Claude Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.4 — 어떤 걸 써야 할까?
코딩·추론은 Claude Opus 4.6, 수학·파인튜닝은 GPT-5.4, 멀티모달은 Gemini 3.1 Pro. 2026년 3대 플래그십 모델을 실무 기준으로 비교한다.
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코딩·에이전트는 Claude Opus 4.6, 수학·파인튜닝은 GPT-5.4, 멀티모달·Google 생태계는 Gemini 3.1 Pro
핵심 비교표
| Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.4 | |
|---|---|---|---|
| 컨텍스트 윈도우 | 1M tokens | 1M tokens | 128K tokens |
| 코딩 강도 | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| 추론 강도 | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★★ |
| 멀티모달 | text, image | text, image, audio, video | text, image, audio |
| 가격 | 입력 $5/1M · 출력 $25/1M | 입력 $2.00/1M · 출력 $12.00/1M | 입력 $2.50/1M · 출력 $15/1M |
| 파인튜닝 | 미지원 | 지원 | 지원 |
| 도구 호출 | 지원 | 지원 | 지원 |
| 지연시간 | 중간 | 낮음 | 낮음 |
상황별 추천 전체 보기
각 도구 장단점
Claude Opus 4.6
- 1M 토큰 컨텍스트 — 장문 할증 없이 표준가
- 128K 토큰 최대 출력 (업계 최대)
- 코딩·추론 벤치마크 최상위
- Claude Code 생태계와 완전 통합
- 출력 가격 $25/1M — Sonnet 4.6 대비 1.7배
- GPT-5.4 대비 지연시간이 긴 편
- 파인튜닝 미지원
Gemini 3.1 Pro
- 1M 토큰 컨텍스트 (표준)
- 네이티브 비디오·오디오 이해 — 멀티모달 최강
- Thinking 추론 모드 — 수학·논리 강화
- Flash-Lite $0.25/1M — 대용량 처리 최저가 경량 옵션
- Pro 입력가 $2/1M — 이전 2.5 Pro($1.25) 대비 가격 인상
- 200K 초과 시 입력가 2배 ($4/1M)
- 코딩 특화는 Claude Opus 4.6 대비 약간 열위
GPT-5.4
- AIME 2025 수학 벤치마크 100% 달성
- 파인튜닝 API — 프라이빗 커스텀 모델 구축 가능
- 멀티모달(텍스트+이미지+오디오) 지원
- GPT-5.4 mini로 비용 10분의 1 절감 가능
- 컨텍스트 128K — Claude/Gemini의 1M 대비 작음
- 코딩 특화는 Claude Opus 4.6 대비 약간 열위
- 프롬프트 캐싱 없음 (반복 요청 비용 증가)
자주 묻는 질문
2026년 코딩에 가장 좋은 LLM은?
Claude Opus 4.6입니다. 1M 토큰 컨텍스트를 표준가에 제공하고, 128K 최대 출력으로 대규모 코드베이스 전체를 한번에 처리합니다. Claude Code 생태계와 완전 통합되어 에이전트 코딩도 가능합니다.
GPT-5.4와 GPT-5의 차이는 무엇인가요?
GPT-5.4는 2026년 3월 출시된 최신 버전으로, AIME 2025 수학 벤치마크 100%를 달성했습니다. 입력 가격도 $5/1M에서 $2.50/1M으로 인하됐으며, GPT-5.4 mini ($0.75/1M) 경량 버전도 함께 출시됐습니다.
대용량 API 처리에 가장 저렴한 방법은?
Gemini 3.1 Flash-Lite입니다. 입력 $0.25/1M tokens으로 플래그십 대비 1/8 비용입니다. 품질이 중요한 작업은 Gemini 3.1 Pro($2/1M) 또는 Claude Sonnet 4.6($3/1M)을 씁니다.
세 모델을 용도별로 나눠 쓸 수 있나요?
실무에서 일반적입니다. 코딩·에이전트는 Claude Sonnet 4.6, 복잡한 수학·파인튜닝은 GPT-5.4, 멀티모달·비디오 처리는 Gemini 3.1 Pro(또는 Flash)로 조합하면 품질과 비용을 동시에 최적화할 수 있습니다.
Gemini 3.1 Pro의 Thinking 모드란?
Gemini 3.1 Pro는 응답 전 추론 단계를 명시적으로 처리하는 "Thinking" 모드를 내장합니다. 복잡한 수학·논리 문제에서 정확도가 크게 향상됩니다. Google AI Studio에서 무료로 테스트할 수 있습니다.
오픈소스 모델은 어떤가요?
Llama 4 Maverick은 멀티모달 벤치마크에서 GPT-4o를 앞섭니다. 프라이버시가 중요하거나 API 비용을 없애고 싶다면 자체 GPU 서버에 Llama 4를 올리는 것도 실무 선택지입니다.