AI 코딩 어시스턴트: 점수 대 비용 벤치마크
요약
tbench.ai가 10개 에이전트 및 모델 항목을 대상으로 코딩 어시스턴트를 점수와 비용 측면에서 비교 분석했습니다. 이 테스트는 총비용과 해결된 작업당 비용을 산출하여 각 에이전트-모델 쌍의 효율성을 평가합니다. 분석 결과, Claude Code + Opus 5.5가 최고 점수를 기록했으며, Anthropic의 Sonnet 5.5와 Opus 5.5 모델 성능이 주목받았습니다.
핵심 포인트
- Claude Code + Opus 5.5가 점수 및 비용 모두에서 우위를 보임.
- tbench.ai는 총비용과 해결된 작업당 비용을 측정하여 효율성을 분석함.
- Anthropic의 Sonnet 5.5와 Opus 5.5 모델 성능이 주요 비교 대상임.
발표된 비용이 있는 10개의 에이전트 및 모델 항목 중, 점수와 가격 모두에서 다른 항목에 의해 능가되지 않는 것은 Claude Code + Opus 5.5 (최고 점수) 두 개뿐입니다…
tbench.ai는 리더보드와 해결된 작업당 비용을 통해 각 에이전트-모델 쌍을 66개 작업에 대해 330회 시도하며 총비용을 발표합니다. 덜 명확하게 지배되는 항목은 Claude Code + Sonnet 5.5입니다. 토큰당 목록 가격이 작업당 가격은 아닙니다.
주요 시사점
- Anthropic의 Sonnet 5.5 발표에 따르면, Sonnet 5.5는 70.6%, Opus 5.5는 66.4%입니다. tbench.ai에서는 Opus 5.5가 64.8%, Sonnet 5.5가 61.8%입니다.
- 발표된 수치에 따르면, Opus 5.5는 54.4점, GPT-6 Astra는 53.3점, Sonnet 5.5는 xhigh 노력에서 52.1점, GPT-6 Sol은 49.3점을 기록합니다.
- 비용: 토큰 가격, 작업 가격, 플랜 가격 대부분의 비교에서는 세 가지 다른 가격이 혼합됩니다.
해결된 작업당 비용은 작업을 해결하는 데 드는 비용을 해결률로 나눈 후 센트 단위로 반올림한 값입니다.
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