향으로 설명합니다.^[8][9] DataCamp는 여기에 더해 GPT-5.5가 같은 Codex 작업을 더 적은 토큰으로 완료한다고 요약합니다.^[8]

하지만 업그레이드 판단에서는 per-token latency와 최종 작업 시간을 구분해야 합니다. GPT-5.5가 같은 작업을 더 적은 토큰으로 끝낸다면 일부 워크플로에서는 유리할 수 있지만, 도구 사용형 작업은 프롬프트 구조와 출력 길이, 도구 호출 방식에 따라 체감 시간이 달라질 수 있습니다. 공개 자료가 말해주는 것은 GPT-5.5의 토큰당 지연시간이 GPT-5.4보다 나빠졌다는 신호는 크지 않다는 점이지, 모든 제품 환경에서 최종 지연시간이 동일하다는 보장은 아닙니다.^[8][9]

컨텍스트는 GPT-5.5가 작다고 보기는 어렵지만, GPT-5.4 Pro와 비교하면 약간 불리하게 표기됩니다. BenchLM은 GPT-5.5의 context window를 1M, GPT-5.4 Pro의 context window를 1.05M으로 제시합니다.^[1] 초장문 코드베이스, 대량 문서 분석, 긴 대화 기록 유지가 핵심이라면 최대 컨텍스트만 보지 말고 실제 검색·요약·회수 품질까지 같은 데이터로 비교하는 편이 좋습니다.

안전성: 평균 점수보다 카테고리별 위험을 봐야 한다

OpenAI Deployment Safety Hub의 challenging prompts 표는 gpt-5.4-thinking과 GPT-5.5의 카테고리별 점수를 함께 제시하며, 해당 표는 “higher is better” 기준입니다.^[24] 이 표에서는 GPT-5.5가 더 높은 항목과 더 낮은 항목이 함께 나타납니다.^[24]

이 표만으로 GPT-5.5의 안전성이 일괄적으로 더 좋거나 나쁘다고 결론 내리기는 어렵습니다. 제품이 다루는 위험이 괴롭힘, 폭력, 혐오, 자해, 불법 행위 중 어디에 가까운지에 따라 별도 평가가 필요합니다.^[24]

업그레이드 판단 가이드

GPT-5.5를 먼저 테스트할 만한 경우는 코딩 에이전트, Codex 기반 개발, 컴퓨터 사용, 온라인 리서치, 문서·스프레드시트 생성, 여러 도구를 오가는 업무 자동화가 핵심일 때입니다. OpenAI의 Codex changelog와 GPT-5.5 시스템 카드는 모두 이 영역을 GPT-5.5의 주요 사용처로 설명합니다.^[13][15]

바로 교체하지 않는 편이 나은 경우는 GPT-5.4 Pro를 이미 쓰고 있으며, 현재 워크로드가 특정 벤치마크 성능이나 최대 컨텍스트 창에 강하게 의존할 때입니다. BenchLM의 GPT-5.4 Pro 비교에서는 GPT-5.4 Pro가 provisional leaderboard와 context window에서 GPT-5.5보다 앞서는 수치가 제시됩니다.^[1]

비용이 핵심인 경우에는 현재 쓰는 모델이 GPT-5.4 표준인지 GPT-5.4 Pro인지부터 확인해야 합니다. GPT-5.4 Pro 대비로는 GPT-5.5가 더 저렴하게 표기되지만, GPT-5.4 표준 모델 대비로는 GPT-5.5의 per-token price가 두 배라고 보고됩니다.^[1][9]

벤치마크를 해석할 때는 공개 수치가 실제 제품 환경을 완전히 대변하지 않을 수 있다는 점도 고려해야 합니다. OpenAI의 GPT-5.4 소개 페이지는 벤치마크가 연구 환경에서 수행됐으며 production ChatGPT에서는 일부 출력이 다를 수 있다고 주석을 달았습니다.^[7] GPT-5.5의 공개 벤치마크 커버리지 역시 BenchLM 기준 153개 중 20개로 제한되어 있습니다.^[4]

최종 결론은 간단합니다. GPT-5.5는 코딩·에이전트·리서치 업무에서는 강력한 업그레이드 후보입니다.^[13][15] 그러나 GPT-5.4 Pro와 비교한 일부 벤치마크, 가격 비교 기준의 차이, 컨텍스트 창, 카테고리별로 엇갈리는 안전성 점수를 고려하면 전면 교체보다 핵심 워크로드부터 병렬 평가하는 접근이 더 안전합니다.^[1][9][24]