Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex — 2026년 AI 코딩 양강 구도 완벽 비교

Anthropic과 OpenAI가 같은 날 출시한 Claude Opus 4.6과 GPT-5.3 Codex. Reddit 개발자 후기와 벤치마크로 두 모델을 철저 비교했어요.

SooRed

10 2월 2026 — 15 min read

2026년 2월, Anthropic과 OpenAI가 같은 날 신모델을 출시했습니다.
Claude Opus 4.6과 GPT-5.3 Codex, 실제로 써본 개발자들은 뭐라고 할까요?

2026년 2월 5일, AI 업계에 재미있는 일이 벌어졌어요. Anthropic과 OpenAI가 같은 날 신모델을 발표한 거죠. Claude Opus 4.6과 GPT-5.3 Codex. 둘 다 코딩에 특화됐다고 하는데, 솔직히 어떤 걸 써야 할지 고민되더라고요.

근데 이게 선택지가 많아지니까 더 헷갈리더라고요. Reddit 개발자 커뮤니티를 한참 뒤졌어요.

Reddit에서 "진짜 써본 사람들" 후기를 모아봤어요.

두 모델 소개

Claude Opus 4.6 — 깊이의 전문가

Anthropic의 플래그십 모델이에요. 2월 5일에 출시됐고, 가장 큰 특징은 1M 토큰 컨텍스트 윈도우(베타)를 지원한다는 거예요. 이전 Opus 모델들이 200K였던 걸 생각하면 5배 늘어난 셈이죠.

컨텍스트: 200K (기본), 1M (베타)
출력 토큰: 128K (이전 64K에서 2배 증가)
가격: $5/$25 per MTok
특징: 적응형 사고, 자동 압축, 확장 사고 모드

Opus 4.6은 "더 에이전틱하고, 더 오래 실행되며, 더 신중하고 철저하다"고 Anthropic이 설명했어요. 특히 복잡한 추론과 대규모 코드베이스 작업에 강점이 있다고 하네요.

GPT-5.3 Codex — 속도의 승부사

OpenAI의 최신 코딩 특화 모델이에요. 같은 날 출시됐고, 가장 눈에 띄는 건 가격이에요. Opus보다 훨씬 저렴하거든요.

컨텍스트: 400K
출력 토큰: 128K
가격: $1.75/$14 per MTok (Opus 대비 65% 저렴)
특징: 이전 모델보다 25% 빠름, 자기 자신을 만드는 데 기여한 첫 AI

GPT-5.3 Codex는 "범용 작업 에이전트"를 표방해요. 코딩만 잘하는 게 아니라 지식 작업 전반을 커버한다는 의미죠. SWE-Bench Pro 같은 실전 코딩 벤치마크에서 최고 점수를 기록했어요.

스펙 비교표로 한눈에

항목	Claude Opus 4.6	GPT-5.3 Codex	승자는?
입력 가격	$5/MTok	$1.75/MTok	🏆 Codex
출력 가격	$25/MTok	$14/MTok	🏆 Codex
컨텍스트 윈도우	200K (1M 베타)	400K	🏆 Codex
출력 토큰	128K	128K	무승부
속도	보통	25% 더 빠름	🏆 Codex
코드 품질	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	🏆 Opus
추론 깊이	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	🏆 Opus
토큰 소모	매우 높음 (확장 사고)	보통	🏆 Codex
벤치마크	GDPval-AA 우수	SWE-Bench 57% (SOTA)	상황별

스펙만 보면 Codex 압승이죠? 근데 실제로 써본 사람들 이야기는 좀 달라요.

벤치마크 용어, 이게 뭔데?

위 표에 나온 벤치마크 이름이 생소할 수 있어요. 쉽게 풀어보면:

SWE-Bench — 실제 GitHub 오픈소스 프로젝트의 버그를 AI가 고칠 수 있는지 테스트해요. "진짜 코딩 실력" 시험이라고 보면 돼요. 57%면 버그 100개 중 57개를 스스로 해결했다는 뜻.
Terminal-Bench — 터미널(명령어 창)에서 작업을 얼마나 잘 처리하는지 보는 테스트예요. 파일 조작, 스크립트 실행, 시스템 명령 같은 것들.
SOTA — "State of the Art"의 줄임말. 현재 시점에서 최고 점수라는 뜻이에요.
GDPval-AA — AI의 범용 추론 능력을 측정하는 평가 지표예요. 코딩뿐 아니라 논리, 분석, 문제 해결 전반을 봐요.

실전 비교 — 커뮤니티가 말하는 진실

벤치마크 숫자야 참고용이고, 진짜 궁금한 건 "내 코드 짤 때 어떤가"잖아요. r/programming, r/ChatGPT, r/ClaudeAI를 뒤져서 후기를 모았어요.

코딩 작업: Claude가 78% 선호도

여러 커뮤니티 글들을 보면, 코딩 쪽에서는 Claude 선호가 꽤 뚜렷해요. 이유는?

"Claude는 리팩토링에서 진짜 차이가 난다"

— r/programming 사용자

구체적으로 Claude의 강점은:

더 깨끗하고 관용적인(idiomatic) 코드 작성
네이밍, 구조, 모범 사례에 더 신경 씀
긴 멀티스텝 작업에서 맥락을 더 잘 유지
리팩토링과 코드 마이그레이션에서 더 적은 토큰으로 더 좋은 결과

Opus 4.5는 3개 테스트를 7분 만에 완료했고, 평균 98.7% 정확도를 기록했어요. 속도와 품질 모두 필요하다면 Claude가 벤치마크예요.

Medium의 한 개발자는 "내가 가진 가장 지저분한 코드베이스를 Opus 4.6에 넣었는데, 그냥 고친 게 아니라..." 라는 제목으로 극찬 리뷰를 남겼죠.

속도와 가격: Codex가 3-5배 유리

반면 GPT-5.3 Codex는 속도와 비용 면에서 압도적이에요.

"Claude Code보다 훨씬 빠르고 훨씬 싸다 — 대략 3-5배 저렴한 것 같다"

— ChatGPTCoding 포럼 사용자

Codex의 강점:

인터랙티브 코딩 세션에 최적화
Terminal-Bench 2.0에서 77.3% (터미널 작업), SWE-Bench Pro에서 57% (실제 버그 수정) 기록
실전 소프트웨어 엔지니어링 워크플로우에 레이저 포커스
응답 속도: Claude Code 27ms vs ChatGPT 36ms

빠른 프로토타이핑이나 터미널 자동화 같은 작업에서는 Codex가 더 적합해요. 시간이 돈이니까요.

실패 사례도 있어요

완벽한 모델은 없어요. 약점도 확실하거든요.

Opus 4.6의 논란:
2월 5일 출시 직후 Reddit에 "로보토미 당했다", "너프 먹었다"는 포스트가 올라왔어요. 문제는 코딩은 개선됐지만 글쓰기 능력이 떨어졌다는 거예요.

그리고 하나 더 — 토큰을 진짜 많이 먹어요. Opus 4.6은 "확장 사고 모드"가 기본이라 질문 한 번에 토큰이 확 빠져요. 복잡한 코딩 세션 2~3번이면 일일 한도 도달하는 경우도 흔하고요. API로 쓰면 청구서가 눈에 띄게 올라가고, Pro 구독이면 "하루에 몇 번밖에 못 쓴다"는 불만이 Reddit에 꽤 올라와요.

실제 사용자 조언:

코딩 작업 → Opus 4.6 사용 (단, 토큰 소모 감안)
기술 문서나 글쓰기 → Opus 4.5 사용
토큰 절약이 필요하면 → Sonnet 4.5로 대체 (Opus의 80% 성능, 1/5 가격)

Codex의 맹점:
한 디버깅 테스트에서 Codex는 8번 이상 포렌식 도구를 실행했지만 실제 문제를 놓쳤어요. 반면 Opus 4.6은 문서 구조를 한 번 읽고 바로 문제를 진단했죠.

Reddit에서는 GPT-5.2를 "느리지만 신중한" 모델로 평가해요. 엉망인 코드베이스에서 정확성이 중요할 때 쓰는 거죠.

프로들의 선택: 둘 다 구독

재밌는 건, 실력 있는 개발자들은 둘 다 쓰고 있다는 거예요.

OpenAI랑 Anthropic 둘 다 구독하고 있어요. 한쪽에서 막히면 다른 쪽으로 바꿔서 써요. 각자 강점이 다르거든요.

— Reddit 댓글

$20씩 총 $40이면 두 모델 모두 쓸 수 있으니까요. 상황 따라 스위칭하는 게 제일 나은 것 같아요.

용도별 추천 가이드

그래서 구체적으로 언제 뭘 써야 할까요?

Claude Opus 4.6을 선택하세요

복잡한 아키텍처 설계할 때
시스템 설계, 모듈 경계 설정, 장기적 트레이드오프 고려 같은 작업에서 Opus의 깊은 추론 능력이 빛나요.
보안 감사가 필요할 때
취약점 분석, 인증/인가 로직 검토, 신뢰 경계 확인 등에서 더 철저해요.
대규모 코드베이스 리팩토링
여러 파일에 걸친 변경, 멀티스텝 코드 편집, 오랜 세션에서 상태 추적이 필요할 때.
한 번에 제대로 해야 할 때
프로덕션 코드, 중요한 마이그레이션, "실수하면 안 되는" 작업에 적합해요.

비용: 비싸고 토큰도 빨리 빠져요. 대신 한 번에 해결되면 반복 작업이 줄어서 결국 더 쌀 수도 있어요. 일일 한도가 빡빡하면 Sonnet 4.5랑 번갈아 쓰는 것도 방법이고요.

GPT-5.3 Codex를 선택하세요

빠른 프로토타이핑
아이디어를 빠르게 테스트하고, MVP를 만들고, 개념 증명을 할 때.
터미널/CLI 자동화
Terminal-Bench에서 최고 점수를 받은 이유가 있어요. 스크립트, 자동화, DevOps 작업에 강해요.
비용에 민감한 프로젝트
API 호출이 많거나, 예산이 빠듯하거나, 스타트업 초기 단계라면 Codex가 현명한 선택.
인터랙티브 코딩 세션
REPL 스타일 개발, 빠른 피드백 루프, 실시간 협업 같은 환경.

속도: 25% 더 빠르고, 비용은 65% 저렴해요.

프로 팁 💡

두 모델을 번갈아 사용하는 전략:

초기 설계와 아키텍처 → Opus
빠른 구현 → Codex
코드 리뷰와 리팩토링 → Opus
테스트 자동화 → Codex

한쪽에서 막히면 같은 질문을 다른 모델에 던져보세요. 의외로 돌파구가 나올 때가 많아요.

가성비 대안: DeepSeek R1

프리미엄 모델만 답은 아니에요.

DeepSeek R1 — 1/27 가격의 오픈소스

DeepSeek R1 V3.2 가격:

입력: $0.028/MTok (캐시 히트), $0.28/MTok (미스)
Opus 대비 94% 저렴
GPT-5 대비 84% 저렴

성능은 프리미엄 모델에 못 미쳐요. 하지만:

실험과 테스트용으론 충분해요
API 호출이 엄청 많은 서비스라면 비용 절감 효과가 커요
오픈소스라 자체 호스팅 가능해요

프로덕션에 바로 쓰긴 애매하지만, "일단 써보고 필요하면 업그레이드" 전략으로는 괜찮아요.

다른 선수들

양강 구도만은 아니에요.

Gemini 3 Pro (Google)

컨텍스트: 1M 토큰 (출력 64K)
가격: $2.00/$12.00 per MTok (≤200K), $4.00/$18.00 (>200K)
강점: 수학/과학 벤치마크 최상위, 네이티브 도구 사용, 멀티모달

Gemini 2.5 Pro에서 대폭 업그레이드된 모델이에요. 추론 모드 없이도 뛰어난 성능을 보이고, 멀티모달 입력(텍스트, 이미지, 음성, 비디오)도 지원해요. 가격은 Codex보다 약간 비싸지만, 1M 컨텍스트로 대규모 문서 처리에서는 독보적이에요.

언제 쓸까? 수학/과학 계산, 대규모 문서 분석, 멀티모달 작업이 필요할 때.

Grok-3 (xAI)

파라미터: 2.7조 (엄청남)
컨텍스트: 128K 토큰
강점: 실시간 정보 (X 플랫폼 데이터), STEM 추론
벤치마크: AIME 2025 93.3% (수학 올림피아드 문제), GPQA 84.6% (박사급 과학 퀴즈)

xAI가 주장하기로는 ChatGPT, DeepSeek-R1, Gemini보다 10점 이상 높은 점수를 기록했대요. DeepSearch 기능으로 실시간 웹 검색도 통합돼 있고요.

언제 쓸까? 최신 정보가 필요할 때, STEM 기술 추론, X 플랫폼 통합.

다만 코딩 쪽에서는 아직 Opus나 Codex가 더 검증된 상태예요. Grok은 "지켜보는 중".

결론: 정답은 없다, 상황이 답이다

솔직히 비교하면 할수록 느끼는 건데요.

완벽한 모델은 없어요.

품질과 깊이가 중요하다면 → Opus 4.6
속도와 가성비가 중요하다면 → GPT-5.3 Codex
예산이 빠듯하다면 → DeepSeek R1
수학/과학이 필요하다면 → Gemini 3 Pro
실시간 정보가 필요하다면 → Grok-3

그리고 진짜 프로들은 여러 모델을 상황에 맞게 사용해요.

결국 무료 체험으로 직접 돌려보는 게 제일 빨라요. 내 코드베이스에 맞는 건 본인이 제일 잘 아니까요.

요즘 뭘로 코딩하고 계세요?

"이 모델로 이런 프로젝트 했더니 좋더라" 같은 구체적인 경험이 있다면 댓글로 남겨주세요.