Claude Opus 4 vs o1: 추론 끝판왕은?
수학·코딩·연구에서 Claude Opus 4와 o1을 점수와 실제 비용으로 비교합니다.
"제일 똑똑한 모델 하나만 알려달라"는 요청이 들어오면 후보는 결국 둘로 좁혀진다. Claude Opus 4와 OpenAI o1. 둘 다 입력 $15로 같은 출발선인데 출력에서 갈린다. 이 글은 가격 대비 어디서 어느 쪽이 이기는지를, 점수와 실제 비용으로 따져 본다.
스펙 정면 비교
| 항목 | Claude Opus 4 | o1 |
|---|---|---|
| 입력 / 출력 (1M) | $15 / $75 | $15 / $60 |
| 컨텍스트 | 200k | 200k |
| 종합 벤치 | 93.5 | 93 |
| 코딩 | 95 | 94 |
| 추론 | 94 | 96 |
| 창의 | 89 | — |
| 속도(체감) | 55 | 50 |
숫자가 거의 붙어 있다. 출력 단가는 o1이 $60으로 Opus 4($75)보다 20% 싸다. 추론은 o1이 96으로 2점 높고, 코딩·종합은 Opus 4가 미세하게 앞선다. 이 정도 차이는 벤치 표만으로 승부가 안 난다. 실제 작업으로 갈라야 한다.
수학·과학·논리
여기는 o1의 영역이다. 추론 96이라는 숫자는 과장이 아니다. 필자가 다단계 증명 문제와 확률 함정 문제를 던졌을 때, o1은 중간 단계를 더 끈질기게 검증하고 함정에 덜 빠졌다. Opus 4도 충분히 강하지만, 정답률만 따지면 어려운 논리 문제에서 o1이 한 끗 앞섰다.
코딩·엔지니어링
반대로 코드를 짜고 디버깅까지 한 번에 끝내는 작업은 Opus 4가 더 만족스러웠다. 코드 점수 95는 단순히 답이 맞는 걸 넘어, 큰 코드베이스에서 맥락을 유지하며 수정하는 능력이 강하다는 뜻이다. o1은 알고리즘 자체를 설계하는 능력은 탁월하지만, 긴 리팩터링을 끝까지 일관되게 끌고 가는 데서는 Opus 4가 조금 더 안정적이었다.
한 줄 요약하면 이렇다. "정답이 하나로 떨어지는 문제는 o1, 정답이 코드 전체의 일관성으로 결정되는 문제는 Opus 4."
비용 대비 효율
출력 500만 토큰을 쓰는 연구 보조 시나리오를 보자.
- Opus 4: 입력 1,000만 → $150 + 출력 500만 → $375 = $525
- o1: 입력 1,000만 → $150 + 출력 500만 → $300 = $450
월 $75 차이. 둘 다 일상용으로 쓰기엔 부담스러운 가격이다. 그래서 현실적인 운용은 "평소엔 Sonnet 4.5나 o3-mini로 돌리고, 정말 어려운 문제만 Opus/o1로 승급"하는 라우팅이다. 자세한 단가 비교는 AI API 가격 비교, 시뮬레이션은 API 비용 계산기를 쓰면 된다.
그래서 누가 끝판왕인가
냉정하게 말하면 "끝판왕"이라는 단어 자체가 함정이다. 순수 논리·수학 정답률은 o1, 코딩과 종합 균형은 Opus 4. 둘 다 느리고 비싸다는 약점은 똑같이 안고 간다. 굳이 하나를 디폴트로 정하라면, 일반 개발·분석 비중이 높은 팀엔 Opus 4가 무난하고, 정량 연구·수학 비중이 높으면 o1이다. 더 싼 대안이 궁금하면 초저가 모델 가이드를 보길 권한다.
자주 묻는 질문
Q. 둘 다 너무 비싼데 꼭 써야 하나요?
A. 대부분 작업은 Sonnet 4.5(벤치 90)나 DeepSeek R1(추론 92)로 충분합니다. Opus 4/o1은 오답 비용이 매우 큰 영역에서만 정당화됩니다.
Q. 속도가 정말 그렇게 느린가요?
A. 체감 속도 50~55로, 응답에 수십 초가 걸리기도 합니다. 실시간 대화형 UX에는 권하지 않습니다.
Q. 추론만 보면 무조건 o1인가요?
A. 수학·논리 정답률은 o1이 앞서지만, 코드가 섞인 추론은 Opus 4가 더 일관적입니다. 작업에 코드가 얼마나 섞이는지가 기준입니다.