최종 업데이트: 2026년 11월 5일. AI 모델 시장은 몇 주마다 바뀌기 때문에 이 가이드는 계속 업데이트하도록 구성했습니다. 세 가지 리더보드를 따로 살펴보고, 정가를 기록하며, 다음 모델이 출시될 때 다시 적용할 수 있는 의사결정 표를 제공합니다.
현재 ‘가장 강력한 AI 모델’에 대한 답은 세 가지이며, 서로 바꿔 쓸 수 없습니다.
Gemini 4 Carbon(제미나이 4 Carbon)은 Artificial Analysis Intelligence Index에서 60점으로 1위를 차지했지만, Google은 Fairwind 프로그램을 통해 일부 사이버 방어 담당자와 파트너에게만 출시했습니다. Claude Opus 5.5는 1점 차이로 뒤를 잇고 Arena Agents 리더보드에서 1위이며, 현재 모든 개발자가 호출할 수 있습니다. GPT-6.1 Sol은 Carbon보다 5점, Opus보다 4점 낮지만 Artificial Analysis 측정 기준 작업당 비용은 $1.27로, Opus의 $10.04의 약 8분의 1입니다.
이것이 현재 시장의 모습입니다. 지능, 이용 가능성, 작업당 비용이 서로 별개의 리더보드가 되었습니다. 이 글에서는 각 항목을 따로 살펴본 뒤, 주목할 만한 모델을 위한 의사결정 표를 제공합니다.
세 개의 리더보드, 서로 다른 세 명의 승자
Artificial Analysis Intelligence Index는 추론, 코딩, 지식, 에이전트 평가를 바탕으로 산출한 종합 점수입니다. 현재 리더보드에서는 Carbon이 60점, Opus 5.5가 59점, GPT-6 Astra가 57점이며 Claude Sonnet 5.5와 GPT-6.1 Sol을 포함한 여러 모델이 55점으로 그 뒤를 잇습니다. Google의 출시 게시물은 이전 v5.0 스냅샷에서 Carbon이 59점이라고 밝혔지만, 현재 리더보드에는 60점으로 표시됩니다. 1점 차이는 새 모델이 출시된 것이 아니라 버전이 바뀌었기 때문입니다.
Arena Agents 리더보드는 다른 항목을 측정합니다. 에이전트 작업에서 사람들이 특정 모델의 출력을 얼마나 자주 선호하는지 보여줍니다. Opus 5.5가 20.14%로 1위, Carbon이 16.72%로 2위, Sonnet 5.5가 15.42%로 3위, Astra가 14.70%로 4위입니다.
작업당 비용은 세 번째 축입니다. Artificial Analysis는 동일한 평가를 각 모델에 실행하고 추론 및 출력 토큰을 포함한 실행 비용을 기록합니다. 이 기준에서 Terra는 $0.96, Sol은 $1.27, Astra는 $6.24, Carbon은 $7.76, Sonnet은 $10.02, Opus는 $10.04입니다.
모델은 한 리더보드에서 이기고 다른 리더보드에서는 질 수 있습니다. Carbon은 지능 부문에서 1위, Arena에서 2위지만 대부분의 팀은 사용할 수 없습니다. Opus는 Arena에서 1위, 지능 부문에서 2위입니다. Sol은 55점 이상을 기록한 모델 가운데 비용이 가장 낮습니다.
1티어 모델 한눈에 보기
| 모델 | AA II | Arena Agents | 정가(입력/출력) | 최적 용도 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Carbon | 60 | #2 | $4 / $20 | 보안 연구 |
| Claude Opus 5.5 | 59 | #1 | $4 / $20 | 복잡한 에이전트 |
| GPT-6 Astra | 57 | #4 | $10 / $50 | 컴퓨터 사용 |
| Claude Sonnet 5.5 | 55 | #3 | $2 / $10 | 정밀한 코딩 |
| GPT-6.1 Sol | 55 | #6 | $2 / $10 | 대규모 에이전트 운영 |
| GPT-6.1 Terra | 51 | #7 | $1 / $5 | 가성비와 비전 |
| Gemini 4 Argon | 50 | #8 | $4 / $20 | 멀티모달 연구 |
가격은 토큰 1M개당 금액입니다. Carbon의 출시 기간 가격은 $2/$10이며, 이후 표준 가격은 $4/$20입니다. Argon은 2026년 11월 30일까지 $2/$10이며, 이후에는 $4/$20입니다. Carbon은 AIHubMix 카탈로그에 없지만, 표의 나머지 여섯 모델은 AIHubMix에서 이용할 수 있습니다. AA 점수는 각 모델에서 가장 높은 점수를 기록한 설정을 사용합니다. Opus, Astra, Sonnet, Sol, Terra는 max, Carbon과 Argon은 high 설정입니다.
두 가지가 눈에 띕니다. 1티어 안에서도 가격 격차가 매우 큽니다. Terra의 토큰 가격은 Astra의 10분의 1이고, 작업당 비용은 Astra의 약 15%입니다. 또한 리더보드별 순위가 일치하지 않습니다. Sonnet은 Arena에서 3위, 지능 지수에서 4위이고, Astra는 지능 지수에서 3위, Arena에서 4위입니다.
실용적으로는 자신의 제약 조건에 맞는 기준을 선택하면 됩니다. 가장 높은 성능이 필요하고 접근 권한도 있다면 Carbon, 지금 바로 출시할 수 있는 모델이 필요하다면 Opus, 대량 처리가 필요하다면 Sol이나 Terra를 선택하세요.
각 플래그십 모델의 실제 용도
Claude Opus 5.5: 프로덕션의 기본 선택지
Claude Opus 5.5는 여러 단계를 거치며 판단력이 필요한 작업에서 기준이 되는 모델입니다. max 추론 수준에서 지능 지수 59점을 기록하고 Arena Agents에서 20.14%로 1위입니다. Anthropic에 따르면 xhigh 추론 수준에서 Terminal-Bench 4.0 점수는 66.4%, GDPval-AA v2.1 점수는 1846 Elo이며, 도구를 사용한 Humanity's Last Exam에서는 67.7%를 기록했습니다.
경제성도 함께 개선됐습니다. Opus 5.5의 정가는 토큰 1M개당 $4/$20이며, Anthropic은 일반적인 작업의 비용이 Opus 5보다 약 40% 낮다고 밝혔습니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 출력 토큰을 지원합니다. Artificial Analysis가 측정한 작업당 비용은 $10.04, 작업당 소요 시간은 26.2분입니다.
마지막 수치가 중요합니다. Opus는 대량 분류나 초안 작성용 모델이 아닙니다. 긴 코딩 세션, 여러 문서를 한데 고려해야 하는 연구, 다음 행동을 판단해야 하는 에이전트에 적합합니다. 출력의 가치가 높아 오답 하나가 10달러를 넘는 손실을 초래할 수 있다면 Opus가 더 안전한 기본 선택입니다.
Gemini 4 Carbon: 선두 모델이지만 아마 사용할 수 없을 것입니다
Gemini 4 Carbon은 지능 부문 선두 모델입니다. Google의 출시 게시물은 AA v5.0 기준 59점을 제시했으며, 현재 리더보드에는 60점으로 표시됩니다. Arena Agents에서는 16.72%로 2위이며, Google에 따르면 SEC-bench Pro에서 88.2%, CWE-bench에서 71.0%, ExploitGym에서 54.8%를 기록했습니다. 출시 가격은 $2/$10이고 표준 가격은 $4/$20입니다.
걸림돌은 접근 권한입니다. Carbon은 먼저 일부 사이버 방어 담당자에게 제공되며, 이후 Fairwind 프로그램을 통해 추가로 신뢰할 수 있는 파트너에게 제공됩니다. Google은 더 폭넓은 접근을 계획 중이라고 밝혔지만, 현재는 일반적으로 이용할 수 없습니다. AIHubMix 카탈로그에도 없습니다. Google의 출시 게시물에는 Carbon의 컨텍스트 윈도우가 기재되어 있지 않습니다.
대부분의 팀에게 Carbon은 Gemini 4의 향후 발전 방향을 보여주는 신호일 뿐, 사용 계획을 세울 수 있는 모델은 아닙니다. 실제로 사용할 수 있는 Gemini 4 모델은 Argon입니다.
GPT-6 Astra: 비용이 높은 전문 모델
GPT-6 Astra는 모호하고 여러 애플리케이션을 아우르는 작업에 강한 OpenAI의 최고 성능 모델입니다. max 추론 수준에서 지능 지수 57점을 기록하고 Arena Agents에서 14.70%로 4위입니다. 정가는 토큰 1M개당 $10/$50이며, 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 출력을 지원합니다. 입력 토큰이 272K를 넘으면 전체 요청에 더 높은 요금이 적용됩니다. 입력은 $20, 출력은 $75입니다. Artificial Analysis가 측정한 작업당 비용은 $6.24, 작업당 소요 시간은 18.8분입니다.
Astra의 토큰 가격은 Sol의 5배이며, 측정된 작업당 비용도 Sol의 약 5배인 $6.24 대 $1.27입니다. Opus와 비교하면 양상이 달라집니다. Astra의 토큰 가격은 Opus의 2.5배지만 작업당 비용은 더 낮습니다. 작업당 사용하는 토큰이 더 적기 때문입니다. OpenAI의 소프트웨어 유지보수 관련 보고서에서도 Ultra 추론 수준 설정을 보면 같은 경향이 드러납니다. Astra는 $109.06을 들여 142개의 발견 사항을 만들었고(발견 사항당 $0.77), Sol은 $15.12로 131개를 만들었습니다(발견 사항당 $0.12). API 비용의 14%로 발견 사항의 92%를 얻은 셈입니다.
Astra는 대규모 저장소 정리, 브라우저와 여러 데스크톱 앱 조작, 여러 도구에 걸친 문제 추적처럼 실제로 개방형인 작업에 적합합니다. Terra나 Sol로 같은 작업을 훨씬 낮은 비용에 처리할 수 있는 대량 생성 작업에는 적합하지 않습니다.
Claude Sonnet 5.5와 GPT-6.1 Sol: 같은 가격, 다른 청구액
Sonnet 5.5와 Sol의 정가는 모두 $2/$10입니다. 하지만 작업당 비용은 같지 않습니다. Artificial Analysis 측정 기준 Sonnet은 $10.02, Sol은 $1.27로 7.9배 차이가 나며, 작업당 소요 시간도 각각 30.6분과 20.9분입니다.
차이는 각 모델이 얼마나 많이 쓰고 생각하는지에서 비롯됩니다. Anthropic은 Sonnet을 범위가 명확한 일상 작업, 버그 수정, 완성도 높은 문서 작성에 적합한 Opus의 더 빠르고 저렴한 보완 모델로 소개합니다. 지속적인 판단이 필요한 복잡하고 개방형인 작업에서는 Opus가 여전히 확실히 더 강하다고도 밝혔습니다. Sonnet의 Terminal-Bench 4.0 점수는 공급업체 발표 기준 70.6%로 Opus의 66.4%보다 높지만, Sonnet의 추론 수준 설정은 공개되지 않았고 Opus의 점수는 xhigh 기준입니다. 벤치마크는 특정 작업을 측정할 뿐, 판단력을 측정하지는 않습니다. 토큰 가격이 절반인데도 Sonnet의 작업당 비용이 Opus만큼 나올 수 있는 이유는 여전히 토큰 사용량에서 찾을 수 있습니다.
Sol은 대량 처리용 모델입니다. max 추론 수준에서 지능 지수 55점을 기록하고 Arena Agents에서 12.51%로 6위이며, 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우도 지원합니다. 하루 수천 번 실행하는 에이전트 반복 작업, 코드 유지보수, 일괄 분석, 1차 검토에서는 작업당 $1.27이라는 Sol의 비용이 중요합니다.
간단한 기준은 다음과 같습니다. 출력이 정확해야 하고 사람이 읽어야 한다면 Sonnet, 다른 모델이나 테스트 스위트로 출력 결과를 검증할 수 있다면 Sol을 선택하세요.
Gemini 4 Argon: 실제로 사용할 수 있는 Gemini 4
Gemini 4 Argon은 대부분의 팀이 실제로 사용할 수 있는 Gemini 4 모델입니다. high 추론 수준에서 지능 지수 50점을 기록하고 Arena Agents에서 10.53%로 8위입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF를 입력받고 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 가격은 2026년 11월 30일까지 $2/$10이며, 이후에는 $4/$20입니다. Artificial Analysis가 측정한 작업당 비용은 $9.95, 작업당 소요 시간은 25.8분입니다.
Google이 발표한 결과는 멀티모달 및 과학 작업에서 가장 뛰어납니다. Vals Index 종합 1위, ERQA에서 87%, RareBench에서 57%, LabBench에서 52.2%를 기록했습니다. 긴 동영상, 차트가 많은 문서, 3D 및 공간 추론, 여러 형식을 함께 활용하는 연구에 적합한 모델입니다. 지연 시간이 짧아야 하는 채팅에는 적합하지 않습니다. AA 측정 기준 작업당 25.8분으로 Opus와 비슷한 수준이므로 비동기 처리나 일괄 사용을 고려해야 합니다.
Kimi K3.1 Pro: 오픈 웨이트 코딩 분야의 도전자
Kimi K3.1 Pro는 코딩에서 폐쇄형 프런티어 모델에 가장 근접한 오픈 웨이트 모델입니다. Moonshot에 따르면 Terminal-Bench 4.0에서 65.7%를 기록해 Opus 5.5보다 0.7점 낮았으며, Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon에서 61.2%, 도구를 사용한 BenchCAD에서 92.7%, OfficeQA Pro v2에서 64.4점을 기록했습니다. 1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며 2026년 10월 24일 출시됐습니다. 가중치는 11월 2일 Kimi K3.1 Pro License에 따라 Hugging Face에 공개됐습니다.
다만 지능 지수에서는 주의가 필요합니다. AA에서 Kimi는 46점으로 Opus보다 13점 낮습니다. Arena Agents 순위는 10위권 밖입니다. 이 조합은 공급업체가 측정 대상으로 선택한 작업에서는 탁월하지만, 아직 프런티어 플래그십 모델을 전반적으로 대체하지는 못한다는 뜻입니다. 오픈 라이선스나 자체 호스팅이 중요한 터미널 코딩, CAD 및 3D 작업, 금융 문서 처리에 활용하세요.
확인 당시 Moonshot의 가격 페이지에는 USD 기준 정가가 표시되지 않았습니다. AIHubMix에서 Kimi K3.1 Pro의 가격은 토큰 1M개당 $2/$10.5입니다. Artificial Analysis가 측정한 작업당 비용은 $3.68입니다.
Claude Haiku 5.5(하이쿠 5.5 [Haiku 5.5]): 높은 빈도로 사용하는 경우
하이쿠 5.5(Haiku)는 소규모 작업에 적합한 모델입니다. 지능 지수는 36이며, 최대 100K 토큰 프롬프트에 대해 토큰 100만 개당 $0.10/$0.50(그 이상은 $0.50/$2.50)으로 책정되어 있고 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. Artificial Analysis에서 측정한 작업당 비용은 $0.41입니다.
분류, 추출, 라우팅, 요약, 그리고 더 큰 워크플로 안에서 빠른 결정을 내려야 하는 하위 에이전트에 적합한 도구입니다. 어려운 추론을 위한 모델은 아닙니다. Opus와의 격차는 지수 점수 23점입니다. 실용적인 패턴은 Opus 또는 Sonnet 에이전트가 계획을 세우고, Haiku가 저렴하고 명확히 지정된 단계를 실행하도록 하는 것입니다.
Claude Fable 5.1: Anthropic의 또 다른 플래그십
Fable 5.1은 대부분의 팀이 먼저 찾는 모델이 아니어서 간과하기 쉽습니다. 토큰 100만 개당 $10/$50이며, 1M 토큰 컨텍스트와 128K 출력 토큰을 지원하고, 정식 출시되었습니다. Anthropic은 Fable 5.1과 Mythos 5.1을 코딩 및 지식 업무용 최고급 모델이라고 소개하지만, 해당 페이지에는 Fable과 Opus를 직접 비교한 내용이 없습니다. AA 점수는 추론 수준 max에서 49, xhigh에서 50입니다. Arena 순위는 5위이며 점수는 13.86%입니다.
제한적으로 제공되는 자매 모델 Mythos 5.1은 기반 모델은 같지만 사이버 보안 및 생명과학 분야에서 일하는 심사를 통과한 미국 기관을 위해 안전장치가 더 유연하게 설정되어 있으며, Anthropic의 신뢰 접근 프로그램을 통해서만 이용할 수 있습니다. Fable의 토큰 가격은 Opus의 2.5배지만, 그 프리미엄이 더 높은 지수 점수를 보장하지는 않습니다. xhigh에서 Fable은 50점, Opus는 57점이고, max에서는 각각 49점과 59점입니다. AA가 측정한 xhigh Fable의 작업당 비용은 $10.85로, max Opus의 $10.04보다 약 8% 높습니다. 프리미엄을 감수할 만한지 판단하기 전에 먼저 테스트해 보세요.
오픈 웨이트: 코딩 성능은 근접했지만, 일반 지능은 그렇지 않다
| 모델 | 규모 및 라이선스 | 컨텍스트 | 정가(입력/출력) | 주요 특징 |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 2.8T / 104B; Kimi 라이선스 | 1M | 미공개 | Terminal-Bench 4.0 65.7% |
| GLM 5.3 | 753B MoE; glm-5.3 라이선스 | 1M | $1.40 / $4.40 | Terminal-Bench 4.0 41.9%(Max) |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 763B; MIT | 1M | $0.15/$0.60부터 | 비전 및 1M 컨텍스트 |
| MiniMax M3.1 Flash | 총 428B / 활성 23B; 커뮤니티 | 1M | ¥1 / ¥4 | OSWorld 2.0 61.7% |
오픈 웨이트 표의 벤치마크 수치는 공급업체가 보고한 값입니다. GLM의 Terminal-Bench 4.0 점수는 mini-swe-agent 하네스에서 Max 구성으로 측정한 결과입니다.
Kimi가 단연 주목받는 모델입니다. Opus와 0.7점 차이인 Terminal-Bench 65.7%는 실질적인 성과이며, 1M 컨텍스트 덕분에 저장소 규모의 작업에도 사용할 수 있습니다. 하지만 지능 지수 격차도 함께 봐야 합니다. Kimi는 46점, Opus는 59점입니다. 특정 코딩 벤치마크에서는 근접할 수 있어도, 지수에서 측정하는 추론, 지식, 에이전트 작업의 종합 성능은 크게 뒤처질 수 있습니다.
GLM 5.3은 이 그룹에서 비용을 중시하는 선택지입니다. AA 점수는 추론 수준 max에서 32점으로 Kimi의 46점보다 훨씬 낮지만, glm-5.3 라이선스로 제공되는 753B MoE 모델입니다. Terminal-Bench 4.0에서 공급업체가 보고한 점수는 41.9%(Max, mini-swe-agent)이며, GDPval-AA v2에서 1769 Elo, 도구를 사용한 Humanity's Last Exam(HLE)에서 62.5%를 기록했습니다. 공식 가격은 $1.40/$4.40이며, AIHubMix에서는 현재 정가보다 낮은 토큰 100만 개당 $1.13/$3.94에 판매합니다.
DeepSeek V4.1 Flash 1017은 비용과 소유권을 중시하는 선택지입니다. MIT 라이선스의 763B 모델로, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 384K 출력, 비전 입력을 지원합니다. 공식 가격은 한가한 시간대에 $0.15/$0.60, 피크 시간대에 $0.30/$1.20입니다. 피크 시간은 중국 공휴일을 제외한 월요일부터 금요일까지 UTC 기준 01:00–04:00 및 06:00–10:00입니다. 캐시 적중 입력 비용은 토큰 100만 개당 한가한 시간대에 $0.003, 피크 시간대에 $0.006입니다. 최상위 범용 모델은 아니지만, 긴 컨텍스트를 지원하는 멀티모달 모델을 매우 저렴하게 소유할 수 있는 방법입니다.
MiniMax M3.1 Flash는 멀티모달 에이전트용 모델입니다. 총 매개변수는 428B, 토큰당 활성 매개변수는 23B이며, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 텍스트/이미지/비디오 입력을 지원하고 OSWorld 2.0에서 61.7점을 기록했습니다. MiniMax는 토큰 100만 개당 ¥1/¥4의 위안화 가격으로 제공합니다. 속도는 두드러지지 않지만, 컴퓨터 사용 워크플로를 자체 호스팅하려는 경우 신뢰할 만한 대안입니다.
오픈 웨이트의 가치는 모든 분야에서 격차가 좁혀졌다는 데 있지 않습니다. 데이터가 네트워크 밖으로 나갈 수 없거나, 비용을 고정해야 하거나, 미세 조정이 필요할 때 모델을 직접 소유할 수 있다는 점입니다. 이런 제약 아래에서는 지수 점수 몇 점보다 배포의 자유가 더 중요합니다.
최종 후보군 밖에서는 Meta의 Muse Wonder가 Arena 상위 10위권에 든 또 다른 멀티모달 에이전트로, 9위이며 점수는 9.42%입니다. Full 구성은 AA에서 50점, 표준 구성은 44점입니다. xAI의 Grok 4.7은 500K 컨텍스트를 지원하고, 200K 토큰 미만 프롬프트에 대해 $2/$6(200K 이상은 $4/$12)으로 책정되어 있으며 AA 점수는 35점입니다. Alibaba의 Qwen3.8 Max는 작업당 $10.02에 34점을 기록했습니다. 이들 중 어느 모델도 최상위권의 판도를 바꾸지는 못합니다.
토큰 가격은 작업 비용이 아니다
| 모델 | AA II | AA 작업당 비용 | 정가 기준 청구액 |
|---|---|---|---|
| Gemini 4 Carbon | 60 | $7.76 | $80 |
| Claude Opus 5.5 | 59 | $10.04 | $80 |
| GPT-6 Astra | 57 | $6.24 | $200 |
| Claude Sonnet 5.5 | 55 | $10.02 | $40 |
| GPT-6.1 Sol | 55 | $1.27 | $40 |
| GPT-6.1 Terra | 51 | $0.96 | $20 |
| Gemini 4 Argon | 50 | $9.95 | $80 |
| Claude Haiku 5.5 | 36 | $0.41 | $2 |
청구액 열은 AA 수치가 아니라 계산 예시입니다. 요청당 입력 토큰 10M과 출력 토큰 2M을 사용하고, 각 요청이 공급업체의 장문 컨텍스트 기준 미만이며 캐시와 배치 할인이 없다고 가정한 표준 정가 기준입니다. Carbon과 Argon은 표준 요금으로 표시했으며, 출시 및 도입 가격을 적용하면 각 청구액은 $40으로 줄어듭니다.
여기서 세 가지 결론을 얻을 수 있습니다.
첫째, 토큰 가격이 같아도 작업당 비용은 약 8배 차이 날 수 있습니다. Sonnet과 Sol은 모두 정가가 $2/$10입니다. 측정된 작업당 비용은 Sonnet이 $10.02, Sol이 $1.27입니다. 차이는 요금표가 아니라 출력 길이와 사고에 소요되는 시간에서 발생합니다.
둘째, 비싼 모델이 항상 비용이 더 많이 드는 선택인 것은 아닙니다. Astra의 토큰 가격은 Opus의 2.5배지만, 작업당 토큰을 더 적게 사용하기 때문에 작업당 비용은 Opus의 $10.04보다 낮은 $6.24입니다. 높은 요금표와 높은 청구액은 서로 다른 이야기입니다.
셋째, 컨텍스트는 무료가 아닙니다. OpenAI는 컨텍스트가 272K 토큰을 넘으면 전체 요청에 더 높은 요금을 적용하는 장문 컨텍스트 요금제를 운영합니다. Astra는 입력 $20, 출력 $75이고, Sol은 각각 $4와 $15입니다. 1M 토큰 윈도우는 유용하지만, 매번 가득 채워 쓰는 것은 예산과 관련된 결정입니다.
선택 방법
| 필요한 작업 | 먼저 사용해 볼 모델 | 그다음 고려할 모델 |
|---|---|---|
| 모든 작업에 쓸 플래그십 하나 | Claude Opus 5.5 | 이용 가능하다면 Carbon |
| 일상적인 코딩과 문서 작업 | Claude Sonnet 5.5 | 대량 처리에는 Sol |
| 대규모의 비용 민감형 에이전트 | GPT-6.1 Sol | Terra 또는 DeepSeek |
| 멀티모달 및 긴 동영상 | Gemini 4 Argon | Muse Wonder |
| 오픈 웨이트 또는 자체 호스팅 | 성능을 중시한다면 Kimi K3.1 Pro | 비용을 중시한다면 GLM 5.3 또는 DeepSeek |
| 빈도가 높은 소규모 작업 | Claude Haiku 5.5 | Terra |
표를 활용할 때는 다음 세 가지 원칙을 따르세요.
도입을 결정하기 전에 실제 작업 20개를 실행해 보세요. 공개 벤치마크가 아니라, 자신의 프롬프트와 출력 형식, 실패 기준을 사용하세요. 20개면 모델이 스키마를 따르지 못하거나 긴 컨텍스트에서 무너지는지 확인하기에 충분합니다.
의사 결정과 실행을 분리하세요. Opus나 Sonnet이 계획을 세우고 검토하며 어려운 사례를 처리하도록 하고, Haiku, Sol 또는 DeepSeek가 명확히 지정된 단계를 실행하도록 하세요. 에이전트 시스템에서 가장 비싼 모델이 모든 단계를 맡을 필요는 없습니다.
교체 가능한 계층을 유지하세요. 모델은 몇 달마다 바뀝니다. 한 달 동안의 승자를 고르는 것보다 단일 API, 단일 청구서, 단일 로그를 유지하는 편이 더 중요합니다.
AIHubMix로 이 모델 사용하기
AIHubMix는 또 하나의 모델이 아니라, 모델을 교체 가능하게 해주는 방법입니다. 하나의 키로 OpenAI 호환 엔드포인트, Claude 호환 엔드포인트(베타), Gemini 네이티브 엔드포인트를 사용할 수 있고, 900개가 넘는 모델의 요금을 한 청구서로 관리할 수 있습니다. 표에 나온 모델 중 Gemini 4 Carbon만 제공하지 않습니다. 요청 형식은 빠른 시작 가이드에서 확인할 수 있습니다.
대부분의 팀에는 OpenAI 호환 엔드포인트면 충분합니다.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://aihubmix.com/v1",
api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
)
prompt = "Explain in three sentences why cost per task beats cost per token."
response = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-5-5",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
print(response.choices[0].message.content)
모델 ID는 공급업체 이름을 따릅니다(Carbon은 여기에 모델 ID가 없습니다). claude-opus-5-5, claude-sonnet-5-5, claude-haiku-5-5, claude-fable-5-1, gpt-6-astra, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-terra, gemini-4-argon, kimi-k3.1-pro, glm-5.3, deepseek-v4.1-flash-1017, minimax-m3.1-flash, muse-wonder.
요청마다 모델을 선택하고 싶지 않다면 auto 라우터에서 네 가지 전략을 지원합니다. cost_optimized(기본값), balanced, quality_first, latency_critical입니다. 탐색 단계의 작업에는 라우터를 사용하고, 중요한 작업은 특정 모델로 고정한 뒤 대체 모델을 마련해 두세요.
자주 묻는 질문
현재 가장 강력한 AI 모델은 무엇인가요?
2026년 11월 5일 기준으로, 현재 Artificial Analysis Intelligence Index에서 60점을 기록한 Gemini 4 Carbon입니다. 실제로 대부분의 팀이 배포할 수 있는 모델 중에서는 Claude Opus 5.5가 59점으로 가장 높습니다.
AIHubMix에서 Gemini 4 Carbon을 사용할 수 있나요?
아니요. Carbon은 일부 사이버 보안 전문가와 Fairwind 파트너에게만 제공되며 카탈로그에 포함되어 있지 않습니다. 일반적으로 이용 가능한 Gemini 4 모델은 Gemini 4 Argon입니다.
코딩에 가장 적합한 모델은 무엇인가요?
어렵고 범위가 정해지지 않은 작업에는 Opus 5.5, 일상적인 코딩과 문서 작업에는 Sonnet 5.5, 대량 에이전트 루프에는 Sol, 오픈 웨이트가 필요하다면 Kimi K3.1 Pro가 적합합니다.
토큰당 비용은 Sol과 같은데 왜 Sonnet 5.5의 작업당 비용은 이렇게 비싼가요?
Artificial Analysis가 측정한 작업당 비용은 Sonnet이 $10.02, Sol이 $1.27입니다. Sonnet은 작업당 토큰을 훨씬 더 많이 사용합니다. 토큰 가격은 같지만 청구액은 다릅니다.
최상위권에서 가장 저렴한 모델은 무엇인가요?
AA 기준 작업당 $0.96인 GPT-6.1 Terra입니다. 55점 이상을 기록한 모델 중에서는 GPT-6.1 Sol이 $1.27로 가장 저렴합니다. DeepSeek V4.1 Flash는 토큰당 가격이 더 낮지만, 최상위권보다 점수가 훨씬 낮습니다.
오픈 웨이트 모델은 프런티어 모델과 대등한가요?
특정 코딩 벤치마크에서는 Kimi가 근접합니다. Opus를 xhigh 추론 수준으로 측정했을 때 Terminal-Bench 4.0에서 Opus는 66.4%, Kimi는 65.7%입니다. 일반 지능에서는 AA 기준 Kimi가 46점, Opus가 59점입니다. 모든 분야에서 격차가 좁혀졌다고 봐서가 아니라, 제어와 비용, 미세 조정을 위해 오픈 웨이트를 선택하세요.
이 모델을 모두 하나의 API 키로 호출할 수 있나요?
Carbon은 AIHubMix 카탈로그에 없지만, 표에 나온 다른 모델은 모두 이용할 수 있습니다. 키 하나로 OpenAI 호환, Claude 호환, Gemini 네이티브 엔드포인트를 사용할 수 있습니다.
출처
- Artificial Analysis Intelligence Index 순위표, 2026년 11월 5일 확인.
- Arena Agents 순위표, 2026년 11월 5일 확인.
- 프런티어 공급업체 자료: Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Haiku 5.5, Claude Fable 5.1 및 Mythos 5.1, Claude 모델 개요, Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, Gemini API 모델, OpenAI 모델 카탈로그, GPT-6 제품군 유지 관리 게시물, Kimi K3.1 Pro, Kimi 가격.
- 오픈 웨이트 공급업체 자료: GLM 5.3 가격, GLM 5.3 모델 카드, DeepSeek 가격, DeepSeek V4.1 Flash 1017 모델 카드, MiniMax 가격, MiniMax M3.1 Flash 모델 카드, Grok 4.7 모델.
- AIHubMix: 모델 카탈로그 및 API 빠른 시작, 2026년 11월 5일에 확인.
