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지난달 기준으로, OpenAI와 Anthropic 모두 강력한 새로운 중급 모델을 내놓았습니다.
GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5는 각사의 플래그십 바로 아래 단계에 위치하며, 일상적인 작업을 위한 주력 모델로 포지셔닝되어 있습니다. 대화형 사용에 충분히 빠르면서도 대규모로 운영하기에 비용이 합리적입니다.
다만 트레이드오프가 있습니다. Terra는 토큰당 가격이 약 절반이고, 작업당 사용하는 토큰 수도 훨씬 적습니다. Sonnet 5.5는 더 강력한 모델이며, 특히 코딩과 컴퓨터 사용 작업에서 높은 노력 설정에서 우수합니다.
이 글에서는 사양, 가격, 벤치마크, 속도, 작업당 비용 측면에서 GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5를 비교하고, 어떤 모델이 귀하의 워크로드에 맞는지 판단하는 데 도움을 드리겠습니다.
GPT-6.1 Terra란?
OpenAI의 제품군은 이제 가장 작은 것부터 큰 것까지 Luna, Terra, Sol, Astra의 네 가지 계층으로 구성됩니다. Terra는 9월 GPT-6 업데이트에서 제외되었던 GPT-5.6 Terra를 대체하며, 전작 대비 비용이 50% 낮아졌습니다.
6.1 Terra는 세 가지 영역에 집중합니다:
컴퓨터 사용: 화면의 내용을 이해하고 앱 전반에서 작업 수행
시각적 추론: 이미지, 차트, 기술 도면 해석
작성: 더 명확하고 자연스러운 커뮤니케이션
OpenAI는 사실 오류가 크게 줄었다고도 밝혔습니다. 내부의 어려운 프롬프트 세트에서, 최대 노력 기준 Terra의 오류율은 4.3%로, GPT-5.6 Terra의 22.3%에서 크게 낮아졌고, GPT-6.1 Sol과 비슷한 수준입니다.
Terra는 ChatGPT(Plus, Pro, Enterprise, Edu 사용자), Codex, API(gpt-6.1-terra)에서 이용할 수 있습니다. GitHub Copilot과 Amazon Bedrock에도 출시 중입니다.
Claude Sonnet 5.5란?
Claude Sonnet 5.5는 Anthropic의 Claude 5.5 제품군의 두 번째 모델로, Claude Opus 5.5를 보완하는 더 빠르고 저렴한 모델입니다. Sonnet 5에서 크게 향상되었으며, Anthropic에 따르면 속도는 30% 이상 빨라지고 작업당 비용은 최대 30% 절감됩니다. 이는 부분적으로 도구 호출을 배치 처리하기 때문입니다.
여러 벤치마크에서 Sonnet 5.5는 Opus 5.5에 근접합니다. 예를 들어 GDPval-AA(지식 노동)에서 1844점을 기록해 Opus보다 겨우 2점 낮습니다. 다만 Opus 5.5가 복잡하고 개방형 작업 전반에서는 확실히 더 강력하다는 점은 알려져 있습니다.
Anthropic은 Sonnet 5.5의 강점으로 코딩과 버그 수정, 에이전틱 터미널 작업, 디자인, 슬라이드, 스프레드시트를 강조합니다. I
Sonnet 5.5는 Claude 앱, Claude Code, Claude API(claude-sonnet-5-5)뿐 아니라 Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Azure에서도 사용할 수 있습니다.
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5 사양 및 가격
GPT-6.1 Terra
Claude Sonnet 5.5
출시일
October 26, 2026
September 28, 2026
입력 가격(100만 토큰당)
$1.00 (272K 초과 시 $2.00)
$2.00
출력 가격(100만 토큰당)
$5.00 (272K 초과 시 $7.50)
$10.00
캐시된 입력(100만 토큰당)
$0.05
$0.10
컨텍스트 윈도우
1.05M tokens
1M tokens
최대 출력
128K tokens
128K tokens
노력 수준
none, low, medium, high, xhigh, max
low, medium, high, xhigh, max
입력
Text, images
Text, images
정가 기준으로, 일반적인 프롬프트에서는 Terra가 토큰당 비용이 절반입니다. 매우 긴 프롬프트(272K 토큰 초과)에서는 Terra의 요율이 올라가 격차가 사라집니다.
토큰당 가격은 절반의 이야기일 뿐입니다. 아래에서 보듯, 두 모델은 같은 작업을 완료하는 데 사용하는 토큰 수가 매우 다릅니다.
벤치마크: GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
벤더 공개 결과
OpenAI의 출시 차트는 각 노력 수준에서 두 개의 에이전틱 벤치마크로 Terra와 Sonnet 5.5를 직접 비교합니다. 이 글의 아이디어도 여기서 나왔습니다.
벤치마크
노력
GPT-6.1 Terra
Claude Sonnet 5.5
OSWorld 2.1 (컴퓨터 사용)
Medium
66.7%
65.9%
High
68.7%
73.3%
Max
74.2%
83.9%
Terminal-Bench 4.0 (에이전틱 코딩)
Medium
35.8%
28.8%
High
41.8%
43.0%
Max
50.3%
70.6%
패턴이 보입니다. 중간 노력에서는 Terra가 Sonnet 5.5에 필적하거나 앞섭니다. 노력이 높아질수록 Sonnet이 크게 앞서며, 최대 노력에서는 약 10~20포인트 차이로 리드합니다.
독립 결과
Artificial Analysis는 두 모델을 동일한 테스트 모음으로 평가합니다. 최대 노력에서:
벤치마크
GPT-6.1 Terra
Claude Sonnet 5.5
Artificial Analysis Intelligence Index
48
56
GDPval-AA(지식 노동, Elo)
1476
1838
Terminal-Bench 4.0
56%
64%
Humanity's Last Exam
46%
55%
SciCode
55%
61%
AA-LCR(장문맥 추론)
83%
83%
Sonnet 5.5가 대부분을 이기며, 실무형 전문 작업을 측정하는 GDPval-AA에서 가장 큰 격차를 보입니다. 장문맥 추론에서는 두 모델이 동률입니다.
여기서도 노력 수준이 중요합니다. Intelligence Index에서 두 모델은 낮은 노력에서 36점, 중간 노력에서 41점을 기록합니다. Sonnet은 높은 노력 이상에서야 앞서기 시작합니다.
작업당 비용과 토큰 효율: GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
이 부분에서 Terra가 돋보입니다. 최대 노력에서 Sonnet 5.5는 많이 ‘생각’합니다. Artificial Analysis는 Sonnet이 작업당 약 197,000 토큰을, Terra는 약 35,000 토큰을 사용한다고 측정했습니다.
여기에 Terra의 더 낮은 토큰당 가격이 결합되면, 작업당 비용 격차는 실제로 매우 커집니다:
노력
Terra 지수 점수(작업당 비용)
Sonnet 5.5 지수 점수(작업당 비용)
Low
36 ($0.05)
36 ($0.35)
Medium
41 ($0.10)
41 ($0.48)
High
44 ($0.13)
47 ($0.88)
Max
48 ($0.40)
56 ($5.46)
중간 노력에서 Terra는 대략 1/5 비용으로 동일한 지수 점수를 얻습니다. 최대 노력에서는 Sonnet이 8점 더 높지만, 작업당 비용은 13배 이상입니다.
OpenAI의 자체 차트도 같은 내용을 보여줍니다. 최대 노력에서, OSWorld 작업은 Terra $1.19 vs. Sonnet $5.74, Terminal-Bench 작업은 $1.84 vs. $10.44였습니다.
속도: GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
속도는 측정 지표에 따라 해석이 갈립니다:
출력 속도: Sonnet 5.5가 토큰 생성이 더 빠릅니다(초당 약 141토큰 vs. Terra 91토큰).
작업당 소요 시간: Terra는 작성 토큰 수가 훨씬 적어 작업을 더 빨리 마칩니다. Artificial Analysis Index에 따르면 평균 작업 시간은 Terra 384초, Sonnet 878초였습니다.
따라서 사용자에게 긴 답변을 스트리밍한다면 Sonnet이 더 빠르게 느껴집니다. 반면, 에이전틱 작업을 처음부터 끝까지 실행한다면 Terra가 먼저 끝낼 가능성이 큽니다.
GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5 테스트
두 모델에 동일한 프롬프트, 높은 추론 노력, 1회 시도로 4주간의 운동 계획을 작성하도록 요청했습니다.
계획 대상은 어깨 부상이 있는 숙련 리프터였고, 다음 제약을 충족해야 했습니다:
금지된 운동: 오버헤드 프레스, 딥스, 목뒤 동작, 바벨 벤치프레스 금지.
상충되는 요구: 가슴이 약점이라 가슴 프레스는 계속하고 싶어 함.
두 장소: 월/목은 풀 헬스장. 화/토는 집에서 덤벨(최대 30kg), 플랫 벤치, 풀업 바, 밴드만 사용.
균형 잡힌 트레이닝: 6가지 패턴을 주 2회 이상: 힙 힌지, 스쿼트/런지, 수평 푸시, 수직 푸시, 수평 풀, 수직 풀.
형식: 4주, 세션당 약 60분, 1,000단어 이내.
점진적 부하: 세트, 반복수, 무게, 난이도 등으로 볼륨이 증가해야 함.
핵심 포인트 중 하나는 수직 푸시가 보통 오버헤드 프레스를 의미하는데, 이는 금지되어 있다는 점입니다.
두 계획은 다음과 같이 비교됩니다:
GPT-6.1 Terra
Claude Sonnet 5.5
금지 운동 사용
없음
없음
가슴 프레스
덤벨, 머신, 플로어 프레스
동일, 주당 약 20세트
수직 푸시
삭제하고 이유 설명; 대체로 삼두 운동 추가
머리 아래 범위에서 멈추는 각도 프레스로 유지
홈데이 장비
가정용 장비만 사용
가정용 장비만 사용
주차별 진행
하나의 반복 범위 + 중량 증가 규칙 제시
주차별 세트/반복수 명시
세션 길이
5–6개 운동, 60분 내 적합
7개 운동, 60분 내 촉박
이번 실행 비용
$0.024
$0.16
종합 점수(5점 만점)
4.8
4.8
6.1 Terra의 홈 세션에서는 차이가 보입니다. 굵게 표시된 부분처럼, 삼두 운동이 수직 푸시를 대체합니다:
운동
패턴
세트 × 반복(1–3주)
덤벨 루마니안 데드리프트
힙 힌지
3 × 8–12
덤벨 스플릿 스쿼트
무릎 지배
2 × 다리당 8–12
뉴트럴 그립 덤벨 플로어 프레스
수평 푸시
3 × 8–12
풀업, 필요 시 밴드 보조
수직 풀
3 × 6–10
원암 덤벨 로우, 벤치 지지
수평 풀
2 × 측당 10–15
밴드 트라이셉스 프레스다운, 풀업 바 상단 고정
하향 푸시; 수직 푸시 대체
2 × 10–15
Sonnet 5.5는 굵게 표시된 것처럼 머리 아래 높이의 수직 푸시를 포함했습니다:
운동
패턴
W1
W2
W3
W4
싱글 레그 덤벨 RDL
힙 힌지
3×10
3×12
4×12
2×10
리어풋 엘리베이티드 스플릿 스쿼트
무릎 지배
3×10
3×12
4×12
2×10
뉴트럴 그립 덤벨 플로어 프레스
수평 푸시
3×12
3×14
4×14
2×12
원암 덤벨 로우(벤치 지지)
수평 풀
3×12
3×14
3×14
2×12
하프 니링 밴드 프레스, 낮게 고정, 45°
수직 푸시
3×12
3×14
3×14
2×12
친업
수직 풀
3×6
3×8
4×8
2×6
밴드 체스트 플라이, 로우 투 하이
액세서리(가슴)
2×15
2×15
3×15
1×15
두 계획 모두 안전하고 실용적입니다. Sonnet 5.5는 수직 푸시를 안전하게 유지하는 방식을 찾아 더 나은 판단을 보였고, Terra는 이를 삭제했습니다.
Terra의 계획은 더 간결했고 비용은 약 1/6이었습니다. 다만 Terra는 세트, 반복수, 중량, 난이도 증가로 볼륨을 늘리라는 최종 요구를 전반적으로 간과했습니다. Sonnet 5.5의 계획은 3x10이 3x12, 4x12로 이어지는 등 더 분명한 진행을 보여줍니다.
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5: 어떤 모델을 써야 할까요?
다음과 같다면 GPT-6.1 Terra를 선택하세요:
대량 워크로드를 운영하며 작업당 비용이 가장 중요할 때
작업이 이메일, 요약, 문서, 짧은 질의응답 같은 일상적 지식 노동일 때
낮음 또는 중간 노력을 주로 사용하며, Terra가 훨씬 저렴한 비용으로 Sonnet과 대등할 때
시각적 추론이나 중간 난도의 빠르고 저렴한 컴퓨터 사용이 필요할 때
OpenAI 생태계(ChatGPT, Codex, Copilot)를 이미 사용 중일 때
다음과 같다면 Claude Sonnet 5.5를 선택하세요:
장시간 에이전틱 코딩이나 어려운 디버깅을 수행할 때
복잡하고 다단계의 컴퓨터 사용에서 최고 성능이 필요할 때
분석, 슬라이드, 스프레드시트 같은 전문 산출물이 작업의 일부이며, Sonnet이 GDPval-AA에서 우세할 때
더 나은 결과를 위해 높은 노력 설정에 더 많은 비용을 지불할 의향이 있을 때
Anthropic 생태계(Claude Code, Claude 앱)를 이미 사용 중일 때
마무리
Sonnet 5.5는 높은 노력에서 어려운 코딩 및 컴퓨터 사용 작업에서 큰 격차로 더 유능한 모델입니다. Terra는 더 효율적인 모델로, 중간 노력에서 훨씬 적은 비용으로 Sonnet과 대등합니다.
제가 직접 높은 노력으로 테스트했을 때, 두 모델 모두 까다로운 어깨 부상 조건에서 안전한 트레이닝 계획을 작성했지만, 제 판단으로는 Sonnet 5.5가 더 나은 판단을 보였고 프로그램 완성도가 높았습니다. 다만 두 계획 모두 좋았고 Terra의 비용은 훨씬 저렴했습니다. 최적의 선택은 실제로 사용할 노력 수준에서 자체 작업 샘플로 두 모델을 실행해 본 뒤, 여기서처럼 품질을 작업당 비용과 함께 비교하는 것입니다.
FAQs
GPT-6.1 Terra가 Claude Sonnet 5.5보다 더 저렴한가요?⌄
예. Terra는 입력 100만 토큰당 $1, 출력 100만 토큰당 $5로, Sonnet 5.5의 $2와 $10의 절반입니다. Terra는 작업당 사용하는 토큰 수도 더 적기 때문에, 작업당 비용 차이는 보통 더 커집니다.
코딩에는 GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5 중 어느 쪽이 더 좋은가요?⌄
특히 높은 노력에서 Sonnet 5.5입니다. 최대 노력에서 Terminal-Bench 4.0 점수는 Sonnet 70.6% vs. Terra 50.3%입니다. 다만 중간 노력에서는 Terra가 약간 더 높습니다(35.8% vs. 28.8%).
컴퓨터 사용에는 어느 쪽이 더 좋나요?⌄
높은 노력에서는 Sonnet 5.5가 앞섭니다. OpenAI의 차트에서 최대 노력 기준 OSWorld 2.1 점수는 Sonnet 83.9% vs. Terra 74.2%입니다. 중간 노력에서는 두 모델이 대체로 비슷하며 Terra가 훨씬 저렴합니다.
GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5의 컨텍스트 윈도우는 어떻게 되나요?⌄
두 모델 모두 약 100만 토큰의 컨텍스트( Terra 1.05M, Sonnet 5.5 1M)와 최대 128K 출력 토큰을 지원합니다.
어느 모델이 더 빠른가요?⌄
Sonnet 5.5가 토큰 생성은 더 빠르지만, Terra는 생성 토큰 수가 훨씬 적어 보통 더 빨리 작업을 마칩니다. Artificial Analysis의 최대 노력 테스트에서 Terra의 평균 작업 시간은 절반 이하였습니다.
GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5는 어디서 사용할 수 있나요?⌄
Terra는 ChatGPT, Codex, OpenAI API, GitHub Copilot, Amazon Bedrock에서 사용할 수 있습니다. Sonnet 5.5는 Claude 앱, Claude Code, Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Azure에서 이용 가능합니다.
지난달 기준으로, OpenAI와 Anthropic 모두 강력한 새로운 중급 모델을 내놓았습니다.
GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5는 각사의 플래그십 바로 아래 단계에 위치하며, 일상적인 작업을 위한 주력 모델로 포지셔닝되어 있습니다. 대화형 사용에 충분히 빠르면서도 대규모로 운영하기에 비용이 합리적입니다.
다만 트레이드오프가 있습니다. Terra는 토큰당 가격이 약 절반이고, 작업당 사용하는 토큰 수도 훨씬 적습니다. Sonnet 5.5는 더 강력한 모델이며, 특히 코딩과 컴퓨터 사용 작업에서 높은 노력 설정에서 우수합니다.
이 글에서는 사양, 가격, 벤치마크, 속도, 작업당 비용 측면에서 GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5를 비교하고, 어떤 모델이 귀하의 워크로드에 맞는지 판단하는 데 도움을 드리겠습니다.
GPT-6.1 Terra란?
OpenAI의 제품군은 이제 가장 작은 것부터 큰 것까지 Luna, Terra, Sol, Astra의 네 가지 계층으로 구성됩니다. Terra는 9월 GPT-6 업데이트에서 제외되었던 GPT-5.6 Terra를 대체하며, 전작 대비 비용이 50% 낮아졌습니다.
6.1 Terra는 세 가지 영역에 집중합니다:
OpenAI는 사실 오류가 크게 줄었다고도 밝혔습니다. 내부의 어려운 프롬프트 세트에서, 최대 노력 기준 Terra의 오류율은 4.3%로, GPT-5.6 Terra의 22.3%에서 크게 낮아졌고, GPT-6.1 Sol과 비슷한 수준입니다.
Terra는 ChatGPT(Plus, Pro, Enterprise, Edu 사용자), Codex, API(
gpt-6.1-terra)에서 이용할 수 있습니다. GitHub Copilot과 Amazon Bedrock에도 출시 중입니다.Claude Sonnet 5.5란?
Claude Sonnet 5.5는 Anthropic의 Claude 5.5 제품군의 두 번째 모델로, Claude Opus 5.5를 보완하는 더 빠르고 저렴한 모델입니다. Sonnet 5에서 크게 향상되었으며, Anthropic에 따르면 속도는 30% 이상 빨라지고 작업당 비용은 최대 30% 절감됩니다. 이는 부분적으로 도구 호출을 배치 처리하기 때문입니다.
여러 벤치마크에서 Sonnet 5.5는 Opus 5.5에 근접합니다. 예를 들어 GDPval-AA(지식 노동)에서 1844점을 기록해 Opus보다 겨우 2점 낮습니다. 다만 Opus 5.5가 복잡하고 개방형 작업 전반에서는 확실히 더 강력하다는 점은 알려져 있습니다.
Anthropic은 Sonnet 5.5의 강점으로 코딩과 버그 수정, 에이전틱 터미널 작업, 디자인, 슬라이드, 스프레드시트를 강조합니다. I
Sonnet 5.5는 Claude 앱, Claude Code, Claude API(
claude-sonnet-5-5)뿐 아니라 Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Azure에서도 사용할 수 있습니다.GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5 사양 및 가격
정가 기준으로, 일반적인 프롬프트에서는 Terra가 토큰당 비용이 절반입니다. 매우 긴 프롬프트(272K 토큰 초과)에서는 Terra의 요율이 올라가 격차가 사라집니다.
토큰당 가격은 절반의 이야기일 뿐입니다. 아래에서 보듯, 두 모델은 같은 작업을 완료하는 데 사용하는 토큰 수가 매우 다릅니다.
벤치마크: GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
벤더 공개 결과
OpenAI의 출시 차트는 각 노력 수준에서 두 개의 에이전틱 벤치마크로 Terra와 Sonnet 5.5를 직접 비교합니다. 이 글의 아이디어도 여기서 나왔습니다.
패턴이 보입니다. 중간 노력에서는 Terra가 Sonnet 5.5에 필적하거나 앞섭니다. 노력이 높아질수록 Sonnet이 크게 앞서며, 최대 노력에서는 약 10~20포인트 차이로 리드합니다.
독립 결과
Artificial Analysis는 두 모델을 동일한 테스트 모음으로 평가합니다. 최대 노력에서:
Sonnet 5.5가 대부분을 이기며, 실무형 전문 작업을 측정하는 GDPval-AA에서 가장 큰 격차를 보입니다. 장문맥 추론에서는 두 모델이 동률입니다.
여기서도 노력 수준이 중요합니다. Intelligence Index에서 두 모델은 낮은 노력에서 36점, 중간 노력에서 41점을 기록합니다. Sonnet은 높은 노력 이상에서야 앞서기 시작합니다.
작업당 비용과 토큰 효율: GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
이 부분에서 Terra가 돋보입니다. 최대 노력에서 Sonnet 5.5는 많이 ‘생각’합니다. Artificial Analysis는 Sonnet이 작업당 약 197,000 토큰을, Terra는 약 35,000 토큰을 사용한다고 측정했습니다.
여기에 Terra의 더 낮은 토큰당 가격이 결합되면, 작업당 비용 격차는 실제로 매우 커집니다:
중간 노력에서 Terra는 대략 1/5 비용으로 동일한 지수 점수를 얻습니다. 최대 노력에서는 Sonnet이 8점 더 높지만, 작업당 비용은 13배 이상입니다.
OpenAI의 자체 차트도 같은 내용을 보여줍니다. 최대 노력에서, OSWorld 작업은 Terra $1.19 vs. Sonnet $5.74, Terminal-Bench 작업은 $1.84 vs. $10.44였습니다.
속도: GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
속도는 측정 지표에 따라 해석이 갈립니다:
따라서 사용자에게 긴 답변을 스트리밍한다면 Sonnet이 더 빠르게 느껴집니다. 반면, 에이전틱 작업을 처음부터 끝까지 실행한다면 Terra가 먼저 끝낼 가능성이 큽니다.
GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5 테스트
두 모델에 동일한 프롬프트, 높은 추론 노력, 1회 시도로 4주간의 운동 계획을 작성하도록 요청했습니다.
계획 대상은 어깨 부상이 있는 숙련 리프터였고, 다음 제약을 충족해야 했습니다:
핵심 포인트 중 하나는 수직 푸시가 보통 오버헤드 프레스를 의미하는데, 이는 금지되어 있다는 점입니다.
두 계획은 다음과 같이 비교됩니다:
6.1 Terra의 홈 세션에서는 차이가 보입니다. 굵게 표시된 부분처럼, 삼두 운동이 수직 푸시를 대체합니다:
Sonnet 5.5는 굵게 표시된 것처럼 머리 아래 높이의 수직 푸시를 포함했습니다:
두 계획 모두 안전하고 실용적입니다. Sonnet 5.5는 수직 푸시를 안전하게 유지하는 방식을 찾아 더 나은 판단을 보였고, Terra는 이를 삭제했습니다.
Terra의 계획은 더 간결했고 비용은 약 1/6이었습니다. 다만 Terra는 세트, 반복수, 중량, 난이도 증가로 볼륨을 늘리라는 최종 요구를 전반적으로 간과했습니다. Sonnet 5.5의 계획은 3x10이 3x12, 4x12로 이어지는 등 더 분명한 진행을 보여줍니다.
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5: 어떤 모델을 써야 할까요?
다음과 같다면 GPT-6.1 Terra를 선택하세요:
다음과 같다면 Claude Sonnet 5.5를 선택하세요:
마무리
Sonnet 5.5는 높은 노력에서 어려운 코딩 및 컴퓨터 사용 작업에서 큰 격차로 더 유능한 모델입니다. Terra는 더 효율적인 모델로, 중간 노력에서 훨씬 적은 비용으로 Sonnet과 대등합니다.
제가 직접 높은 노력으로 테스트했을 때, 두 모델 모두 까다로운 어깨 부상 조건에서 안전한 트레이닝 계획을 작성했지만, 제 판단으로는 Sonnet 5.5가 더 나은 판단을 보였고 프로그램 완성도가 높았습니다. 다만 두 계획 모두 좋았고 Terra의 비용은 훨씬 저렴했습니다. 최적의 선택은 실제로 사용할 노력 수준에서 자체 작업 샘플로 두 모델을 실행해 본 뒤, 여기서처럼 품질을 작업당 비용과 함께 비교하는 것입니다.