목차
- 네 모델의 위치와 GPT-6.1 Sol·Claude Opus 5.5 비교 기준
- GPT-6.1 Sol·Claude Opus 5.5 가격 비교: 입력·출력·캐시·Batch
- 컨텍스트·최대 출력·effort 설정 비교
- 코딩·에이전트 작업: 도구 지원과 공식 포지셔닝
- Claude Opus 5.5·Sonnet 5.5로 옮길 때 나는 400 에러
- 자주 묻는 질문
- 조건별 선택 기준과 핵심 요약
GPT-6.1 Sol Claude Opus 5.5 비교처럼 최신 모델을 나란히 볼 때 흔한 오해는 “100만 토큰당 단가가 같으면 청구액도 같다”는 가정이다. 예를 들어 GPT-6.1 Sol과 Claude Sonnet 5.5는 둘 다 입력 $2, 출력 $10이지만, 캐시 입력 요금은 Sol이 $0.1, Sonnet 5.5가 $0.20으로 두 배 차이가 난다. 입력이 272K토큰을 넘는 요청에는 Sol에만 장문 요율이 붙는다.
토큰을 세는 방식도 모델마다 다르다. Anthropic의 Claude API 가격 문서는 Claude 4.7 이후 모델이 새 토크나이저를 쓰며, 같은 텍스트에서 이전 Claude 토크나이저보다 토큰이 약 30% 더 나온다고 명시한다. OpenAI 토크나이저와 비교한 수치는 참고한 문서에 없다. 단가표만 나란히 놓고 결론을 내리면 캐시 비중과 토큰 수 차이가 계산에서 빠진다.
두 번째 오해는 같은 계열의 새 버전이면 모델 ID만 바꿔도 기존 코드가 돈다는 기대다. Opus 5.5는 thinking 끄기와 강제 도구 사용 요청을 400 에러로 거부한다. Sonnet 5.5는 기본값이 아닌 temperature, top_p, top_k에 400을 반환한다. 이 글은 2026-09-30 기준 공식 문서로 네 모델의 가격·컨텍스트·추론 설정·도구 지원을 비교하고, 마이그레이션 때 깨지는 지점과 조건별 선택 기준을 다룬다.
네 모델의 위치와 GPT-6.1 Sol·Claude Opus 5.5 비교 기준
비교 대상은 OpenAI 두 모델과 Anthropic 두 모델이다. 각 사가 문서에서 밝힌 포지션과 모델 ID는 아래와 같다.
| 모델 | 모델 ID | 공식 문서의 설명·정보 |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | gpt-6.1-sol | 입력 텍스트·이미지, 출력 텍스트 |
| GPT-6 Astra | gpt-6-astra | OpenAI 두 모델 중 단가가 높은 쪽 |
| Claude Opus 5.5 | claude-opus-5-5 | 2026-09-22 출시, “장시간 에이전트 코딩과 지식 작업용” |
| Claude Sonnet 5.5 | claude-sonnet-5-5 | 2026-09-28 출시, “속도와 지능의 가장 좋은 조합”, 비교 지연 시간 ‘Fast’ |
같은 회사 안에서 단가 차이는 크다. OpenAI 쪽은 Astra의 입력·출력 단가가 Sol의 5배다. Anthropic 쪽은 Opus 5.5가 Sonnet 5.5의 2배다.
이 글이 쓰는 비교 기준
비교 축은 다섯 가지로 잡았다.
- 비용: 입력·출력·캐시 입력 단가, Batch 요금, 장문 요청 요율, 토크나이저
- 용량: 컨텍스트 윈도우, 최대 출력 토큰, 지식 컷오프
- 추론 제어: reasoning effort 옵션과 기본값, thinking 설정
- 도구와 엔드포인트: 호스티드 도구 목록, 지원 API, 레이트 리밋
- 마이그레이션 호환성: 이전 버전 코드가 새 모델에서 거부되는 조건
코딩 성능 수치를 표에 넣지 않은 이유
주제에 “코딩 성능”이 들어 있지만, 이 글이 참고한 네 모델의 API 문서 페이지(OpenAI 모델 페이지 2개, Claude overview 2개)에는 코딩 벤치마크 수치가 실려 있지 않다. 네 모델을 같은 벤치마크로 직접 비교한 수치도 읽은 공식 문서에서 찾을 수 없었다.
그래서 코딩·에이전트 적합성은 수치 대신 공식 포지셔닝 문구와 도구 지원 범위로 비교한다. 벤치마크 순위가 필요하면 각 사의 출시 발표 자료를 따로 확인해야 한다.
GPT-6.1 Sol·Claude Opus 5.5 가격 비교: 입력·출력·캐시·Batch
가격은 모두 100만 토큰(MTok)당 달러 기준이다. 출처는 GPT-6.1 Sol 모델 페이지, GPT-6 Astra 모델 페이지, Claude Opus 5.5 개요, Claude Sonnet 5.5 개요다.
| 모델 | 입력 | 캐시 입력(읽기) | 출력 |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | $2 | $0.1 | $10 |
| GPT-6 Astra | $10 | $1 | $50 |
| Claude Opus 5.5 | $4 | $0.20 | $20 |
| Claude Sonnet 5.5 | $2 | $0.20 | $10 |
네 모델 모두 출력 단가가 입력 단가의 5배다. 입력보다 출력이 긴 작업(코드 생성, 긴 문서 작성)은 출력 단가가 총비용을 좌우한다.
같은 토큰 수를 가정한 단가 계산
캐시 없이 한 번 요청한다고 가정하고 두 경우를 계산했다. 입력과 출력을 합친 토큰 수는 두 경우 모두 네 모델의 컨텍스트 한도(Claude 1M, OpenAI 1,050,000토큰) 안에 들어가고, 출력도 최대 출력 128K 이하다. OpenAI 두 모델은 입력이 272K토큰을 넘으면 요청 전체에 입력 2배, 출력 1.5배 요율이 붙으므로 두 번째 경우에만 할증을 적용했다. 모델 페이지는 기준을 “입력 272K토큰 초과”로, OpenAI 요금 페이지는 표준 요금을 “컨텍스트 길이 272,000 미만”일 때의 요금으로 적는다. 첫 번째 경우는 입력과 출력을 합쳐도 22만 토큰이라 어느 기준으로 봐도 표준 요금이다. Claude 두 모델은 1M 전 구간이 표준 요율이다.
| 모델 | 입력 20만·출력 2만 (272K 이하) | 입력 50만·출력 5만 (272K 초과) |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | $0.40 + $0.20 = $0.60 | $2.00 + $0.75 = $2.75 |
| Claude Sonnet 5.5 | $0.40 + $0.20 = $0.60 | $1.00 + $0.50 = $1.50 |
| Claude Opus 5.5 | $0.80 + $0.40 = $1.20 | $2.00 + $1.00 = $3.00 |
| GPT-6 Astra | $2.00 + $1.00 = $3.00 | $10.00 + $3.75 = $13.75 |
272K 이하에서는 Sol과 Sonnet 5.5의 청구액이 같다. 입력이 272K를 넘는 순간 OpenAI 두 모델만 요율이 올라가, 같은 요청에서 Sol이 Sonnet 5.5의 약 1.8배가 된다.
이 표는 네 모델이 같은 텍스트를 같은 토큰 수로 센다는 가정 위에 있다. 실제로는 토크나이저가 달라 같은 입력에서 청구 토큰 수가 달라진다. 모델을 고르기 전에 실제 프롬프트 샘플로 각 API의 사용량 응답을 비교하는 편이 정확하다.
캐시 요금: 반복 입력이 많을수록 벌어지는 차이
긴 시스템 프롬프트나 같은 코드베이스를 반복해서 넣는 에이전트는 캐시 읽기 비중이 크다. 이 구간에서는 입력 단가보다 캐시 단가가 비용을 결정한다.
캐시 입력 단가를 기본 입력 단가 대비 비율로 보면 Sol은 $0.1/$2로 0.05배, Astra는 $1/$10로 0.1배다. Opus 5.5는 문서가 직접 “기본 입력가의 0.05배”라고 적은 $0.20이고, Sonnet 5.5는 $0.20/$2로 0.1배다.
Sol과 Sonnet 5.5는 기본 단가가 같지만 캐시 읽기에서 Sol이 절반이다. 캐시 적중률이 높은 워크로드일수록 두 모델의 비용 차이는 이 캐시 단가 쪽에서 벌어진다.
캐시 쓰기 요금도 네 모델의 공식 페이지에 모두 나온다. Sonnet 5.5는 5분 캐시 쓰기 $2.50, 1시간 캐시 쓰기 $4이고, Opus 5.5는 5분 $5, 1시간 $8이다. 기본 입력가와 비교하면 두 Claude 모델 모두 5분 쓰기가 1.25배, 1시간 쓰기가 2배다. OpenAI 모델 페이지는 캐시 쓰기(Cache writes)를 단일 요금으로 적는다. Sol은 $2.5, Astra는 $12.5로 둘 다 기본 입력가의 1.25배다. 캐시를 한 번 쓰고 거의 읽지 않는 패턴이라면 쓰기 비용이 절감분보다 커질 여지가 있다.
Batch 요금과 장문 요청 요율
Claude 가격 문서에 따르면 Batch API는 입력·출력 모두 50% 할인이다. Opus 5.5는 Batch에서 $2/$10, Sonnet 5.5는 $1/$5가 된다. OpenAI 두 모델의 페이지에도 Batch 요금이 Standard보다 50% 낮다고 적혀 있다. Batch에서 GPT-6.1 Sol은 $1/$5, GPT-6 Astra는 $5/$25가 된다. 결과를 즉시 받을 필요가 없는 대량 분류·요약 작업이라면 Batch Sonnet 5.5와 Batch Sol이 $1/$5로 네 모델 중 가장 낮은 단가다.
OpenAI 요금 페이지는 처리 모드로 표준·배치 외에 데이터 레지던시(+10%)를 둔다. 지역 처리가 필요하면 표준 요금보다 10% 비싸다.
단가가 같은 두 모델의 실제 청구액 차이는 캐시 단가, OpenAI의 272K토큰 초과 장문 요율, 토크나이저 차이에서 생긴다.
장문 요청의 과금 방식은 양쪽 문서 모두에 나와 있다. Claude 4.6 이후 모델은 1M 컨텍스트 전 구간을 표준 가격으로 청구한다. 900k 토큰 요청과 9k 토큰 요청이 같은 토큰당 요율이다. 반면 GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra는 입력이 272K토큰을 넘으면 요청 전체에 입력·캐시 요금 2배, 출력 요금 1.5배가 적용된다.
Claude 4.7 이후 모델은 새 토크나이저를 써서 같은 텍스트에서 이전 Claude 모델보다 토큰이 약 30% 더 나온다. 이전 Claude 모델로 산정한 월 예산을 그대로 Opus 5.5·Sonnet 5.5에 적용하면 실제 청구액과 어긋난다. 전환 전에 대표 프롬프트로 토큰 수를 다시 측정한다.
네 모델 모두 컨텍스트는 약 100만 토큰급, 최대 출력은 128K로 같은 선에 있다. 차이는 세부 수치와 추론 제어 방식에서 드러난다.
| 모델 | 컨텍스트 윈도우 | 최대 출력 |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 1,050,000토큰 | 128,000토큰 |
| GPT-6 Astra | 1,050,000토큰 | 128,000토큰 |
| Claude Opus 5.5 | 1M 토큰 | 128K (Batch API 베타 300K) |
| Claude Sonnet 5.5 | 1M 토큰 | 128K (Batch API 베타 300K) |
OpenAI 두 모델은 1,050,000토큰으로 표기되어 Claude의 1M보다 숫자상 조금 크다. 다만 토크나이저가 달라 같은 문서가 두 쪽에서 차지하는 토큰 수는 다르므로, 표기 수치 차이만으로 “더 많이 넣을 수 있다”고 단정할 수는 없다.
Opus 5.5와 Sonnet 5.5는 Message Batches API에서 output-300k-2026-03-24 베타 헤더를 붙이면 최대 300K 출력 토큰을 지원한다. 네 모델 중 128K를 넘는 출력 한도는 이 두 모델뿐이다. 한 번의 호출로 매우 긴 산출물(대규모 코드 변환 결과, 긴 보고서)을 받아야 하고 비동기 처리가 허용된다면 이 조건이 선택 근거가 된다.
지식 컷오프
GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra의 지식 컷오프는 둘 다 2026년 4월 30일이다. Claude Opus 5.5와 Sonnet 5.5는 둘 다 2026년 6월로 OpenAI 두 모델보다 늦다.
reasoning effort와 thinking 제어
OpenAI 쪽은 두 모델이 같은 effort 단계를 쓴다. Sol과 Astra 모두 low, medium, high, xhigh, max를 지원한다. Sol의 기본값은 medium이며, Astra의 기본값은 참고한 자료에 나오지 않는다.
Anthropic 쪽은 기본 effort가 모델마다 다르다. Opus 5.5는 medium, Sonnet 5.5는 high다. 상위 모델인 Opus 5.5가 오히려 낮은 기본값으로 시작하는 점이 눈에 띄는 차이다.
Claude 모델에서 effort는 thinking의 깊이를 조절하는 수단이기도 하다. Opus 5.5 에러 메시지는 output_config.effort로 thinking 동작을 제어하라고 안내한다. 이 설정은 마이그레이션 에러와 직결되므로 아래 섹션에서 증상별로 다시 다룬다.
Opus 5.5에서 effort를 생략하면 `medium`으로 실행된다. Opus 5에서는 같은 생략이 `high`였다. 모델 ID만 바꾸면 요청 코드는 그대로여도 추론 설정이 달라진다.
참고한 API 문서에 코딩 벤치마크 수치가 없는 상태에서 에이전트 작업 적합성을 가늠할 근거는 두 가지다. 하나는 각 사가 모델을 어떤 용도로 설명하는지, 다른 하나는 API에서 쓸 수 있는 도구와 엔드포인트다.
Anthropic: 용도 설명이 명확한 두 모델
Anthropic은 Opus 5.5를 “장시간 에이전트 코딩과 지식 작업용”이라고 설명한다. 오래 실행되는 코딩 에이전트, 여러 단계에 걸친 리팩터링처럼 긴 작업 흐름이 공식적으로 겨냥한 용도다.
Sonnet 5.5는 “속도와 지능의 가장 좋은 조합”이며 비교 지연 시간이 ‘Fast’로 표시된다. 에디터 자동완성 보조, 대화형 코드 리뷰처럼 응답 대기 시간이 체감되는 작업에는 Sonnet 5.5가 문서상 포지션에 맞는다.
Claude 두 모델의 전체 도구 목록은 조사한 문서 범위에서 확인되지 않는다. 다만 Sonnet 5.5 문서의 breaking change 항목에서 computer use 도구 버전 computer_20251124가 Claude API·Google Cloud에서 거부된다는 점, advisor 도구가 존재한다는 점이 확인된다.
OpenAI: 도구 목록으로 드러나는 차이
OpenAI 두 모델은 Chat Completions, Responses API, Batch 엔드포인트를 모두 지원한다. 모델 페이지에 적힌 호스티드 도구 목록도 두 모델이 같다.
| 도구 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| web search | 지원 | 지원 |
| file search | 지원 | 지원 |
| code interpreter | 지원 | 지원 |
| computer use | 지원 | 지원 |
| MCP | 지원 | 지원 |
| image generation | 지원 | 지원 |
| hosted shell | 지원 | 지원 |
| apply patch | 지원 | 지원 |
| skills | 지원 | 지원 |
| tool search | 지원 | 지원 |
출처는 GPT-6.1 Sol 모델 페이지와 GPT-6 Astra 모델 페이지의 지원 도구 목록이다.
코딩 에이전트 관점에서 눈에 띄는 항목은 hosted shell과 apply patch다. 두 도구는 GPT-6 Astra 모델 페이지와 GPT-6.1 Sol 모델 페이지 모두에 나온다. 셸 실행과 패치 적용을 OpenAI 호스티드 도구로 처리하는 구조라면 두 모델 모두 선택지이며, 단가는 Astra가 Sol의 5배다.
Sol은 입력으로 텍스트와 이미지를 받고 텍스트를 출력하며, 오디오·비디오는 지원하지 않는다. 스크린샷이나 다이어그램을 입력으로 주는 코드 작업은 가능하지만 음성·영상 입력이 필요하면 다른 경로를 찾아야 한다.
레이트 리밋
Astra는 Standard Tier 1 기준 분당 500요청, 분당 500,000토큰이고, Batch 대기열 한도는 1,500,000으로 표기되어 있다. 1M급 컨텍스트를 채운 요청이라면 Tier 1의 분당 토큰 한도로는 분당 한 건도 처리하기 어렵다는 계산이 나온다. 장문 요청이 많은 서비스는 상위 Tier 조건을 먼저 확인해야 한다.
Sol의 레이트 리밋 수치는 조사 시점의 모델 페이지 응답에서 확인하지 못했다. Claude 두 모델의 레이트 리밋도 이 글의 자료 범위 밖이다.
Claude Opus 5.5·Sonnet 5.5로 옮길 때 나는 400 에러
Opus 5.5와 Sonnet 5.5는 이전 버전에서 통하던 요청 일부를 거부한다. 증상은 대부분 400 에러로 나타나며, 원인은 요청 파라미터 조합에 있다. 먼저 증상·원인·해결을 한 표로 정리한다.
| 대상 모델 | 증상 | 원인 | 해결 |
|---|---|---|---|
| Opus 5.5 | 400 invalid_request_error | thinking을 disabled 또는 enabled+budget_tokens로 전송 | thinking 필드 제거 또는 {"type": "adaptive"} |
| Opus 5.5 | 400 에러 | tool_choice를 any 또는 tool로 지정 | auto + strict: true, 또는 structured outputs |
| Opus 5.5 | 에러 없음, 추론 설정 변화 | effort 생략 시 기본값이 high→medium | 원하는 effort를 명시 |
| Sonnet 5.5 | 400 에러 | temperature·top_p·top_k를 기본값이 아닌 값으로 설정 | 해당 파라미터 제거 |
Opus 5.5: thinking을 끄는 요청이 거부된다
Opus 5.5에서는 thinking을 끌 수 없다. Opus 5.5 변경 사항 문서에 따르면 thinking: {"type": "disabled"}나 thinking: {"type": "enabled", "budget_tokens": N}을 보내면 400 invalid_request_error가 발생한다. 에러 메시지는 다음과 같다.
"thinking.type.disabled" is not supported for this model. Use "thinking.type.adaptive" and "output_config.effort" to control thinking behavior.해결 방법은 두 가지다. thinking 필드를 요청에서 빼거나 {"type": "adaptive"}로 바꾼다. 생각의 깊이는 토큰 예산 대신 effort 파라미터로 조절한다.
budget_tokens로 thinking 분량을 세밀하게 제한하던 코드는 이 방식이 통째로 막힌다. 비용 상한을 budget_tokens에 의존하고 있었다면 effort 단계로 제어 방식을 옮겨야 한다.
Opus 5.5: 강제 도구 사용이 거부된다
Opus 5.5는 forced tool use를 지원하지 않는다. tool_choice를 {"type": "any"}나 {"type": "tool", "name": "..."}로 보내면 400 에러가 나며, 메시지는 아래와 같다.
tool_choice: type "tool" and "any" are not supported for this model.특정 도구 호출을 강제해 JSON 형태의 응답을 받아내던 패턴이 여기에 걸린다. 문서가 제시하는 대체 경로는 tool_choice: {"type": "auto"}에 strict tool use(strict: true)를 조합하는 방법, 또는 structured outputs를 쓰는 방법이다. 출력 형식을 고정하는 것이 목적이었다면 structured outputs 쪽이 원래 의도에 더 가깝다.
Opus 5.5: 에러 없이 바뀌는 effort 기본값
세 번째 변화는 에러가 나지 않아 놓치기 쉽다. effort를 생략한 요청은 Opus 5에서 high로, Opus 5.5에서는 medium으로 실행된다.
Opus 5에서 effort를 지정하지 않고 쓰던 코드는 모델 ID만 바꾸면 조용히 다른 설정으로 돈다. 이전과 같은 설정을 유지하려면 high를 명시한다. medium으로 충분한지는 실제 작업으로 검증해야 하며, 두 설정의 품질·비용 차이를 수치로 밝힌 문서는 확인되지 않는다.
Sonnet 5.5: 다섯 가지 breaking change와 샘플링 파라미터
Sonnet 5.5 개요 문서는 Sonnet 5에서 돌던 코드에 영향을 주는 breaking change 5개를 명시한다.
- between_tools로 사전 thinking을 끄는 설정
- 강제 도구 사용 시 발생하는 에러
- thinking 블록이 모델·대화에 묶이는 동작
- Claude API·Google Cloud에서
computer_20251124거부 - advisor 도구가 Opus 4.8·Opus 4.7·Sonnet 5를 거부
여기에 더해 temperature, top_p, top_k를 기본값이 아닌 값으로 설정하면 400 에러가 반환된다. 창의성 조절이나 결정적 출력을 위해 temperature: 0 같은 값을 넣어 두었던 코드가 대표적인 대상이다. 해당 파라미터를 요청에서 제거하면 이 에러는 사라진다.
Sonnet 5.5의 강제 도구 사용 에러에 대해 Opus 5.5와 같은 대체 방법이 적용되는지는 확인한 문서에 나오지 않는다. 적용 전 Sonnet 5.5 문서의 해당 항목을 직접 확인해야 한다.
기존 요청 코드에서 `thinking`, `tool_choice`, `temperature`·`top_p`·`top_k`, effort 지정 여부를 먼저 검색한다. 이 네 항목이 Opus 5.5·Sonnet 5.5 전환에서 400 에러나 설정 변화를 일으키는 지점이다. computer use와 advisor 도구를 쓰는 코드라면 도구 버전과 대상 모델도 함께 확인한다.
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- Claude Managed Agents API Python SDK 완전 가이드 — 에이전트 생성부터 스트리밍까지 7단계 – Anthropic의 Claude Managed Agents API를 Python SDK로 다루는 전체 흐름을 정리한다. 에이전트 생성, E…
자주 묻는 질문
GPT-6.1 Sol과 Claude Sonnet 5.5는 가격이 같은가?
기본 입력·출력 단가는 $2/$10으로 같다. 캐시 입력은 Sol $0.1, Sonnet 5.5 $0.20으로 다르다. Claude 4.7 이후 토크나이저는 같은 텍스트에서 이전 Claude 토크나이저보다 토큰이 약 30% 더 나오며, OpenAI 토크나이저와의 차이는 참고한 문서에서 확인되지 않는다. 입력이 272K토큰을 넘는 요청에는 두 모델 중 Sol에만 장문 요율(입력 2배, 출력 1.5배)이 붙는다. 같은 OpenAI 모델인 Astra에도 같은 요율이 적용된다. 실제 청구액은 캐시 적중률, 요청 길이, 토큰 수에 따라 달라진다.
Claude Opus 5.5에서 thinking을 완전히 끌 방법이 있나?
없다. disabled 타입과 budget_tokens 방식 모두 400 에러로 거부된다. thinking 필드를 빼거나 adaptive로 두고, 깊이는 effort로 조절하는 것이 문서가 안내하는 방식이다.
1M 토큰에 가까운 요청은 추가 요금이 붙나?
Claude 4.6 이후 모델은 1M 컨텍스트 전 구간을 표준 가격으로 청구하므로 Opus 5.5·Sonnet 5.5에는 장문 할증이 없다. GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra는 입력이 272K토큰을 넘으면 요청 전체에 입력·캐시 요금 2배, 출력 요금 1.5배가 적용된다.
코딩 벤치마크로는 어느 모델이 앞서나?
조사한 네 모델의 API 문서 페이지에는 코딩 벤치마크 수치가 없다. 각 사의 출시 발표 자료는 이 글의 조사 범위에 들지 않았으므로, 벤치마크 비교는 발표 자료에서 따로 확인해야 한다. 공식 포지셔닝으로는 Opus 5.5가 장시간 에이전트 코딩을 겨냥한다.
조건별 선택 기준과 핵심 요약
선택은 “가장 좋은 모델” 대신 워크로드의 조건에서 출발한다. 아래 흐름은 이 글에서 확인한 가격·용량·도구 사실만으로 구성했다.
flowchart TD
A[워크로드 조건] --> B{결과를 즉시 받아야 하나}
B -->|아니오, 대량 비동기| C[Batch 최저가: Sonnet 5.5·GPT-6.1 Sol $1/$5]
B -->|예| D{반복 입력 캐시 비중이 큰가}
D -->|예| E[GPT-6.1 Sol: 캐시 입력 $0.1]
D -->|아니오| F{필요한 조건}
F -->|장시간 에이전트 코딩| G[Claude Opus 5.5]
F -->|낮은 지연 시간| H[Claude Sonnet 5.5]
F -->|OpenAI 호스티드 셸·패치 도구| I[GPT-6.1 Sol 또는 GPT-6 Astra]조건별 권장안
반복 프롬프트 캐시 비중이 크고 단가를 낮춰야 한다면 GPT-6.1 Sol이 맞는다. 캐시 입력 $0.1은 네 모델 중 가장 낮고, 기본 단가도 Sonnet 5.5와 같은 최저 수준이다. 단, 입력이 272K토큰을 넘는 요청에는 장문 요율이 붙는다.
대량 비동기 처리에서는 양사 모두 Batch 요금이 표준의 50%다. Sonnet 5.5와 GPT-6.1 Sol이 Batch에서 $1/$5로 이 글의 비교 대상 중 가장 낮다. 둘 중 실제로 어느 쪽이 싼지는 캐시 비중, 272K토큰 초과 요청 여부, 토큰 수 차이에 따라 갈린다.
장시간 에이전트 코딩과 매우 긴 산출물에는 Claude Opus 5.5가 후보다. 공식 용도 설명이 이 작업을 겨냥하고, Batch API 베타(output-300k-2026-03-24 헤더)에서 300K 출력을 지원한다. 300K 출력 한도 자체는 Sonnet 5.5도 같다. 단가는 Sonnet 5.5의 2배이므로 작업 길이 대비 비용을 따로 산정한다.
응답 속도가 체감되는 대화형 작업에는 Claude Sonnet 5.5가 적합하다. 문서상 지연 시간 표기가 ‘Fast’다. 다만 기본 effort는 high이므로, 지연 시간이 중요하면 effort 값을 명시해 조정하고 품질을 함께 확인한다.
OpenAI 호스티드 도구 중 hosted shell, apply patch, skills, tool search, image generation은 GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra 모델 페이지에 모두 지원 도구로 올라 있다. 도구 요구만으로 Astra를 고를 필요는 없으며, Astra를 쓴다면 단가가 네 모델 중 가장 높고 Tier 1 분당 토큰 한도가 500,000이라는 제약을 함께 계산에 넣는다.
핵심 3줄 요약
단가가 같은 Sol과 Sonnet 5.5도 캐시 요금, 272K토큰 초과 장문 요율, 토크나이저 차이로 실제 비용이 갈린다.
Opus 5.5는 thinking 끄기·강제 도구 사용을 400으로 거부하고, Sonnet 5.5는 기본값이 아닌 샘플링 파라미터를 거부한다. 참고한 API 문서에는 코딩 벤치마크 비교가 없으므로 용도 설명, 도구 목록, 비용 구조로 고른다.다음으로 할 일은 실제 프롬프트 샘플로 네 API의 사용량 응답을 받아 토큰 수와 청구액을 직접 비교하는 것이다.