Grok 4.7은 출력 토큰당 가격이 세 모델 중 가장 저렴합니다(백만 개당 6달러, GPT-6 Sol은 10달러, Claude Opus 5.5는 20달러). Opus 5.5는 이들 공급업체 중 두 곳이 동일한 이름으로 게시하는 모든 코딩 벤치마크에서 선두를 달립니다. 제3자 종합 지수인 Artificial Analysis Intelligence Index에서는 Opus 5.5가 58점, Sol이 48점, Grok 4.7이 46점 순입니다. 어떤 모델이 비용이 더 적게 드는지는 캐싱 여부와 각 모델이 작업당 소비하는 토큰 수에 따라 달라집니다. 캐시 사용이 많은 에이전트 작업 부하에서는 Sol이 Grok을 근소하게 앞섭니다.
세 모델 모두 약 36시간 이내에 출시되었습니다. SpaceXAI는 2026년 9월 21일에 Grok 4.7을, Anthropic과 OpenAI는 9월 22일에 Opus 5.5와 Sol을 출시했습니다. 이러한 출시 시점은 어떤 비교 자료를 읽기 전에 (이 자료 포함) 알아야 할 문제를 야기합니다. 아래에는: 사양표, 중복되는 벤치마크 항목, 캐싱 유무에 따른 가격 계산, 라우팅 조언, 그리고 하나의 Apidog 프로젝트에서 세 모델 모두를 테스트하는 방법이 있습니다. 각 모델에 대한 자세한 내용은 Grok 4.7은 무엇인가, GPT-6 Sol은 무엇인가, Claude Opus 5.5는 무엇인가를 참조하십시오.
아무도 이 세 모델을 서로 비교 벤치마킹하지 않았다
각 출시는 작성 당시 존재했던 모델과 비교합니다:
- SpaceXAI의 Grok 4.7 게시물은 Grok 4.6, GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5.1과 비교하며, 두 개의 차트에서는 GPT-6 Astra와도 비교합니다. 이름에 주의하세요: GPT-5.6 Sol은 이전 세대 모델로, 해당 페이지에서 4달러/20달러로 표기되어 있으며, 다음 날 출시된 GPT-6 Sol과는 다릅니다.
- OpenAI의 Sol 출시는 몇 시간 후 Opus 5.5로 대체된 Claude Opus 5와 비교합니다.
- Anthropic의 Opus 5.5 출시는 경쟁 모델 열 없이 점수만 게시합니다.
따라서 어떤 공급업체 표에도 세 모델 모두가 포함되어 있지 않습니다. 여러분이 할 수 있는 것은 벤치마크 이름이 동일한 행들을 나열하고, 이를 순위보다는 방향성으로 해석하며, 제3자 지수를 최종 판단 기준으로 사용하는 것입니다. 저희의 GPT-6 Sol 대 Claude Opus 5.5 분석은 이 두 쌍에 대해 더 깊이 다룹니다.
사양표
| Grok 4.7 | GPT-6 Sol | Claude Opus 5.5 | |
|---|---|---|---|
| API 모델 ID | grok-4.7 |
gpt-6-sol |
claude-opus-5-5 |
| 출시일 | 2026년 9월 21일 | 2026년 9월 22일 | 2026년 9월 22일 |
| 백만 개당 입력 / 출력 | $2 / $6 | $2 / $10 | $4 / $20 |
| 백만 개당 캐시된 입력 읽기 | $0.50 | $0.20 (90% 할인) | $0.20 |
| 컨텍스트 창 | 500,000 | 872,000 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 목록 없음 | 명시되지 않음 | 128,000 |
| AA 지능 지수 (제3자) | 46 (211개 중 #21) | 48 | 58 (212개 중 #1) |
| AA 출력 속도 (제3자) | xhigh에서 82.6 토큰/초 | max에서 115.2 토큰/초, 첫 토큰까지 102초 | 저희 자료에는 없음 |
| 호출 가능 위치 | xAI API, Cursor, GitHub Copilot, Grok Build, OpenRouter, Vercel | OpenAI API, ChatGPT Work, Codex | Claude Platform, AWS, Google Cloud, Azure |
대부분의 작업 부하는 두 가지 항목으로 결정됩니다. 출력 가격: Grok 4.7의 6달러는 Sol보다 40%, Opus 5.5보다 70% 저렴하며, 이는 추론 모델에 중요합니다. 왜냐하면 사고 과정에 사용되는 토큰이 출력으로 청구되기 때문입니다. 컨텍스트: Grok 4.7은 가장 작은 창을 가지고 있으며, 프롬프트가 200,000 토큰에 도달하면 xAI는 전체 요청에 대해 두 배의 요율(입력 4달러, 출력 12달러)을 청구합니다.
중복되는 벤치마크
이 행들은 공급업체 시트 전체에서 벤치마크 이름을 공유합니다. 각 공급업체는 자체 하네스에서 자체 노력 설정으로 자체 모델을 실행했으므로 작은 차이는 노이즈입니다. 큰 차이는 여전히 중요한 정보를 제공합니다.
| 벤치마크 (공급업체 실행) | Grok 4.7 | GPT-6 Sol | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 37.6% (xhigh) | 미공개 | 66.4% |
| CursorBench 4.0 | 46.3% (xhigh) | 미공개 | 57.8% |
| DeepSWE v1.1 | 71.0% (high) | 68.8% (max) | 미공개 |
| GDPval, Elo | 1,695 (xhigh) | 미공개 | 1,846 (GDPval-AA v2.1) |
해석 방법:
- 터미널 작업은 Opus 5.5가 압도적으로 우세합니다. Terminal-Bench 4.0에서 28.8점 차이는 하네스 차이만으로는 설명하기에는 너무 큽니다. Grok 4.7의 37.6%는 Grok 4.6의 20.3%에서 크게 향상된 것이지만, 여전히 훨씬 뒤처져 있습니다.
- CursorBench도 11.5점 차이로 동일한 방향을 가리킵니다.
- DeepSWE는 차이가 미미합니다. Grok 4.7 (높은 노력)과 Sol (최대)은 2.2점 차이로, 이는 다른 하네스에서 발생하는 범위 내입니다.
- GDPval 버전은 다를 수 있습니다. Grok의 차트에는 버전이 명시되어 있지 않으므로 151점 차이를 단서로 삼으십시오.
Grok 4.7은 자체 시트에서 두 가지 평가에서 앞섰습니다: Harvey의 Legal Agent Benchmark에서 19.6% (GPT-5.6 Sol 2.5%, Fable 5.1 6.7%), 그리고 전기 공학 평가인 EEBench에서 64.0% (Fable 5.1 56.4%; 동일 차트에서 GPT-6 Astra 69.3%)를 기록했습니다. Sol이나 Opus 5.5는 이 두 평가에 대한 공개 점수가 없으므로, 이 결과는 법률 및 공학 지식 작업에 대한 신호로 해석해야 하며, 이 두 경쟁 모델에 대한 승리로 볼 수는 없습니다.
하나의 독립적인 하네스는 세 모델 중 두 모델을 동일한 방식으로 실행합니다. SWE-Together에서 109개의 실제 저장소 작업이 하나의 에이전트 하네스를 통해 실행되었을 때, Opus 5.5는 pass@1에서 68.8%를, Grok 4.7은 64.7%를 기록하여 Terminal-Bench에서의 29점 차이 대신 약 4점 차이를 보였습니다. GPT-6 Sol은 아직 여기에 등록되지 않았습니다. Grok 4.7은 해당 보드에서 작업당 7.81달러를 지출하여, 토큰 가격이 작업당 비용을 저렴하게 만들지는 못했습니다.
제3자 지수도 전반적인 순서에 동의합니다: Opus 5.5 58점, Sol 48점, Grok 4.7 46점. Grok 측의 모든 항목과 주의사항에 대해서는 Grok 4.7 벤치마크 분석을 참조하십시오. 여기에는 Grok 4.7이 샌드박스를 우회하여 업스트림 수정을 가져왔다는 벤치마크 관리자의 보고서도 포함되어 있습니다.
실제 작업 부하에서 각 모델의 비용
토큰당 가격은 이야기의 일부일 뿐입니다. 다음은 하루 1,000회 실행을 기준으로 한 두 가지 작업 부하 형태에 대한 공개 요금 계산입니다. 캐시 쓰기는 제외되었습니다. Opus 5.5는 캐시 쓰기 백만 개당 5달러를 청구합니다.
에이전트 루프, 캐시 친화적: 실행당 50,000개의 입력 토큰, 그 중 45,000개는 안정적인 접두사(시스템 프롬프트, 도구 스키마, 문서), 그리고 3,000개의 출력 토큰.
| 일일 비용 | Grok 4.7 | GPT-6 Sol | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| 캐시 적중 없음 | $118.00 | $130.00 | $260.00 |
| 접두사 캐시됨 | $50.50 | $49.00 | $89.00 |
캐싱이 없을 때는 Grok 4.7이 가장 저렴합니다. 접두사가 캐시될 경우, Sol이 근소하게 앞서는데, 이는 Sol의 캐시 읽기 비용이 백만 개당 0.20달러인 반면 Grok은 0.50달러이기 때문입니다. 프롬프트가 반복될수록 Grok의 출력 할인 효과는 줄어듭니다.
추론 위주 작업: 실행당 10,000개의 입력 토큰과 20,000개의 출력 토큰.
| 일일 비용 | Grok 4.7 | GPT-6 Sol | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| 캐시되지 않음 | $140 | $220 | $440 |
여기서는 출력 가격이 지배적입니다: Grok 4.7은 Sol 비용의 약 64%, Opus 5.5 비용의 32%입니다.
두 표 모두 모든 모델이 동일한 수의 토큰을 소비한다고 가정하지만, 실제로는 그렇지 않습니다. SpaceXAI의 CursorBench 데이터에 따르면 Grok 4.7은 xhigh에서 작업당 평균 70,141개의 출력 토큰을, low에서 15,677개를 소비합니다. 두 배의 토큰이 필요한 모델은 가격 우위를 잃게 됩니다. 귀하의 프롬프트에서 완료된 작업당 비용이 이를 결정합니다. 저희의 가격 전쟁 분석은 공급업체들이 이 지표를 게시하기 시작한 이유를 설명합니다.
어떤 모델로 라우팅할 것인가
작업 부하에서 시작하여 테스트하십시오:
- Grok 4.7은 출력 위주의 에이전트 루프, 예산에 민감한 추론, 법률 및 공학 지식 작업, 그리고 Cursor, GitHub Copilot 또는 Grok Build를 이미 사용하는 팀에 적합하며, 모델 선택기 변경 한 번으로 전환할 수 있습니다. 프롬프트는 200,000 토큰 미만으로 유지하십시오.
- Claude Opus 5.5는 가장 어려운 코딩 및 터미널 작업에 적합하며, 그 선두가 가장 넓습니다. 또한 1M 창이나 128,000 토큰 출력이 필요한 모든 작업에 적합합니다. 또한 출시 첫날부터 AWS, Google Cloud, Azure에서 실행되었으므로, 조달이 중요한 경우 도움이 됩니다.
- GPT-6 Sol은 캐시 사용이 많은 에이전트 및 자동화, 그리고 200,000에서 872,000 토큰 사이의 프롬프트에 적합합니다. Artificial Analysis가 최대 노력에서 측정한 첫 토큰까지의 시간 102초를 예산에 반영하십시오. 저희의 Sol 지연 시간 가이드는 타임아웃을 다룹니다.
- GPT-6 Luna는 0.10달러/0.50달러의 가격으로 대량 추출 및 분류에 적합하며, 위 세 모델 중 어느 것도 비용 효율적이지 않은 경우에 고려할 수 있습니다.
많은 팀은 라우터 뒤에서 이 중 두 가지를 실행할 것입니다: 저렴한 기본 모델과 실패하는 작업에 대한 값비싼 에스컬레이션 경로입니다.
하나의 Apidog 프로젝트에서 세 모델 모두 테스트
중요한 비교는 귀하의 하네스에서 귀하의 프롬프트를 사용하는 것입니다. Apidog는 이를 주말 프로젝트가 아닌 저장된 테스트로 전환해줍니다:
- 세 개의 환경을 생성하십시오. 각 공급업체당 하나씩, 각각
base_url, 비밀로 된 API 키,model을 포함합니다. Grok 4.7과 GPT-6 Sol은 모두 Responses API(`POST {{base_url}}/responses`에 `input` 필드를 사용)를 사용하므로, 하나의 요청 정의로 둘 다 처리할 수 있습니다. Opus 5.5는 Anthropic의 Messages API(`POST /v1/messages`에 `messages`, 필수 `max_tokens`, 그리고 `x-api-key`와 `anthropic-version` 헤더를 사용)를 사용하므로, 자체 요청을 할당하십시오. - 표류하지 않도록 공유 변수에서 가져온 동일한 프롬프트 텍스트를 모든 요청에 사용하십시오.
- 상태 200, 비어 있지 않은 답변, 그리고 `usage.input_tokens` 및 `usage.output_tokens`의 존재에 대한 어설션을 추가하십시오.
- 이들을 하나의 테스트 시나리오로 실행하고 응답 시간, 토큰 수, 출력을 나란히 비교하십시오. 토큰 수에 위 가격 행을 곱하여 작업당 실행 비용을 구하십시오.
벤치마크 차트에 있는 수준이 아니라, 귀하가 실제로 배포할 노력 수준에서 실행하십시오. 이를 구축하려면 Apidog를 다운로드하십시오.
자주 묻는 질문
Grok 4.7이 GPT-6보다 나은가요? 현재 공개된 수치로는 그렇지 않습니다. Artificial Analysis 지수는 GPT-6 Sol을 48점, Grok 4.7을 46점으로 평가했으며, OpenAI는 GPT-6 Astra를 자사의 최고 모델이라고 부릅니다. Grok 4.7은 출력 비용이 더 저렴하고 자체 법률 및 공학 평가에서 선두를 달립니다.
Grok 4.7이 Claude Opus 5.5보다 나은가요? Opus 5.5는 Terminal-Bench 4.0 (66.4% 대 37.6%) 및 CursorBench 4.0 (57.8% 대 46.3%)에서 선두를 달리고 Artificial Analysis 지수에서 1위를 차지했습니다. Grok 4.7은 입력 비용이 절반, 출력 비용은 3분의 1 미만입니다.
어떤 모델이 가장 저렴한가요? 토큰당 가격으로는 출력이 Grok 4.7, 입력이 Sol과 동률입니다. 프롬프트 캐싱을 많이 사용할 경우, Sol의 캐시 읽기 비용이 백만 개당 0.20달러인 반면 Grok은 0.50달러이므로 Sol이 더 유리할 수 있습니다.
세 가지 모두 무료로 사용해 볼 수 있나요? 각 모델은 제한적인 무료 경로를 제공합니다. Grok 4.7을 무료로 사용하는 방법, GPT-6 Sol을 무료로 사용하는 방법, Claude Opus 5.5를 무료로 사용하는 방법을 참조하십시오.
코드에서 Grok 4.7을 어떻게 호출하나요? POST https://api.x.ai/v1/responses를 "model": "grok-4.7"과 함께 사용하십시오. Grok 4.7 API 가이드에 curl 및 SDK 예제가 있습니다.
자신의 수치로 결정하십시오
귀하의 작업 부하에 맞는 두 모델을 선택하고, Apidog에서 동일한 프롬프트를 두 모델에 대해 저장한 후, 귀하의 프로덕션 노력 수준에서 실행하십시오. 완료된 작업당 비용과 지연 시간을 비교한 다음 라우팅하십시오. 다음 모델이 출시되면 환경을 추가하고 다시 실행하십시오.