Claude Opus 5.5와 Sonnet 5.5를 계산으로 비교 (암산, 프로그램, 속도 개선)

Claude의 Opus 5.5와 Sonnet 5.5를 동일한 문제로 비교하는 시리즈의 첫 번째 글입니다. 이번에는 계산을 주제로 하여 어려운 암산, 프로그램을 이용해 푸는 계산, 느린 집계의 속도 개선 세 가지를 시도했습니다.

이 글은 영상에서 보여드린 결과를 표와 코드로 자세히 보실 수 있도록 정리한 것입니다.

결과 요약

세 가지 모두 어느 모델이나 답은 정확했고 무승부였습니다. 차이가 난 부분은 시간/비용, 그리고 답을 검증하는 방식이었습니다.

두 모델

| Opus 5.5 | Sonnet 5.5 | |
|---|---|
| 공개일 | 2026년 9월 22일[1] | 2026년 9월 28일[2] |
| 요금 (100만 토큰당, 입력/출력) | $4 / $20 | $2 / $10[3] |
| 공식 비교표의 속도(Latency) | Moderate | Fast[4] |
| Claude Code의 effort 표준 | medium | medium[5] |

요금은 Opus 5.5가 Sonnet 5.5의 2배입니다.[3:1]

비교 방법

• Claude Code의 헤드리스 실행( claude -p --model claude-opus-5-5 와 claude-sonnet-5-5 )을 사용하여 동일한 지시를 각각 한 번씩 내렸습니다. effort는 둘 다 표준인 medium입니다. - 다른 실험과 동시에 작동시키지 않고, 하나씩 순서대로 작동시켜 걸린 시간을 측정했습니다.
• 승패는 답의 정확성으로 결정했으며, 차이가 없으면 무승부로 했습니다. 비용은 Claude Code가 표시하는 API 요금으로 환산한 것입니다.

실험① 암산

프로그램을 작성하거나 실행하지 않고, 머릿속으로만 8문제에 답하게 했습니다. 사용할 수 있는 도구는 파일 읽기/쓰기(Read와 Write)뿐입니다.

보고서 작성 방식에는 차이가 있었습니다. q6에 대해 Opus 5.5는 “F₁₀₀ = F₅₀(2F₅₁ − F₅₀)를 사용해 계산했다”라고 적었고, Sonnet 5.5는 “F₁₀₀는 기억하고 있던 값”이라고 적었습니다. 둘 다 각 모델의 보고서를 그대로 가져온 것이라, 실제로 그렇게 생각했는지는 확인할 수 없습니다.

실험② 프로그램으로 푸는 계산

그대로 세어보면 끝낼 수 없는 3문제를 Python으로 풀게 했습니다(표준 라이브러리와 numpy 사용 가능).

풀이 방식은 거의 같았습니다. 예를 들어 q2는 둘 다 numpy로 φ를 체(sieve)처럼 업데이트하고 있습니다.

Opus 5.5의 q2:

# Σ_{n=1}^{2×10^7} φ(n)
# numpy로 φ를 체질하기: 소수 p마다 φ[p::p] -= φ[p::p] // p
import numpy as np
...

Sonnet 5.5의 q2:

import numpy as np
N = 2 * 10**7
phi = np.arange(N + 1, dtype=np.int64)
...

Opus 5.5는 “아직 값이 변하지 않은 것 = 소수”로 판별했고, Sonnet 5.5는 미리 에라토스테네스의 체를 이용해 소수 목록을 만들었습니다.

달랐던 점은, 답의 검증 방식

두 모델 모두 각 모델의 보고서에서 나온 내용입니다. Opus 5.5는 요청하지 않았는데도 다른 방법으로 계산한 답과 비교하고 있었습니다.

실험③ 집계 속도 향상

매출 CSV를 집계하는 프로그램(report.py)을, 출력 내용을 단 한 글자도 바꾸지 않으면서 빠르게 만들었습니다. 큰 표의 경우 약 30초가 걸립니다.

요청 내용은 이렇습니다.

이 폴더의 report.py는 매출 CSV를 집계하여 보고서를 표시하는 프로그램입니다.
data/sales_big.csv의 경우 30초 정도 걸려서 문제입니다. 가능한 한 빠르게 해주세요.
- 출력은 단 한 글자도 바꾸지 말 것. data/의 CSV뿐만 아니라 어떤 CSV를 주어도 현재 report.py와 같은 출력이 되도록 해주세요.
...

원래 프로그램에는 다음과 같은 함정이 심어져 있었습니다.

• 'ＣＯＦＦＥＥ'와 'coffee'처럼 전각과 반각 표기 차이는 동일 상품으로 계산하기
• 매출이 같으면 처음 나온 순서대로 정렬하기
• 0.125엔 같은 소수점 처리 방식
• 숫자가 아닌 행은 건너뛰고, 건너뛴 행 수를 표시하기

원래 프로그램은 상품별・매장별・일자별로 모든 행을 여러 번 검토하고 있어서 느렸습니다.

"""매출 CSV를 집계하여 보고서를 표시한다.
사용법: python report.py <CSV의 경로>
CSV 열: date,store,item,qty,price
...

답변 확인을 위해서는 모델에 제공하지 않은 9개의 표를 사용했습니다. 모두 9개 표에서 원래와 같은 출력이 나왔고, 큰 표 집계는 약 0.3초가 되었습니다.

차이가 난 부분은 확인 방법

| 출력이 같은지 확인하는 방법 (각 모델의 보고서에서)
|
|---|---|
| Opus 5.5 | 표기 차이나 손상된 행을 넣은 CSV를 3000개 만들고, 원래 report.py와 비교하여 모두 일치하게 함 |
| Sonnet 5.5 | 가지고 있는 2개의 CSV와, 표기 차이・수량 0・손상된 행을 넣은 작은 CSV로, 원본과 비교하여 일치시킴 |

Opus 5.5는 확인해야 할 양이 많았기 때문에 시간이 약 13배, 비용은 약 2.7배가 들었습니다. 이번 9개 표에서는 둘 다 결과는 같습니다.

Opus 5.5가 다시 작성한 report.py:

"""매출 CSV를 집계하여 보고서를 표시한다.
사용법: python report.py <CSV의 경로>
CSV 열: date,store,item,qty,price
...

Sonnet 5.5가 다시 작성한 report.py:

"""매출 CSV를 집계하여 보고서를 표시한다.
사용법: python report.py <CSV의 경로>
CSV 열: date,store,item,qty,price
...

활용 팁 (계산)

이번 세 가지 실험을 통해 얻은 활용 팁입니다.

• 답이 명확한 계산이라면 Sonnet 5.5로 충분했습니다. 빠르고 비용도 절반 이하입니다.
• Opus 5.5는 요청하지 않았는데도 스스로 답을 확인하고 있었습니다. 실수가 허용되지 않는 계산을 맡길 때는 Opus 5.5가 안심됩니다.

공식 모델 선택 가이드에서는 평소의 코드 생성이나 데이터 분석은 Sonnet 5.5부터 시작하고, 복잡한 에이전트 코딩이나 큰 리팩토링은 Opus 5.5를 사용하는 것이 좋다고 합니다.[6]

시리즈

Opus 5.5와 Sonnet 5.5를 10가지 분야에서 비교했습니다.

• 계산 (본 기사)
• 3DCG
• 웹의 3D
• 앱 개수정비
• 게임 제작
• 슬라이드 제작
• 작곡
• SVG
• CSS 애니메이션
• 직접 대결

이 기사의 정보는 2026년 10월 시점의 것입니다.

https://platform.claude.com/docs/en/models/opus-5-5/overview (2026-09-30 수집) ↩️

https://platform.claude.com/docs/en/models/sonnet-5-5/overview (획득일 2026-09-30) ↩︎

https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing (획득일 2026-09-30) ↩︎ ↩︎

https://platform.claude.com/docs/en/models/opus-5-5/overview (획득일 2026-09-30) ↩︎

https://code.claude.com/docs/en/model-config (획득일 2026-09-30) ↩︎

https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/choosing-a-model (획득일 2026-09-30) ↩︎

토론 (Discussion)