# Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra 비교: 작은 과제 실측 비용 0.5~0.7배

> Opus 5.5는 토큰 단가가 GPT-6 Astra의 40%이고, 작은 과제 실측 비용은 0.5~0.7배였습니다. 긴 에이전트 작업은 같은 점수에서 비용이 비슷하므로 effort 대응표로 고르세요.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra
- Published: 2026-11-12
- Updated: 2026-11-12
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ko/about)
- Topic: Claude Code
- Tags: Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, 모델 비교, 추론 강도, API 요금, Claude Code, Codex

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Claude Opus 5.5와 GPT-6 Astra 가운데 API나 Claude Code·Codex의 기본 모델을 하나 정해야 한다면, 완료 조건이 분명한 코딩·정리 작업과 긴 문서를 한 번 읽히는 작업은 Opus 5.5 `medium`으로 시작하세요. 2026년 11월 11일 같은 8개 과제를 두 모델에 보낸 실측에서 44개 답이 모두 채점을 통과했고, 정가로 환산한 비용은 Opus `medium`이 추론 강도(effort)를 지정하지 않은 Astra의 0.70배, `high`끼리는 0.50배였습니다. 146 KB 로그를 한 번 읽혀 값을 세게 한 과제에서도 첫 호출 비용은 Opus가 Astra의 57~64%였습니다.

에이전트가 도구를 오가며 수십 분씩 일하는 긴 작업이라면 판단이 달라집니다. Artificial Analysis(AA) 지능 지수 v5.0.1에서 2026년 11월 12일 기준 같은 52점을 내는 설정은 Opus `high`와 Astra `medium`이고, 작업당 비용은 Astra가 21% 낮습니다. 그래서 Codex에서 Astra를 `medium`~`high`로 쓰며 결과에 만족한다면 비용 때문에 옮길 이유는 약합니다. Astra를 `max`까지 올려야 풀리는 작업과 보고서 같은 지식 업무 산출물은 Opus 쪽으로, 연구형·정밀 계산형 과제는 Astra 쪽으로 넘기는 것이 공개 측정과 맞는 기준입니다.

토큰 단가만 보면 Opus는 입력·출력 모두 Astra의 40%, 즉 60% 저렴합니다. 하지만 이것은 100만 토큰당 가격일 뿐이고, Opus는 같은 글을 더 많은 토큰으로 세고 같은 과제에 출력도 더 많이 쓰기 때문에 작업 하나의 비용 차이는 그보다 작아지거나 뒤집힙니다. 특히 한국어 프롬프트는 Opus가 1.90배 많은 토큰으로 세어 입력 할인 폭이 24%까지 줄어드니, 견적을 낼 때 이 점을 먼저 반영해야 합니다.

## Opus 5.5와 GPT-6 Astra의 API 단가: 입력·출력은 Opus가 40%

2026년 11월 12일 기준 100만 토큰당 정가는 Claude Opus 5.5(`claude-opus-5-5`)가 입력 $4, 출력 $20이고 GPT-6 Astra(`gpt-6-astra`)가 입력 $10, 출력 $50입니다. 캐시 읽기는 $0.20 대 $1.00으로 Opus가 5분의 1이며, Astra는 한 요청의 입력이 272K 토큰을 넘으면 그 요청 전체가 더 높은 단가로 계산됩니다. 검색에서 쓰이는 "Astra 6", "GPT Astra"는 모두 GPT-6 Astra를 가리키고, OpenAI 가격 페이지에 GPT-6.2라는 모델은 없습니다.

| 100만 토큰당 (USD) | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
| --- | --- | --- |
| 입력 | $4 | $10 |
| 출력 | $20 | $50 |
| 캐시 읽기 | $0.20 | $1.00 |
| 캐시 쓰기 | 5분 $5, 1시간 $8 | 30분 $12.50, 12시간 $25 |
| 입력 272K 토큰 초과 요청 | 할증 없음 (100만 토큰까지 같은 단가) | 요청 전체를 입력 $20, 출력 $75로 계산 |
| Batch | 입력 $2, 출력 $10 | Standard의 절반 (Flex도 절반) |
| 빠른 처리 | fast mode 입력 $8, 출력 $40 | Fast 2배, Ultrafast 6배 |

출처: [Anthropic Claude API 요금 문서](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)와 [OpenAI API 가격 페이지](https://developers.openai.com/api/docs/pricing), 2026년 11월 12일 기준. Astra의 272K 초과 단가와 Fast·Ultrafast 배율은 2026년 10월 26일 기준입니다. 두 회사 모두 직접 API의 표준 처리 가격입니다.

작업 하나의 비용은 각 토큰 수를 100만으로 나눈 뒤 단가를 곱해 더한 값이므로, 단가 비율 0.40이 그대로 비용 비율이 되려면 두 모델이 같은 작업에 같은 토큰을 써야 합니다. 거꾸로 말하면 단가를 곱한 토큰 양 기준으로 Opus가 Astra의 2.5배(1 ÷ 0.40)를 넘게 쓰는 작업에서는 Opus가 더 비싸집니다. 아래 실측의 작은 과제는 이 선 안쪽에 있었고, AA의 긴 과제는 `high`부터 이 선을 넘었습니다. Astra의 캐시·서비스 티어 계산은 [GPT-6 Astra API 가격: 272K 기준과 캐시·서비스 티어 계산법](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-6-astra-api-pricing), Opus의 가격과 플랜 한도는 [Claude Opus 5.5 가격과 사용량 초기화권: 토큰 비용 계산부터 사용 시점까지](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-opus-5-5-pricing-limit-reset)에 정리돼 있습니다.

## 같은 8개 과제 실측: 모두 통과했고 비용은 Opus가 30~50% 낮았습니다

두 모델이 모두 풀어내는 작고 명확한 과제에서는 Opus 5.5가 더 쌌습니다. 2026년 11월 11일 같은 프롬프트를 Opus `medium`·`high`와 Astra effort 미지정·`high`의 네 가지 설정으로 보낸 결과 모든 설정이 11개 답을 전부 맞혔고, 정가 환산 비용은 Opus `medium`이 Astra 기본의 0.70배, `high`끼리는 0.50배였습니다. 둘 다 풀어내는 작업에서는 Opus가 토큰을 더 쓰더라도 단가 차이를 다 상쇄하지 못했다는 뜻입니다.

과제는 문장형 계산 문제, `merge_intervals`·`parse_duration`·`top_words` 함수 작성, 6,723단어 영어 기사를 정확히 5개 항목으로 요약하기, `eval` 없이 수식 계산기 만들기, `csv` 모듈 없이 CSV 한 줄 파서 만들기, 자릿수 합 조건을 만족하는 수 세기의 8가지입니다. 코드 과제는 모델에게 보여 주지 않은 테스트로 채점했고(수식 계산기 25개, CSV 파서 16개 등), 마지막 세 과제는 두 번씩 물어 설정마다 11개 답을 받았습니다. 요청은 LaoZhang 게이트웨이(laozhang.ai) 하나를 거쳐 각 회사의 기본 요청 형식으로 보냈고, 시스템 프롬프트와 도구 없이 스트리밍했습니다. Opus는 API 기본값인 `medium`을 명시해 보냈고, Astra의 "effort 미지정"은 `reasoning_effort`를 넣지 않은 요청입니다.

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*

| 설정 | 통과 | 입력 토큰 | 출력 토큰 | 정가 환산 비용 | 전체 시간 |
| --- | --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| Opus 5.5 `medium` | 11/11 | 17,202 | 11,056 | $0.2899 | 126.1초 |
| Opus 5.5 `high` | 11/11 | 17,202 | 11,968 | $0.3082 | 147.2초 |
| GPT-6 Astra (effort 미지정) | 11/11 | 11,407 | 5,471 (추론 1,964) | $0.4129 | 91.8초 |
| GPT-6 Astra `high` | 11/11 | 11,407 | 9,455 (추론 6,042) | $0.6121 | 141.7초 |

2026년 11월 11일 실측. 비용은 응답에 기록된 토큰 사용량에 정가를 곱한 값이고, 시간에는 게이트웨이를 거친 시간이 포함됩니다. Opus는 사고 토큰을 따로 보고하지 않아 출력 토큰에 포함돼 있습니다.

Opus는 같은 프롬프트를 1.51배 많은 입력 토큰으로 셌고, 출력도 `medium` 대 Astra 기본에서 2.02배, `high`끼리 1.27배를 썼습니다. 그래도 단가가 40%라서 11개 답 가운데 Astra가 더 쌌던 것은 CSV 파서 첫 번째 답($0.0173 대 $0.0227) 하나뿐이었습니다. Astra 비용에는 긴 기사 과제에서 청구된 캐시 쓰기($0.0253)가 들어 있지만, 이를 빼도 Opus가 0.75배와 0.53배로 여전히 쌉니다. 전체 시간은 Astra 기본이 가장 짧았는데, Opus가 답을 두 배 길게 썼기 때문이고 `high`끼리는 거의 같았습니다.

이 결과는 작고 요구 사항이 분명한 과제에서 하루, 칸마다 1~2회 잰 값입니다. 모든 답이 통과했으므로 어느 모델이 더 똑똑한지 순위를 매긴 것이 아니라, 둘 다 풀어내는 작업에서 토큰·비용·시간이 어떻게 다른지를 보여 줍니다. 도구 호출과 에이전트 반복이 없다는 점이 뒤에 나오는 AA 측정과 가장 크게 다른 조건입니다.

## 146 KB 로그 한 번 읽히기: 첫 호출은 Opus, 캐시 반복은 Astra

긴 입력을 한 번 보내는 작업에서도 첫 호출은 Opus가 쌌습니다. 1,500줄, ERROR 326줄짜리 146 KB 합성 로그에서 코드별 ERROR 수 5개, E503 오류를 낸 고유 사용자 수, retry 값이 가장 큰 요청까지 7개 값을 정확히 세게 했고(정답은 호출 전에 스크립트로 만들어 확인), 두 모델은 매번 7개를 모두 맞혔습니다. Opus 5.5는 2026년 11월 11일 네 번(`medium`, `high` 각 두 번) 모두 입력 78,537토큰에 출력 7,699~8,255토큰을 써서 회당 $0.47~0.48, 55.7~59.0초가 걸렸습니다. effort를 지정하지 않은 Astra는 11월 4일 두 번과 11일 한 번 실행에서 입력 55,843토큰, 출력 2,423~3,793토큰이었고, 캐시 없이 $0.75, 캐시 쓰기가 청구된 회차는 $0.82였습니다. 처음 보내는 긴 입력이라면 Opus 비용이 Astra의 57~64%입니다.

같은 프롬프트를 캐시 유지 시간 안에 다시 보내면 순서가 바뀝니다. OpenAI는 1,024토큰 이상인 Astra 프롬프트를 기본으로 캐시하기 때문에 두 번째 호출이 캐시에서 읽혀 $0.21이 됐고(`high`는 $0.34), Opus의 캐시 없는 호출 $0.47보다 쌌습니다. Claude API는 요청에 `cache_control`을 넣지 않으면 아무것도 캐시하지 않으며, 이번 실측에서도 넣지 않았습니다. 정가로 계산만 해 보면 Opus도 5분 캐시를 쓰는 첫 호출은 입력 부분이 $0.31에서 $0.39로 늘고, 그 뒤 5분 안의 반복은 캐시 읽기 약 $0.016에 출력 $0.15~0.17을 더해 $0.17~0.18 정도입니다. 이 반복 비용은 실행해서 얻은 값이 아니라 단가로 계산한 값입니다.

반대로 Astra는 기본 캐시 때문에 한 번만 보내는 긴 프롬프트에도 캐시 쓰기 요금(입력 단가의 1.25배)이 붙을 수 있습니다. 11월 4일 실행에는 캐시 쓰기가 기록되지 않았고 11일 실행에는 청구됐는데, 게이트웨이와 OpenAI 중 어느 쪽 차이인지는 응답만으로 구분되지 않습니다. 긴 프롬프트를 한 번씩만 보내는 작업이 많다면 `prompt_cache_options.mode: "explicit"`로 기본 캐시를 끄는 편이 낫고, 같은 문서를 여러 번 묻는 작업이라면 Opus에 `cache_control`을 넣었을 때의 비용과 Astra의 캐시 반복 비용을 나란히 비교해야 합니다.

## effort 단계는 이름이 아니라 같은 점수끼리 맞춥니다

Opus 5.5와 Astra의 추론 강도는 둘 다 `low`·`medium`·`high`·`xhigh`·`max` 다섯 단계지만, 같은 이름이 같은 작업량을 뜻하지 않습니다. 2026년 11월 12일 기준 AA 지능 지수 v5.0.1에서 `low`~`high`는 Astra가 3~8점 높고 `xhigh`·`max`는 Opus가 2점 높기 때문에, 점수를 맞추면 Opus `high`와 Astra `medium`(52점), Opus `xhigh`와 Astra `max`(57점)가 짝이 됩니다. API 기본값은 Opus가 `medium`이고 Claude Code도 `medium`이며, Astra의 기본값은 OpenAI 문서에 적혀 있지 않습니다.

| effort | Opus 5.5 점수 | Opus 작업당 비용 | Opus 작업당 시간 | Astra 점수 | Astra 작업당 비용 | Astra 작업당 시간 | 비용 비 (Opus ÷ Astra) |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
| `low` | 35 | $0.98 | 3.0분 | 43 | $1.42 | 4.0분 | 0.69 |
| `medium` | 48 | $2.45 | 7.1분 | 52 | $2.73 | 7.3분 | 0.90 |
| `high` | 52 | $3.46 | 9.5분 | 55 | $3.24 | 9.5분 | 1.07 |
| `xhigh` | 57 | $6.05 | 15.8분 | 55 | $3.66 | 11.1분 | 1.65 |
| `max` | 59 | $10.04 | 25.0분 | 57 | $6.24 | 24.3분 | 1.61 |

출처: [Artificial Analysis의 Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra 릴리스 비교 페이지](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra), 지능 지수 v5.0.1, 2026년 11월 12일 기준. 작업당 비용은 AA 지수 과제 하나에 쓴 토큰을 두 모델의 정가로 환산한 값이고, AA는 Opus `max` 행을 "Max, Default Fallback"으로 표시합니다.

같은 점수끼리 놓으면 비용과 시간의 순서가 구간마다 다릅니다. 52점에서는 Opus `high`가 $3.46·9.5분, Astra `medium`이 $2.73·7.3분이라 Astra가 싸고 빠릅니다. Astra `high`는 55점으로 Opus `high`보다 3점 높으면서 6% 싸고, Opus에는 55점 설정이 없습니다. 57점에서는 Opus `xhigh`가 Astra `max`보다 3% 싸고 작업당 시간은 35% 짧습니다. 59점을 내는 설정은 Opus `max`뿐이고, 반대로 점수를 43점 아래로 내주는 대신 비용을 가장 줄이는 설정도 Opus `low`(35점, $0.98)뿐입니다. Astra `max`를 쓰고 있다면 비교 상대는 Opus `max`가 아니라 Opus `xhigh`입니다.

![Opus 5.5와 GPT-6 Astra의 effort 단계를 AA 점수에 맞춰 52점은 Opus high와 Astra medium, 57점은 Opus xhigh와 Astra max로 짝지은 작업당 비용과 시간 비교](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra/img/effort-score-pairs.webp)

같은 이름 단계의 비용 비율 0.69~1.65는 단가 비율 0.40과 거리가 멉니다. 비용 비율을 0.40으로 나누어 역산하면, AA 과제에서 Opus는 단가를 곱한 토큰 양 기준으로 Astra의 약 1.7배(`low`)에서 4.1배(`xhigh`)를 쓴 것으로 추정됩니다. 두 모델의 입력·출력·캐시 구성이 비슷하다고 가정한 계산이라 정확한 토큰 비가 아니라 규모를 가늠하는 값입니다. 앞에서 본 2.5배 선을 `medium`까지는 넘지 않고 `high`부터 넘는다는 뜻이고, 이것이 단계가 오를수록 Opus의 단가 이점이 사라지는 이유입니다.

## 실측과 AA 결과가 엇갈리는 이유: 작업 길이와 자유도

두 결과는 서로 다른 작업을 잰 것이라 둘 다 맞습니다. 작은 과제와 한 번 읽는 로그는 답의 모양이 정해져 있어 Opus가 토큰을 더 써도 2.5배 선 안쪽에 머물렀습니다. AA 지수는 작업 하나에 3~25분이 걸리는 터미널 작업·업무 자동화 같은 긴 과제를 포함하고, 이런 과제에서 Opus는 단계를 올릴수록 토큰을 크게 늘려 `high`부터 Astra보다 비싸졌습니다. 함수 작성, 문서 요약, 로그 분석처럼 완료 조건이 분명한 요청을 API로 많이 보내는 서비스라면 실측 쪽에, Codex나 Claude Code에 한 작업을 수십 분씩 맡기는 경우라면 AA 쪽에 가깝다고 보면 됩니다.

끝이 열린 제작 과제에서는 Opus가 더 비쌌다는 보고가 여럿 나와 있습니다. MindStudio는 2026년 9월 24일 같은 과제에서 품질은 Opus가 이겼지만 Astra가 32분, $11.33으로 더 빠르고 쌌다고 적었고, Moe Lueker는 9월 25일 Opus가 두 번 모두 더 나은 게임을 만들었지만 실행 비용은 $15.25 대 Astra $7.09였다고 썼습니다. X 사용자 EnvolDev는 11월 9일 무렵 Opus $60.89·2시간 19분, Astra $16.89·34분을 올리며 결과물은 Opus가 훨씬 낫다고 평했고, Nate Herk는 LinkedIn에서 12가지 사용 사례 기준 Astra가 시간을 45% 덜 쓰고 추정 API 비용이 약 38% 낮았다고 정리했습니다. 반대 방향으로는 r/ClaudeCode의 한 상위 댓글이 Astra가 맴돌던 문제에 약 5,000달러를 쓴 뒤 Opus가 100달러 미만으로 풀었다고 적었습니다.

이 보고들은 각자의 도구와 프롬프트에서 나온 것이고 effort 설정이 공개되지 않았으므로, 금액을 모델의 고정된 성질로 읽으면 안 됩니다. 그래도 경향은 분명합니다. 결과물을 언급한 네 건은 모두 Opus 쪽을 높게 평했고, 비용이 더 든 쪽은 대체로 더 오래 작업한 Opus였습니다. Reddit에는 "토큰이 무제한이라면 어느 쪽을 쓰겠느냐", "게임 개발에는 어느 쪽이냐" 같은 질문이 올라와 있는데, 위 보고들에 비추어 보면 비용을 빼고 고를 때는 Opus 쪽으로 기울고, 비용을 넣으면 작업마다 답이 갈립니다.

## 공개 벤치마크는 누가 쟀나: Anthropic 발표와 AA v5.0.1

Opus 5.5와 Astra를 나란히 놓은 공개 점수의 출처는 둘입니다. Anthropic이 2026년 9월 22일 [Claude Opus 5.5 출시 글](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)에 실은 자체 표와, AA가 두 모델을 같은 방식으로 단계별로 잰 v5.0.1입니다. OpenAI는 Opus 5.5와 비교한 표를 낸 적이 없습니다. Anthropic 표의 Opus 결과는 따로 표기가 없으면 `max`이고 Terminal-Bench 4.0만 `xhigh`입니다. Astra 점수 가운데 Terminal-Bench 4.0과 Terminal-Bench-Science 0.1은 OpenAI가 보고한 값이고, AutomationBench는 Zapier 공개 리더보드 값이며, 나머지 항목은 출처가 따로 적혀 있지 않습니다.

| 평가 | Anthropic 발표 (Opus / Astra) | AA v5.0.1 `max` (Opus / Astra) |
| --- | --- | --- |
| Terminal-Bench 4.0 | 66.4% / 57.9% | 59.6% / 59.1% |
| FrontierCode | v1.1 Main 54.4% / 53.3% | AA 2.0 46.4% / 42.4% |
| 지식 업무 산출물 | GDPval-AA v2.1 1846 / 1542 | AA-Briefcase v1.1 1801 / 1569 |
| AutomationBench | 40.0% / 41.4% (Zapier 실행) | AA 버전 69.5% / 68.5% |
| Humanity's Last Exam | 도구 사용 67.7% / 57.2% | HLE-Diamond 67.9% / 63.8% |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | 58.7% / 64.6% | 59.0% / 63.3% |
| CritPt v2 (Hard) | 발표 없음 | 68.0% / 70.5% |
| GDP.pdf | 발표 없음 | 26.2% / 31.0% |

Anthropic 수치는 2026년 9월 22일 발표, AA 수치는 2026년 11월 12일 기준입니다. GDPval-AA와 AA-Briefcase는 백분율이 아니라 Elo 방식 점수입니다. Anthropic은 Terminal-Bench 4.0의 Opus 표준오차를 ±2.6%포인트로 적었습니다.

이름이 같은 평가도 버전과 실행 환경이 달라 격차가 다르게 나옵니다. Terminal-Bench 4.0의 차이는 Anthropic 표에서 8.5포인트, AA에서는 0.5포인트입니다. 비용 주장은 더 크게 갈립니다. Anthropic은 같은 글에서 Opus가 기본 effort로 FrontierCode에서 Astra를 작업당 약 20% 비용으로 이기고, Terminal-Bench 4.0에서는 약 40% 비용으로 비슷한 점수를 낸다고 썼습니다. 반면 AA v5.0.1에서는 Opus `medium`이 Astra `medium`보다 4점 낮으면서 비용은 90%이고, FrontierCode-AA 2.0의 Opus `medium` 33.1%는 Astra `max` 42.4%보다 낮아 Anthropic의 FrontierCode v1.1 결과(Opus `medium` 54.6% 대 Astra 최고 53.3%)와 방향이 반대입니다. 평가 버전, 실행 환경, 안전장치에 따른 대체 모델 사용이 일부를 설명하겠지만 두 출처 모두 이 차이를 설명하지 않았습니다. Anthropic도 출시 글에서 벤치마크 격차가 실제 차이를 가늠하는 기준으로서 예전보다 덜 믿을 만해졌다고 적었습니다.

AA 단계별 결과에서 각자 앞서는 항목은 일정합니다. Opus는 지식 업무 산출물을 평가하는 AA-Briefcase에서 모든 단계가 Astra보다 높습니다. Astra는 GDP.pdf와 CritPt에서 모든 단계가 앞서고, Terminal-Bench-Science도 Opus `xhigh`(61.9% 대 54.8%)를 제외한 모든 단계에서 앞섭니다. CritPt는 `high`에서 59.5% 대 71.5%, `medium`에서 54.0% 대 72.0%로 차이가 커서, 연구형·정밀 계산형 과제가 주된 작업이라면 Astra를 기준으로 두는 편이 맞습니다.

## 코딩에는 어느 쪽이 나은가: 평가 항목과 단계마다 갈립니다

코딩 계열 평가는 항목에 따라 방향이 갈립니다. AA v5.0.1에서 같은 단계끼리 보면 Terminal-Bench 4.0은 Opus가 `medium` 52.5% 대 49.5%, `high` 56.6% 대 54.0%로 앞서고, FrontierCode-AA 2.0은 Astra가 `medium` 36.6% 대 33.1%, `high` 40.1% 대 35.9%로 앞섭니다. AA의 엔지니어링 영역 하위 지수도 `low`~`high`는 Astra(50·57·60점 대 43·54·58점), `xhigh`·`max`는 Opus(63·65점 대 60·62점)가 높습니다.

실무로 옮기면 이렇습니다. 함수 하나, 버그 하나처럼 범위가 정해진 코드 작업은 앞의 실측에서 두 모델이 모두 통과했으므로 차이는 품질이 아니라 비용과 시간이고, Claude Code 기본값인 Opus `medium`이 더 싸게 끝냈습니다. 저장소를 오가는 긴 코딩 작업에서는 같은 이름 단계로 비교하면 Opus가 불리하게 보이므로, Opus를 `high` 이상으로 올린 결과와 Astra `medium`을 나란히 놓아야 공정합니다. 최고 수준이 필요한 코딩이라면 엔지니어링 지수가 가장 높은 Opus `xhigh`·`max`가 후보이고, 같은 점수 짝인 Astra `max`보다 `xhigh`가 싸고 빠르다는 점은 앞의 대응표와 같습니다.

## 한국어 프롬프트에서는 Opus의 입력 할인이 60%에서 24%로 줄어듭니다

같은 텍스트를 넣어도 두 모델이 세는 입력 토큰 수가 다르기 때문에, 같은 프롬프트가 같은 청구액 비율로 이어지지 않습니다. 같은 문단에 같은 한 줄 지시문을 붙여 보내고 지시문만 보낸 기준값을 뺀 측정(Opus 2026년 11월 11일, Astra 11월 4일)에서 한국어 문단은 Opus가 396토큰, Astra가 208토큰으로 1.90배였고, 여섯 언어 가운데 차이가 가장 컸습니다. 입력 단가 $4 대 $10을 곱하면 같은 한국어 입력의 비용은 Opus가 Astra의 0.76배, 즉 60%가 아니라 24% 저렴합니다.

| 같은 텍스트 | Opus 5.5 입력 토큰 | GPT-6 Astra 입력 토큰 | 토큰 비 (Opus ÷ Astra) | 입력 비용 비 ($4 대 $10) |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| 한국어 문단 | 396 | 208 | 1.90 | 0.76 |
| 스페인어 문단 | 304 | 162 | 1.88 | 0.75 |
| 러시아어 문단 | 302 | 193 | 1.56 | 0.63 |
| 중국어 문단 | 247 | 165 | 1.50 | 0.60 |
| 영어 문단 | 199 | 137 | 1.45 | 0.58 |
| 일본어 문단 | 312 | 254 | 1.23 | 0.49 |
| 6,723단어 영어 기사 | 15,335 | 10,106 | 1.52 | 0.61 |
| 146 KB 로그 | 78,537 | 55,843 | 1.41 | 0.56 |

언어별 문단은 약 250~800자 길이의 짧은 글 하나씩이고, 토크나이저는 측정 날짜 사이에 바뀌지 않았습니다. 이 표는 입력만 다루며, 출력 토큰은 과제에 따라 달라지므로 앞의 실측처럼 따로 재야 합니다. 한국어 시스템 프롬프트와 문서를 길게 넣는 검색 기반 답변이나 요약 서비스라면 견적의 입력 할인율을 24%로 잡는 것이 안전하고, 코드나 로그처럼 영어 문자 비중이 높은 입력은 1.4~1.5배 수준으로 보면 됩니다.

![같은 텍스트를 넣었을 때 언어별 입력 토큰 비와 Opus 5.5 대 GPT-6 Astra 입력 비용 비를 막대로 비교해 한국어가 0.76으로 가장 높다는 것을 보여 주는 그래프](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra/img/korean-input-cost-ratio.webp)

## 어느 쪽이 더 빠른가: 출력 속도와 완료 시간은 다른 측정입니다

토큰을 내보내는 속도는 Opus가 빠르지만, 답을 끝내는 시간은 과제와 단계에 따라 달라집니다. AA v5.0.1에서 Opus는 초당 103~116토큰, Astra는 36~41토큰을 출력했고, OpenRouter의 비교 페이지도 11월 4일 무렵 초당 69.0 대 33.0토큰으로 Opus가 빨랐습니다. 그런데 Opus는 같은 일에 토큰을 더 많이 쓰기 때문에 AA의 작업당 시간은 같은 단계끼리 `medium`·`high`·`max`에서 거의 같고, `low`에서는 Opus가 3.0분 대 4.0분으로 짧으며 `xhigh`에서는 Astra가 짧습니다. 같은 57점끼리 비교하면 Opus가 뚜렷이 짧습니다.

첫 답변 토큰이 나오기까지의 시간도 단계마다 순서가 바뀝니다. AA 기준 `low`와 `medium`은 Astra가 3.62초와 6.99초로 Opus의 5.08초와 14.74초보다 빠르고, `high`와 `xhigh`는 Opus가 21.92초와 77.78초로 Astra의 57.78초와 102.78초보다 빠르며, `max`는 Astra가 235.32초로 Opus의 346.40초보다 빠릅니다. 2026년 11월 11일 실측의 작은 과제에서는 첫 텍스트까지 중앙값이 Opus 6.0~6.5초, Astra 5.0초(effort 미지정)와 7.4초(`high`)였고, 146 KB 로그 과제의 완료 시간은 Astra 기본 26~46초, Opus 56~59초, Astra `high` 72~78초였습니다. 짧은 대화형 응답이나 로그 분석처럼 기다림이 중요한 곳에서는 effort를 지정하지 않은 Astra가 가장 빨랐고, `high` 이상으로 올리면 그 이점은 사라집니다.

## Opus 5.5나 Astra를 쓸 수 없게 만드는 조건

품질과 비용을 비교하기 전에, 아래 조건 가운데 하나에 걸리면 한쪽이 먼저 후보에서 빠지거나 견적이 크게 바뀝니다. 2026년 11월 12일 기준 두 회사 문서와 앞의 실측에 따른 항목입니다.

- 한 요청의 입력이 272K 토큰을 넘는다면 Astra는 그 요청 전체가 입력 $20, 출력 $75로 계산됩니다. Opus 5.5는 100만 토큰 컨텍스트 전체가 같은 단가입니다.
- Chat Completions API에서 함수 호출을 쓰고 있다면 Astra로 바꿀 때 Responses API로 옮겨야 합니다. Astra의 함수 호출은 Responses API에서만 지원됩니다.
- 데이터 레지던시 엔드포인트가 필요하다면 Astra에는 10%가 추가됩니다.
- 사이버보안 작업이 많다면 Opus 5.5의 안전장치가 해당 요청을 Opus 4.8로 넘기고, 일부 생물학·첨단 LLM 관련 요청은 Opus 5로 넘긴다는 점을 확인하세요. 응답하는 모델이 바뀔 수 있다는 뜻이고, AA가 Opus `max` 행에 "Default Fallback"을 붙인 이유이기도 합니다.
- 같은 긴 프롬프트를 반복해서 보낸다면 Opus는 `cache_control`을 넣어야 캐시가 적용되고, 넣지 않으면 매번 전체 입력 단가가 붙습니다.
- 긴 프롬프트를 한 번씩만 보낸다면 Astra의 기본 캐시 쓰기가 청구될 수 있으니 `prompt_cache_options.mode: "explicit"` 설정 여부를 정하세요.
- 입력 대부분이 한국어나 스페인어라면 Opus의 입력 단가 이점이 24~25% 수준으로 줄어듭니다.

## 구독 플랜으로 쓸 때: Claude는 Pro부터, ChatGPT Plus는 Work·Codex에서

구독으로 쓴다면 API 단가 비교는 적용되지 않고, 어느 플랜에서 모델을 고를 수 있는지가 먼저입니다. 2026년 11월 6일 기준 Claude는 Free에서 Opus와 Claude Code를 쓸 수 없고, Pro(월 $20, 연간 결제 시 월 $17), Max($100), Ultra($200), Team, Enterprise에서 Opus 5.5를 쓸 수 있습니다. ChatGPT는 2026년 10월 26일 기준 Free와 Go가 Astra가 아닌 GPT-6 Luna를 쓰고, Plus와 일반 Business는 Work·Codex에서 5시간당 대략 5~45회의 Astra 로컬 메시지를 쓸 수 있으며, Pro는 5시간 한도가 없고, Enterprise·Edu는 관리자가 켜야 합니다. 일반 채팅에서 Astra를 고를 수 있는 플랜은 OpenAI 공개 문서에 명시돼 있지 않습니다.

두 회사의 구독 모두 API 사용료를 포함하지 않으므로, 앞의 비용 계산은 API 키로 호출할 때만 해당합니다. Opus의 플랜별 경로와 Claude Code에서 응답 모델을 확인하는 방법은 [Claude Opus 5.5 사용법: 앱·Claude Code·API 조건과 응답 모델 확인법](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/how-to-access-claude-opus-5-5)에 정리돼 있습니다.

## 내 작업으로 다시 계산하기: 기본 모델과 넘기는 기준

남의 과제에서 나온 숫자로 기본 모델을 정했다면, 자기 작업으로 한 번 다시 계산해 확정하는 것이 좋습니다. 아래 표는 앞의 실측과 AA 데이터를 작업 유형별 출발점으로 정리한 것이고, 그다음 순서대로 자기 작업의 작업당 비용을 구하면 됩니다.

| 작업 | 먼저 둘 설정 | 다른 쪽으로 넘길 신호 |
| --- | --- | --- |
| 함수 작성·버그 수정처럼 완료 조건이 분명한 짧은 요청 | Opus 5.5 `medium` | 응답 대기 시간이 비용보다 중요하면 Astra (effort 미지정) |
| 긴 문서·로그를 한 번 읽히는 분석 | Opus 5.5 `medium` | 같은 프롬프트를 캐시 시간 안에 반복하면 Astra 캐시와 Opus `cache_control`을 함께 비교 |
| Codex·Claude Code의 긴 에이전트 작업, 중간 난도 | Astra `medium` 또는 `high` | Astra를 `max`로 올려야 통과하면 Opus `xhigh` |
| 최고 점수가 필요한 작업 | Opus `xhigh`, 부족하면 `max` | Opus `max`로도 부족하면 Fable 5.2 검토 |
| 연구형·정밀 계산형 과제 | Astra `high` | 과학 분야 터미널 작업에서 부족하면 Opus `xhigh` 비교 (AA Terminal-Bench-Science에서 Opus가 앞선 유일한 단계) |
| 보고서·문서 같은 지식 업무 산출물 | Opus `medium`부터 | 검토에서 결과 차이가 없으면 비용이 낮은 쪽 |

1. 실제 업무에서 대표 작업 10~20개를 고르고, 테스트 통과·정답 일치·검토자 승인 같은 합격 기준을 먼저 정합니다.
2. Opus `medium`과 지금 쓰는 Astra 설정을 돌리고, 같은 점수 짝(Opus `high`와 Astra `medium`, Opus `xhigh`와 Astra `max`)도 함께 돌립니다.
3. 응답의 사용량에서 입력, 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 출력 토큰을 기록합니다. Opus는 사고 토큰이 출력 토큰에 포함됩니다.
4. 비용을 계산합니다. 예를 들어 실측의 Opus `medium`은 17,202 × $4 ÷ 1,000,000 = $0.0688에 11,056 × $20 ÷ 1,000,000 = $0.2211을 더해 $0.2899입니다.
5. 실패와 재시도를 포함한 총비용을 합격한 결과 수로 나누고, 합격률이 업무상 최저선 아래인 설정은 제외한 뒤 가장 낮은 쪽을 기본값으로 둡니다.

한국어 입력이 많다면 4단계에서 입력 토큰이 Opus 쪽에 크게 나오는 것이 정상입니다. 캐시 항목을 빼고 보면 입력과 출력 토큰이 모두 Astra의 2.5배 안쪽인 한 Opus가 쌉니다. 작업 길이가 길어지거나 effort를 올릴수록 이 선을 넘기 쉬우므로, 단계를 바꿀 때마다 같은 계산을 다시 하세요.

Opus 5.5는 2026년 11월 9일부터 Anthropic의 최상위 모델이 아니며, 그 위의 Fable 5.2(입력 $8, 출력 $40)와 Astra의 비교는 [Fable 5.2 vs GPT-6 Astra 비교: 추론 강도 대응표와 실측 토큰 2.5배](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-fable-5-2-vs-gpt-6-astra), Opus와의 비교는 [Claude Fable 5.2 vs Opus 5.5 비교: 실측 비용 1.86배와 effort 고르는 법](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-fable-5-2-vs-opus-5-5)에 있습니다. 비용을 더 낮추려면 [소넷 5.5 vs GPT-6 Astra: 추론 강도별 성능과 작업당 비용](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-sonnet-5-5-vs-gpt-6-astra), [GPT-6.1 Sol·Astra·GPT-6 Sol 비교와 전환 기준](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol), [Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Sol·6.1 Sol 비용](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-sol)에서 한 단계 아래 모델과의 비교를 볼 수 있습니다.

## 참고 자료

이 글이 링크한 외부 페이지를 본문에 나온 순서대로 정리했습니다. 마지막 업데이트: 2026-11-12.

- [Anthropic Claude API 요금 문서](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) (platform.claude.com)
- [OpenAI API 가격 페이지](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)
- [Artificial Analysis의 Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra 릴리스 비교 페이지](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra) (artificialanalysis.ai)
- [Claude Opus 5.5 출시 글](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5) (anthropic.com)