Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: 코딩·에이전트·추론별 승자는?

코딩: Claude는 SWE-bench Pro, GPT-5.5는 터미널 작업

코딩 성능은 하나의 점수로 묶으면 오해하기 쉽습니다. SWE-bench Pro에서는 Claude Opus 4.7이 64.3%, GPT-5.5가 58.6%로 제시되어 Claude가 앞섭니다 . Vellum도 이 차이를 실제 GitHub 이슈 해결 계열에서 Claude가 앞서는 신호로 설명합니다 .

반대로 Terminal-Bench 2.0에서는 결과가 뒤집힙니다. 이 벤치마크는 파일 조작, 스크립트 실행, 다단계 CLI 워크플로를 포함한 실제 터미널 작업 능력을 측정하는 것으로 설명되며, GPT-5.5가 82.7%, Claude Opus 4.7이 69.4%로 보고됩니다 . 터미널 기반 개발 자동화, 셸 명령 실행, 프로젝트 파일 탐색이 핵심이라면 GPT-5.5를 먼저 시험할 이유가 있습니다.

정성적 비교도 비슷한 결론을 냅니다. Mindstudio는 GPT-5.5가 정확한 도구 사용과 파일 탐색이 필요한 문제에서 약간 강하고, Claude Opus 4.7은 큰 코드베이스 전반의 아키텍처 추론에서 더 낫다고 설명합니다 . 즉 코딩 모델 선택에서는 코드를 고치는 작업인지, 터미널에서 실행하며 조작하는 작업인지가 중요합니다.

SWE-bench Verified는 조심해서 봐야 합니다. APIYI와 LLM Stats는 Claude Opus 4.7의 SWE-bench Verified 점수를 87.6%로 제시하지만, 제공된 자료만으로는 GPT-5.5의 동일 조건 수치를 확정하기 어렵습니다 . 같은 벤치마크 이름이라도 모델 모드, 하네스, 재시도 정책이 달라지면 비교 결과가 달라질 수 있습니다 .

에이전트와 도구 사용: GPT-5.5가 넓게 강하지만 예외가 있다

OpenAI의 GPT-5.5 발표 자료는 OSWorld-Verified에서 GPT-5.5 78.7%, Claude Opus 4.7 78.0%를 제시합니다 . 차이는 작지만, 공개 수치상 컴퓨터 사용 벤치마크에서는 GPT-5.5가 근소하게 앞섭니다 .

BrowseComp에서는 격차가 더 큽니다. 같은 OpenAI 자료는 GPT-5.5 84.4%, GPT-5.5 Pro 90.1%, Claude Opus 4.7 79.3%를 제시합니다 . 검색, 브라우징, 정보 수집형 에이전트가 제품의 핵심이라면 GPT-5.5 계열을 우선 후보로 둘 만합니다.

하지만 도구 사용 전체를 GPT-5.5 승리로 일반화하면 안 됩니다. MCP Atlas에서는 Claude Opus 4.7이 79.1%, GPT-5.5가 75.3%로 제시됩니다 . 따라서 에이전트 성능을 평가할 때는 브라우저 검색, GUI 컴퓨터 사용, MCP형 도구 호출, 터미널 자동화를 분리해 테스트하는 편이 안전합니다.

추론: GPQA는 Claude, FrontierMath는 GPT-5.5

과학·전문지식 추론 계열의 GPQA Diamond에서는 Claude Opus 4.7이 94.2~94.3%, GPT-5.5가 93.6%로 보고됩니다 . 차이는 크지 않지만, 제공된 자료 기준으로는 Claude Opus 4.7이 근소하게 앞섭니다 .

수학에서는 결론이 반대입니다. FrontierMath T1-3에서 GPT-5.5는 51.7%, Claude Opus 4.7은 43.8%로 제시되고, 더 어려운 FrontierMath T4에서도 GPT-5.5 35.4%, Claude Opus 4.7 22.9%로 제시됩니다 . 고난도 수학 풀이, 정형 추론, 검산이 중요한 워크로드라면 GPT-5.5를 먼저 평가하는 편이 합리적입니다.

HLE는 아직 타이브레이커로 쓰기 어렵다

Humanity’s Last Exam, 즉 HLE는 이번 비교에서 가장 조심해야 할 항목입니다. Mashable은 no-tools 조건에서 GPT-5.5 40.6%, Claude Opus 4.7 31.2%로 GPT-5.5 우위를 제시합니다 . 반면 o-mega와 RDWorld는 no-tools 조건에서 GPT-5.5 41.4%, Claude Opus 4.7 46.9%로 Claude 우위를 제시합니다 .

도구 사용 조건에서는 Mashable과 RDWorld가 GPT-5.5 52.2%, Claude Opus 4.7 54.7%를 제시해 Claude가 근소하게 앞섭니다 . 그러나 no-tools 결과가 출처별로 크게 다르기 때문에, HLE 하나만으로 종합 추론 우위를 결정하는 것은 위험합니다.

컨텍스트, 비용, 리더보드는 참고 자료로만 봐야 한다

컨텍스트 윈도우도 출처별 표현이 다릅니다. Artificial Analysis는 GPT-5.5를 922k 토큰, Claude Opus 4.7을 1,000k 토큰으로 표시합니다 . 반면 LLM Stats는 두 모델이 모두 1M 토큰 컨텍스트로 출시됐고 같은 입력 가격대라고 설명합니다 . 실무에서는 둘 다 초장문 컨텍스트 모델로 보되, 실제 한도와 가격은 사용하는 API, 제품 계층, 추론 모드, 도구 호출 방식에서 다시 확인해야 합니다.

종합 리더보드도 유용하지만 결정타는 아닙니다. BenchLM은 Claude Opus 4.7을 provisional leaderboard 110개 모델 중 2위, verified leaderboard 14개 모델 중 2위로 제시합니다 . 같은 출처 계열에서 GPT-5.5는 provisional leaderboard 112개 모델 중 5위, verified leaderboard 16개 모델 중 2위로 제시됩니다 . 이런 순위는 두 모델이 모두 최상위권이라는 신호로는 충분하지만, 실제 제품 선택에서는 실패 유형, 지연시간, 비용, 도구 호출 안정성이 더 크게 작용할 수 있습니다.

어떤 모델을 먼저 테스트해야 할까?

Claude Opus 4.7을 먼저 테스트할 만한 경우는 다음과 같습니다.

• SWE-bench Pro와 비슷한 코드 이슈 해결형 작업이 많을 때
• 대형 코드베이스의 구조 이해, 리팩터링, 코드 리뷰 품질이 중요할 때
• GPQA Diamond 유형의 고난도 과학·전문지식 질의가 핵심일 때
• MCP Atlas처럼 특정 도구 호출 벤치마크에서의 성능을 중시할 때

GPT-5.5를 먼저 테스트할 만한 경우는 다음과 같습니다.

• 터미널·CLI 기반 자동화와 파일 조작이 많을 때
• OSWorld-Verified 같은 컴퓨터 사용 벤치마크를 중시할 때
• BrowseComp형 검색·브라우징 에이전트가 중요할 때
• FrontierMath 계열의 수학 추론 성능이 중요할 때

최종 판단

Claude Opus 4.7은 SWE-bench Pro, GPQA Diamond, MCP Atlas에서 강한 선택지로 나타납니다 . GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, BrowseComp, FrontierMath에서 강한 선택지입니다 .

따라서 결론은 Claude Opus 4.7이냐 GPT-5.5냐가 아니라, 어떤 작업을 자동화하느냐입니다. 복잡한 코드 수정과 과학 질의 중심이면 Claude Opus 4.7을 먼저, 터미널 자동화·브라우징·컴퓨터 사용·수학 추론 중심이면 GPT-5.5를 먼저 벤치마크하는 접근이 가장 현실적입니다.