앤트로픽의 오푸스 4.8은 오푸스 4.7과 동일한 가격을 유지했습니다. 즉, 의미 있는 벤치마크 상승에도 불구하고 가격 인상이 전혀 없었다는 점이 인상적입니다 . 반면 GPT-5.5는 이전 모델인 GPT-5.4 대비 API 가격이 두 배로 뛰었습니다. 그러나 오픈AI는 토큰 효율성 향상으로 실제 체감 비용 증가는 약 20%에 그친다고 주장합니다 .

세 모델 모두 프롬프트 캐싱(캐시된 입력 토큰 약 90% 할인)과 배치 처리(50% 할인) 기능을 지원합니다 .

GPT-5.5에는 연구 수준 작업량을 위한 프로 티어(입력 $30/출력 $180)도 존재하지만 , 클로드 오푸스에는 이와 동등한 등급이 없습니다.

벤치마크 점수: 오푸스 4.8의 강점은 '에이전트' 능력

벤치마크 버전과 테스트 프로토콜이 서로 달라 단순 비교는 까다롭습니다. 그러나 개발자들이 가장 중요하게 여기는 영역에서 동일한 테스트가 가능한 경우, 오푸스 4.8이 GPT-5.5를 앞서는 것으로 보입니다.

에이전트 코딩: 10.6%p의 격차

실제 소프트웨어 엔지니어링 작업의 표준 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 오푸스 4.8은 69.2%를 기록하며 GPT-5.5의 58.6%를 10.6%p 차이로 앞섰습니다 . 오푸스 4.7도 이미 64.3%로 앞서 있었는데, 이번 업그레이드로 리드를 더욱 강화했습니다. 앤트로픽은 작업 완료 속도가 향상되고 이전 모델 대비 코드 버그가 4배나 줄어들었다고 강조했습니다 .

Terminal-Bench: 버전에 따라 갈리는 해석

이 벤치마크는 주의 깊게 해석해야 합니다. GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0에서 82.7%를 기록했다고 발표했지만 , 오푸스 4.8의 74.6%는 새로운 버전인 Terminal-Bench 2.1에서 측정된 수치입니다 . 따라서 두 점수는 직접 비교할 수 없습니다. 게다가 오픈AI가 주장한 82.7%는 벤치마크 소유자의 공식 리더보드에서 같은 날 82.0% ± 2.2로 기록된 것과 차이가 있어 논란이 있었습니다 . 오푸스 4.7은 Terminal-Bench 2.0에서 69.4%를 기록했으며 , 다른 하네스로 진행된 독립적인 테스트에서는 GPT-5.5가 같은 벤치마크에서 이전 버전인 GPT-5.4보다 못한 성적을 내기도 했습니다 .

지식 작업 및 에이전트 행동 능력

지식 작업 평가 지표인 GDPval-AA에서 오푸스 4.8은 1890점의 Elo 점수를 기록하여 GPT-5.5(1769점)를 약 7% 차이로 앞질렀습니다 . 또한 오푸스 4.8은 앤트로픽의 Super-Agent 벤치마크에서 모든 종단 간 에이전트 작업을 성공적으로 수행하는 100% 완료율을 기록한 최초의 모델이기도 합니다 . GPT-5.5는 아직 100%에 도달하지 못했습니다.

에이전트 컴퓨터 사용(OSWorld-Verified) 영역에서는 오푸스 4.8(83.4%), GPT-5.5(78.7%), 오푸스 4.7(82.8%) 순으로 점수가 비교적 근접했습니다 . 이는 혁명적 세대 교체가 아닌 미세한 수 포인트 개선을 보여줍니다.

GPT-5.5가 여전히 앞설 수 있는 영역

GPT-5.5의 벤치마크 적용 범위는 앤트로픽이 오푸스 4.8과 함께 발표한 공통된 벤치마크에 비해 상대적으로 좁습니다. 특히 오픈AI가 집중하는 지표가 다르기 때문입니다. 대학원 수준의 과학 추론을 평가하는 GPQA Diamond에서 오푸스 4.7은 94.2%를 기록했습니다 . 과거 비교에서는 GPT-5.4가 순수 수리적 추론 및 일부 지식 회상 테스트에서 오푸스 4.7을 근소하게 앞선 바 있습니다 . 오푸스 4.8(93.6%)과 GPT-5.5 간의 직접적인 GPQA 비교는 아직 불가능합니다 .

오픈AI는 GPT-5.5가 코딩 작업당 출력 토큰을 GPT-5.4보다 약 40% 적게 사용한다고 주장합니다. 이는 특정 작업에서 높은 토큰당 가격을 부분적으로 상쇄할 수 있는 부분입니다 .

컨텍스트 창 및 기타 사양

세 모델 모두 100만 토큰의 컨텍스트 창을 지원하지만, 앤트로픽은 오푸스 4.8의 요청당 최대 출력을 128K 토큰으로 문서화했습니다 . GPT-5.5의 최대 출력은 32K 토큰으로 알려져 있습니다 .

클로드의 빠른 모드는 선택 사항이며 표준 대비 약 2.5배 빠릅니다. 앤트로픽은 이번 오푸스 4.8의 빠른 모드가 이전 세대 모델보다 3배 저렴하다고 언급했습니다 . GPT-5.5에는 이에 상응하는 프리미엄 속도 티어가 없습니다.

숫자 논쟁을 대하는 자세

독립적 벤치마크를 볼 때는 다음과 같은 한계를 염두에 두어야 합니다.

• 커뮤니티 테스트에서 GPT-5.5의 CursorBench 점수가 다른 하네스 사용 시 GPT-5.4보다 낮게 나왔습니다. 이는 오픈AI가 자체 발표한 수치가 얼마나 대표성을 가지는지에 대한 의문을 제기합니다 .
• Terminal-Bench의 버전 차이로 인해 버전 번호를 확인하지 않고 리더보드 순위를 믿는 것은 신뢰하기 어렵습니다 .
• SWE-bench Pro는 가장 깔끔하게 공유된 벤치마크이며, 여러 릴리스에 걸쳐 꾸준히 클로드가 우위를 점하고 있습니다. 이 지표에서 본 오푸스 4.8과 GPT-5.5의 격차는 실제 워크플로우 차이로 체감될 만큼 충분히 큽니다.

당신에게 맞는 모델은?

클로드 오푸스 4.8을 선택해야 할 때:
에이전트 코딩, 컴퓨터 사용 작업, 지식 작업 또는 장문 컨텍스트 운영이 주된 워크로드라면 단연 최고의 선택입니다. 비교 가능한 모든 공유 벤치마크에서 리드를 지키고 있으며, 가격마저 오푸스 4.7과 동일합니다.

GPT-5.5를 선택해야 할 때:
오픈AI 생태계에 깊숙이 통합되어 있거나, 순수 수리적 추론 성능이 가장 중요하거나, 특정 프롬프트 패턴에서 향상된 토큰 효율성이 높은 토큰당 가격을 정말로 상쇄해 줄 것이라 예상되는 경우에 적합합니다.

오푸스 4.7을 유지해도 될 때:
프론티어 수준의 에이전트 코딩 성능(SWE-bench Pro 64.3%는 여전히 GPT-5.5를 크게 앞섭니다)이 필요하고 오푸스 4.8의 특정 개선점들이 급하지 않다면 유지해도 괜찮습니다. 하지만 가격이 동일하기 때문에 업그레이드하지 않을 이유도 사실상 없습니다.

마지막으로, 출력 중심의 에이전트를 운영하거나 긴 문서를 분석하는 개발자라면 클로드 오푸스의 17% 더 저렴한 출력 가격과 장문 컨텍스트 고정 요금 체계만으로도 매달 API 청구서에 구체적인 비용 절감 효과를 가져다줄 것입니다.

앤트로픽의 오푸스 4.8은 오푸스 4.7과 동일한 가격을 유지했습니다. 즉, 의미 있는 벤치마크 상승에도 불구하고 가격 인상이 전혀 없었다는 점이 인상적입니다 . 반면 GPT-5.5는 이전 모델인 GPT-5.4 대비 API 가격이 두 배로 뛰었습니다. 그러나 오픈AI는 토큰 효율성 향상으로 실제 체감 비용 증가는 약 20%에 그친다고 주장합니다 .

세 모델 모두 프롬프트 캐싱(캐시된 입력 토큰 약 90% 할인)과 배치 처리(50% 할인) 기능을 지원합니다 .

GPT-5.5에는 연구 수준 작업량을 위한 프로 티어(입력 $30/출력 $180)도 존재하지만 , 클로드 오푸스에는 이와 동등한 등급이 없습니다.

벤치마크 점수: 오푸스 4.8의 강점은 '에이전트' 능력

벤치마크 버전과 테스트 프로토콜이 서로 달라 단순 비교는 까다롭습니다. 그러나 개발자들이 가장 중요하게 여기는 영역에서 동일한 테스트가 가능한 경우, 오푸스 4.8이 GPT-5.5를 앞서는 것으로 보입니다.

에이전트 코딩: 10.6%p의 격차

실제 소프트웨어 엔지니어링 작업의 표준 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 오푸스 4.8은 69.2%를 기록하며 GPT-5.5의 58.6%를 10.6%p 차이로 앞섰습니다 . 오푸스 4.7도 이미 64.3%로 앞서 있었는데, 이번 업그레이드로 리드를 더욱 강화했습니다. 앤트로픽은 작업 완료 속도가 향상되고 이전 모델 대비 코드 버그가 4배나 줄어들었다고 강조했습니다 .

Terminal-Bench: 버전에 따라 갈리는 해석

이 벤치마크는 주의 깊게 해석해야 합니다. GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0에서 82.7%를 기록했다고 발표했지만 , 오푸스 4.8의 74.6%는 새로운 버전인 Terminal-Bench 2.1에서 측정된 수치입니다 . 따라서 두 점수는 직접 비교할 수 없습니다. 게다가 오픈AI가 주장한 82.7%는 벤치마크 소유자의 공식 리더보드에서 같은 날 82.0% ± 2.2로 기록된 것과 차이가 있어 논란이 있었습니다 . 오푸스 4.7은 Terminal-Bench 2.0에서 69.4%를 기록했으며 , 다른 하네스로 진행된 독립적인 테스트에서는 GPT-5.5가 같은 벤치마크에서 이전 버전인 GPT-5.4보다 못한 성적을 내기도 했습니다 .

지식 작업 및 에이전트 행동 능력

지식 작업 평가 지표인 GDPval-AA에서 오푸스 4.8은 1890점의 Elo 점수를 기록하여 GPT-5.5(1769점)를 약 7% 차이로 앞질렀습니다 . 또한 오푸스 4.8은 앤트로픽의 Super-Agent 벤치마크에서 모든 종단 간 에이전트 작업을 성공적으로 수행하는 100% 완료율을 기록한 최초의 모델이기도 합니다 . GPT-5.5는 아직 100%에 도달하지 못했습니다.

에이전트 컴퓨터 사용(OSWorld-Verified) 영역에서는 오푸스 4.8(83.4%), GPT-5.5(78.7%), 오푸스 4.7(82.8%) 순으로 점수가 비교적 근접했습니다 . 이는 혁명적 세대 교체가 아닌 미세한 수 포인트 개선을 보여줍니다.

GPT-5.5가 여전히 앞설 수 있는 영역

GPT-5.5의 벤치마크 적용 범위는 앤트로픽이 오푸스 4.8과 함께 발표한 공통된 벤치마크에 비해 상대적으로 좁습니다. 특히 오픈AI가 집중하는 지표가 다르기 때문입니다. 대학원 수준의 과학 추론을 평가하는 GPQA Diamond에서 오푸스 4.7은 94.2%를 기록했습니다 . 과거 비교에서는 GPT-5.4가 순수 수리적 추론 및 일부 지식 회상 테스트에서 오푸스 4.7을 근소하게 앞선 바 있습니다 . 오푸스 4.8(93.6%)과 GPT-5.5 간의 직접적인 GPQA 비교는 아직 불가능합니다 .

오픈AI는 GPT-5.5가 코딩 작업당 출력 토큰을 GPT-5.4보다 약 40% 적게 사용한다고 주장합니다. 이는 특정 작업에서 높은 토큰당 가격을 부분적으로 상쇄할 수 있는 부분입니다 .

컨텍스트 창 및 기타 사양

세 모델 모두 100만 토큰의 컨텍스트 창을 지원하지만, 앤트로픽은 오푸스 4.8의 요청당 최대 출력을 128K 토큰으로 문서화했습니다 . GPT-5.5의 최대 출력은 32K 토큰으로 알려져 있습니다 .

클로드의 빠른 모드는 선택 사항이며 표준 대비 약 2.5배 빠릅니다. 앤트로픽은 이번 오푸스 4.8의 빠른 모드가 이전 세대 모델보다 3배 저렴하다고 언급했습니다 . GPT-5.5에는 이에 상응하는 프리미엄 속도 티어가 없습니다.

숫자 논쟁을 대하는 자세

독립적 벤치마크를 볼 때는 다음과 같은 한계를 염두에 두어야 합니다.

• 커뮤니티 테스트에서 GPT-5.5의 CursorBench 점수가 다른 하네스 사용 시 GPT-5.4보다 낮게 나왔습니다. 이는 오픈AI가 자체 발표한 수치가 얼마나 대표성을 가지는지에 대한 의문을 제기합니다 .
• Terminal-Bench의 버전 차이로 인해 버전 번호를 확인하지 않고 리더보드 순위를 믿는 것은 신뢰하기 어렵습니다 .
• SWE-bench Pro는 가장 깔끔하게 공유된 벤치마크이며, 여러 릴리스에 걸쳐 꾸준히 클로드가 우위를 점하고 있습니다. 이 지표에서 본 오푸스 4.8과 GPT-5.5의 격차는 실제 워크플로우 차이로 체감될 만큼 충분히 큽니다.

당신에게 맞는 모델은?

클로드 오푸스 4.8을 선택해야 할 때:
에이전트 코딩, 컴퓨터 사용 작업, 지식 작업 또는 장문 컨텍스트 운영이 주된 워크로드라면 단연 최고의 선택입니다. 비교 가능한 모든 공유 벤치마크에서 리드를 지키고 있으며, 가격마저 오푸스 4.7과 동일합니다.

GPT-5.5를 선택해야 할 때:
오픈AI 생태계에 깊숙이 통합되어 있거나, 순수 수리적 추론 성능이 가장 중요하거나, 특정 프롬프트 패턴에서 향상된 토큰 효율성이 높은 토큰당 가격을 정말로 상쇄해 줄 것이라 예상되는 경우에 적합합니다.

오푸스 4.7을 유지해도 될 때:
프론티어 수준의 에이전트 코딩 성능(SWE-bench Pro 64.3%는 여전히 GPT-5.5를 크게 앞섭니다)이 필요하고 오푸스 4.8의 특정 개선점들이 급하지 않다면 유지해도 괜찮습니다. 하지만 가격이 동일하기 때문에 업그레이드하지 않을 이유도 사실상 없습니다.

마지막으로, 출력 중심의 에이전트를 운영하거나 긴 문서를 분석하는 개발자라면 클로드 오푸스의 17% 더 저렴한 출력 가격과 장문 컨텍스트 고정 요금 체계만으로도 매달 API 청구서에 구체적인 비용 절감 효과를 가져다줄 것입니다.