GPT 5.5 출시! Opus 4.7 보다 얼마나 더 좋을까? 앙

Video: GPT 5.5 출시! Opus 4.7 보다 얼마나 더 좋을까? 앙
Channel: 코드팩토리
Duration: 15m 15s
Source: subtitle (auto, ko)
Transcript:
자, GPT 5.5가 출시를 했죠. 그래서 제가 오퍼스 4.7이랑 똑같은 프롬프트로 생성을 하면서 비교를 다 해 봤어요. 자, 실제로 만들어지는 결과물뿐만 아니라 이번 GPT에서 주장하는 토큰 효율까지 우리가 한번 비교를 해 봤으니까 끝까지 한번 함께 해 주세요. 쏘as지. 안녕하세요. 쿠트팩토리입니다. 자, 오늘 GPT 5.5가 나오면서 아주 소셜 미디어가 또 도배가 됐죠. 그리고 지금 여론이 클로드 쪽이 안 좋기 때문에 GPT로 넘어가니 뭐 어쩌니 하면서 얘기를 되게 많이 하고 있어요. 자, 근데 우리는 또 합리적으로 또 평가를 해 봐야 되기 때문에 비교를 한번 해 봐야 될 거예요. 그렇죠? 자, 그래서 자, 여기에서 이제 얘기를 하고 있는 실제 GPT 쪽에서 주장을 하는 자기들의 강점이 실제로 드러나고 있는지 제가 어, 클로드 오퍼스 4.7이랑 헤드투헤드로 비교를 한번 해 봤습니다. 자, 일단 우리가 어, GPT 5.5에 어떤 강점이 생겼는지를 우리가 한번 봐보고서 진행을 해 볼 건데 한 줄 요약부터 보면은요.

에이전티 코딩 그리고 컴퓨터 사용, 컴퓨터죠. 그리고 널지 워크랑 널지 베이스랑 과학 연구 쪽에서 큰 향상을 이뤘다라고 이야기를 합니다. 자, 그리고 재밌는게 제가 저번 오퍼스 4.7에 어 릴리스 때도 자 오퍼스 4.7의 바이오케미컬한 능력이 굉장히 강조가 많이 됐거든요. 자, 근데 놀랍게 이번에 GPT 5.5에서도 비슷한 이야기가 있어요. 자,이 중간쯤에 보면은요. 엑시온 바이오에서 럭 디스커버리를 굉장히 잘하게 됐다라고 테스티모니얼이 들어가 있는 걸로 볼 수가 있는데 어, 저번에 4.7 7 때 제가 말씀을 드린 것처럼 AI가 발전하기 시작하면은 다음은 무조건 바이오 쪽입니다. 이미 굉장히 AI와 머신 러닝을 굉장히 잘 사용하고 있었던 영역이기도 하고요. 자, 그래서 점점 이제 LRM의 캐빌리티가 굉장히 복잡한 작업으로 넘어가고 있는 거를 우리가 확인해 볼 수가 있다라는 걸 생각해 주시면 될 거 같아요. 자, 벤치마크는 우리가 봐 보면은 뭐 사실 별로 중요하지는 않죠. 뭐 5.4보다 당연히 더 좋아졌다.

뭐 이런 것들이 들어가 있는 건데 어롱 컨텍스트 작업이 조금 더 효율적이졌다라는 것도 이야기를 하고 있고요. 자, 그리고 파이낸스에 대한 이야기도 굉장히 많이 넣어 놓기는 했어요. 자, 그래서 실제 세상이 존재하는 문제를 해결하는 능력이 굉장히 늘어났다라고 이야기를 하고 있고 강조를 하고 있고요. 자, 가용성과 가격을 봤을 때 자, 5.5 같은 경우에는 인풋땅 5달러 그리고 아웃풋당 30달러. 자, 아, 이게 GPTU 5.4보다는 약간 올라간 비용입니다. 단가 조금 더 높아요. 근데 여기에서 강조하는게 뭐냐면요. 토큰 효율이 좋아서 코덱스나 이제 다른 부분에서 더 적은 토큰을 사용하게 되는 결과로 이어지게 될 거다. 그러니까 퍼포먼스는 더 높게 유지하되 비용은 오히려 줄어들 수가 있다라는 이야기를 하고 있습니다. 자, 그리고 오늘 영상에서 저희는 그거를 정격으로 한번 비교를 해 볼 거고요. 자, 5.5%도 있는데 5.5% 같은 경우에는 인풋 토큰이 30달러고요. 그리고 아웃풋 토큰은 100 100만 당 180달러.

네. 엄청나죠. 그래서 압도적인 비용을 자랑하고 있습니다. 자, 그리고 미토시즈 하도 그냥이 안전이랑 뭐 보안 이런 것들을 이야기를 하다 보니까 자, 여기서 오픈 AI 같은 경우에도 어, 안전과 보안에 대해서 약간의 처원이 있었고요. 현재 우리가 결제를 하면은 5.5 바로 써 볼 수가 있습니다. 플러스 프로 비즈니스 엔터프라이 전부 다 출시를 했고 지금 현재 400K 컨텍스트 윈도우를 제공을 하고 있고 패스트 모드는 1.5배 빠르게 그리고 2.5배의 비용으로 이용을 할 수가 있다고 해요. 자, 그러면 우리가 테스트를 해 봤던 것들을 한번 비교를 해 볼 건데. 자, 그래서 우리가 실제이 코딩 능력치를 한번 비교를 해 봤는데 자, 제미나이를 이제 심판으로 세웠습니다. 자, 제미나이한테 어, 프롬프트를 생성을 해 달라고 했고요. 이제 재미나이가 하도 업데이트가 없으니까 그냥 심판이나 하고 있는데 좀 재미나이에도 업데이트를 해 줬으면 좋겠어요. 자, 첫 번째 우리가 비교를 할 영역은 UIUX랑 CSS 애니메이션 해가지고 우리가 반응형 웹을 우리가 패럴렉스 효과를 잘 표현하는지 한번 비교를 해 봤고요.

두 번째로는 복잡한 외구연이라고 해 가지고 우리 DNA, DNA를 3D 모델로 구현하는 걸 한번 해 봤고요. 3D 게임도 만들어 봤고 그리고 2D 게임까지 만들어 봤고요. 조금 재밌었던 건 뭐냐면요. 어, 한국어 소설 창작 능력에 대해서도 한번 제가 비교를 해 봤어요. 자, 그리고 마지막으로 어,이 GPT 출시를 하면서 좀 화려하게 되게 재밌는 이런 앱이 하나 있었는데 스페이스 미션 앱이라고 그래서 프롬프트를 제공을 해 줬거든요. 이거를 그대로 우리가 어, 양쪽에다 한번 넣어 봤습니다. 그래서 어떻게 나왔는지 우리가 한번 봐 보도록 할게요. 자, 그럼 첫 번째 일단 패렉스 미션 같은 경우에는 자, 이거는 이제 클로드가 만든 거고요. 자, 이런 정도의 어 능력치는 이제는 GPT가 됐든 뭐 클로드가 됐든, 뭐가 됐든 전반적으로 잘한다라고 여러분이 생각을 하시면 될 거 같아요. 자, 이거는 이제 GPT. 자, 굳이 뭐 그냥 주관적으로 고른다면은 저는 조금 더 이게 마음에 드는 거 같기는 한데 음, 클로드가 뭐 GPT도 근데 요구 사항이 전혀 문제가 될 정도로 만든 건 하나도 없기 때문에 어, 둘 다 잘해냈다라고 볼 수가 있을 것 같아요.

자, 그래서 결국에는 그러면은 어, 비용이 얼마나 들었냐?이 둘 다 만들기 위해서. 자, 그건 저희가 조금 이따가 봐 보도록 할게요. 자, 그다음에 이제 3D DNA 모델링을 한번 해 봤는데 자, 이건 GPT를 먼저 보여 드릴게요. 자, GPT가 이렇게 나왔고요. 어, 굉장히 잘 만들어졌습니다. 자, 이렇게 돌릴 때도 상당히 잘 돌아가는 걸 볼 수가 있고요. 자,이 몰레큘의 표현도 굉장히 잘 나와 있어요. 자, 그리고 이거는 이제 클로드 간 거 그죠? 자, 클로드가 이렇게 들어갔고요. 지금 여기에 제가 기억이 안 나는데 너무 옛날이라서 이렇게 고아민이랑 에르만 이렇게 두 개가 들어가 있고 사이토스신이랑 사이 하나만 있는 이유가 뭐가 있었을 거예요. 아마 기억이 안 나는데 어쨌든 그런 디테일이 조금 더 잘 표현이 된 거 같습니다. 자, 반면에 클로드는 살짝 좀 대충한 거 같은 느낌은 나죠. 자, 그런데이 애니메이션은 조금 더 자연스러워요. 그런 장점이 있다. 자, 근데 이거는 토큰 사용량에서 조금 흥미로운 부분이 있었고요.

그거 조금 있다 봐 보도록 할게요. 자, 다음으로는 우리가 이제이 게임 한번 만들어 봤는데 자,이 첫 번째게 GPT고요. GPT가 훨씬 더 이렇게 묵직하게 나왔어요. 그리고 이번 작업의 포인트는 뭐였냐면은 자,이 그림자 생성을 잘해 주는지 자, 보면 이렇게 그림자 이렇게 나오는 거 볼 수 있죠. 움직일 때마다 그림자가 이렇게 생성이 되는 거 볼 수가 있습니다. 자, GPT가 이렇게 됐고. 자, 이거는 이제 오버스입니다. 자, 오버스 같은 경우에는 훨씬 더 먼 영역까지 이렇게 그림자를 넣어 줬어요. 자, 그런데 약간 다른게 뭐냐면요. 피직스가 있는 거 같이 느껴지지 않습니다. 자, 눌렀을 때 자, GPT 같은 경우는이 무게감이 느껴지거든요. 무게감과 좀 엑셀러레이팅하는 실제 현실 속에 물리 같은게 조금 느껴지는 느낌인데 이거는 조금 거의 순간 이동하는 느낌이에요. 제가 체감을 했을 때는. 그래서 그런 차이는 조금 있다라고 보시면 될 거 같고요. 뭐 사실상 그래도 우리가 요건 프롬프트를 확인을 했을 때 자, 이거거든요.

자,이 정도 프롬프트를 우리가 넣었을 때 둘 다 잘 만들어 줬다라고 볼 수가 있습니다. 자, 그다음에 플래피버드. 자, 우리가 뭐 2D 게임 한번 만들어 봤는데 자, 이게 클로드고요. 자, 클로드가 이렇게 만들었고 뭐 어디 부딪히거나 하면 이렇게 잘 없어집니다. 잘 죽고. 자, 이게 GPT입니다. 자, GPT도 네, 마찬가지로 잘 만들었어요. 이제 플래피버드는 거의 학습이 돼 있는 거 같아 가지고 잘 되는 거 같습니다. 스페이스바로도 잘 되고요. 자, 그다음이 이제 GPT에서 [목을 가다듬음] 자랑을 했던이 아르테미스 프로젝트를 구현을 하는 거였는데 자, 이게 클로드고요. 지금 첫 번째가 클로드고 제 순서를 지금 조금 왔다 갔다 한 거 같은데 양해를 부탁드립니다. 아, 제가 순서를 조금 똑같이 유지를 했으면 참 좋았을 것 같은데 제가 그거를 못 했네요. 왜 못했는지 모르겠네. 그거 생각하고 있었는데. 어쨌든이 첫 번째로 보여 드리는게 클로드가 만든 거고요. 자, 그다음에 이제 GPT가 만든 거예요. 자, 이거는 놀랍게도 되게 신기한게 제가 어떻게 이거 프롬프트를 넣었냐면요.

자, 이렇게 넣었거든요. 자, 실제 우리 스크린샷을 찍어 가지고 우리 그 GPT에서 어, 이렇게 만들었어요라고 했던이 화면을 그대로 스크린샷을 찍었어요. 자, 그리고서 여기에 제공을 해 줬던이 프롬프트 그대로 복사를 해 가지고 둘 다 붙여 넣기를 했는데 자, 이거 제가 잘못은게 아니에요. 저도 순간 잘못 틀었나 생각이 들었을 정도로 너무 똑같이 나왔는데 제 생각에는 아마 이렇게 만들 수 있도록 LRM들이 전반적으로 뭔가 학습된 뭔가가 있는 거 같아요. 어, 혹시 왜 이렇게까지 똑같이 나왔는지 알고 계시는 분 있으면 댓글에 달려 주세요. 자, 그래서 둘 다 이렇게 굉장히 잘 만들어 냈다라는 거 볼 수가 있습니다. 자, 그래서 솔직히 말씀을 드리면은 그냥이 결과물을 봤을 때 이제는 너무이 LRM들이 강력하기 때문에 솔직히 차이를 잘 모르겠어요. 다 잘합니다. 자, 그럼 우리가 여기까지 오기 위해서 어느 정도의 토큰을 사용을 했냐 또는 얼마나 시간이 걸렸냐 이게 굉장히 중요할 것 같은데 그거 한번 봐 보도록 할게요.

자, 소설 창력도 한번 봐 볼게요. 자, 옥퍼스 같은 경우에는 산성비가 또 내리고 있다. 일지로 삼가의 낡은 골목내운 사인이 비에 번지며 웅덩이마다 붉고 푸른 혈흔을 남겼다. 철공소 셔터 위로 한자가 섞인 간판들이 깜빡했고 건물 사이를 가로지는 전선에는 이따금 불꽃이 튀었다. 멀리서 지하철 환풍구가 습한 김을 토냈다. 2080년에 서울은 그런 방식으로 울었다. 숨을 쉴 때까지 쇠가루 냄새가 혀끝에 달라붙는 계절이었다. 자, 이렇게 시작을 했고 마지막은 카운터 넘어 Y가 모자를 벗고 있었다. 빗물이 그의 이마를 타고 일러내렸다. 태경보다 스무는 더 늙은 얼굴, 깊게 파인 주름, 그 주름 사이로 희미한 미소가 번졌다. 그러나 태경은 그 눈을 알아보았다. 10년 뒤에 자신의 눈이었다. 자, 그래서 보통 우리가 그를 보면은 앞과 뒤만 읽으면 감성을 알 수가 있기 때문에 어,이 정도 감성이라고 생각하시면 될 거 같고요. 자, 코덱스는 산성비는 오후 6시마다 을지로의 지붕을 두드였다. 2080년 서울의 비는 얘보다도 정확했고 사람보다 오래 남았다.

비닐 차양의 물은 녹색 막을 만들고 철공수 셔터에 녹은 하숙으로 흘렀다. 내온 간판들은 젖은 바닥에서 한 번 더 켜졌다. 절단, 용접, 임플란트 수리, 기억 담보. 글자들은 서로의 불빛을 씹으며 흔들렸다. 자, 엔딩은 태경은 그제야 Y의 젖은 후드 아래의 얼굴을 보았다. 기계가 감정 수치를 띄우기 직전 화면 속 아이가 마지막으로 고개를 들었다. 아이의 입술이 움직였다. [웃음] 뭐 어쨌든 둘 다 굉장히 감성적으로 잘 쓴 거 같아요. 그죠? 자, 제가 입력을 했던 프럼프트는 이렇게 입력을 했고요. 너는 한국 문학생을 수상한 경력 있는 SF 미스터리 소설가야. 자, 분량 정했고 테마 정했고 필수 필요한 것들 자 도입부에서 을지로 이야기하도록 했고요. 손님 Y에 대한 이야기를 했고 태경이 그 기억을 감정하기 위해서 기계가 기계 연결하는 순간 그 기억이 자신의 10년 전 잃어버린 가족의 마지막 순간이라는 것을 깨닫는듯한 깨닫게 되는 충격적인 반전으로 그를 끝맺을 것. 자, 이렇게 이야기를 했습니다. 자, 그래서 둘 다 잘 쓴 거 같은데 이거는 굉장히 이제 주관적인 영향이 될 것 같아요.

여러분은 어떤게 더 마음에 들었는지 댓글에 남겨 주시면 재밌을 것 같습니다. 자, 비교 차트를 그래서 보면 이렇게 나왔는데요. 지금 보면은이 주황색이 어, 클로드고요. 오퍼스를 사용을 한 거고 그리고 초록색이 5.5 코덱스를 사용을 한 겁니다. 아, 코덱스 GPT 5.5를 사용을 한 겁니다. 자, 그래서 GPT 5.5대에 오퍼스 4.7에 7를 우리가 비용 아웃풋 토큰 실행 시간 그리고 툴 호출 횟수 그리고 전체 입력 토큰 달러당 아웃풋 토큰 효율을 우리가 한번 계산해 봤는데 어 정말 조금 흥미로운 결과가 나왔어요. 왜냐면은 자 일단 비용 관점에서는요. 오퍼스가 확실히 훨씬 더 많은 비용이 들기는 했어요.이 여섯 가지 프로젝트를 진행을 하기 위해서 저희가 GPT에서는 21달러 규모의 토큰을 사용을 했는데 오퍼스는 123달러가 들었습니다. 자, 그리고 압도적으로 많이 들었던 프로젝트가이 스페이스 미션 저희 마지막 프로젝트가 가장 많이 들었고요. 자, 아웃풋 토큰도 마찬가지로 어, 스페이스 미션에서 굉장히 많이 들었다라고 생각하시면 될 거 같아요.

자, 그런데 실행 시간 같은 경우에는요. 3D 게임이랑 2D 게임은 오퍼스가 압도적으로 빨랐는데 어, 다른 부분에선 비슷했고 우리가이 복잡한 웹사이트 만들기 그러니까 그 DNA 프로젝트 있죠? 자, 그거랑 우리 스페이스 미션. 자,이 둘 같은 경우에는 오퍼스가 압도적으로 느렸어요. 자, 그래서 복잡한 걸 할수록 훨씬 더 오퍼스가 느려진다라는 걸 볼 수가 있고요. 툴 호출도 한번 봐봤는데 툴 호출은 이거 왜 그런지 모르겠는데 GPT가 훨씬 많이 썼습니다. 저는 이거 어, 순간 버그인 줄 알았어요. 그래, 버그인 줄 알고 제가 실제로 들어가 가지고 툴 몇 번 콜했는지 봤거든요. 실제 오버스가 훨씬 더 적은 툴 호출을 하기는 합니다. 자, 이게 어떤 의미인지는 제가 정확히 말하기 조금 어려울 거 같은데 우리 가장 어려운 프로젝트였던 스페이스 미션 프로젝트에서도 다른 것보다는 차이가 덜 나긴 했지만 그래도 오퍼스가 툴콜이 훨씬 더 적었다. 완전 똑같은 그림을 만들어 내는데도 오퍼스가 툴 호출이 훨씬 적었다라는 걸 볼 수가 있습니다.

뭔가 다양한 이유가 있을 수가 있겠죠. 한 번에 많은 정보를 파일에다 쓴다든지 아니면은 자체적으로 해결하려는 성향이 강한다, 강하다든지 뭐 그런 이유가 될 수가 있을 것 같아요. 자, 그런데 이렇게 툴콜 차이가 많이 나는데도 오퍼스가 느린 프로젝트가 있었다는게 어떻게 보면 굉장히 조금 흥미로운 부분인 거 같기도 합니다. 그래서 생각 자체를 오버스가 더 많이 했다라고 생각을 할 수도 있고요. 어, 사실 지금 GPT 5.5가 모가 방금 나온 시점이기 때문에 우리가 레이턴시를 생각을 한다면은 GPT가 훨씬 더 불리한 상황일 거 같은데 그냥 이건 뭐 네피셜입니다. 자, 그런데도 GPT가 빨랐다는 건 조금 놀랍기는 하네요. 자, 그다음에 어, 입력 토큰. 자, 입력도 같은 경우에는 지금이 여섯 번째 프로젝트 때문에 잘 안 보이지만 제가 다섯 번째 프로젝트까지만 본 거를 실제로 한번 비교를 먼저 해 봤거든요. 입력 토크는 왜 그런지 모르겠는데 GPT가 미친 듯이 먹어요. 엄청 먹습니다. 지금 여섯 번째 프로젝트만 클로드가 더 많이 먹는 걸로 나왔는데 나머지 프로젝트에서는 거의 배 이상 먹었습니다.

자, 그런데 이렇게 인풋 토큰이 높은데도 인풋 토큰을 많이 먹고 있는데도 왜 GPT가 더 저렴한가라고 했더니 GPT 같은 경우는 캐시 레이트가 98%인가 나왔습니다. 그래서 인풋 토큰을 많이 먹음에도 불구하고 캐시인이 높기 때문에 비용이 저렴했다라고 우리가 얘기를 해 볼 수가 있을 것 같아요. 자, 아웃풋 토큰 달러당 효율 같은 경우에는 어, GPT가 효율이 조금 더 적게 나왔고요. 자, 달러당 아웃풋 토큰 효율은 네, 전반적으로 GPT가 더 좋게 나왔죠. 그죠? 그래서 오버스가 더 비싸다라는 거를 확인해 볼 수가 있습니다. 자, 그래서 GPT에서 주장을 하는 것처럼 어, 실제로 우리가 프론티어 모델들끼리 비교를 해 봤을 때 어, 오퍼스가 훨씬 더 비싼게 맞는 거 같아요. 오퍼스 4.7이 GPT 5.5보다 전반적으로 더 비싸고요. 그런데 우리가 이제 결과물들을 봤지만 이제는 어, 이게 비교하는게 의미가 있을까 싶을 정도로 둘 다 굉장히 잘 만들어 냈거든요. 그죠? 자, 그래서 그런 관점에서 봤을 때 여러분이 만약에 API로 사용을 한다라고 하면은 제 생각에는 GPT 5.5가 절대적으로 효율이 좋을 것 같아요.

만약에 오퍼스급의 인텔리전스가 필요하다면은. 자, 그런데 문제는 실행 시간이 굉장히 조금이 편차가 큰데 복잡한 작업을 할수록 오퍼스가 불리한 거 같고 지금 당장 봤을 때는 조금 더 단순한 작업을 할 때는 확실히 오퍼스 툴콜도 적고 그리고 한 번에 잘 빠르게 만들어내는 거 같아 가지고 여러분이 어떤 작업을 하냐에 따라서 여러분이 어 밸런스 있게 사용을 해 주면은 만약에 둘 다 쓸 수 있다면은 그러면 조금 더 높은 효율을 가져갈 수 있지 않을까라는게 저의 생각입니다. 자, 그래서 결론으로 우리가 한번 이야기를 해 보면은이 퍼포먼스의 관점에서 봤을 때는 이미 어떤 한 쪽을 우리가 구독을 하고 있다. 그리고 만족하고 있다라고 하면은 스위칭까지 할 필요는 없을 것 같은 생각이 들고요. 변수는 뭐냐면요. 이번에 GPT에서 어, 여기 영상 링크도 제가 남겨 드릴 건데 제가 얼마 전에 커버를 했듯이이 덕테입이 굉장히 퍼포먼스가 좋아졌단 말이에요. 거의 압도적인 한글 글쓰기 능력 제공을 해 주기 때문에 이미지 제너레이션이 같이 필요하다라고 하면은 그냥 오퍼스를 버리고 GPT 쪽으로 넘어가도 괜찮을 수 있지 않을까라는 생각이 듭니다.

오히려 그게 더 효율이 좋을 수가 있습니다. 자, 그래서 오늘 제가 준비한 영상 여기까지고요. 어, 앞으로도 제가 더 좋은 영상 많이 낼테니까 구독과 좋아요, 알림 설정 그리고 댓글에 하이보이까지 해 주시면은 제가 다음 영상을 제작하는데 더 큰 힘이 됩니다. 자, 금요일인데 새로운 뉴스에 다들 너무 스트레스 받지는 마시고요. 좋은 하루 보내시고 좋은 주말 보내셨으면 좋겠습니다. 다음에 또 뵐게요. 감사합니다. So easy.