AI 비즈니스 설계도

도입 한 모델이 똑같은 코딩 작업을 하면서 다른 모델보다 72% 적은 출력 토큰 으로 끝냅니다. 그게 GPT-5.5와 Claude Opus 4.7 사이의 가장 솔직한 격차예요. 벤치마크 점수만 보면 GPT-5.5가 한 걸음 앞서 있는 것 같은데, 정작 Cursor와 Claude Code를 매일 쓰는 개발자들은 여전히 큰 리팩토링은 Opus 4.7에 맡깁니다. 무슨 일이 벌어지고 있는 걸까요. 두 모델을 에이전트로 쓸 때 무엇이 다른지부터 풀어 볼게요. 핵심 내용 요약 두 모델은 일주일 사이에 연달아 나왔습니다. Claude Opus 4.7은 4월 16일 , GPT-5.5는 4월 23일 에 공개됐어요. 둘 다 1M 토큰 컨텍스트를 지원합니다. 입력 가격은 100만 토큰당 5달러로 같지만, 출력은 GPT-5.5가 30달러, Opus 4.7이 25달러로 후자가 조금 쌉니다. 강점은 칼같이 갈려 있어요. GPT-5.5는 GPT-4.5 이후 처음으로 밑바닥부터 재훈련한 베이스 모델이고, '계획해서 실행하는' 작업에서 앞섭니다. 반대로 Opus 4.7은 코드베이스를 통째로 읽고 이해해서 PR을 마무리하는 쪽에서 우위예요. 그리고 위에서 말한 토큰 효율 — 출력 길이의 차이가 에이전트 비용을 결정하는 실제 변수가 됩니다. 쉽게 풀어 설명 벤치마크를 두 그룹으로 묶어 보면 차이가 분명해집니다. 첫 번째는 '계획·실행' 영역이에요. 터미널을 열고 명령어를 짜서 일을 처리하는 Terminal-Bench 2.0에서 GPT-5.5가 82.7%, Opus 4.7이 69.4%를 받았습니다. 13점 차이는 작지 않죠. 컴퓨터를 직접 조작하는 OSWorld-Verified에서도 GPT-5.5가 78.7%로 앞섭니다. 두 번째는 '코드베이스 이해' 영역입니다. 실제 깃허브 이슈를 해결하는 SWE-bench Pro에서 Opus 4.7은 64.3%, GPT-5.5는...