요금제+7% 보너스
// Claude 모델 비교

Claude Opus 5.5vsClaude Sonnet 5.5

GPTProto

Claude Opus 5.5와 Claude Sonnet 5.5는 100만 토큰 컨텍스트 창, 표준 128,000 토큰 출력 한도, 텍스트와 이미지 입력을 공유합니다. 차이는 강점이 드러나는 곳입니다. Anthropic은 Opus를 오래 이어지는 에이전트형 코딩과 복잡한 지식 작업에 두고, Sonnet은 범위가 분명한 일상 작업, 버그 수정, 다듬은 문서에 맞는 더 빠르고 더 저렴한 선택으로 둡니다.

짧게 말하면, 호출당 속도와 비용이 중요하고 작업에 분명한 끝선이 있으면 Sonnet 5.5로 시작하세요. 코드베이스를 가로질러 끝이 열려 있는 작업, 여러 도구 호출, 지속적 판단이 필요한 결정에는 Opus 5.5를 쓰세요. 어느 한쪽으로 표준을 정하기 전에, 토큰 요금만이 아니라 성공한 작업당 비용을 비교하세요.

GPTProto에서 Claude Opus 5.5 보기GPTProto에서 Claude Sonnet 5.5 보기
// 나란히 비교

Opus 5.5와 Sonnet 5.5한눈에.

API 결정에 영향을 주는 차이입니다. GPTProto 가격은 2026년 10월 13일에 확인한 카탈로그 요금입니다. 프로덕션 청구서를 추정하기 전에 실시간 페이지를 확인하세요. 표준 토큰 가격에는 캐시나 기능별 추가 요금이 포함되지 않습니다.

항목
Claude Opus 5.5
Claude Sonnet 5.5
제공업체
Anthropic
Anthropic
모델 ID
claude-opus-5-5
claude-sonnet-5-5
가용성
99.7%
최근 7일
97.7%
최근 7일
출시일
2026년 9월 22일
2026년 9월 28일
입력
$3.60$4.00 공식 정가
$1.80$2.00 공식 정가
출력
$18.00$20.00 공식 정가
$9.00$10.00 공식 정가
절약
−10%Anthropic 정가 대비
−10%Anthropic 정가 대비
캐시 읽기
$0.18$0.20 공식 정가
$0.18$0.20 공식 정가
캐시 쓰기
$4.50$5.00 공식 정가
$2.25$2.50 공식 정가
캐싱
지원
지원
지연 (p50)
3.38초
1.91초
처리량 (p50)
71 tok/초
100 tok/초
상대 지연
보통
빠름
컨텍스트 창
100만 토큰
100만 토큰
최대 출력 토큰
12.8만 토큰
12.8만 토큰
사고
적응형 사고는 항상 켜져 있고, 노력 수준은 조절 가능
적응형 사고. 노력은 조절할 수 있음
입력 형식
TEXTIMAGE
TEXTIMAGE
출력 형식
TEXT
TEXT
기본 기능
웹 검색파일 분석
웹 검색파일 분석
도구 사용
지원
지원
스트림 취소
지원
지원
프롬프트로 학습하지 않음
예GPTProto 개인정보 처리방침 §5.2
예GPTProto 개인정보 처리방침 §5.2
강점이 드러나는 곳
오래 이어지는 에이전트형 코딩, 어려운 코드 리뷰, 복잡한 지식 작업
범위가 분명한 코딩, 버그 수정, 다듬은 문서, 일상 지식 작업
먼저 시험할 용도
오래 이어지는 에이전트형 코딩과 복잡한 지식 작업
범위가 분명한 코딩, 버그 수정, 일상 지식 작업
카탈로그 등록
2026년 9월
2026년 9월
API 사용
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

가격은 1M 토큰당입니다. 공식 정가는 Anthropic 값을 GPTProto 카탈로그를 통해 표시합니다 (raw price / 740). GPTProto 요금은 price_multiplication 0.9를 적용합니다. 지연과 벤치마크는 2026년 10월 14일 기준 OpenRouter 수치입니다.

입력·출력 가격 · 100만 토큰당 · 각 쌍은 자신의 공식 정가에 맞춰 축소
공식GPTProto
Claude Opus 5.5Anthropic
입력$4.00
입력−10%$3.60
출력$20.00
출력−10%$18.00
Claude Sonnet 5.5Anthropic
입력$2.00
입력−10%$1.80
출력$10.00
출력−10%$9.00
// 가격 비교

2× 토큰 가격 차이그것이 의미 있을 때.

GPTProto에서 현재 표시 요금 기준, 입력 토큰이든 출력 토큰이든 Sonnet 5.5는 Opus 5.5의 절반입니다. 100만 토큰당 Sonnet 5.5는 $1.80/$9, Opus 5.5는 $3.60/$18입니다. 두 모델 모두 1M 토큰 컨텍스트 창을 지원합니다. 캐시와 기능별 추가 요금은 전체 청구서를 바꿀 수 있습니다.

캐시되지 않은 입력 10,000 토큰, 출력 1,000 토큰 요청에서 고시된 GPTProto 토큰 요금은 Sonnet 5.5가 약 $0.027, Opus 5.5가 약 $0.054입니다. 이것은 입력과 출력 토큰 과금만의 예시입니다. 프롬프트 캐시, 도구 호출, 재시도, 그 밖의 사용은 최종 청구서를 바꿀 수 있습니다. Sonnet이 여러 번 시도해야 푸는 어려운 작업을 Opus가 한 번에 끝내면, 더 싼 토큰 요금이 더 싼 성공이 되지 않을 수 있습니다.

프로덕션 기본값을 정하기 전에 실시간 Sonnet 5.5 요금과 Opus 5.5 요금을 확인하세요.

// 절약 계산기

당신의 숫자로.우리의 숫자가 아니라.

예상하는 월간 입력·출력 토큰에 GPTProto가 표시하는 해당 요금을 곱해, 각 모델의 기본 토큰 비용을 추정하세요. 그다음 대표적인 실제 작업을 시험하세요. 쓸모 있는 예산에는 캐시 읽기와 쓰기, 재시도, 도구 사용, 그리고 각 모델이 성공적으로 완료하는 요청의 비율이 들어갑니다.

가격 모델
백만 토큰
백만 토큰
연간 남는 금액
$1,080
월간 운영 비용공식GPTProto절약
입력$400$360$40
출력$500$450$50
연간$10,800$9,720$1,080

충전 보너스 크레딧은 빠집니다. 공개된 1M 토큰당 요금으로 사용량이 일정하다고 가정합니다. 캐시, 도구, 재시도는 별도입니다.

충전 구간 보기
// 속도, 가동, 호출 방법

얼마나 빠른가. 얼마나 안정적인가.호출에 필요한 것.

Anthropic은 모델 개요에서 Sonnet 5.5를 빠름, Opus 5.5를 보통으로 둡니다. 이 라벨은 상대적인 모델 지연이며, 애플리케이션이 끝까지 걸리는 시간이 아닙니다. 프롬프트 길이, 추론 노력, 도구, 응답 크기, 실시간 서비스 상태는 실제 요청에 모두 영향을 줍니다.

항목
Claude Opus 5.5
Claude Sonnet 5.5
지연 (p50)
3.38초
1.91초
처리량 (p50)
71 tok/초
100 tok/초
서비스를 제공하는 업체
5
5
사용량 (최근 30일)
—
—
추론
항상 켜짐끌 수 없습니다. 노력은 조절할 수 있습니다
항상 켜짐노력은 조절할 수 있습니다. OpenRouter는 추론을 필수로 적고 있습니다
노력 수준
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
기본 노력
높음
높음
지원 매개변수
reasoningmax_tokensstoptool_choicetoolsresponse_format
reasoningmax_tokensstoptool_choicetoolsresponse_format

OpenRouter 수치는 2026년 10월 14일 기준입니다. “빠름”과 “보통”은 Anthropic의 상대 분류입니다. GPTProto SLA가 아닙니다.

// 충전

토큰당 지불.
두 모델, 잔액 하나로.

하나의 GPTProto 잔액으로 표시 요금의 두 Claude 모델을 시험할 수 있습니다. 일상 호출은 Sonnet으로 시험하고, 필요한 사례만 Opus에 남겨 두면, 애플리케이션 안에 두 번째 모델 제공업체를 두지 않아도 됩니다.

$15
정액 충전 · 보너스 없음

시작용입니다. 엔드포인트 확인과 새 모델 시험에 맞습니다.

가장 많이 선택
$100
+4% 보너스 크레딧

개인 개발과 프로덕션에 올리는 작은 프로젝트에 맞는 균형입니다.

최대 절약 · +6%
$1,000
+6% 보너스 크레딧

프로덕션 워크로드를 돌리는 팀용입니다. 이미 할인된 모델 요금에 보너스 크레딧이 더해집니다.

Claude Opus 5.5에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $480 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.
// 품질과 벤치마크

무엇을 할 수 있는가.벤치마크가 정하지 못하는 것.

Anthropic은 Sonnet 5.5를, 버그 수정과 다듬은 문서, 슬라이드, 스프레드시트를 포함한 좁힌 작업을 위한 Opus 5.5의 더 빠른 보완으로 설명합니다. 추론 노력을 높이면 Sonnet은 공개된 일부 평가에서 Opus에 가까워질 수 있습니다. Opus는 지속적 판단이 필요한, 복잡하고 끝이 열려 있는 작업의 후보로 남습니다. 이것은 작업의 구분이며, 어느 쪽이든 모든 벤치마크에서 이긴다는 주장이 아닙니다.

항목
Claude Opus 5.5
Claude Sonnet 5.5
지능 지수
57.6
56
Vals 지수
67.0%
67.0%
코드 이전
66.6%
69.8%
정보 올림피아드 IOI
95.1%
83.1%
ProgramBench 완전한 프로그램
18.5%
6.5%
Design Arena · 웹사이트
1335 Elo카테고리 4위
1332 Elo카테고리 5위
Design Arena · UI 컴포넌트
1384 Elo카테고리 2위
1379 Elo카테고리 3위
Design Arena · 게임 개발
1461 Elo카테고리 1위
1456 Elo카테고리 2위

Artificial Analysis, Vals AI, Design Arena 수치. OpenRouter 게재, 2026년 10월 14일.

// 결론

어떤 모델이 맞을까당신의 워크로드에.

끝선을 이미 말할 수 있는 모델부터 시작하세요.

Claude Opus 5.5claude-opus-5-5
지속적 판단에는 Opus 5.5
  • 에이전트가 큰 코드베이스를 살펴보고, 여러 단계의 변경을 계획해 실행하고, 많은 문서를 가로질러 추론하거나, 어려운 결과를 검토해야 할 때 Opus 5.5를 쓰세요.
  • 실패하거나 반복된 실행의 비용이 모델 요금의 차이보다 크면, 더 높은 토큰당 가격을 정당화하기 쉽습니다.
  • Anthropic은 상대 지연을 보통으로 분류합니다. 자신의 프롬프트, 도구, 노력 설정으로 재세요.
GPTProto에서 Claude Opus 5.5 시험
Claude Sonnet 5.5claude-sonnet-5-5
범위가 분명한 작업에는 Sonnet 5.5
  • 반복 가능한 코딩, 국소적인 버그 수정, 문서 초안, 구조화된 분석, 성공 기준이 분명한 에이전트 단계에는 Sonnet 5.5를 쓰세요.
  • 고시된 더 낮은 토큰 가격과 빠름이라는 상대 지연은, 잦은 호출의 타당한 첫 후보가 됩니다.
  • 더 낮은 토큰 가격을 완료된 작업당 더 낮은 비용으로 보기 전에, 결과 품질과 재시도율을 확인하세요.
GPTProto에서 Claude Sonnet 5.5 시험

한 워크플로에서 둘을 함께

실용적인 라우팅은 일상적이고 범위가 분명한 단계를 Sonnet에 보내고, 모호하거나 이해관계가 큰 단계를 Opus로 올리는 것입니다. 넘길 때마다 같은 평가 기준을 유지하고, 올리기가 실제로 최종 결과를 개선한 때를 기록하세요. GPTProto Claude 카탈로그는 두 모델 페이지를 한곳에 둡니다.

// 컨텍스트와 멀티모달

컨텍스트, 출력,그리고 멀티모달 지원.

Anthropic은 두 모델 모두에 1M 토큰 컨텍스트 창과 표준 128K 토큰 출력 한도를 정합니다. 출력 예산에는 보이는 답뿐 아니라 사고 토큰도 들어갑니다. 텍스트와 이미지를 받고 텍스트를 돌려줍니다. 자신의 GPTProto 경로에서 지원하는 요청 한도를 확인하세요. 한도가 같다고 긴 코드베이스나 문서에서 성능이 같다는 뜻은 아닙니다. 쓸 예정인 프롬프트 길이에서 근거 검색, 지시 따르기, 정확도를 시험하세요.

둘 다 적응형 사고를 지원합니다. Opus 5.5는 켜 둔 채 노력을 조절할 수 있습니다. Sonnet 5.5는 적응형 사고와 조절 가능한 노력을 지원합니다. OpenRouter는 둘 다 추론을 필수로 적습니다. 추론 설정은 지연, 토큰 사용량, 결과를 바꿀 수 있으므로, 애플리케이션에 맞는 설정으로 비교하세요. 문서가 많은 작업에는 GPTProto에 모델별 Sonnet 파일 분석과 Opus 파일 분석 페이지도 있습니다.

// 결정하는 방법

공정하게 비교하는 법Opus 5.5와 Sonnet 5.5.

실제 프로덕션 작업으로 평가 집합을 만드세요. 단순한 사례, 긴 컨텍스트 사례, 그리고 가장 중요한 실패입니다. 동등한 지시, 입력, 도구, 채점 규칙으로 둘을 실행하세요. 작업 성공, 총 토큰, 재시도, 끝까지 걸리는 시간을 비교하세요. 토큰당 요금과 함께 성공한 작업당 비용을 보고하세요. 복잡한 사례는 별도 집합으로 두세요. 하나의 평균은 Opus가 더 높은 가격을 버는 곳과, Sonnet으로 충분한 곳을 가릴 수 있습니다.

// 시작하기

Opus 5.5와 Sonnet 5.5를 시험GPTProto에서.

두 모델 페이지 모두 현재 가격, API 예시, Playground가 있습니다. 실시간 요금을 보고, 자신의 프롬프트를 실행하고, 품질, 속도, 예산에 맞는 모델이나 라우팅 규칙을 고르세요. Claude 모델 카탈로그 살펴보기.

Claude Opus 5.5 API와 가격 보기Claude Sonnet 5.5 API와 가격 보기
// 자주 묻는 질문

Opus 5.5와 Sonnet 5.5.바로 답합니다.

01Claude Sonnet 5.5가 Claude Opus 5.5보다 저렴한가요?+

예. 표시된 입력/출력은 100만 토큰당 Sonnet 5.5가 $1.80/$9, Opus 5.5가 $3.60/$18입니다. 캐시와 그 밖의 과금은 워크로드 전체 청구서에 영향을 줄 수 있습니다. 현재 요금은 각 모델의 실시간 GPTProto 페이지에서 확인하세요.

02코딩에는 어느 모델이 더 나은가요?+

Sonnet 5.5는 좁힌 버그 수정과 일상 코딩의 강한 첫 선택입니다. Opus 5.5는 코드베이스를 가로지르는 지속적 판단이 필요한, 더 길고 더 복잡한 에이전트형 코딩을 위해 설계되었습니다. 자신의 작업으로 둘을 시험하고, 올바른 완료, 재시도, 지연, 총비용을 비교하세요.

03컨텍스트와 출력 한도가 다른가요?+

아니요. Anthropic은 Claude Opus 5.5와 Claude Sonnet 5.5 모두에 1M 토큰 컨텍스트 창과 표준 최대 128K 토큰 출력을 적습니다. 이것은 한도이며, 매우 긴 입력에서 품질이 같다는 보장도, 최대 출력을 만들라는 권장도 아닙니다.

04Opus 5.5가 Sonnet 5.5보다 빠른가요?+

Anthropic은 다른 모델 대비 Sonnet 5.5를 빠름, Opus 5.5를 보통으로 분류합니다. 어느 라벨도 GPTProto에서 특정 지연을 약속하지 않습니다. 2026년 10월 14일에 확인한 OpenRouter 제공업체 중앙값에서 Sonnet의 p50 지연은 1.91초, Opus는 3.38초였습니다. 실제 프롬프트 길이, 추론 설정, 도구 호출로 둘을 재세요.

05두 모델 모두 적응형 사고를 지원하나요?+

예. Opus 5.5의 적응형 사고는 항상 켜져 있고, 노력은 조절할 수 있습니다. Sonnet 5.5는 적응형 사고와 조절 가능한 노력을 지원합니다. OpenRouter는 둘 다 추론을 필수로 적습니다. 쓸 예정인 설정을 시험하세요. 추론을 늘리면 속도, 토큰 사용량, 출력 품질이 바뀔 수 있습니다.

06둘 다 GPTProto에서 쓸 수 있나요?+

예. 카탈로그에는 현재 가격, API 예시, Playground가 있는 Claude Opus 5.5와 Claude Sonnet 5.5 모델 페이지가 있습니다. Claude 카탈로그에 지금 쓸 수 있는 라인업이 나옵니다.

// 사용자 이야기

우리 말만 믿지 마세요.사용자 이야기를 보세요.

실재하는 공개 계정의 글입니다. 여기 있는 것은 만들어낸 것이 아닙니다.

BL
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
#Routing

For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

KK
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
#Cost

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

SNSanskriti Naruka
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

CFCaden Flux
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
#Video

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

MO
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
#Integration

What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.

// 블로그에서

AI 모델 가이드.실용적인 API 튜토리얼.

모델 비교, API 설정, 이미지와 영상 작업 흐름을 정리했습니다.

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// 시작

다음 1억 토큰은정가일 필요가 없습니다.

브라우저에서 이미지와 영상을 만들거나, API 키 하나로 텍스트, 이미지, 영상 모델을 앱에 넣을 수 있습니다. 할인 요금도 확인할 수 있습니다.

  • ✓OpenAI 호환
  • ✓200개 이상 모델
  • ✓공식보다 10–30% 저렴
  • ✓높은 가동률, 자동 페일오버
✓클립보드에 복사했습니다