최근 OpenAI의 GPT-5가 출시되면서 AI 개발자 커뮤니티에서는 다시 한 번 열띤 논의가 이어지고 있습니다. 동시에 Anthropic의 Claude Opus 4.1도 많은 사용자들 사이에서 강력한 대안으로 거론되고 있는데요, 특히 실제 코딩 작업에서 두 모델의 성능 차이를 궁금해하는 분들이 많습니다. 본 포스트에서는 필자 및 다른 개발자들의 실제 사용 경험을 바탕으로 GPT-5와 Claude Opus 4.1의 성능, 속도, 비용, 품질 등을 종합적으로 비교해 보았습니다.
비교 항목: 총 3가지 실전 작업
- 1. 복잡한 Figma 디자인을 Next.js 앱으로 클론
- 2. 알고리즘 문제 (Median of Two Sorted Arrays) 해결
- 3. 고객 이탈 예측 머신러닝 파이프라인 구축
1. 프론트엔드 클론 작업: GPT-5 vs. Claude Opus 4.1
먼저 복잡한 Figma 디자인을 Next.js를 활용하여 구현하는 작업을 두 모델에게 동일하게 요청했습니다. 결과는 다음과 같았습니다.
GPT-5는 약 10분 만에 작동 가능한 기본 구조의 앱을 완성했습니다. 사용된 토큰 수는 약 90만 개였고, 주요 기능은 문제없이 구현되었지만 디자인 세부 사항(간격, 색상, 폰트 등)이 부족했습니다. 즉, 프로토타입 수준에서는 충분하지만, 실제 배포용 UI로는 아쉬움이 있었습니다.
Opus 4.1은 약 140만 토큰을 사용했으며, 초기 셋업에서 약간의 수동 수정이 필요했지만 최종 결과물은 디자인을 거의 완벽히 복제한 수준이었습니다. 픽셀 단위 정밀도, 색상 조합, 타이포그래피까지 거의 원본과 일치하여, UI 완성도가 훨씬 높았습니다.
실제 사용자들도 "GPT-5는 빨라서 프로토타입용으로는 좋지만, 최종 UI 구현은 Opus가 훨씬 낫다"고 평가했습니다.
2. 알고리즘 문제 해결 능력 비교
중급 수준의 알고리즘 문제인 "Median of Two Sorted Arrays"를 두 모델에게 동일하게 요청한 결과:
- GPT-5: 약 13초 소요, 8,253 토큰 사용, 빠르고 정확한 결과 제공
- Claude Opus 4.1: 약 34초 소요, 78,920 토큰 사용, 풍부한 설명과 테스트 코드 포함
두 모델 모두 정답을 도출했지만, GPT-5는 속도와 효율성에서 앞섰고, Opus는 설명과 디버깅 가이드라인에서 뛰어났습니다. 즉, 학습용 또는 리뷰용으로는 Opus, 빠른 구현에는 GPT-5가 더 적합하다는 결론이 나왔습니다.
3. 머신러닝 파이프라인 구축: GPT-5 단독 테스트
고객 이탈 예측용 ML 파이프라인을 구축하는 작업에는 GPT-5만 사용했습니다. 약 4~5분 만에 데이터 전처리, 모델 선택, 평가 전략까지 포함한 파이프라인을 완성했으며, 사용된 토큰은 약 86,850개였습니다. 전체적으로 간결하고 효율적인 코드였으며, 실전 적용이 가능한 수준이었습니다.
한 사용자는 "Stripe 결제 기능을 GPT-5와 함께 앱에 통합했는데, 제법 안정적으로 잘 작동했다"고 언급하기도 했습니다.
비용 비교: GPT-5가 약 2.3배 저렴
세 가지 작업을 모두 합산한 총 비용은 다음과 같습니다.
- GPT-5: 총 $3.50 (웹앱 $3.17 + 알고리즘 $0.03 + ML 파이프라인 $0.30)
- Opus 4.1: 총 $8.06 (웹앱 $7.63 + 알고리즘 $0.43)
Opus는 정확하고 정밀한 결과를 제공하지만, 토큰 소모량이 많아 장기적으로는 부담이 될 수 있습니다. 반면 GPT-5는 실용성과 속도 면에서 우수하고, 가격 경쟁력도 뛰어납니다.
사용자 평가 요약
실제 사용자들은 아래와 같이 평가를 내리고 있습니다.
- "Claude는 UI 구현에 강하지만, GPT-5는 일관되게 문제 해결에 집중함."
- "GPT-5의 캐시 처리 비용이 없어서 장기적으로 더 유리함."
- "Opus는 너무 많은 토큰을 써서 플랜 초과하기 쉬움. 가성비는 GPT-5가 월등."
- "Claude는 창의적인 편이나, 실제 코드 품질은 GPT-5가 더 안정적이었음."
결론: 어떤 AI가 더 나은 선택일까?
개발자라면 자신이 주로 수행하는 작업의 성격에 따라 AI 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
- GPT-5 추천 상황: 빠른 프로토타입, 알고리즘 문제, 머신러닝 설계 등 속도와 효율이 중요한 작업
- Claude Opus 4.1 추천 상황: 픽셀 단위의 UI 구현, 복잡한 코드 설명이 필요한 상황, 풍부한 테스트 코드 필요 시
저는 개인적으로 GPT-5를 일상적인 개발 업무에 주력으로 사용하고, 중요한 UI 작업에는 Opus를 선택하는 하이브리드 전략을 취하고 있습니다. 비용 면에서도 GPT-5는 확실히 부담이 적은 선택지이며, 앞으로 Claude 측에서도 가격 정책을 조정할 필요가 있다는 의견이 많습니다.
마무리하며
AI 모델 선택은 단순히 성능만이 아니라 작업 특성과 비용 효율성을 함께 고려해야 합니다. GPT-5와 Opus 4.1 모두 각자의 장점이 분명하므로, 목적에 따라 유연하게 선택하시길 바랍니다. 여러분은 어떤 모델이 더 적합하다고 느끼시나요? 댓글로 여러분의 경험을 공유해 주세요!