# Claude Opus 5.5 vs GPT-5.6 Sol: 같은 단가, 다른 작업당 비용

> 두 모델의 API 단가는 입력 $4·출력 $20로 같지만 GPT-5.6 Sol은 프로모션 가격입니다. 272K 토큰 초과 프롬프트와 캐시 읽기는 Opus 5.5가 싸고, 출력 토큰은 Sol이 덜 씁니다.

- Source: https://www.aifreeapi.com/ko/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-5-6-sol
- Language: ko
- Published: 2026-09-24
- Updated: 2026-09-24
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

Claude Opus 5.5와 GPT-5.6 Sol은 2026년 9월 24일 기준 각 사 직접 API의 표준 단가가 같습니다. 입력 100만 토큰당 $4, 출력 100만 토큰당 $20입니다. 그래서 어느 쪽이 싼지는 단가가 아니라 작업 형태가 정합니다.

- 한 요청의 입력이 272K 토큰을 넘으면 GPT-5.6 Sol은 요청 전체가 할증 요금으로 바뀌고, Opus 5.5는 1M 토큰까지 같은 요금입니다. 긴 문서는 Opus 5.5가 확실히 쌉니다.
- 같은 앞부분을 캐시로 반복해서 읽는 호출은 캐시 읽기 단가가 절반인 Opus 5.5가 조금 쌉니다.
- 추론과 출력이 길어지는 작업은 반대입니다. 독립 평가 기관 Artificial Analysis의 측정에서 Opus 5.5는 같은 과제에 출력 토큰을 GPT-5.6 Sol의 약 두 배 썼고, 종합 지수는 더 높았습니다.

두 가지 조건이 판단을 바꿉니다. 첫째, GPT-5.6 Sol의 $4/$20는 OpenAI가 스스로 프로모션 가격이라고 표시한 요금이며 "최소 2026년 11월 21일까지" 제공됩니다. 둘째, Opus 5.5와 같은 날인 9월 22일 공개된 GPT-6 Sol은 모든 단가가 GPT-5.6 Sol의 절반입니다. 지금 GPT-5.6 Sol을 쓰고 있다면 Opus 5.5만 따로 시험하지 말고 GPT-6 Sol까지 같은 작업으로 돌려 본 뒤 옮기는 것이 순서입니다.

## 작업 형태별로 먼저 시험할 모델

아래 비용은 모두 같은 토큰 수를 가정한 계산이며, 계산식은 다음 절에 있습니다. 실제 청구액은 모델마다 토큰을 세는 방식과 출력 길이가 달라 이 값과 다르게 나옵니다.

| 작업 형태 | 먼저 시험할 모델 | 판단 근거 |
| --- | --- | --- |
| 입력 272K 토큰 이하, 출력이 짧은 요청 | 비용이 같으므로 품질로 결정. 비용이 우선이면 GPT-6 Sol | 새 입력 10만 + 출력 1만: Opus 5.5 $0.60, GPT-5.6 Sol $0.60, GPT-6 Sol $0.30 |
| 입력이 272K 토큰을 넘는 긴 문서·코드베이스 | Opus 5.5 또는 GPT-6 Sol. GPT-5.6 Sol은 피함 | 새 입력 30만 + 출력 2만: Opus 5.5 $1.60, GPT-5.6 Sol $3.00, GPT-6 Sol $1.50 |
| 같은 시스템 프롬프트·문서를 캐시로 반복 사용 | Opus 5.5가 GPT-5.6 Sol보다 조금 쌈 | 캐시 읽기 20만 + 새 입력 2만 + 출력 5천: $0.22, $0.26, $0.13 |
| 추론·출력이 긴 대량 처리 | GPT-5.6 Sol 또는 GPT-6 Sol | Opus 5.5 작업당 출력 토큰 26k, GPT-5.6 Sol 13k(Artificial Analysis) |
| 오래 걸리는 에이전트 코딩·지식 작업에서 품질이 우선 | Opus 5.5 | Artificial Analysis 종합 지수 51 대 42, 다만 실행 비용은 약 9% 높음 |

마지막 두 행은 서로 부딪힙니다. Opus 5.5는 점수가 높은 대신 출력 토큰을 더 많이 씁니다. 그 추가 출력이 여러분의 작업에서 합격률로 돌아오는지가 결론을 가르며, 이는 가격표만으로는 알 수 없습니다. 끝부분의 시험 절차가 이 질문에 답하는 방법입니다.

## 단가는 같아도 청구액이 갈리는 곳

2026년 9월 24일 기준 각 사 직접 API 표준 요금(Standard)입니다. 단위는 100만 토큰당 미국 달러이며 세금, 데이터 처리 지역 지정 가산, 웹 검색 같은 도구 요금은 뺐습니다.

| 항목 | Claude Opus 5.5 | GPT-5.6 Sol | GPT-6 Sol |
| --- | --- | --- | --- |
| 모델 ID | `claude-opus-5-5` | `gpt-5.6-sol` | `gpt-6-sol` |
| 입력 | $4 | $4 (프로모션) | $2 |
| 캐시 읽기 | $0.20 | $0.40 | $0.20 |
| 캐시 쓰기 | $5 (5분), $8 (1시간) | $5 | $2.50 |
| 출력 | $20 | $20 (프로모션) | $10 |
| 입력 272K 토큰 초과 요청 | 할증 없음 | $8 / $0.80 / $10 / $30 | $4 / $0.40 / $5 / $15 |
| 컨텍스트 / 최대 출력 | 1M / 128K | 1,050,000 / 128,000 | 1,050,000 / 128,000 |

출처: [Anthropic 가격 문서](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing), [Opus 5.5 모델 문서](https://platform.claude.com/docs/en/models/opus-5-5/overview), [OpenAI 가격표](https://developers.openai.com/api/docs/pricing), [GPT-5.6 Sol 모델 문서](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol), [GPT-6 Sol 모델 문서](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol). 캐시 쓰기는 캐시에 앞부분을 처음 저장할 때, 캐시 읽기는 저장된 앞부분을 다시 쓸 때 매겨지는 요금입니다. 272K 초과 행의 네 숫자는 입력 / 캐시 읽기 / 캐시 쓰기 / 출력 순서입니다.

GPT-5.6 Sol 가격에는 기한이 있습니다. OpenAI는 $4/$20을 프로모션 가격이라고 표시하고 "최소 2026년 11월 21일까지" 제공한다고만 적었습니다. 그 뒤의 가격은 발표되지 않았습니다. 참고로 [2026년 7월 9일 GPT-5.6 출시 글](https://openai.com/index/gpt-5-6/)에 적힌 Sol 정가는 입력 $5, 출력 $30였습니다. 프로모션이 끝나면 이 값으로 돌아간다는 발표는 없으므로, 아래에서 $5/$30은 "출시 정가로 계산하면"이라는 가정으로만 씁니다.

일괄 처리 요금도 비슷하게 맞춰져 있습니다. Opus 5.5의 Batch는 $2/$10, GPT-5.6 Sol의 Batch·Flex는 표준 요금의 절반, GPT-6 Sol은 $1/$5입니다.

![짧은 요청, 272K 초과 긴 요청, 캐시 위주 반복 호출 세 가지 예시에서 Opus 5.5, GPT-5.6 Sol, GPT-6 Sol의 요청 1건 비용을 막대로 비교한 그림](https://www.aifreeapi.com/posts/ko/claude-opus-5-5-vs-gpt-5-6-sol/img/same-tokens-different-bill.webp)

### 272K 토큰을 넘는 긴 프롬프트

OpenAI는 입력이 272K 토큰을 넘는 요청에 대해 초과분이 아니라 요청 전체를 입력 2배, 출력 1.5배로 계산합니다. 정확히 272K 토큰이면 할증이 붙지 않습니다. Anthropic은 Claude 4.6 이후 모델에 1M 컨텍스트 전체를 표준 요금으로 적용하며, 90만 토큰 요청도 9천 토큰 요청과 같은 토큰당 요금입니다.

새 입력 30만 토큰과 출력 2만 토큰인 요청을 계산하면 이렇습니다.

- Opus 5.5: 0.3 × $4 + 0.02 × $20 = $1.60
- GPT-5.6 Sol: 0.3 × $8 + 0.02 × $30 = $3.00
- GPT-6 Sol: 0.3 × $4 + 0.02 × $15 = $1.50

GPT-5.6 Sol은 같은 요청에 Opus 5.5의 약 1.9배를 냅니다. 긴 계약서 묶음, 큰 코드베이스, 긴 대화 기록을 한 번에 넣는 작업이라면 이 차이만으로 GPT-5.6 Sol을 후보에서 빼도 됩니다. GPT-6 Sol은 이 구간에서도 Opus 5.5보다 조금 싸지만 최대 입력이 922,000 토큰으로 정해져 있습니다.

### 캐시 읽기가 많은 반복 호출

긴 시스템 프롬프트나 같은 참고 문서를 매번 앞에 붙이는 에이전트는 비용 대부분이 캐시 읽기에서 나옵니다. 272K 이하에서 캐시 읽기 20만, 새 입력 2만, 출력 5천 토큰인 요청은 다음과 같습니다. 캐시를 처음 만들 때의 캐시 쓰기 비용은 뺐습니다.

- Opus 5.5: 0.2 × $0.20 + 0.02 × $4 + 0.005 × $20 = $0.22
- GPT-5.6 Sol: 0.2 × $0.40 + 0.02 × $4 + 0.005 × $20 = $0.26
- GPT-6 Sol: 0.2 × $0.20 + 0.02 × $2 + 0.005 × $10 = $0.13

차이는 요청당 4센트지만 하루 수만 건을 보내는 팀에는 쌓이는 금액입니다. 실제 캐시 적중률은 프롬프트 구조에 달려 있으며, Opus 5.5는 512 토큰보다 짧은 앞부분을 캐시하지 않습니다.

### 추론과 출력이 긴 작업

단가가 같아도 한 작업에 쓰는 토큰 수가 다르면 비용이 달라집니다. [Artificial Analysis의 비교](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/claude-opus-5-5-medium-vs-gpt-5-6-sol-high)에서 Opus 5.5(effort `medium`)와 GPT-5.6 Sol(effort `high`)의 작업당 출력 토큰은 26k 대 13k, 추론 토큰은 12k 대 6k였습니다. effort는 모델이 답하기 전에 얼마나 생각할지 정하는 설정입니다. 출력 단가 $20로 출력분만 계산하면 작업당 26,000 × $20 / 1M = $0.52 대 13,000 × $20 / 1M = $0.26입니다.

그 결과 같은 평가 묶음 전체를 돌리는 비용은 Opus 5.5가 $1,627, GPT-5.6 Sol이 $1,487로 단가가 같은데도 Opus 5.5가 약 9% 더 들었습니다. 둘 다 최대 effort로 올리면 [차이가 더 벌어져](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/claude-opus-5-5-vs-gpt-5-6-sol) $8,708 대 $3,465, 약 2.5배입니다. Opus 5.5는 사고 기능을 끌 수 없고 기본 effort가 `medium`이므로, 비용을 줄이려면 effort 단계를 낮추는 방법을 먼저 봐야 합니다. 단계별 차이는 [Claude Opus 5.5 effort 설정: 다섯 단계 중 어디서 시작할까?](/ko/posts/claude-opus-5-5-effort)에 정리되어 있습니다.

같은 문장을 넣어도 토큰 수가 같다는 보장도 없습니다. Anthropic은 Claude 4.7 이후 모델의 토크나이저가 이전 Claude 토크나이저보다 같은 텍스트에서 약 30% 많은 토큰을 만든다고 설명합니다. 같은 글이 Claude와 OpenAI에서 각각 몇 토큰이 되는지 비교한 공개 자료는 없으므로, 실제 비용은 각 API 응답의 usage 값으로 재야 합니다.

## 두 회사의 벤치마크 표를 나란히 놓으면 안 되는 이유

Anthropic의 [Opus 5.5 출시 글](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)에는 GPT-5.6 Sol과 비교한 표가 있습니다.

| 벤치마크(Anthropic 표) | Opus 5.5 | GPT-5.6 Sol |
| --- | --- | --- |
| Terminal-Bench 4.0 | 66.4% (xhigh) | 37.3% |
| FrontierCode v1.1 Main | 54.4% | 47.5% |
| CursorBench 4.0 | 57.8% | 41.7% |
| GDPval-AA v2.1 | 1846 | 1588 |
| AutomationBench(Zapier 실행) | 40.0% | 28.8% |

OpenAI의 [GPT-5.6 출시 글](https://openai.com/index/gpt-5-6/)은 다른 항목으로 Sol을 소개합니다. Terminal-Bench 2.1 88.8%, SWE-Bench Pro 64.6%, OSWorld 2.0 62.6%, BrowseComp 90.4%입니다. Terminal-Bench는 이름만 같고 버전이 4.0과 2.1로 다릅니다.

두 표에 모두 나오는 AutomationBench에서 GPT-5.6 Sol은 Anthropic 표(Zapier가 실행)에서 28.8%, OpenAI 자체 표에서 18.1%입니다. 같은 모델, 같은 벤치마크 이름인데 표마다 점수가 다릅니다. 실행 환경, 버전, effort, 날짜가 다르기 때문이며, 어느 쪽이 맞는지 가릴 근거는 없습니다. 이 차이가 보여 주는 것은 한 가지입니다. 한 회사 표의 숫자를 다른 회사 표의 숫자와 행 단위로 맞대어 볼 수 없다는 점입니다. 각 회사가 고른 항목과 실행 조건이므로 독립적인 증거도 아닙니다.

같은 방법으로 두 모델을 잰 자료로는 앞의 Artificial Analysis가 있습니다. Intelligence Index는 Opus 5.5 `medium` 51, GPT-5.6 Sol `high` 42이고, 둘 다 최대 effort일 때 58 대 47입니다. 응답 속도는 초당 출력 토큰 78 대 69로 Opus 5.5가 빠르지만, 첫 답변 토큰까지 걸린 시간은 21.62초 대 14.72초로 GPT-5.6 Sol이 짧습니다. 사람이 기다리는 대화형 화면이라면 이 대기 시간도 따져야 합니다. 단일 기관의 평가 환경이며 수치는 갱신될 수 있습니다.

## GPT-5.6 Sol 사용자라면 GPT-6 Sol부터 볼까?

비용이 주된 이유라면 그렇습니다. GPT-6 Sol의 단가는 입력 $2, 캐시 읽기 $0.20, 캐시 쓰기 $2.50, 출력 $10으로 GPT-5.6 Sol 프로모션 가격의 정확히 절반이고, 272K 초과 요청도 $4/$0.40/$5/$15로 절반입니다. OpenAI는 [2026년 9월 22일 변경 기록](https://learn.chatgpt.com/docs/changelog)에서 GPT-6 Sol과 Luna를 "GPT-5.6 전작보다 낮은 토큰 가격으로" Codex와 ChatGPT Work에 배포한다고 밝혔습니다.

모르는 부분도 분명합니다.

- GPT-6 Sol이 여러분의 작업에서 GPT-5.6 Sol만큼 결과를 내는지는 가격표와 모델 문서로 알 수 없습니다. 두 모델의 품질을 같은 조건에서 나란히 비교한 OpenAI 수치는 공식 모델 문서에 없습니다.
- 2026년 9월 24일 기준 GPT-5.6 Sol 모델 문서에는 종료 예정 안내가 없습니다. 당장 옮겨야 한다는 신호는 없지만, 프로모션 이후 가격도 정해지지 않았습니다.
- 지식 기준일은 GPT-6 Sol이 2026년 4월 20일, GPT-5.6 Sol이 2026년 2월 16일, Opus 5.5가 2026년 6월입니다.

그래서 GPT-5.6 Sol에서 옮길 곳을 찾는 팀은 두 후보를 같은 시험에 넣는 것이 합리적입니다. 같은 OpenAI API 안에서 모델 ID만 바꿔 보는 GPT-6 Sol은 시험 비용이 가장 적고, Opus 5.5는 긴 작업의 품질을 확인하는 대조군이 됩니다. GPT-6 Sol의 API 요금과 Codex 크레딧 차이는 [GPT-6 Luna와 Sol 가격 비교: API 요금과 Codex 크레딧](/ko/posts/gpt-6-luna-vs-sol-price)에서, GPT-5.6 계열의 Terra·Luna까지 포함한 선택은 [OpenAI 최신 텍스트 모델 비교 2026: GPT-5.6 Sol·Terra·Luna 선택법](/ko/posts/openai-text-models-2026)에서 볼 수 있습니다.

## 합격한 결과 1건당 비용으로 결정하기

토큰 단가도, 벤치마크 점수도 여러분의 작업에서 얼마를 내고 몇 건을 건지는지 알려 주지 않습니다. 비교 기준은 "합격한 결과 1건당 비용"이 가장 실용적입니다.

![대표 작업 고르기, 합격 기준 정하기, 세 모델에 같은 작업 보내기, 총비용을 합격 건수로 나누기의 4단계와 DataCamp 과제 1건의 비용·평가 결과를 정리한 그림](https://www.aifreeapi.com/posts/ko/claude-opus-5-5-vs-gpt-5-6-sol/img/cost-per-pass-test.webp)

1. 최근 실제 요청 중 대표적인 작업을 수십 건 고릅니다. 짧은 요청, 272K 토큰을 넘는 요청, 캐시를 쓰는 요청이 실제 비율대로 섞이게 합니다.
2. 합격 기준을 먼저 정합니다. 테스트 통과, 검토자의 승인, 정답과의 일치처럼 모델과 무관하게 판정할 수 있어야 합니다.
3. Opus 5.5, GPT-5.6 Sol, GPT-6 Sol에 같은 작업을 보냅니다. effort는 각자 운영에서 쓸 값으로 맞춥니다. Opus 5.5는 기본이 `medium`, OpenAI 두 모델도 기본이 `medium`입니다.
4. 재시도와 도구 호출 턴을 포함한 모든 요청의 usage 값을 저장합니다. 새 입력, 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 출력 토큰을 따로 기록해야 272K 할증과 캐시 효과가 드러납니다.
5. 총비용을 합격 건수로 나눕니다. 대화형 서비스라면 첫 토큰까지의 시간도 같이 봅니다.

제3자 사례 하나가 이 절차가 필요한 이유를 보여 줍니다. [DataCamp가 한 파일짜리 테트리스 게임(중력 반전 포함)을 만드는 과제](https://www.datacamp.com/blog/gpt-6-sol-vs-claude-opus-5-5)를 돌렸을 때 GPT-6 Sol은 6턴, 도구 호출 9회에 $0.26, 평가 점수 5.0이었고, Opus 5.5는 3턴, 도구 호출 2회에 $0.87, 점수 4.3이었습니다. 턴 수가 적은 모델이 더 싸지도, 더 잘하지도 않았습니다. 과제 하나, 실행 한 번의 결과이므로 어느 모델이 낫다는 결론이 아니라 작업 비용과 결과 품질이 따로 움직일 수 있다는 예시로만 보면 됩니다.

아래 Python 코드는 2026년 9월 24일 기준 단가로 요청별 비용과 합격 1건당 비용을 계산합니다. 외부 라이브러리 없이 실행됩니다.

```python
# 100만 토큰당 미국 달러, 각 사 직접 API Standard, 2026년 9월 24일 기준
PRICES = {
    "claude-opus-5-5": {"input": 4.00, "cache_read": 0.20, "cache_write": 5.00, "output": 20.00},  # 캐시 쓰기는 5분 기준, 1시간은 8.00
    "gpt-5.6-sol":     {"input": 4.00, "cache_read": 0.40, "cache_write": 5.00, "output": 20.00},  # 프로모션 가격
    "gpt-6-sol":       {"input": 2.00, "cache_read": 0.20, "cache_write": 2.50, "output": 10.00},
}
# OpenAI: 입력이 272K 토큰을 넘으면 요청 전체에 적용. Claude는 할증 없음
LONG_PRICES = {
    "gpt-5.6-sol": {"input": 8.00, "cache_read": 0.80, "cache_write": 10.00, "output": 30.00},
    "gpt-6-sol":   {"input": 4.00, "cache_read": 0.40, "cache_write": 5.00, "output": 15.00},
}

def request_cost(model, fresh_in=0, cache_read=0, cache_write=0, output=0):
    # 캐시 토큰이 272K 판정에 들어가는지는 문서에 따로 적혀 있지 않아 합산해 판정(비용을 높게 잡는 쪽)
    total_in = fresh_in + cache_read + cache_write
    p = LONG_PRICES.get(model) if total_in > 272_000 else None
    p = p or PRICES[model]
    return (fresh_in * p["input"] + cache_read * p["cache_read"]
            + cache_write * p["cache_write"] + output * p["output"]) / 1_000_000

def cost_per_pass(model, requests, passed):
    """requests: 시험 중 보낸 모든 요청(재시도·도구 호출 턴 포함)의 토큰 기록"""
    total = sum(request_cost(model, **r) for r in requests)
    return total / passed if passed else None

long_doc = {"fresh_in": 300_000, "output": 20_000}
for m in PRICES:
    print(m, round(request_cost(m, **long_doc), 2))
# claude-opus-5-5 1.6 / gpt-5.6-sol 3.0 / gpt-6-sol 1.5
```

GPT-5.6 Sol의 프로모션 이후를 가늠하고 싶다면 `PRICES`의 값을 출시 정가 $5/$30로 바꿔 한 번 더 돌려 보면 됩니다. 새 입력 10만과 출력 1만 요청은 $0.60에서 $0.80이 됩니다. 이는 가정에 따른 계산이지 예고된 가격이 아닙니다.

시험 결과 Opus 5.5로 옮기기로 했다면 모델 ID만 바꾸는 것으로 끝나지 않을 수 있습니다. Opus 5용으로 만든 코드는 사고 기능 끄기나 도구 선택 강제에서 오류가 납니다. 바뀐 동작과 수정 방법은 [Claude Opus 5.5 출시: 가격을 계산하고 Opus 5에서 옮기는 법](/ko/posts/claude-opus-5-5)을 참고하세요.

## 자주 묻는 질문

### 프로모션이 끝나면 GPT-5.6 Sol 가격은 얼마인가요?

발표되지 않았습니다. OpenAI는 $4/$20을 "최소 2026년 11월 21일까지" 제공한다고만 밝혔습니다. 2026년 7월 출시 때 정가 $5/$30로 계산하면 새 입력 10만 + 출력 1만 요청이 $0.60에서 $0.80으로 오르지만, 이 값으로 돌아간다는 공지는 없습니다.

### 긴 문서를 넣으면 어느 쪽이 싼가요?

입력이 272K 토큰을 넘으면 Opus 5.5가 GPT-5.6 Sol보다 확실히 쌉니다. 새 입력 30만 + 출력 2만 요청은 Opus 5.5 $1.60, GPT-5.6 Sol $3.00입니다. GPT-6 Sol은 $1.50으로 Opus 5.5와 비슷하며, 최대 입력은 922,000 토큰입니다. 272K 이하에서는 세 모델 모두 할증이 없습니다.

### Opus 5.5에 더 낼 만한가요?

작업에 따라 다릅니다. 독립 평가에서 종합 지수는 Opus 5.5가 높았지만 출력 토큰을 약 두 배 썼고, 같은 평가 묶음의 비용은 Opus 5.5 `medium` 대 GPT-5.6 Sol `high` 조합에서 약 9%, 둘 다 최대 effort일 때 약 2.5배 더 들었습니다. 여러분의 작업에서 합격률이 그만큼 오르는지는 합격 1건당 비용을 재 봐야 알 수 있습니다. Claude 안에서 더 싼 모델까지 비교하려면 [Opus 5.5 vs Fable 5.1: Claude API 모델을 비용과 성능으로 고르는 법](/ko/posts/claude-sonnet-vs-opus-vs-haiku-vs-fable)을 참고하세요.

### 같은 문서라면 두 모델의 입력 토큰 수도 같나요?

같지 않을 수 있습니다. 토크나이저가 서로 달라 같은 텍스트라도 토큰 수가 다르게 나오며, 그 비율을 공개한 자료는 없습니다. 단가 비교는 출발점일 뿐이고, 실제 비용은 각 API가 돌려주는 usage 값으로 확인해야 합니다.