Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.4: 어떤 프런티어 모델을 써야 할까요?

GPT-5.4는 2026년 3월 5일에 출시된 OpenAI의 전문 업무용 플래그십으로, 코딩과 추론을 하나의 범용 모델로 통합했습니다. 6주 뒤인 4월 16일에는 Anthropic이 Claude Opus 4.7을 공개했습니다. 이 모델은 다른 접근을 택했는데, 장기 지평의 엔지니어링 작업을 자율적으로 처리하고, 대부분의 에이전트가 무너지는 세션에서도 일관성을 유지하는 데 중점을 두었습니다.

지금 시점에서 두 모델을 직접 비교해보는 것이 유용합니다. 다만 한 가지 유의할 점이 있습니다. 이 글은 Opus 4.7 출시 당일 발행되었기 때문에, 아래의 맞대결 수치는 대부분 벤더가 보고한 것입니다. 최종 결론이 아니라 출발점으로 보시기 바랍니다.

업데이트: OpenAI가 GPT-5.4의 후속 모델을 공개했습니다. 자세한 내용은 우리의 GPT-5.5 가이드를 참고하세요.

Opus 4.7 vs. GPT-5.4 정면 비교

각 항목을 자세히 보기 전에 빠른 참고용 요약입니다. 가장 흥미로운 차이는 가격에 있으므로, 별도 섹션에서 다룹니다.

두 모델의 핵심 사양 비교. 이미지: 작성자.

Gemini 3.1 Pro는 대량 문서 처리나 장문의 법률 분석이 주용도라면 현실적인 대안입니다. 토큰당 비용이 낮고 200만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 이 글은 Anthropic과 OpenAI 비교에 초점을 맞춥니다.

각 벤더가 자사 모델을 어떻게 포지셔닝하는지는 예상하는 사용처를 잘 보여줍니다.

모델 포지셔닝과 의도된 사용처

OpenAI는 GPT-5.4를 통합형 범용 모델로 내세웁니다. 이전에 GPT-5.3-Codex에 있던 코딩 능력을 흡수하여, 개발자는 작업 유형에 따라 요청을 다른 엔드포인트로 라우팅할 필요가 없습니다. 어떤 작업이든 하나의 모델, 하나의 엔드포인트로 처리합니다.

Anthropic이 제시하는 Opus 4.7의 가치는 더 좁습니다. "코딩, 에이전트, 컴퓨터 사용, 엔터프라이즈 워크플로우"에 최적화된 모델로, 장기 자율성이 핵심 차별점입니다. 어려운 엔지니어링 작업을 넘기면, 보고하기 전에 스스로 오류를 잡아내길 기대하는 방식입니다. 참고로 Opus 4.7은 Anthropic의 일반 공개 모델 중 가장 강력하지만 최상위는 아닙니다. Claude Mythos Preview가 그 위에 있으며, 방어적 사이버보안 워크플로우로 제한됩니다.

이 차이는 극단적 상황에서 드러납니다. 매우 장시간의 코딩 세션이나 수십 개의 도구를 체이닝하는 파이프라인 등에서요.

코딩 및 에이전트형 워크플로우

리포지토리 단위 코딩에서는, 각 벤더가 보고한 벤치마크(전체 수치는 아래)에서 Opus 4.7이 앞섭니다. 이 모델은 자가 출력 검증(self-output verification)을 도입했는데, 결과를 보고하기 전에 자신의 작업을 점검한다는 뜻입니다. Genspark는 특히 루프 저항성을 언급했는데, Opus 4.7은 단일 문제에 갇혀 순환할 가능성이 낮습니다. 40분 동안 쓸모없는 루프에 빠진 에이전트를 겪어본 뒤에야 중요성을 알게 되는 종류의 특성입니다.

GPT-5.4는 Terminal-Bench 2.0에서 약 6점 차로 앞섭니다(75.1% 대 69.4%). 다만 Anthropic은 GPT-5.4의 수치가 자체 하네스에서 보고된 것임을 표시합니다. GPT-5.4는 Interactive Thinking을 통해 응답 도중 계획을 조정하는 기능도 도입했습니다. 복잡한 추론 중에 모델이 출력을 마치기 전에 개입해 경로가 잘못됐을 때 방향을 틀 수 있습니다. Opus 4.7에는 이에 상응하는 기능이 없습니다. SWE-bench 격차는 실제로 존재하지만, 벤더가 선택한 벤치마크에서의 6점 차이는 유용한 신호일 뿐, 결론은 아닙니다.

컨텍스트 윈도우와 장문 컨텍스트 작업

두 모델 모두 약 100만 토큰을 지원합니다. 다른 점은 그 컨텍스트를 실제로 사용할 때 청구서가 어떻게 달라지느냐입니다. Opus 4.7은 전체 윈도우에 걸쳐 고정 단가를 적용하므로, 90만 토큰 요청도 9천 토큰 요청과 토큰당 요금이 같습니다. GPT-5.4는 입력 27.2만 토큰 미만에서는 백만 토큰당 2.50달러를 받지만, 그 임계값을 넘기면 세션 전체가 재가격 책정됩니다. 정확한 수치는 가격 섹션에서 다룹니다.

토크나이저의 변동성도 있습니다. Opus 4.7은 같은 텍스트를 4.6보다 최대 35% 더 많은 토큰으로 매핑할 수 있습니다. 토큰당 요금은 같지만, 작업당 실효 비용은 상승할 수 있습니다.

실제 장문 컨텍스트 성능에서, 파트너 테스트는 Opus 4.7이 6개 연구 모듈 전반에서 일관성 점수 0.715로 최고 수준과 동률이라고 밝혔습니다. 100만 한도에 가까운 RAG 파이프라인은 벤더 벤치마크에 의존하기 전에 자체 워크로드로 테스트하시기 바랍니다.

도구 사용, 멀티모달, 환경 상호작용

도구 관련 표면상 기능은 비슷해 보이지만, 실제로는 차이가 큽니다. OSWorld-Verified(데스크톱 컴퓨터 사용)에서 Opus 4.7은 78.0%로 GPT-5.4의 75.0%를 앞서며, 둘 다 인간 전문가 기준선인 72.4%를 상회합니다. 반면 브라우저 기반 웹 리서치에서는 그림이 뒤집힙니다. GPT-5.4는 BrowseComp(Pro 변형)에서 89.3%를 기록했고, Opus 4.7은 79.3%입니다. 하나의 "컴퓨터 사용"이라는 표제는 데스크톱 대 브라우저의 분화를 가립니다.

Opus 4.7의 멀티모달 측면 핵심 업그레이드는 비전 해상도입니다. 긴 변 기준 최대 2,576픽셀(약 3.75메가픽셀) 이미지를 이전 Claude 모델 대비 3배 이상 높은 해상도로, 별도 API 파라미터 없이 자동으로 처리합니다. 보안 테스트 파트너인 XBOW는 Opus 4.6의 54.5% 대비 4.7에서 98.5%로 시각적 분별력이 크게 향상되었다고 보고했는데, 이번 릴리스에서 파트너 평가 단일 벤치마크 중 가장 큰 폭의 개선이었습니다.

두 모델은 도구 아키텍처에서도 다릅니다. GPT-5.4의 도구 검색 시스템은 모든 정의를 프롬프트에 포함하지 않고, 필요할 때 불러와 대규모 도구 생태계에서 토큰 오버헤드를 줄입니다. Opus 4.7은 도구를 쓰기 전에 먼저 문제를 추론하고, 전체적으로 더 적은 도구 호출을 사용합니다. 노력 수준이 높아질수록 도구 사용이 증가합니다.

조종 가능성, 신뢰성, 출력 스타일

Opus 4.7은 지시를 글자 그대로 따릅니다. 항목 간 일반화를 하지 않고, 명시하지 않은 요청을 추론하지 않습니다. 그래서 4.6을 기준으로 작성된 프롬프트는 예상치 못한 동작을 보일 수 있으며, Anthropic은 재튜닝을 권장합니다. 장점은 긴 에이전트 루프에서의 신뢰성입니다. Ramp의 엔지니어링 팀은 다중 도구 워크플로우에서 단계별 가이드가 크게 줄었다고 했고, Hexagon의 테스트에서는 낮은 노력 수준의 Opus 4.7이 대략 중간 노력 수준의 Opus 4.6과 동등하다고 평가했습니다.

Anthropic은 xhigh라는 새로운 노력 수준을 high와 max 사이에 도입했고, Claude Code의 기본값도 모든 요금제에서 xhigh 로 상향했습니다. 새 토크나이저와 결합되면서, 후속 에이전트 턴에서는 출력 토큰 수가 4.6 대비 더 늘어날 수 있습니다. Task Budgets(현재 퍼블릭 베타)는 세션 내 에이전트가 소비하는 비용 상한을 설정할 수 있게 합니다. GPT-5.4의 조종 가능성은 코딩 섹션에서 다룬 Interactive Thinking이 중심이며, OpenAI의 프롬프트 가이드는 명시적 출력 계약을 주면 모델이 잘 수행한다고 안내합니다.

Anthropic의 자체 안전성 평가에서 한 가지 메모: Opus 4.7은 정직성과 프롬프트 인젝션 저항에서 4.6 대비 개선됐지만, 통제 물질에 대한 과도하게 상세한 위해 감소 조언을 거부하는 능력에서는 약간 후퇴했습니다. Anthropic의 종합 평가는 다음과 같습니다. "대체로 잘 정렬되어 신뢰할 수 있지만, 모든 면에서 이상적이라고 보긴 어렵다."

벤치마크에서 본 Opus 4.7 vs. GPT-5.4

벤치마크는 면밀히 볼 가치가 있지만, 맹신할 가치는 제한적입니다. 두 벤더 모두 자신들에게 유리한 벤치마크를 선택했으며, 이 글 작성 시점에 Vals.ai와 Artificial Analysis는 아직 Opus 4.7을 색인하지 않았습니다. 어떤 결론이든 내리기 전에 반드시 자체 작업으로 테스트하세요.

코딩 벤치마크

아래 표는 각 벤더의 릴리스 자료에서 가장 관련성 높은 코딩 근거를 정리한 것입니다.

코딩 벤치마크는 Opus 4.7의 우세를 분명히 보여줍니다. 이미지: 작성자.

SWE-bench는 여러 변형이 있고, 두 벤더 모두 자신들이 가장 잘하는 변형을 강조했습니다. Anthropic은 암기 가능 사례를 걸러내는 스크리닝을 적용했으며, Opus 4.7의 격차는 플래그된 문제를 제외해도 유지된다고 보고합니다. 참고로 Z.ai의 공개 가중치 GLM-5.1이 2026년 4월 초에 SWE-bench Pro에서 58.4%로 잠시 선두를 차지했으나, Opus 4.7의 64.3%가 등장했습니다. 이 영역의 "최첨단" 주장은 유통기한이 짧다는 뜻입니다.

에이전트 및 컴퓨터 사용 벤치마크

Opus 4.7 출시와 함께, Anthropic은 대부분의 에이전트형 벤치마크에서 두 모델의 비교 수치를 공개했습니다. 결과는 한쪽으로 치우치지 않고 혼재돼 있습니다.

환경에 따라 결과가 갈립니다. 데스크톱, 도구 사용, 지식 노동에서는 Opus 4.7이 앞서고, 브라우저 리서치에서는 GPT-5.4가 우세합니다. 여러 GPT-5.4 수치는 Pro 변형에서 나온 것이므로, 스탠다드 티어는 더 낮을 수 있습니다. 공유 스캐폴드에서의 독립 실행이 다음 단계입니다.

Opus 4.7 vs. GPT-5.4 요금

표면적인 단가는 단순해 보입니다. 실제 비용 구조는 그렇지 않습니다.

API 가격 구조

몇 가지 구체적 시나리오로 차이를 설명하는 것이 가장 이해하기 쉽습니다.

입력 10만 토큰, 출력 1만 토큰 요청(여전히 GPT-5.4의 27.2만 임계값 한참 아래)에서는, GPT-5.4가 약 0.40달러, Opus 4.7은 0.75달러입니다. 짧은~중간 컨텍스트 작업에서는 거의 절반 수준의 비용입니다.

입력 50만, 출력 2만 토큰처럼 GPT-5.4 임계값을 넘기면 두 모델의 비용은 거의 같습니다. 각각 약 2.95달러와 3.00달러입니다. 입력 90만, 출력 1만 토큰에서도 거의 동일합니다.

27.2만 토큰 재가격 임계값에서 많은 분들이 놀라는 지점은 이것이 세션 전체에 적용된다는 것입니다. 예컨대 정기적으로 28만 토큰 프롬프트를 보내는 파이프라인은, 초과 8천 토큰만이 아니라 모든 요청에 장문 컨텍스트 요율이 적용됩니다. 이는 세션 단위의 재가격이지, 한계 구간 할증이 아닙니다.

GPT-5.4의 비용은 27.2만 토큰을 넘기면 상승합니다. 이미지: 작성자.

컨텍스트 윈도우 섹션에서 언급했듯, 새 토크나이저는 같은 입력을 Opus 4.6 대비 최대 35% 더 많은 토큰으로 매핑합니다. 토큰당 요금은 동일하지만, 작업당 실제 비용은 올라갈 수 있습니다. 실제 트래픽으로 측정하세요. 4.6 기준으로 단순 외삽하면 비용을 과소추정하게 됩니다.

두 플랫폼 모두 캐시된 입력 토큰에는 약 90% 할인을 제공합니다. Opus 4.7은 백만 토큰당 0.50달러, GPT-5.4는 27.2만 미만에서 0.25달러입니다. Batch API는 긴급하지 않은 작업에 추가로 약 50%를 더 할인합니다. 비동기 워크로드에서는 이 할인들이 어느 플랫폼이든 가장 큰 비용 지렛대입니다.

간과되기 쉬운 도구별 비용도 있습니다. Anthropic은 1,000건의 웹 검색당 10달러를 부과하며, 검색으로 가져온 콘텐츠에 대한 표준 토큰 비용이 추가됩니다. OpenAI는 파일 검색 저장과 쿼리를 별도로 과금합니다. 도구 사용이 많은 파이프라인에서는 이 비용들이 누적됩니다.

워크로드 유형별 비용

짧은 컨텍스트의 대량 작업(10만 토큰 미만 API 호출, 배치 분류, 빠른 반복)에서는 GPT-5.4가 더 저렴합니다. 입력 비용 격차가 최대 2배에 달할 수 있습니다.

27.2만 토큰을 넘기면 우위가 바뀝니다. Opus 4.7의 고정 요율은 예산 책정이 쉬워지고 총비용에서 GPT-5.4와 거의 비슷해집니다.

두 플랫폼 모두 데이터 거점 옵션에 소폭의 프리미엄을 붙입니다(대략 10% 수준). 이 정도면 가격 이슈라기보다는 컴플라이언스 결정입니다. 에이전트형 Claude Code 세션에서는, 토큰 소비를 조절하는 주요 수단이 앞서 다룬 Task Budgets입니다.

Claude Opus 4.7이 GPT-5.4보다 나을까요?

보편적인 정답은 없습니다. 그런 답이 있다고 말하는 글은 뭔가를 팔고 있을 가능성이 큽니다.

Claude Opus 4.7을 선택하세요. 주된 업무가 자가 검증이 중요한 장시간 소프트웨어 엔지니어링이고, 에이전트가 데스크톱 애플리케이션을 조작하며, 프롬프트가 자주 27.2만 토큰을 넘기고, 흐릿한 스크린샷이나 기술 도면을 읽어야 하거나, 이미 Claude Code, Cursor, Replit, Devin을 사용 중이라면 적합합니다.

GPT-5.4를 선택하세요. 에이전트가 브라우저 기반 웹 리서치를 많이 수행하고, 워크로드가 27.2만 토큰 이하로 유지되며 비용이 중요하고, 대규모 도구 생태계에서 지연 로딩을 원하거나, 팀이 이미 OpenAI Responses API를 사용 중이라면 적합합니다.

둘 다 테스트해 보세요. 업무가 자율 웹 리서치와 장문 코딩 사이를 오간다면 말입니다. GPT-5.4는 브라우저와 터미널 작업에 강해 에이전트형 웹 워크플로우에 적합합니다. Opus 4.7은 루프 저항성과 고정 요율 덕에 심층 엔지니어링 세션이나 문서 중심 파이프라인에 더 잘 맞습니다.

워크플로우에 맞는 모델 고르기. 이미지: 작성자.

두 선택 모두에 공통되는 핵심은 Batch API 할인입니다. 비동기 워크로드에서는 모델 선택보다 더 큰 영향을 줄 수 있습니다. 또 Opus 4.7의 독립 벤치마크가 아직 따라잡는 중이므로, 실제 업무를 일부 떼어 파일럿을 진행하는 것이 이 글을 포함한 어떤 비교 기사보다 유의미합니다.

결론

Claude Opus 4.7과 GPT-5.4의 차이는 어느 쪽이 더 똑똑한가가 아니라, 여러분의 업무 형태가 무엇인가에 가깝습니다.

Anthropic은 자율성에 베팅했습니다. 장시간 엔지니어링에서도 일관성을 유지하고 스스로 출력을 점검하는 모델입니다. OpenAI는 폭넓음에 베팅했습니다. 더 넓은 도구 표면과 27.2만 토큰 이하의 다수 프롬프트에 저렴한 요금을 제시합니다.

대부분의 팀이 방심하는 부분은 가격입니다. 앞서 다뤘듯, 27.2만 토큰 세션에서의 재가격이 핵심 함정입니다. 월간 비용을 실제로 크게 움직이는 요인은 보통 기본 요율보다 캐싱과 Batch API 할인입니다.

벤치마크 격차는 한 자릿수이고, 두 벤더 모두 몇 주 간격으로 새 모델을 내놓고 있습니다. 현재 스택에 맞는 모델을 고르고, 한 달 뒤 다시 점검하세요.

이 모델들을 실제로 업무에 적용하는 방법이 더 궁금하시다면, Software Development with Cursor 코스에서 실전 AI 보조 코딩 워크플로우를 다룹니다.