전체 LLM 비교: Claude Opus 4.5 vs. ChatGPT 5.1 vs. Google Gemini 3 Pro

저자: Boxu Li

소개

2025년 말, Anthropic, OpenAI, Google DeepMind라는 세 AI 대기업이 차세대 대형 언어 모델을 각각 출시했습니다. Anthropic의 Claude Opus 4.5, OpenAI의 ChatGPT 5.1(GPT‑5.1 시리즈 기반), Google의 Gemini 3 Pro는 AI의 최첨단을 대표합니다. 이들 모두는 대용량 컨텍스트 처리부터 복잡한 코딩 및 추론 작업 해결에 이르기까지 능력의 커다란 도약을 약속합니다. 이 심층 분석은 성능 벤치마크, 추론 능력, 코드 생성, API 지연 시간, 비용, 토큰 컨텍스트 윈도우, 미세 조정 및 맞춤화를 포함한 주요 차원에서 이러한 모델을 기술적으로 비교하여 서로 어떻게 비교되는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

모델 프로필: Claude Opus 4.5는 Claude 2와 Claude 4 시리즈의 후속 모델로, Anthropic의 최신 플래그십 모델입니다. 코드 작성, 에이전트 및 컴퓨터 사용에서 '세계 최고의 모델'이라고 주장합니다[1]. OpenAI의 ChatGPT 5.1은 GPT‑5 시리즈의 업그레이드 버전으로, 속도와 추론 깊이를 균형 있게 제공하는 두 가지 모드(Instant 및 Thinking)로 제공됩니다[2]. Google's Gemini 3 Pro는 Google DeepMind가 개발한 멀티모달 모델로, Gemini 패밀리의 최상위 인스턴스이며, '가장 지능적인 모델'로 최첨단 추론 및 도구 사용을 자랑합니다[3][4]. 세부 아키텍처는 독점적이지만, 세 모델 모두 수조 개의 매개변수로 이루어진 대형 Transformer 기반 시스템이며, 광범위한 훈련과 최적화(예: 인간 피드백을 통한 강화 학습)로 보강되었습니다. 아래에서 이들을 자세히 비교합니다.

벤치마크 성능

모델

폭넓은 지식 (MMLU / PiQA)

GPQA 다이아몬드 (하드 QA)

인류의 마지막 시험 (HLE)

ARC‑AGI (추론)

특성

Gemini 3 Pro

표준 학문적 벤치마크에서 ≈“인간‑전문가”; ~90%+

91.9%[5]

37.5% (도구 없음)[8]

31%, “Deep Think” 모드에서 최대 45%[9]

가장 어려운 추론 작업에서 최첨단; 프론티어 벤치마크에서 실질적으로 “박사 수준”[10].

GPT‑5.1

MMLU에서 ≈91.0%[6], 본질적으로 Gemini와 동등[6]

– (공개적으로 명시되지 않음; 폭넓은 지식에서 비교 가능)

≈26.8%[8]

≈18%[9]

폭넓은 지식에서 매우 강력; 초고난도 추론에서 Gemini 3 Pro에 뒤지지만 여전히 경쟁력 있음.

Claude Opus 4.5

공식 MMLU 없음; Claude Sonnet 4.5 고‑80%대가 대리로 사용됨[7]

–

이전 Claude 모델에서 ≈13.7%[8]

ARC‑AGI에서 GPT‑5.1 및 Gemini 3 Pro보다 낮음[9]

탄탄한 학업 성과; 프론티어 추론에서 비교적 약하지만 다른 분야(특히 코딩)에서 강점.

지식 및 추론 (MMLU, ARC 등): 광범위한 지식 테스트인 MMLU(대규모 다중 작업 언어 이해)에서는 세 모델 모두 인간 전문가 수준에 가깝거나 그 이상으로 작동합니다. Google은 Gemini 3 Pro가 가장 어려운 질문 세트(GPQA Diamond)에서 약 **91.9%**를 달성하고 LMArena 리더보드에서 Elo 1501로 1위를 차지했다고 보고합니다[5]. GPT‑5.1도 MMLU에서 유사한 강세를 보이며, 한 분석에 따르면 GPT‑5.1은 MMLU에서 약 **91.0%**를 기록하며 Gemini 3 Pro와 대등한 수준입니다[6]. Anthropic은 Opus 4.5의 공식 MMLU를 발표하지 않았지만, 그 전신인 Claude Sonnet 4.5는 80% 후반대를 기록하여[7], Opus 4.5가 학문적 지식 작업에서 그 수준에 가까운 것으로 보입니다. 매우 어려운 추론 시험에서는 차이가 나타납니다.

Humanity’s Last Exam (가혹한 추론 테스트)에서 Gemini 3 Pro는 37.5% (도구 없음) 점수를 기록하여 GPT-5.1 (~26.8%) 또는 Anthropic의 이전 모델 (~13.7%)[8]보다 훨씬 높은 점수를 받았습니다. 마찬가지로, ARC-AGI 추론 챌린지에서 Gemini 3 Pro는 31% (특별한 “Deep Think” 모드에서는 최대 45%)에 도달하여 GPT-5.1 (~18%) 및 이전 Claude 모델들을 크게 초과했습니다[9]. 이러한 결과는 Google의 모델이 현재 가장 어려운 추론 벤치마크에서 선두를 달리고 있음을 나타내며, 이는 Gemini의 고급 계획 및 문제 해결 훈련을 반영하는 것으로 보입니다. OpenAI의 GPT-5.1은 지식과 추론면에서 크게 뒤처지지 않으며, Anthropic은 다른 강점을 가지고 있습니다 (코딩에서 확인할 수 있습니다). 전체적으로 MMLU 및 PiQA와 같은 표준 벤치마크에서는 세 모델 모두 ~90% 정확도로 밀접하게 모여 있지만[5], “최전선” 추론 테스트 (복잡한 수학, 논리 퍼즐)에서는 Gemini 3 Pro가 “박사급” 성능으로 우위를 점하고 있습니다[10].

코드 생성 및 소프트웨어 벤치마크: Anthropic Claude Opus 4.5는 명시적으로 코딩 및 ‘대리적’ 컴퓨터 사용 작업을 목표로 하며, 현재 코드 벤치마크에서 선두를 차지하고 있습니다. Anthropic의 내부 평가에서 SWE-Bench (소프트웨어 엔지니어링 벤치) 검증에서 Opus 4.5는 80.9% 성공률을 기록하여, 최전선 모델 중 가장 높은 성과를 달성했습니다[11]. 이는 동일한 테스트에서 OpenAI의 GPT‑5.1-Codex-Max 모델(77.9%)과 Google의 Gemini 3 Pro(76.2%)를 약간 능가하는 성과입니다[11]. 아래 차트는 Anthropic의 발표에서 Claude 4.5가 실제 코딩 작업에서 얼마나 앞서 있는지를 보여줍니다:

Claude Opus 4.5는 SWE-Bench 검증(실제 코딩 문제)에서 최고 점수를 기록하며, OpenAI의 GPT‑5.1 Codex와 Google의 Gemini 3 Pro를 약간 앞섰습니다[11].

이 결과는 GPT‑5.1의 Codex-Max 변형 자체가 코딩을 위한 주요 개선이었기 때문에 주목할 만합니다. (OpenAI는 소프트웨어 엔지니어링 작업과 도구 사용에 대해 훈련했습니다)[12]. 그러나 Opus 4.5는 몇 퍼센트 포인트 앞서 나갔습니다. 구글의 Gemini 3 Pro는 그 뒤를 바짝 따르고 있습니다; 이 모델은 코딩 에이전트 벤치마크에서 전임자 Gemini 2.5를 *“크게 능가”*하지만 현재는 새로운 Claude에 뒤쳐져 있습니다. 실질적으로, 이 세 모델은 모두 복잡한 작업에 대해 올바른 코드를 생성하고, 큰 코드베이스를 리팩터링하며, 개발 환경을 운영할 수 있는 매우 유능한 코딩 보조 도구입니다. 그러나 Anthropic의 코드 품질과 효율성에 대한 초점이 두드러집니다: 개발자들은 Claude Opus 4.5가 코딩에서 *“최첨단 작업 계획 및 도구 사용”*을 보여주며, 적은 토큰으로 문제를 해결한다고 보고했습니다[14][15]. 사실, Anthropic은 Opus 4.5가 다중 단계의 코딩 워크플로를 “우리가 테스트한 어떤 모델보다 더 효율적으로” 처리할 수 있으며, 동일한 작업에서 65% 적은 토큰을 사용하면서 더 높은 통과율을 기록한다고 말합니다[16]. 이러한 효율성과 코딩 기술은 Claude 4.5를 소프트웨어 엔지니어링 사용 사례에 매우 강력하게 만듭니다.

기타 벤치마크: 각 모델은 자체적으로 강점을 지니고 있습니다. Gemini 3의 멀티모달 능력은 이미지+비디오 추론 벤치마크에서 두드러지며, 예를 들어 **MMMU-Pro(멀티모달 MMLU)**와 Video-MMMU에서 Gemini 3 Pro는 각각 **81%**와 **87.6%**의 점수를 기록하여 새로운 최첨단 성과를 세웠습니다[17]. 또한 SimpleQA Verified에서 **72.1%**를 달성하여 개방형 Q&A에서 사실적 정확성이 향상되었음을 나타냅니다[18]. OpenAI의 GPT-5.1은 대화 품질에서 뛰어나며 이전 버전보다 지시를 더 잘 따릅니다. 특정 벤치마크에 국한되지 않지만, OpenAI는 GPT-5.1의 전반적인 지능과 의사소통 스타일이 “의미 있는” 개선을 이뤘다고 언급했습니다[19]. 많은 관찰자들은 GPT-5.1이 일상 업무에서 “더 따뜻하고, 더 지능적이며, 지시를 더 잘 따르는” 느낌을 준다고 평가했습니다[2], 이는 순수 정확성 지표에는 나타나지 않지만 실제 사용성을 향상시킵니다. Anthropic의 Opus 4.5는 코딩을 넘어 실용적인 작업을 위해 설계되었으며, 테스터들은 복잡한 다중 시스템 버그에 대한 “해결책을 알아내는” 능력과 “모호함을 처리하고 트레이드오프에 대해 논리적으로 이해하는” 능력을 보여주었다고 평가했습니다[20]. 요약하자면, 벤치마크는 이야기의 일부일 뿐입니다. 세 모델 모두 여러 학술 테스트에서 인간 수준 이상을 수행합니다. Gemini 3는 어려운 논리적 및 멀티모달 챌린지에서 경계를 확장하고, Claude 4.5는 복잡한 코딩 및 도구 사용 작업에서 선두를 달리며, GPT-5.1은 강력한 성능과 정제된 대화 능력을 균형 있게 제공합니다.

추론 능력과 장기적 사고

이 새로운 모델들의 한 가지 주제는 개선된 장기 추론입니다. 이는 복잡한 문제를 여러 단계에 걸쳐 또는 긴 시간 동안 해결할 수 있는 능력을 의미합니다. OpenAI의 GPT-5.1은 “생각” 모드라는 전용 고급 추론 모델을 도입하여, *“복잡한 작업에서 더 지속적”*으로 수행합니다[2]. GPT-5.1 Thinking은 실제로 어려운 쿼리에 대해 더 오래 “생각”하며(즉, 내부 계산 또는 단계 할당을 더 많이 함), 다단계 논리가 필요한 문제를 해결할 수 있게 합니다. Google은 Gemini 3 Deep Think라는 비슷한 접근 방식을 취했고, 이는 Gemini 3 Pro의 선택적 모드로, 복잡한 문제에서 *“지능의 한계를 더욱 확장”*합니다[21]. 테스트에서 Gemini 3 Deep Think는 가장 어려운 벤치마크에서 일반 모드보다 훨씬 뛰어난 성과를 보였으며(예: Humanity’s Last Exam 점수를 37.5%에서 **41.0%**로, ARC-AGI를 45.1%로 향상시킴)[22]. 이는 모델이 더 많은 “생각 시간”을 부여받았을 때 매우 어려운 작업을 내부적으로 추론할 수 있음을 나타냅니다.

Anthropic의 Claude Opus 4.5는 확장된 추론을 강조합니다. 이전 단계에서 *'생각 블록'*을 자동으로 보존하여 긴 세션 동안 사고의 연속성을 유지합니다[23] – 이전 Claude 모델은 이를 소실할 수 있었으나, Opus 4.5는 중간 추론을 유지할 수 있어 다단계 작업의 일관성에 중요합니다. Anthropic은 또한 Opus 4.5에 '노력' 매개변수를 추가하여 모델이 추론과 설명에 얼마나 많은 토큰을 사용할지를 직접 제어할 수 있게 했습니다[24]. 높은 노력에서는 Opus가 매우 철저한 분석을 제공하며(복잡한 디버깅이나 심층 연구에 유용), 낮은 노력에서는 빠르고 높은 볼륨의 작업에 적합한 간결한 답변을 제공합니다[25]. 이는 추론 깊이와 속도 사이의 조절 장치 역할을 합니다.

실제로 이러한 기능은 각 모델이 지속적인 추론 작업을 이전 세대보다 훨씬 더 잘 처리할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, OpenAI는 GPT‑5.1-Codex-Max가 여러 시간 동안 자율적으로 작동하며, 인간의 개입 없이 코드 개선 및 버그 수정을 반복적으로 수행할 수 있다고 보고했습니다[26][27]. 작업 중 맥락을 가지치기하고 압축하는 *“컴팩션”*이라는 기법을 사용하여, 하나의 세션에서 수백만 개의 토큰을 넘는 일관된 작업을 가능하게 합니다[28][29]. 초기 테스트 사용자 Simon Willison은 Anthropic의 모델도 마찬가지로 긴 코딩 세션을 지속할 수 있다고 언급했으며, Opus 4.5를 사용해 약 30분 동안 자율 코딩을 수행했고, 심지어 더 작은 Claude Sonnet 4.5도 효과적으로 작업을 계속할 수 있었습니다[30][31]. Gemini 3는 큰 맥락 창과 통합 도구 사용을 통해 IDE나 Linux 터미널에서 실행할 수 있는 에이전트를 통해 *“복잡하고, 끝에서 끝까지의 작업을 계획하고 실행”*하도록 명시적으로 설계되었습니다[32][33]. Google의 자체 제품에서 Gemini 기반 AI는 긴 문서나 비디오를 분석하여 플래시 카드나 단계별 계획과 같은 구조화된 출력을 생성할 수 있습니다[34][35].

결론: 세 가지 모델 모두 추론을 더 지속적이고 자율적으로 만들었습니다. 이들은 여러 단계를 아우르는 복잡한 워크플로를 처리할 수 있습니다. OpenAI와 Google은 필요한 경우 추론을 강화할 수 있는 토글(사고 모드, 깊은 사고)을 제공합니다. Anthropic의 Opus는 기본적으로 높은 수준의 추론을 실행하며, 개발자에게 철저함과 지연 시간 간의 균형을 수동으로 조절할 수 있는 권한을 부여합니다. 이는 설계의 융합을 반영합니다: 항상 단발성 응답을 하는 대신, 이러한 모델은 내부적으로 더 긴 시간 동안 “생각하는”[36][37] 것을 시뮬레이션하여 더 어려운 문제를 해결하고 도구를 효과적으로 사용하며, 진정한 에이전트와 같은 행동에 가까워지고 있습니다.

코드 생성 및 도구 사용

코딩 능력: 앞서 언급했듯이, Claude 4.5는 현재 측정된 코딩 벤치마크에서 GPT-5.1과 Gemini 3를 약간 앞서고 있습니다[11]. 하지만 이 세 모델 모두 코드 생성에서 매우 뛰어나며, 1~2년 전의 모델들을 훨씬 능가합니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-5.1-Codex-Max는 코드 리뷰, 풀 리퀘스트 생성, 코딩 Q&A 답변과 같은 “실제 소프트웨어 엔지니어링 작업에 대해 학습되었습니다”[12]. 이 모델은 여러 파일을 다룰 수 있으며 Windows 환경에서도 작동할 수 있습니다 (이는 OS 특정 작업에 대한 학습을 나타냅니다)[38][39]. 한편, Claude Opus 4.5는 여러 코드베이스와 에이전트를 아우르는 복잡한 리팩토링을 담당했다고 Anthropic의 고객들이 밝혔습니다[40]. Claude를 IDE(예: Claude Code)에서 사용하는 개발자들은 수십 개의 파일에 걸친 변경 사항을 최소한의 오류로 조율할 수 있음을 발견했습니다[41]. Google의 Gemini 3도 소프트웨어 개발에서 두각을 나타냅니다: Google에서는 이를 *“우리가 만든 최고의 감성 코딩 및 에이전트 코딩 모델”*이라고 설명하며, WebDev 벤치마크(웹 개발 작업)에서 Elo 1487을 기록했습니다[13]. 라이브 Terminal-Bench 테스트(모델이 Linux 터미널을 운영하는 테스트)에서 Gemini 3 Pro는 **54.2%**를 기록하며, GPT-5.1(~47%)이나 이전의 Anthropic 모델보다 높은 점수를 얻었습니다[42][43]. 이는 Gemini가 도구/명령을 사용하여 코딩 작업을 자율적으로 수행하는 데 특히 강하다는 것을 시사합니다.

도구 사용과 에이전트: 단순한 코드 생성 이상의 중요한 분야는 에이전트 행동입니다. 모델이 도구를 사용하거나 자율 에이전트로 작동할 수 있는 것입니다. 세 회사 모두 이를 다양한 방식으로 구현하고 있습니다. OpenAI의 플랫폼은 함수 호출을 지원하며, GPT‑5.1이 웹 브라우저, 코드 해석기 등과 같은 도구를 사용하여 작업을 완료할 수 있는 “OpenAI 에이전트”를 도입했습니다. GPT‑5.1은 또한 긴 도구 사용 세션 동안 작업 메모리를 자동으로 *“압축”*하여 문맥이 부족하지 않도록 할 수 있습니다[28][29]. Google은 Gemini 3를 중심으로 한 Google Antigravity라는 전체 에이전트 지향 환경을 구축했습니다[32]. 이 시스템에서 Gemini 에이전트는 코드 편집기, 터미널, 브라우저에 직접 접근할 수 있습니다. 이들은 *“복잡하고 종합적인 소프트웨어 작업을 자율적으로 계획하고 실행”*할 수 있으며, 코드 작성, 실행, 테스트, 반복 모두 개발 플랫폼 내에서 수행합니다[44][33]. 이는 Gemini의 멀티모달 기능에 의해 강화되며, 예를 들어, Gemini 에이전트는 스크린샷이나 디자인 목업을 입력으로 받아 UI를 재현하는 코드를 생성하고 실행할 수 있습니다.

Anthropic은 자체적으로 Claude의 「컴퓨터 사용」 도구를 업그레이드했습니다. Claude Opus 4.5는 이제 화면의 특정 영역에 대한 고해상도 확대 스크린샷을 요청하여 세밀한 검사를 수행할 수 있습니다[45][46]. Anthropic의 Claude 앱과 SDK에서는 가상 컴퓨터를 조작할 수 있으며, 버튼 클릭, 스크롤, 타이핑 등이 가능하고 새로운 확대 기능은 이전에 보기가 어려웠던 작은 텍스트나 UI 요소를 읽는 데 도움을 줍니다[47][48]. Claude의 API에서 사용할 수 있는 도구 모음(bash shell, 코드 실행, 웹 브라우저 등)과 결합하여, Claude 4.5는 **「컴퓨터를 사용하는 에이전트」**에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 초기 테스터들은 Opus 4.5가 여러 단계의 워크플로를 보다 적은 막다른 길로 실행하면서 *“지금까지 본 것 중 최고의 최전방 작업 계획과 도구 호출을 보여준다”*고 보고했습니다[14][51]. 예를 들어, 개발 도구 회사인 Warp는 Claude 4.1과 비교하여 Claude 4.5를 사용한 결과 터미널 벤치에서 15% 향상을 보았으며, 지속적인 추론이 더 나은 장기 계획을 제공한다고 언급했습니다[52].

요약하자면, 코딩과 도구 사용에 있어서: - Claude Opus 4.5는 순수 코딩 성공률에서 약간 앞서 있으며, 매우 효율적입니다(훨씬 적은 토큰으로 작업을 해결합니다)[53][54]. 대규모 리팩토링, 코드 마이그레이션 및 토큰 비용이 중요한 작업에서는 최고의 선택입니다. 테스트에서 토큰 사용량을 50–76% 줄이는 최적화 덕분입니다[55][54]. - **GPT-5.1 (Codex-Max)**는 개발자 워크플로우와 깊이 통합된 매우 근접한 경쟁자입니다(CLI, IDE 확장[56]). 신뢰할 수 있는 코딩 파트너로 알려져 있으며 몇 시간 동안 실행될 수 있으며, 이제는 다중 컨텍스트 창도 기본적으로 지원합니다(즉, 프로젝트의 여러 부분을 순차적으로 처리할 수 있습니다)[28]. OpenAI의 생태계는 함수 호출을 통해 도구 통합을 간단하게 만듭니다. - Gemini 3 Pro는 검색, 데이터 및 멀티모달 입력을 코딩에 통합하는 구글의 강점을 제공합니다. 코드를 작성할 뿐만 아니라 소프트웨어(터미널, 브라우저 등)를 효과적으로 운영할 수 있습니다. 멀티모달에서 구글의 이점은 Gemini가 시각적 컨텍스트(디자인 목업, 다이어그램)를 코딩 프로세스에 직접 통합할 수 있게 해 주며, 이는 이 모델들 중에서 독보적인 기능입니다.

세 가지 모두 코드 작성뿐만 아니라 자율적인 엔지니어 역할을 하는 AI를 향해 나아가고 있습니다. 이는 “경험으로부터 배우고 스스로의 기술을 정제하는” AI 에이전트에 대한 보고서에서 분명하게 드러납니다[57][58]. 한 고객은 Claude 4.5 에이전트가 4번의 반복을 통해 작업에서 최고 성능에 도달한 반면, 다른 모델들은 10번의 반복에도 불구하고 이를 따라잡지 못했다고 설명했습니다[59][60]. 이러한 적응적이고 도구를 사용하는 행동은 빠르게 발전하고 있으며, 각각의 모델은 최첨단에 있습니다.

컨텍스트 창과 메모리

Large context windows have been a signature feature of Anthropic’s Claude, and Opus 4.5 continues that trend with a 200,000-token context window for input (and up to 64k tokens in the output)[61]. This is enough to input hundreds of pages of text or multiple lengthy documents in one go. In practical terms, 200k tokens (~150,000 words) allows, for example, feeding an entire codebase or a book into Claude for analysis. Anthropic uses this to enable “infinite” chat sessions without hitting a wall – indeed, Claude 4.5 supports very lengthy conversations and can remember far more history than most models[62][63].

Google은 이제 Gemini 3 Pro의 1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도우(대략 100만 토큰)[64][65]로 이를 뛰어넘었습니다. 이는 크나큰 도약입니다. Gemini 3는 "1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 통해 방대한 데이터셋을 이해할 수 있습니다... 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오, PDF, 그리고 전체 코드 저장소까지 포함하여"[64][65]. 기본적으로 책이나 몇 시간의 오디오/비디오를 입력으로 받을 수 있습니다. 사실, 이 모델은 진정한 멀티모달 입력을 지원합니다 – 길고 복잡한 PDF, 여러 이미지 및 오디오 클립을 한 번에 입력할 수 있으며, 총 토큰 수(인코딩 후)가 제한을 넘지 않는 한 가능합니다[64][66]. Google의 문서에 따르면 한 번의 프롬프트에 900장의 이미지나 대형 비디오(프레임이 토큰으로 인코딩된)를 처리할 수 있다고 나와 있습니다[67]. 이러한 방대한 컨텍스트는 대형 코드베이스 검토, 긴 법률 계약서 분석, 수시간의 전사물 요약 등의 작업에 혁신적입니다.

OpenAI의 GPT‑5.1은 1M에 달하는 고정된 컨텍스트를 명시적으로 광고하지 않았지만, 이전의 한계를 넘어서는 기술을 도입했습니다. GPT‑4는 128k 컨텍스트 변형을 제공했으며(이는 ChatGPT Enterprise와 GPT‑4 32k 모델에서 제공됨), GPT‑5는 특정 설정에서 최대 400k 이상의 토큰을 처리할 수 있다는 힌트가 있습니다[68][69]. 보다 구체적으로, GPT‑5.1-Codex-Max의 OpenAI의 “압축” 메커니즘은 대화나 작업 기록의 오래된 부분을 지속적으로 요약할 수 있게 하여 긴 세션 동안 무제한의 작업 메모리를 제공할 수 있게 합니다[28][29]. 예를 들어, GPT‑5.1은 주기적으로 컨텍스트를 압축하여 공간을 확보함으로써 24시간 이상 작업할 수 있으며 “이 과정을 작업이 완료될 때까지 반복합니다.”[70][71]. 따라서 GPT‑5.1의 원시 창은 프롬프트당 약 128k 토큰일 수 있지만, 설계상 컨텍스트를 연결하여 이를 초과할 수 있습니다. OpenAI는 또한 컨텍스트 캐싱 기능과 ChatGPT의 장기 대화 메모리를 출시하고 있으며, 이는 모델이 명목상 토큰 한도를 초과하더라도 대화 초반 부분을 기억할 수 있음을 나타냅니다.

컨텍스트 용량을 요약하자면: - Claude Opus 4.5: ~200K 토큰 윈도우(입력) 기본 제공[61]. 이는 매우 높으며 대부분의 장문 문서 작업에 적합합니다. Anthropic의 가격 책정 체계도 이를 반영합니다: 단일 요청에서 200k를 초과할 경우, 더 높은 "1M 컨텍스트" 요금으로 청구됩니다[72][73] (실험적인 1M 모드도 있는 것으로 보입니다). - GPT‑5.1: 현재 ChatGPT Pro 배포에서 공식적으로 최대 128K까지 지원[74], 하지만 자동 컨텍스트 축소로 인해 세션 동안 수백만 토큰을 효과적으로 사용할 수 있습니다[28][29]. 이를 고정된 큰 윈도우라기보다는 동적 장문 컨텍스트 지원으로 생각할 수 있습니다. - Gemini 3 Pro: 1M-토큰 윈도우 – 주요 모델 중 가장 큰 윈도우 – 및 멀티모달 컨텍스트(텍스트+이미지+오디오+비디오 한 번에)를 위해 설계되었습니다[64][75]. 이는 "모델에 전체 비디오 강의 및 여러 연구 논문을 입력하여 요약을 생성하거나 질문에 답변하게 하는" 분석을 가능하게 하며, 이는 작은 컨텍스트에서는 불가능할 것입니다.

이 모든 것은 메모리 제약이 이전보다 덜한 장애물이라는 것을 의미합니다. 이전 모델들이 긴 문서의 시작 부분에서 세부 사항을 기억하는 데 어려움을 겪었던 반면, 이 모델들은 한 번에 방대한 양의 정보를 유지할 수 있습니다. 이는 특히 긴 범위의 추론(예: 입력의 여러 부분을 참조해야 하는 솔루션을 찾아내는 것)과 수십 회 이상의 턴으로 이루어진 개방형 대화와 같은 작업에 유익합니다.

속도 및 지연 시간

이렇게 큰 맥락과 무거운 추론이 필요한 경우, 이러한 모델이 느릴 것이라고 예상할 수 있지만 각 제공업체는 지연 시간을 관리하는 방법을 도입했습니다. OpenAI의 접근 방식은 모델 차별화입니다: GPT‑5.1 Instant 와 GPT‑5.1 Thinking[76]. Instant 모델은 빠르고 대화적인 응답을 위해 최적화되어 있으며, *“명확하고 유용하면서도 때때로 사람들을 놀라게 하는 재치”*로 알려져 있습니다[77]. 일상적인 채팅을 위한 저지연 옵션으로 효과적입니다. 반면에 Thinking 모델은 복잡한 쿼리를 처리하는 작업용 모델로, 쉬운 작업에서는 더 빠르게 최적화되어 있지만, 어려운 작업에서는 더 깊은 추론을 통해 시간이 더 걸립니다[78]. 이러한 이중 모델 시스템은 사용자가 필요에 따라 속도와 정확성을 교환할 수 있게 합니다. 실제로 GPT‑5.1 Instant는 매우 반응이 빨라 (GPT‑4 Turbo와 비슷하거나 더 빠르게) 느껴지지만, GPT‑5.1 Thinking은 어려운 문제를 해결할 때 눈에 띄게 시간이 걸릴 수 있지만 더 나은 답변을 제공합니다.

Anthropic의 솔루션으로 언급된 것은 Claude 4.5의 노력 매개변수입니다[24]. 기본값은 "높음"으로 설정되어 있으며, 이는 모델이 철저함을 극대화한다는 의미입니다 (지연 시간이 증가할 수 있음). 개발자는 이를 중간 또는 낮음으로 조정할 수 있습니다. Anthropic의 데이터에 따르면, 중간 노력 수준에서는 Opus 4.5가 이전과 동일한 정확도로 작업을 해결하지만 훨씬 적은 토큰을 사용하여 더 빠르게 응답할 수 있습니다[53][54]. 한 예로, 중간 노력 수준에서 Claude Sonnet 4.5의 성능과 일치하면서 76% 적은 출력 토큰을 사용했습니다[53][54] – 이는 상당히 낮은 지연 시간과 비용으로 이어집니다. 따라서 빠른 응답이 필요한 애플리케이션에서는 낮은 노력 수준을 설정하면 더 짧지만 여전히 유능한 응답을 제공합니다. 높은 노력 수준에서는 Claude가 좀 더 시간이 걸리지만 매우 상세한 출력을 생성합니다. 초기 사용자 보고서에 따르면, Claude의 응답 시간은 높은 노력 수준에서도 *"안정적이고 예측 가능"*하며, 물론 더 긴 응답은 생성하는 데 시간이 더 걸립니다[79].

Google의 Gemini 3 Pro는 유사하게 thinking_level 매개변수를 가지고 있는데(값은 'low' 또는 'high'), 이는 이전의 Gemini 2의 'thinking_budget' 설정을 대체합니다[80]. 이 thinking_level은 사용자가 Gemini가 최소한의 내부 추론을 수행할지(속도를 위해) 최대한의 추론을 수행할지(품질을 위해) 결정할 수 있게 합니다[80]. Google은 또한 다중 모드 입력을 위한 media_resolution 설정을 제공하여, 더 빠른 결과를 위해 낮은 해상도로 이미지/비디오를 처리하거나 더 나은 비전 정확성을 위해 높은 해상도로 처리할 수 있습니다(더 많은 토큰과 지연 시간의 대가를 치르고)[81]. 이러한 제어는 100만 토큰 또는 큰 이미지를 처리하는 것이 본질적으로 느리다는 것을 인정하며, 개발자들은 모델이 얼마나 '생각'하는지와 미디어를 얼마나 세밀하게 분석하는지를 조정하여 속도를 조절할 수 있습니다. GPT‑5.1과 Claude 및 Gemini의 대면 지연 벤치마크는 공개적으로 제공되지 않았지만, 일화적 증거는 다음과 같습니다: - GPT‑5.1 인스턴트는 일반 쿼리에 대해 매우 빠르고(종종 몇 초 내에 완료), Thinking 모드에서도 속도 최적화가 이루어졌으며 – OpenAI는 이전보다 *“이해하기 쉽고 간단한 작업에서 더 빠르다”*고 언급했습니다[78]. - Claude 4.5의 High 노력은 매우 철저하여, 더 긴 출력과 약간 더 많은 지연이 발생할 수 있지만, Medium/Low에서는 상당히 빨라집니다. 코딩 작업을 테스트한 한 Reddit 사용자는 GPT‑5.1과 Claude가 GPT‑5.1의 개선 이후 속도 면에서 대략적으로 비교 가능하다고 언급했으며, 이전에는 일부 긴 작업에서 GPT‑5가 Claude보다 느렸다고 했습니다[82][83]. - Gemini 3 Pro의 지연은 컨텍스트에 따라 다릅니다 – 수백 장의 이미지 또는 백만 개의 토큰을 공급하면 자연히 더 느려질 것입니다. 그러나 일반적인 프롬프트 크기에서는 Gemini가 재빠르다고 보고되며, Google의 클라우드 인프라(TPU)는 이러한 모델을 전 세계적으로 서비스하기 위해 최적화되어 있습니다. Google은 명시적인 지연 수치를 발표하지 않았지만, 'Gemini 3 Flash'(더 작고 빠른, 저비용 변형)의 가용성은 전체 Pro 모델이 빠른 Q&A보다는 대규모 작업을 위한 것임을 시사합니다[84].

요약하자면, 이 세 가지 모델 모두 속도와 추론 사이의 균형을 허용합니다. 깊은 사고가 필요하지 않을 때 기다리지 않도록 내부 레버 또는 모델 변형을 도입했습니다. 대부분의 일반적인 애플리케이션(짧은 프롬프트, 중간 복잡도)에서는 각 모델이 거의 실시간(몇 초 내)으로 응답할 수 있습니다. 매우 크거나 복잡한 작업의 경우, 다초 또는 심지어 다분의 실행 시간이 필요할 수 있지만, 설정을 통해 이를 제어할 수 있습니다. 이는 컨텍스트 창과 작업이 커짐에 따라 필요한 진화이며, 더 복잡한 문제를 다루면서도 이 모델들이 여전히 상호작용 환경에서 사용 가능하다는 점은 고무적입니다.

비용 및 가격

경쟁은 단순한 역량만이 아닌 비용도 중요한 요소로 작용하며, 여기서 공격적인 움직임이 감지되고 있습니다. 사실, Anthropic의 Opus 4.5 출시는 극적인 가격 인하와 함께 이루어졌습니다: Opus 4.5 API 호출은 백만 입력 토큰당 $5, 백만 출력 토큰당 $25의 비용이 듭니다[85][86]. 이는 이전 Opus 4.1 가격의 ⅓에 해당합니다 (백만당 $15/$75였습니다)[85]. Anthropic은 이전 Opus 모델들이 비용 면에서 부담이 크다는 것을 인정하며 Claude를 개발자들에게 더 매력적으로 만들기 위해 가격을 대폭 인하했습니다[87][88]. 새로운 가격 하에서는 Claude를 대형 작업에 사용하는 것이 훨씬 더 용이해졌으며, 이제 Anthropic의 더 작은 모델들 (Claude Sonnet 4.5는 백만당 $3/$15)보다 토큰당 비용이 약간 더 비싼 수준입니다[89].

이것은 어떻게 비교되나요? OpenAI의 GPT-5.1 계열은 실제로 토큰당 더 저렴합니다. GPT-5.1 API 호출은 기본 모델의 경우 대략 백만 입력 토큰당 $1.25, 백만 출력 토큰당 $10입니다[89]. 구글의 Gemini 3 Pro는 중간에 위치하며, 표준 200k 컨텍스트 수준에서 백만 입력당 약 $2, 백만 출력당 $12입니다[89]. (특히 구글은 200k 토큰을 넘어 최대 1M 컨텍스트를 사용할 경우 프리미엄을 부과할 계획이며, 이 경우 백만당 대략 $4/$18 정도입니다[90].) 이러한 숫자는 OpenAI가 현재 최상위 모델에 대해 가장 낮은 토큰당 가격을 제공한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 1000 토큰 답변 생성에는 GPT-5.1이 대략 $0.012, Claude 4.5는 대략 $0.025로 비용이 들며, 거의 절반의 비용입니다. 구글의 경우 약 $0.015입니다. 그러나 비용은 효율성과 비교해야 합니다: 하나의 모델이 더 적은 토큰이나 시도로 작업을 해결할 수 있다면 전체 비용을 절감할 수 있습니다. Anthropic은 Opus 4.5가 훨씬 더 토큰 효율적이며, 일부 작업에서 사용량(및 비용)을 50% 이상 절감하면서 이전의 정확성을 유지할 수 있다고 강조합니다[53][54]. 한 초기 사용자가 지적한 바와 같이, “Opus 4.5의 중간 추론은 Sonnet 4.5의 품질을 유지하면서 76% 적은 토큰을 사용… 대략 60% 낮은 비용입니다.”[91]. 따라서 개발자는 Claude에 대해 토큰당 약간 더 많은 비용을 지불할 수 있지만, Claude가 해결책에 도달하기 위해 훨씬 적은 토큰을 사용한다면 전체 비용 차이는 줄어듭니다.

접근성이 어떻게 처리되고 있는지도 주목할 만합니다: - Claude Opus 4.5는 API(Claude for Pro/Max/Team tiers)를 통해 사용 가능하며, AWS, Azure, Google Cloud와 같은 주요 클라우드 플랫폼에서도 제공됩니다[92]. Opus를 대화형으로 사용할 수 있는 Claude Pro 소비자 앱도 있습니다. 논의된 비용은 API 사용에 적용됩니다. - ChatGPT 5.1은 ChatGPT를 통해 최종 사용자에게 접근할 수 있으며(Plus 및 Enterprise 사용자는 2025년 11월부터 GPT‑5.1을 사용 가능), 개발자를 위한 OpenAI API를 통해서도 접근할 수 있습니다. ChatGPT Plus에서의 GPT‑5.1 사용에 대한 OpenAI의 가격은 사실상 고정된 구독 형태이며, API는 토큰당 사용량에 따라 요금이 부과됩니다(위와 동일). 그들은 또한 무료 사용이 일정 한도까지 가능한 ChatGPT Enterprise를 제공합니다. - Gemini 3 Pro는 Google의 Vertex AI 플랫폼을 통해 접근 가능하며(현재 프리뷰 모델로 제공됨)[93], Gemini API와 Gemini Chat 앱 및 AI Studio와 같은 제품에서도 사용할 수 있습니다[94][95]. Google은 사이트에 토큰 가격을 공개하지 않았지만, 보고서에 따르면 API 가격은 언급된 범위($2/$12 per M tokens)와 유사하며, 이는 PaLM 2의 가격과 비슷합니다. Google은 또한 소비자 기능(예: 검색 생성 경험, Google Workspace AI 도구)에 Gemini를 통합하여 최종 사용자가 토큰당 직접 청구되지 않도록 하고 있습니다.

요약하자면, OpenAI는 최전선 모델의 API 사용을 위한 가장 낮은 원가를 제공합니다, 반면에 Anthropic은 경쟁력을 유지하기 위해 가격을 대폭 낮췄습니다 (Opus는 이제 이전 비용의 1/3 수준이지만 여전히 OpenAI의 요금의 약 2배입니다)[89]. Google의 가격은 두 회사 사이에 위치하며, 큰 컨텍스트 실행에 추가 비용이 발생합니다[89]. 어떤 모델을 사용할지 결정하는 기업들은 쿼리당 비용이 작업에 따라 달라질 것입니다: 긴 코딩 작업은 Claude의 효율성 주장이 사실이라면 세 회사 모두 비슷한 비용이 들 수 있으며, 짧은 Q&A는 GPT‑5.1로 가장 저렴할 수 있습니다. 경쟁이 가격을 낮추어 고급 AI를 더 많은 사람들이 접근할 수 있게 하는 것은 환영할 만한 일입니다.

미세 조정 및 맞춤화

한 가지 주목할 점은 최신 모델에 대해 미세 조정(전통적인 의미로 모델의 가중치를 사용자 정의 데이터로 업데이트하는 것)이 쉽게 이용할 수 없다는 것입니다. 클로드 오퍼스 4.5나 제미니 3 프로는 현재 사용자 미세 조정을 지원하지 않습니다[96][97]. 오픈AI 역시 GPT‑5.1을 미세 조정용으로 출시하지 않았습니다(그들의 API 문서는 "미세 조정: 지원하지 않음"이라고 GPT‑5 시리즈 모델에 대해 명시하고 있습니다)[97][98]. 이는 이해할 만한데, 이러한 모델은 매우 크고 또한 신중하게 조정되어 있기 때문입니다; 개방형 미세 조정은 안전 및 용량 문제를 초래할 수 있습니다.

대신, 프롬프트 기반 맞춤화에 중점을 둡니다. 예를 들어, OpenAI는 5.1 업데이트에서 ChatGPT의 행동을 개인화할 수 있는 새로운 방법을 도입했습니다. **「성격 프리셋」**과 톤 조절 기능을 추가하여 사용자가 사전 정의된 스타일(개발자, 튜터, 회의론자 등)에서 선택하거나 맞춤 지시를 설정하여 어시스턴트의 응답을 조정할 수 있게 했습니다.[99][100]. 이는 모델 가중치를 미세 조정하는 것이 아니라, 모델이 특정 방식으로 작동하도록 유연한 메커니즘을 제공합니다. 마찬가지로, Anthropic은 Claude를 조정하기 위해 헌법 AI 스타일의 제어와 시스템 프롬프트를 제공합니다. Opus 4.5는 *「추론 연속성 유지」*와 긴 세션에서도 복잡한 역할이나 지시를 더 잘 따를 수 있다고 설명합니다.[23]. Google의 Gemini API는 개발자가 시스템 메시지를 제공하여 문맥이나 역할을 설정할 수 있게 하며(OpenAI의 시스템 프롬프트와 유사), 암시적 및 명시적 문맥 캐싱을 통합하여 모델에 관련 배경 정보를 편향시킬 수 있습니다.[101][102]. 본질적으로, 이러한 거대 모델을 직접 미세 조정할 수는 없지만, 런타임에 데이터를 입력할 수 있습니다. 예를 들어, 거대한 컨텍스트 창에 문서를 삽입하거나 검색 증강 프롬프팅을 사용하여 데이터를 입력할 수 있습니다. Google의 Vertex AI는 **RAG 엔진(검색 증강 생성)**을 제공하여 Gemini와 함께 필요에 따라 엔터프라이즈 문서를 가져와 미세 조정의 많은 목표(도메인별 질문에 대한 답변 등)를 모델의 코어를 변경하지 않고도 달성합니다.[103]

주목할 만한 점은 OpenAI가 작은 형제 모델(예: GPT-5 Nano 등)을 도입하고 일부 모델(openai-o3 및 o4-mini 등)을 오픈 소스로 제공했다는 것입니다[104]. 이 작은 모델들은 세부 조정(fine-tuning)을 지원하고 GPT‑5의 특정 작업에 대한 축소 버전으로 활용될 수 있습니다. 하지만 여기에서 비교된 주요 모델들은 현재로서는 전체 모델을 사용자 정의 데이터로 재훈련할 수 없습니다. 대신 전략은: 프롬프트 엔지니어링, 시스템 지침, 외부 지식의 검색, 내장된 매개변수(예: 톤, 사고 수준 등)를 사용하여 모델의 출력을 필요에 맞게 조정하는 것입니다.

연구 관점에서 이는 미래에 변화할 수 있습니다. LoRA(저순위 적응) 같은 방법이나 다른 매개변수 효율적인 세부 조정이 이러한 대형 모델에 적용 가능해질 수 있습니다. 그러나 현재로서는 “세부 조정”이 제공자의 자체 학습 파이프라인에 사실상 제한됩니다. 예를 들어, OpenAI는 GPT‑5.1을 GPT‑5 기반에서 추가 강화 학습 및 지침 조정을 통해 세부 조정하였고(그들은 GPT‑5.1이 *“우리의 기초 추론 모델에 대한 업데이트에 기반하여 구축되었습니다”*라고 언급합니다)[105], Anthropic은 Claude를 조정하기 위해 헌법적 세부 조정 같은 기술을 사용했습니다. 최종 사용자나 개발자로서, 여러분은 주로 API 인터페이스를 통해 커스터마이징하고, 가중치 업데이트보다는 이러한 모델들을 그대로 활용합니다.

모델 아키텍처 및 설계 (추측)

공식적인 세부 사항은 부족하지만, 일부 설계 철학의 차이를 알아낼 수 있습니다: - Claude Opus 4.5는 이전 모델처럼 밀집한 Transformer 모델일 것으로 추정됩니다. Anthropic은 매개변수 수를 공개하지 않았지만, 이전 Claude 버전은 규모 면에서 GPT-4와 비슷하다는 소문이 있었습니다. Anthropic의 초점은 데이터/기술에 있는 것 같습니다: 그들은 Claude 4.5를 코딩, 도구 사용 (쉘, 웹) 및 대화에 집중적으로 훈련시켰으며, 고급 정렬 기법 (인간 피드백을 통한 강화 학습 및 '헌법적 AI' 방법)을 적용했습니다.

그 결과는 "그냥 이해하는" 모델로, 실세계 작업에서 더 나은 판단을 내리는 것으로 알려져 있습니다[20][106]. Claude의 흥미로운 구조적 측면 중 하나는 긴 컨텍스트를 처리하는 방식입니다: Anthropic은 아마도 위치 인코딩 전략이나 주의력 조정(예: ALiBi 또는 집중된 주의력)을 사용하여 200k 토큰에 도달하는 것으로 보입니다. 그리고 사고 흔적이 보존된다는 사실은 자체 사고의 연쇄를 입력의 일부로 취급하는 아키텍처를 시사합니다[23]. Claude 4.5는 또한 클라우드 하드웨어에서 더 빠른 행렬 곱셈과 모델 병렬 처리를 통해 큰 컨텍스트를 효율적으로 처리할 수 있도록 제공됩니다. - OpenAI GPT‑5.1 (및 GPT‑5)는 기본 모델과 특수화된 헤드/모드를 결합한 것으로 생각됩니다.

OpenAI의 블로그는 GPT-5가 빠른 모델과 *더 어려운 질문을 위한 "깊은 추론 모델 (GPT-5 Thinking)"*로 구성된 *"통합 시스템"*임을 암시합니다[107]. GPT-5의 아키텍처에는 여러 모듈이나 Mixture-of-Experts 스타일의 스위치가 포함되어 있어 쉬운 쿼리를 작은 서브 모델로, 어려운 쿼리를 더 큰 모델로 라우팅함으로써 속도와 비용 효율성을 개선할 가능성이 있습니다. *"ChatGPT에 두 가지 업데이트된 버전(Instant와 Thinking)이 이제 이용 가능"*하다는 언급은 이를 뒷받침합니다[99]. 내부적으로 GPT-5는 수조 개의 파라미터 또는 여러 전문가 모델을 가질 가능성이 있으며, 초기 루머에 따르면 GPT-4는 각각 ~111B의 파라미터를 가진 16명의 전문가 모델을 가졌다고 합니다(확인되지 않음). GPT-5는 파라미터를 확장하거나 보다 효율적인 훈련을 할 수 있을 것이며(OpenAI는 새로운 최적화 기술과 더 큰 클러스터에 투자했습니다), 입력 모달리티를 어느 정도 확장했습니다: GPT-5는 이미지를 입력으로 받을 수 있으며(이는 GPT-4의 비전을 따른 것), 제한된 형태로 다른 모달리티도 수용할 수 있을 것입니다[68][108].

그러나 OpenAI는 실제로 멀티모달에 대해 더 보수적이었습니다. 그들은 Sora(오디오 및 다른 모달리티를 위한 모델)와 같은 것을 완전히 통합하지 않고 분리합니다. 그래서 GPT‑5.1은 주로 텍스트 기반 모델이며 일부 비전 기능을 가지고 있습니다. - Google Gemini 3 Pro는 처음부터 멀티모달로 명시되어 있습니다[109][110]. Gemini 가족(Gemini 1, 2, 3)은 Google DeepMind에 의해 텍스트, 비전, 그 외를 통합된 모델로 처리하기 위해 설계되었습니다. 이 모델 아키텍처 내에 비전 인코더와 오디오 프로세싱을 포함하고 있을 가능성이 높습니다.

Google의 연구 보고서나 힌트(발표된 경우)는 Gemini가 트랜스포머 백본을 결합하여 사용한다는 점을 상세히 설명할 수 있습니다. 아마 언어와 시각 각각에 하나씩, 그리고 공유된 표현 공간을 사용할 것입니다. 이러한 결과(멀티모달 벤치마크에서의 최첨단 성과 등)는 매우 긴밀한 통합을 시사합니다. 또 다른 측면은 도구 사용입니다: DeepMind는 적응형 에이전트(예: AlphaGo, 로봇공학 등)에 대한 이전 작업을 가지고 있으며, Demis Hassabis는 이러한 분야의 기술이 Gemini의 설계에 영향을 미칠 것이라고 암시했습니다. 예를 들어, Gemini는 강화 학습이나 계획 알고리즘을 포함하여 그 "에이전트적" 능력을 증가시킬 수 있습니다. 컴퓨터를 작동하고 대화형 작업(Terminal, Vending-machine 벤치마크 등)을 해결할 수 있다는 사실은 에이전트 시뮬레이션을 포함한 아키텍처나 훈련 루틴을 암시합니다. 우리는 또한 Gemini 문서에서 다중 회차 도구 사용에 대한 *"사고 서명"*과 더 엄격한 검증이 언급된 것을 보았습니다 – 이것은 모델의 도구 호출 동작을 신뢰할 수 있게 유지하기 위한 아키텍처적 기능일 수 있습니다(아마도 각 사고/행동을 검증하는 별도의 모듈이 있을 것입니다). 마지막으로, Gemini의 1M 컨텍스트는 아키텍처 혁신을 필요로 했을 가능성이 있으며, 아마도 검색 메커니즘이나 청크된 주의를 결합하여 한 번에 백만 개의 토큰에 대해 이차적으로 집중하지 않도록 했을 것입니다.

본질적으로, Claude, GPT-5.1, Gemini는 모두 다양한 부가 기능을 가진 대규모 Transformer 기반 AI 시스템입니다. 정확한 구조는 비공개이지만, 각 시스템은 약간 다른 우선순위에 맞춰 최적화되었습니다. Claude는 매우 긴 문맥과 코딩/에이전트의 신뢰성을 위해, GPT-5.1은 적응형 추론을 통한 균형 잡힌 대화 경험을 위해, 그리고 Gemini는 광범위한 멀티모달 이해와 복잡한 도구 매개 작업을 위해 최적화되었습니다.

결론

우리는 AI 최전선에서 흥미로운 융합을 목격하고 있습니다: Claude Opus 4.5, ChatGPT 5.1, Gemini 3 Pro 모두 AI의 경계를 확장하는 “최전선 모델”을 대표하며, 각기 독특한 매력을 가지고 있습니다. Claude 4.5는 코딩 및 에이전트 전문가로 부상하며, 하룻밤 사이에 전체 코드베이스를 리팩터링하거나 한 시간 동안 스프레드시트를 구동하는 모델입니다. “깊은 작업”에 맞춰 조정되었으며, 이제는 더 낮은 가격을 통해 더 쉽게 접근할 수 있습니다[85][86]. ChatGPT 5.1은 OpenAI의 폭넓은 능력을 더욱 다듬어 지속하며 – 대화와 지시에서 뛰어나며, 여전히 강력한 일반 문제 해결자이자 코더입니다 (특히 Codex-Max 변형과 함께)[11]. 사용자 의도를 따르고 사용자화 기능을 제공하는 개선 덕분에 매우 사용자 친화적인 AI 파트너입니다[19]. 반면 Gemini 3 Pro는 미래를 엿보는 듯한 느낌을 줍니다: 진정한 멀티모달 기능을 가지고 있으며, “AGI 프로토타입”이라고 할 수 있는 추론 능력을 보여줍니다 (Deep Think 모드로 AI가 해결할 수 없다고 여겨졌던 문제를 해결)[114][111]. 1M 컨텍스트와 Google 생태계와의 통합으로, Gemini는 텍스트, 이미지 및 작업을 자연스럽게 혼합하는 애플리케이션의 핵심이 될 수 있습니다.

다음은 몇 가지 주요 요점입니다:

순수 성능은 이제 작업에 따라 다릅니다. 모든 작업에 '최고'인 모델은 없으며, 대신 도약 패턴을 볼 수 있습니다. Claude 4.5는 코딩 벤치마크에서 앞서고[11], Gemini 3는 논리적 추론과 멀티모달 작업에서 앞서고[5][17], GPT‑5.1은 지식 테스트에서 거의 동등한 수준이며 가장 세련된 대화 경험을 제공합니다. 많은 영역에서 격차는 비교적 좁으며(종종 몇 퍼센트 포인트에 불과함), 이는 이러한 모델들이 이전의 기준점과 심지어 인간의 기준점을 얼마나 크게 넘어서왔는지를 고려할 때 인상적입니다.

맥락과 지속성은 단순한 정확도만큼 중요합니다. 맥락을 잃지 않고 긴 대화를 이어가거나 긴 문서를 처리할 수 있는 능력은 엄청난 사용성 향상을 가져옵니다. 여기서 Google은 새로운 기준(1M 토큰, 다중 문서 입력)을 설정했지만, Anthropic과 OpenAI도 각각 200k 토큰과 압축이라는 해결책을 가지고 있습니다. 이는 사용자가 '죄송합니다, 맥락 제한'이라는 방해를 훨씬 덜 받을 수 있음을 의미하며, 이러한 모델을 사용하여 대규모 데이터 요약이나 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

적응력 대 미세 조정: 아직은 이 거대 모델들을 미세 조정할 수 없지만, 다양한 제어 레버(노력 수준, 성격 프리셋, 시스템 도구)를 통해 개발자와 사용자가 재훈련 없이도 출력에 많은 영향을 미칠 수 있습니다[24][100]. 이 추세는 계속될 수 있습니다: 미래의 모델은 더 많은 모듈식 제어를 제공할 수 있습니다 (예를 들어, 별도의 모델 없이도 '엄격히 사실적인' 모드나 '창의적인' 모드를 전환하는 것처럼). - 비용은 올바른 방향으로 움직이고 있습니다 – 하락하고 있습니다. Anthropic이 Opus 가격을 2/3로 줄일 필요성을 느끼고 OpenAI와 Google이 토큰 가격으로 경쟁하고 있다는 사실은 경쟁이 사용자에게 이익이 되고 있음을 보여줍니다[85][89]. 대규모 작업(수백만 개의 토큰)을 실행하는 것은 여전히 저렴하지 않지만, 훨씬 더 합리적으로 변하고 있습니다. 이제 작은 스타트업도 막대한 비용 없이 최첨단 모델을 대규모 데이터 세트에 사용할 수 있게 되어, 더 많은 혁신을 촉발할 수 있습니다.

결국 "최고의" 모델은 사용자의 필요에 따라 다릅니다. 멀티모달 이해력이나 어려운 논리/수학 문제에 대한 최고의 추론이 필요하다면, 현재 구글의 Gemini 3 Pro가 앞서 있습니다. AI 페어 프로그래머나 소프트웨어 작업 자동화 에이전트가 필요하다면, Anthropic의 Claude Opus 4.5가 최고의 결과를 제공할 수 있습니다(코드에 대해 더 예측 가능한 출력 스타일을 제공할 수 있음). 다양한 작업에 대해 다재다능하고 신뢰할 수 있으며 비용 효율적인 범용 AI가 필요하다면, ChatGPT 5.1은 OpenAI의 생태계 지원과 함께 여전히 훌륭한 선택입니다.

명확한 것은 세 모델 모두 서로, 그리고 이 분야를 앞으로 나아가게 하고 있다는 것입니다. 한 분석에 따르면, 새로운 LLM을 평가하는 것이 점점 더 어려워지고 있으며, 각각의 새로운 세대는 이전 세대보다 단지 작은 단계만 앞서 나가고 있습니다[115][116]. 그러나 이러한 작은 단계들이 모여서 심오한 무언가로 축적되고 있습니다: 코딩에서 전문 수준의 능력에 접근하고, 특정 시험에서는 인간 전문가를 능가하며[117], 여러 모달리티를 유연하게 처리하고, 긴 대화를 지속할 수 있는 AI 모델입니다. 끝없는 문맥과 능력을 가진 대형 범용 AI의 시대가 진정으로 시작되고 있으며, Claude 4.5, GPT‑5.1, 그리고 Gemini 3 Pro가 그 최전선에 서 있습니다.

출처: Anthropic[118][11], OpenAI[2][28], 그리고 Google DeepMind[17][64], 공식 발표 및 문서에 기반하였으며 신뢰할 수 있는 제3자의 벤치마크 결과와 인사이트도 포함되어 있습니다[11][13]. 각 모델의 주장과 점수는 정확성을 보장하기 위해 이러한 출처에서 인용되었습니다.

[1] [14] [15] [16] [20] [40] [51] [52] [59] [60] [62] [63] [87] [88] [92] [118] Claude Opus 4.5 소개 \ Anthropic