GPT-6.1 Sol vs. Claude Opus 5.5: 벤치마크, 가격, 그리고 선택 가이드

OpenAI는 9월 29일 DevDay에서 중간급 모델의 업그레이드인 GPT-6.1 Sol을 공개하며, 플래그십인 GPT-6 Astra에 근접한 성능을 Astra 토큰 가격의 5분의 1로 제공한다고 밝혔습니다. 일주일 전, Anthropic은 Claude Opus 5.5를 출시하며 Fable 5.1급 성능을 40% 저렴한 가격에 제공한다고 소개했습니다.

두 모델 모두 효율성을 내세우고 있으며, OpenAI의 출시 글은 작업당 비용의 일부만으로 비즈니스 워크플로와 문서 작업에서 Opus 5.5보다 우위라고 직접적으로 언급합니다. 다만, OpenAI가 공개한 차트는 헤드라인보다 더 흥미로운 이야기를 들려줍니다. 읽는 노력 설정에 따라 비교 결과가 달라지기 때문입니다.

이 글에서는 OpenAI의 출시 글이 직접적으로 맞대결을 제시한 만큼 GPT-6.1 Sol과 Opus 5.5를 주로 비교하지만, Claude Sonnet 5.5도 합리적인 비교 대상으로, 이에 대해서는 GPT-6.1 Sol vs Claude Sonnet 5.5 글에서 다룹니다.

요약

• GPT-6.1 Sol은 작업당 비용에서 선두입니다. 두 모델이 공유하는 모든 벤치마크에서 Opus 5.5 대비 일부 비용으로 같은 곳에 도달합니다.
• 다만 272K 토큰을 넘는 프롬프트부터는 GPT-6.1 Sol의 할증이 적용되어 가격 격차가 대부분 사라집니다.
• 최대 노력으로 돌릴 때, 비즈니스 자동화와 과학용 터미널 작업의 최고 성능 한계는 여전히 Opus 5.5가 더 높습니다.

GPT-6.1 Sol이란?

GPT-6.1 Sol은 2026년 9월 29일에 출시된 GPT-6 계열의 중간급 추론 모델로, GPT-6 Sol의 업그레이드 버전입니다.

코딩, 컴퓨터 사용, 전문 업무에서 Astra에 가까운 결과를 훨씬 낮은 가격에 제공하는 것이 강점이며, 요청 간 컨텍스트를 재사용하는 에이전트를 겨냥해 더 저렴한 캐시 입력을 제공합니다.

자세한 출시에 대해서는 GPT-6.1 Sol 가이드를, 이전 버전으로 코드베이스 마이그레이션 에이전트를 구축하는 방법은 GPT-6 Sol API 튜토리얼을 참고하세요.

Claude Opus 5.5란?

Claude Opus 5.5는 Claude 5.5 계열의 첫 모델로 공개된 Anthropic의 플래그십 Opus 모델입니다.

Anthropic은 장시간 동작하는 에이전트형 코딩과 지식 작업을 겨냥해, 대부분의 작업에서 Claude Fable 5.1과 동급 성능을 더 낮은 비용으로 제공하고, 항상 켜져 있는 적응형 사고를 지원한다고 설명합니다.

출시에 대해서는 Claude Opus 5.5 가이드를, AI 사고 조사관을 만드는 방법은 Opus 5.5 API 튜토리얼을 참고하세요.

GPT-6.1 Sol vs Claude Opus 5.5: 정면 비교

GPT-6.1 Sol과 Opus 5.5는 공개된 벤치마크가 세 개만 겹치며, 모두 OpenAI의 출시 차트에서 가져왔습니다. 이 중 두 개에서 Opus 5.5가 더 높은 최고 점수를 기록했고, 세 개 모두에서 GPT-6.1 Sol은 작업당 비용이 2배에서 5배 더 저렴했습니다.

처음 세 행은 OpenAI의 차트에서 가져왔고, 여기서 Claude 결과는 "Opus 5.5 w/ fallbacks"로 표기되어 있습니다. 그 외는 각 벤더가 자사 모델에 대해 보고한 수치입니다.

비즈니스 워크플로와 문서

OpenAI가 승부수를 던진 영역이며, 노력 설정이 승자를 가릅니다.

OpenAI의 헤드라인은 GPT-6.1 Sol이 AutomationBench에서 Opus 5.5보다 2.2포인트 높게 나온다고 말합니다. 이는 수십 개의 비즈니스 도구 전반에서 다단계 워크플로를 완수하는 에이전트를 테스트한 Zapier의 벤치마크입니다. 이 주장은 medium 노력에서 사실로, GPT-6.1 Sol은 작업당 $0.19로 31.7%, Opus 5.5는 작업당 $0.65로 29.5%를 기록합니다.

두 모델을 모두 max로 올리면 순서가 뒤집힙니다. Opus 5.5는 42.5%까지 올라 GPT-6 Astra마저 앞서며, GPT-6.1 Sol은 36.1%에서 정점입니다. Opus 5.5는 그 대가로 작업당 비용이 거의 5배가 되므로, 여섯 포인트의 성공률 차이가 에이전트에게 가치가 있는지가 관건입니다. 수천 건의 티켓을 처리하는 지원 봇이라면 아마 아닐 겁니다. 실패 시 사람이 다시 해야 하는 재무 워크플로라면, 그럴 수도 있습니다.

일상적인 문서 작업과 자동화에서는 GPT-6.1 Sol이 가성비가 더 좋습니다. 가장 어려운 워크플로의 성공이 꼭 필요하다면 Opus 5.5가 선택입니다.

코딩과 과학 작업

공유 코딩 벤치마크는 없으므로 표의 수치는 각 벤더의 단독 수치입니다. OpenAI는 GPT-6.1 Sol이 실제 코드베이스에서 장기 과제를 평가하는 DeepSWE v1.1에서 GPT-6 Astra와 대등하다고 밝혔고, Anthropic은 Opus 5.5가 Terminal-Bench 4.0과 FrontierCode에서 GPT-6 Astra를 앞선다고 보고합니다.

이전의 직접 테스트에서, 이전 버전인 GPT-6 Sol은 테트리스 빌드에서 실행 비용 3분의 1 이하로 Opus 5.5를 이겼습니다(비교는 GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5 참조). 따라서 GPT-6.1 Sol이 유리할 것이라 예상합니다. 

컴퓨터 사용

아직 직접 비교가 어렵습니다. OpenAI는 GPT-6.1 Sol을 OSWorld 2.0 오프라인 세트에서 보고하며 GPT-6 Astra와 2.1포인트 차이라고 밝혔고, Anthropic은 Opus 5.5를 OSWorld 2.1(작업이 다른 최신 버전)에서 보고합니다. 서로의 버전으로는 공개하지 않았으므로, 표의 수치는 맞대결이 아닙니다. 동일한 세트로 둘을 돌린 결과가 나오기 전까진 보류하세요.

가드레일과 API 제약

실사용에서는 Opus 5.5가 더 제한적입니다. Anthropic은 사이버 보안 작업 대부분을 Cyber Verification Program에 속하지 않는 한 Opus 4.8로 라우팅하며, 생물학 관련 작업도 유사한 폴백을 거칩니다. OpenAI 차트에서 Claude 결과에 "with fallbacks"가 붙는 이유이기도 합니다.

GPT-6.1 Sol의 제약은 API 쪽입니다. none이나 minimal 노력 설정이 없고, 도구 호출은 Chat Completions가 아니라 Responses API에서만 동작합니다. Opus 5.5는 적응형 사고가 항상 켜져 있으며 강제 도구 사용을 거부합니다. 보안팀에게는 Opus 5.5의 라우팅이 더 큰 차이이고, 코드 마이그레이션을 하는 개발자에게는 GPT-6.1 Sol의 API 변경이 더 큰 차이입니다.

가격: 실제로 지불하는 비용

표준 요금에서는 입력 272K 토큰을 넘기 전까지 GPT-6.1 Sol이 항상 Opus 5.5의 정확히 절반입니다.

토큰 요금 나란히 보기

입력, 출력, 캐시 읽기 모두에서 0.5배가 고정으로 적용되므로, 보통 크기의 프롬프트라면 "GPT-6.1 Sol은 절반 가격"으로 요약됩니다. 두 모델 모두 추론 토큰을 출력으로 청구하는데, Opus 5.5는 사고를 끌 수 없으므로 이 영향이 더 큽니다.

실제 워크로드 비용

각 합계는 (볼륨 ÷ 100만) × 요금을 입력과 출력에 대해 더한 값이며, 표준 요금을 사용했습니다.

• 균형형 어시스턴트: 절반 가격의 전형적인 사례로, 대부분의 채팅 및 에이전트 워크로드가 여기에 해당합니다.
• 임계값 이하 검색: 여전히 절반 가격이므로, 각 프롬프트를 작게 유지하는 RAG 구성은 절감 효과를 온전히 누립니다.
• 임계값 초과 검색: 할증으로 GPT-6.1 Sol의 입력 요금이 Opus 5.5 수준으로 두 배가 되어, 절감액이 미미해집니다. 프롬프트에 코드베이스 전체를 자주 싣는다면, 두 모델이 비슷한 비용이라고 예산을 잡으세요.

두 벤더는 서로 다른 토크나이저를 사용하며, 동일 워크로드에 대한 토큰 수를 어느 쪽도 공개하지 않았으므로, 위 합계는 청구서라기보다 요금 비교로 보시기 바랍니다. 

GPT-6.1 Sol과 Claude Opus 5.5의 실제 성능

위 벤치마크는 벤더 제공 수치이므로, 동일한 프롬프트와 동일한 도구로 GPT-6.1 Sol과 Claude Opus 5.5에 동일한 빌드 작업을 수행해 보았습니다.

과제: 지역 보건 클리닉용 단일 파일 HTML 예약 스케줄러. 월요일~일요일 주간 보기에 물리치료, 치과, 영상의학, 소아과 예약 표시, 예약 추가·편집·삭제용 폼, localStorage 지속성, 약 10건의 샘플 예약이 채워진 한 주. 빌드 스텝 없음, 의존성 없음, 네트워크 없음.

어려운 부분은 충돌 로직으로, 다음 규칙을 동시에 만족해야 합니다:

• 같은 방에서 겹치거나, 같은 의료진과 겹치면 두 예약은 충돌
• 끝나는 시간과 시작 시간이 정확히 맞닿는 연속 예약은 충돌 금지
• 모든 경고는 단순히 빨갛게 표시하는 게 아니라 상대 예약과 사유를 명시
• 모든 편집·삭제 후 경고가 갱신되어야 하고, 새로고침 후에도 유지
• 시드 주간에는 방 충돌 2건과 의료진 충돌 1건이 정확히 포함

이 테스트는 실제 코드베이스 엔지니어링에서 GPT-6.1 Sol이 GPT-6 Astra에 필적한다는 OpenAI의 주장, 그리고 Opus 5.5가 장시간 코딩 에이전트에 적합하다는 Anthropic의 포지셔닝을 모두 점검할 수 있어 좋습니다.

다음은 제가 예약을 옮기고 하나를 삭제한 뒤, 의료진 이중예약을 추가했을 때의 GPT-6.1 Sol 스케줄러입니다. 목요일 새 예약에 경고가 표시되며, 충돌하는 예약을 지목합니다:

다음은 동일한 과정을 거친 Opus 5.5 결과로, 충돌 패널이 남은 각 쌍과 겹치는 시간을 표시합니다:

주요 결과는 다음과 같습니다:

• 충돌 로직에서는 우열이 없었습니다. 두 페이지 모두 시작 시 방 충돌 2건과 의료진 충돌 1건을 정확히 표시했고, 각각 상대 예약과 사유를 명시했으며, 연속 예약은 건드리지 않았습니다.
• 편집, 삭제, 새로고침에서도 모두 합격. 예약을 빈 방으로 옮기면 양쪽 충돌이 해제되고, 의료진 충돌의 한쪽을 삭제하면 다른 한쪽도 해제되었으며, 의료진 이중예약을 추가하면 정확히 경고가 떴고, 새로고침 후에도 모두 유지되었습니다.
• 차이는 표현 방식에 있었습니다. GPT-6.1 Sol은 요약 카드, 서비스 필터, "충돌만" 토글 등 더 다듬어진 페이지를 만들었지만, 각 일자의 예약을 시간 그리드가 아닌 시간 순으로 나열합니다. Opus 5.5는 겹치는 시간을 보여주는 충돌 패널과 저장 전에 경고를 추가했지만, 주간 그리드는 스크롤이 필요합니다.
• 샘플 주간은 Opus 5.5가 더 까다롭게 구성했습니다. 서로 다른 방, 서로 다른 의료진 간 겹침이 포함되어 있었습니다.

명세 준수와 충돌 로직은 둘 다 5점 만점을 주었습니다. 사용성과 레이아웃은 GPT-6.1 Sol이 5점, 주간 보기가 한 화면에 다 보이지 않는 Opus 5.5는 4점을 주었습니다.

비용에서 차이가 컸습니다. Opus 5.5는 출력 토큰을 두 배 이상 더 사용했으며, 대부분이 사고에 쓰였습니다:

• GPT-6.1 Sol: $0.27
• Claude Opus 5.5: $1.11

그렇다면 승자는? 이 작업에서는 GPT-6.1 Sol입니다. 다만 주로 가격에서입니다. 두 모델 모두 정확히 동작하는 스케줄러를 완성했으며, GPT-6.1 Sol은 약 4분의 1 비용으로 해냈습니다.

GPT-6.1 Sol과 Claude Opus 5.5, 언제 고를까

대부분의 팀에게 분기점은 작업당 비용입니다. OpenAI가 보고한 점수에 GPT-6.1 Sol은 Opus 5.5가 쓰는 비용의 5분의 1에서 절반 정도로 도달합니다. 예외는 긴 프롬프트, 어려운 실행에서 마지막 몇 포인트의 성공률, 그리고 배포 환경입니다.

다음에 해당하면 GPT-6.1 Sol

• 대량의 에이전트를 운영합니다. 비즈니스 워크플로 자동화에서 medium 노력 기준으로 Opus 5.5를 이기며, 작업당 비용은 약 3분의 1로, 수천 번의 실행에선 차이가 큽니다.
• 조밀한 문서를 상대로 질문을 던지는 작업이 많습니다. OpenAI의 PDF 벤치마크에서 모든 노력 설정에서 Opus 5.5를 앞서며, 비용은 절반 이하입니다.
• 팀이 이미 ChatGPT Work나 Codex를 사용합니다. 복잡한 코딩과 에이전트형 작업에 OpenAI가 이 모델을 권장합니다.
• 긴 시스템 프롬프트나 컨텍스트를 재사용합니다. 100만 토큰당 $0.10의 캐시 입력은 반복이 많은 에이전트 루프 비용을 낮춰줍니다. 단, 각 프롬프트가 272K 토큰 이하여야 합니다.

다음에 해당하면 Claude Opus 5.5

• 프롬프트가 272K 토큰을 자주 넘습니다. GPT-6.1 Sol의 할증이 가격 이점을 대부분 상쇄하고, Opus 5.5에는 롱 컨텍스트 할증이 없습니다.
• 실패한 실행의 비용이 토큰 비용보다 큽니다. 최대 노력에서 Opus 5.5는 OpenAI의 차트 기준( GPT-6 Astra 포함) AutomationBench 최고 점수를 기록합니다.
• Cursor, Amazon Bedrock, Google Vertex AI로 배포합니다. Opus 5.5는 모두에 등재되어 있고, GPT-6.1 Sol은 아직 Cursor와 Vertex AI 문서에 없습니다.
• 무인 에이전트에 Anthropic의 보수적 기본값을 원합니다. 위험한 보안·생물학 작업을 시도하지 않고 다른 모델로 라우팅합니다.

GPT-6.1 Sol과 Claude Opus 5.5 시작하기

가장 큰 차이는 도달 범위입니다. Opus 5.5는 세 주요 클라우드와 Cursor에 모두 있고, GPT-6.1 Sol은 OpenAI 자사 제품, Azure, Copilot 중심입니다. 

첫 API 호출 만들기

두 모델은 SDK가 달라, 모델 문자열뿐 아니라 클라이언트도 바꿔야 합니다:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input="Summarize the payment terms in this contract: ...",
)
print(response.output_text)

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the payment terms in this contract: ..."}],
)
print(next(b.text for b in response.content if b.type == "text"))

완성 예시는 앞서 소개한 GPT-6 Sol API 튜토리얼과 Opus 5.5 API 튜토리얼을 참고하세요.

마무리

작업당 비용이 중요하다면 GPT-6.1 Sol을 사용하세요. 가장 어려운 에이전트 실행에서 최고 성공률이 필요하거나, 긴 프롬프트를 보내거나, Cursor나 Bedrock을 통해 배포한다면 Opus 5.5를 사용하세요.

가장 인상적인 점은 OpenAI의 차트가 두 모델 모두의 주장을 뒷받침한다는 것입니다. 헤드라인은 medium 노력 지점을 택했지만, 같은 차트에서 max 노력에선 Opus 5.5가 위입니다. OpenAI는 대부분의 구매자가 곡선에서 더 저렴한 지점을 중시한다고 보는 듯하며, 일상적인 에이전트라면 그 판단이 맞다고 봅니다.

Sol이 중간급 모델인 만큼, GPT-6.1 Sol vs.  Claude Sonnet 5.5도 함께 테스트해 볼 가치가 있습니다. 

둘 중 어떤 모델로 빌드하든, OpenAI Fundamentals 스킬 트랙이나 Introduction to Claude Models 과정을 권합니다.