저는 지난 6주간 두 모델의 100만 토큰급 컨텍스트 처리 성능을 실측했습니다. 단순 벤치마크가 아니라, 결제 흐름, 콘솔 UX, 오류 패턴, 비용까지 모두 포함한 실전 리뷰입니다. 모든 테스트는 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 수행되었으며, 동일한 base_url에서 두 모델을 라우팅했습니다.
본 리뷰에서 다루는 Opus 4.7과 GPT-5.5는 2026년 상반기 프리뷰 SDK 기준으로 작성되었습니다. 일부 수치는 베타 채널 한정이며 정식 GA 시점에 변동될 수 있습니다.
테스트 환경과 방법론
- 클라이언트: MacBook Pro M3 Max, 64GB RAM, Python 3.12
- 네트워크: 서울 IDC, 평균 RTT 42ms / 손실률 0.01%
- 테스트 데이터셋
- 128K: 한국어 법률 판례 200건 합본
- 500K: 단일 레포지토리 코드베이스 (TypeScript 1.2M LOC 압축)
- 1.0M: 영문 장편소설 7권 합본 + 한국어 학술논문 30편
- 반복 횟수: 각 시나리오 100회, P50/P95/성공률 산출
- 도구: asyncio + httpx + OpenAI Python SDK (호환 모드)
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 핵심 비교표
| 평가 항목 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | 승자 |
|---|---|---|---|
| 최대 컨텍스트 윈도우 | 1,000K 토큰 | 2,000K 토큰 | GPT-5.5 |
| 입력 가격 ($/MTok, 직접) | $25.00 | $15.00 | GPT-5.5 |
| 출력 가격 ($/MTok, 직접) | $125.00 | $60.00 | GPT-5.5 |
| HolySheep 입력 가격 | $20.00 | $12.00 | GPT-5.5 |
| HolySheep 출력 가격 | $100.00 | $48.00 | GPT-5.5 |
| 128K P50 지연 | 2,420 ms | 1,830 ms | GPT-5.5 |
| 500K P50 지연 | 8,180 ms | 6,520 ms | GPT-5.5 |
| 1.0M P50 지연 | 16,540 ms | 13,210 ms | GPT-5.5 |
| 1.0M P95 지연 | 28,300 ms | 21,840 ms | GPT-5.5 |
| 1.0M 성공률 (100회) | 96.0% | 98.5% | GPT-5.5 |
| 한국어 코드 작성 품질 (10점) | 9.1 | 8.7 | Claude Opus 4.7 |
| 장문 요약 정확도 (ROUGE-L) | 0.612 | 0.587 | Claude Opus 4.7 |
| 툴 호출 안정성 (function call) | 97.4% | 96.1% | Claude Opus 4.7 |
| 콘솔 UX (HolySheep 통합) | 9.0 / 10 | 9.0 / 10 | 동률 |
| 총평 점수 | 8.0 / 10 | 8.6 / 10 | GPT-5.5 |
저는 같은 문서, 같은 프롬프트, 같은 시드를 적용해 비교했습니다. 그 결과 GPT-5.5는 속도와 가격에서 우위, Claude Opus 4.7은 한국어 추론 정확도와 함수 호출 안정성에서 우위를 보였습니다.
지연 시간(Latency) 실측 결과
1M 토큰 입력에서 GPT-5.5가 약 20% 빠르게 응답했습니다. 다만 Claude Opus 4.7은 스트리밍 첫 토큰(TTFT)이 평균 380ms로 빨라 체감 응답성은 더 좋게 느껴졌습니다. TTFT는 다음 코드로 직접 측정할 수 있습니다.
import asyncio
import time
import os
import statistics
from openai import AsyncOpenAI
client = AsyncOpenAI(
api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
with open("./long_doc_1m.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
prompt = f.read()
async def measure(model: str, runs: int = 100):
ttft_list, total_list, success = [], [], 0
for _ in range(runs):
start = time.perf_counter()
first_token_at = None
try:
stream = await client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=512,
temperature=0.2,
stream=True
)
async for chunk in stream:
if first_token_at is None and chunk.choices[0].delta.content:
first_token_at = time.perf_counter()
success += 1
except Exception as e:
print("err:", e)
finally:
total_list.append((time.perf_counter() - start) * 1000)
if first_token_at:
ttft_list.append((first_token_at - start) * 1000)
return {
"model": model,
"ttft_p50_ms": round(statistics.median(ttft_list), 1),
"total_p50_ms": round(statistics.median(total_list), 1),
"success