개요

Claude Code와 Codex로 개발하다 보면 매일 같은 질문을 마주합니다. "이 작업은 어떤 모델로 돌려야 하지?" 두 서비스 모두 최상위 모델부터 가볍고 빠른 모델까지 여러 등급을 제공하고, 같은 모델 안에서도 추론 강도를 조절할 수 있어서 선택지가 생각보다 많습니다. 이 글에서는 2026년 10월 공식 문서를 기준으로 두 서비스의 모델 라인업을 정리하고, 작업 종류별로 모델을 고르는 기준을 세워봅니다.

이 글을 읽고 나면 다음을 할 수 있습니다.
- Claude와 Codex의 모델 등급과 각 모델의 용도를 구분한다.
- 성능·비용·속도를 기준으로 작업에 맞는 모델을 고른다.
- 추론 강도(effort)를 조절해 같은 모델로 비용과 품질의 균형을 맞춘다.

이름만 보고 고르면 생기는 일

모델을 고를 때 흔히 쓰는 방법은 세 가지입니다.

• 무조건 최상위 모델: 가장 똑똑한 모델을 쓰면 결과도 가장 좋을 것이라고 생각하는 방식입니다.
• 무조건 기본값: 도구가 정해준 모델을 그대로 쓰는 방식입니다.
• 가장 싼 모델: 비용을 줄이려고 경량 모델부터 쓰는 방식입니다.

세 방법 모두 절반만 맞습니다. 최상위 모델은 단순 작업에서 느리고 비싸며, 경량 모델은 어려운 작업에서 재시도가 늘어 오히려 총비용이 커질 수 있습니다. 또 같은 모델이라도 추론 강도에 따라 결과와 비용이 크게 달라집니다. 모델 이름보다 "작업에 맞는 등급과 추론 강도"를 고르는 것이 핵심입니다.

모델을 고르는 세 가지 기준

1. 성능 등급

성능 등급이란?
두 서비스 모두 모델을 "최상위 / 주력 / 경량" 단계로 나눠 제공합니다. 최상위 모델은 가장 어려운 추론과 오래 걸리는 에이전트 작업을, 주력 모델은 일상 개발을, 경량 모델은 요약·분류처럼 빠르고 많이 처리해야 하는 작업을 맡습니다.

2. 추론 강도(effort)

추론 강도(effort)란?
같은 모델이라도 답하기 전에 얼마나 깊이 생각할지를 정하는 설정입니다. 두 서비스 모두 low부터 max까지 단계를 제공하며, 높일수록 정확도는 올라가지만 응답 시간과 토큰 사용량도 늘어납니다.

추론 강도는 모델마다 기본값이 다르다는 점을 꼭 기억해야 합니다. 예를 들어 Claude Opus 5.5의 기본값은 medium이라, 어려운 작업에서는 high 이상으로 직접 올려 주는 것이 좋습니다.

3. 비용과 속도

가격을 읽는 법
가격은 "100만 토큰당 입력 / 출력" 단위로 표기합니다. 이번에 비교하는 일곱 모델은 모두 출력 가격이 입력 가격의 5배입니다. 응답이 긴 작업일수록 출력 가격이 총비용을 좌우합니다.

Claude 모델 라인업

Anthropic은 공식 문서에서 "어떤 모델을 써야 할지 모르겠다면 Claude Opus 5.5부터 시작하고, 더 높은 추론 강도에서도 부족하면 Claude Fable 5.1을 쓰라"고 안내합니다. 네 모델 모두 컨텍스트 1M 토큰, 최대 출력 128K 토큰을 지원합니다.

Claude Fable 5.1

가장 어려운 추론과 장시간 에이전트 작업용 최상위 모델
사고(thinking)가 항상 켜져 있고 기본 추론 강도는 high입니다. 가격은 입력 $10 / 출력 $50으로 가장 비싸고, 응답도 가장 느린 편입니다.

여러 단계를 스스로 판단해야 하는 긴 에이전트 작업이나, Opus 5.5로 추론 강도를 올려도 풀리지 않는 문제에 꺼내 쓰는 모델입니다. 모든 작업의 기본값으로 두기보다는 "마지막 카드"로 쓰는 편이 비용 면에서 유리합니다.

Claude Opus 5.5

장시간 에이전트 코딩과 지식 작업을 위한 기본 추천 모델
입력 $4 / 출력 $20으로 Fable 5.1보다 훨씬 저렴하면서 사고가 항상 켜져 있습니다. 기본 추론 강도는 medium입니다.

Fast 모드를 켜면 같은 Opus 5.5 모델로 출력 속도를 최대 2.5배까지 높일 수 있습니다. 더 작은 모델로 바꾸는 것이 아니라 같은 모델을 빠르게 돌리는 방식이라 품질은 그대로이고, 가격은 입력 $8 / 출력 $40으로 두 배가 됩니다.

Claude Sonnet 5.5

속도와 지능의 균형을 맞춘 주력 모델
입력 $2 / 출력 $10에 기본 추론 강도는 high입니다. 일상적인 코딩, 에이전트 작업, 업무 자동화를 빠르게 처리합니다.

기능 구현, 테스트 작성, 코드 수정처럼 하루에 수십 번 반복하는 작업에 잘 맞습니다.

Claude Haiku 5.5

대량·저지연 작업을 위한 경량 모델
입력 $0.10 / 출력 $0.50부터 시작하는 가장 저렴한 모델로, 응답도 가장 빠릅니다. 기본 추론 강도는 medium입니다.

분류, 추출, 라우팅처럼 짧고 많은 요청을 처리할 때 씁니다. 표시 가격은 프롬프트 10만 토큰 이하 기준이며, 이를 넘으면 입력 $0.50 / 출력 $2.50이 적용됩니다.

Codex 모델 라인업

OpenAI는 2026년 9월 GPT-6 Astra를 공개하며 Codex의 모델 구성을 GPT-6 계열로 바꿨습니다. 세 모델 모두 컨텍스트 1.05M 토큰, 최대 출력 128K 토큰을 지원합니다.

GPT-6 Astra

코드·앱·리서치 전반의 가장 까다로운 작업용 최상위 모델
입력 $10 / 출력 $50으로 Claude Fable 5.1과 같은 가격대입니다. 추론 강도는 low부터 max까지 고를 수 있습니다.

Codex의 가장 강력한 모델입니다. 다만 공식 문서가 GPT-6.1 Sol을 "Astra에 가까운 성능을 더 낮은 비용으로" 내는 모델로 소개하고 있어, 반복되는 복잡한 작업은 Sol로 처리하고 Astra는 Sol로 부족할 때 꺼내는 편이 경제적입니다.

GPT-6.1 Sol

Astra에 가까운 성능을 더 낮은 비용으로 내는 추천 주력 모델
입력 $2 / 출력 $10으로 Claude Sonnet 5.5와 같은 가격대입니다. Codex 앱에서는 추론 강도를 Light부터 Ultra까지 고를 수 있습니다(Max·Ultra는 설정에 따라 제공).

공식 문서가 반복적이고 오래 걸리는 작업에 고려하라고 안내하는 모델로, 복잡한 개발 작업을 꾸준히 맡기기 좋습니다.

GPT-6 Luna

요약·추출·집중형 코딩 같은 대량 작업에 가장 효율적인 경량 모델
입력 $0.10 / 출력 $0.50으로 Claude Haiku 5.5와 같은 가격대입니다. 추론 강도에 none(추론 없음) 단계가 있어 가장 가볍게 돌릴 수 있습니다.

무료·Go 요금제 사용자도 데스크톱 앱에서 선택할 수 있는 모델입니다(제공되는 경우). 이 밖에 은퇴한 gpt-5.4를 대체하는 GPT-6 Sol(gpt-6-sol)도 함께 제공됩니다.

Codex는 모델 교체가 빠르게 진행 중입니다. gpt-5.4와 gpt-5.4-mini는 8월 31일, GPT-5.3-Codex-Spark는 9월 14일에 은퇴했고, GPT-5.5도 10월 14일 ChatGPT 로그인 기반 Codex에서 은퇴했습니다(API 키 사용은 영향 없음). 설정 파일에 예전 모델 이름이 남아 있다면 GPT-6 계열로 바꿔 두세요.

한눈에 비교하기

두 라인업을 나란히 놓으면 가격대가 정확히 맞물린다는 점이 눈에 띕니다.

- 최상위: Claude Fable 5.1 = GPT-6 Astra (입력 $10 / 출력 $50)
- 주력: Claude Sonnet 5.5 = GPT-6.1 Sol (입력 $2 / 출력 $10)
- 경량: Claude Haiku 5.5 = GPT-6 Luna (입력 $0.10 / 출력 $0.50)
- Claude Opus 5.5(입력 $4 / 출력 $20)는 Codex에 대응하는 가격대가 없는 중간 단계
- 컨텍스트는 Claude 1M, GPT-6 1.05M 토큰으로 사실상 같은 수준이고, 최대 출력은 모두 128K 토큰

가격과 컨텍스트만으로는 우열을 가리기 어렵습니다. 결국 차이는 "내 작업에서 어느 모델이 적은 재시도로 끝까지 해내는가"에서 납니다. 같은 가격대의 두 모델을 실제 작업 몇 개로 직접 비교해 보는 것이 가장 정확합니다.

실전 적용: 작업별 모델 선택

어려운 문제

설계, 난도 높은 디버깅, 대규모 리팩터링처럼 실수 비용이 큰 작업입니다. Claude에서는 Opus 5.5의 추론 강도를 high 이상으로 올리고, Codex에서는 GPT-6.1 Sol을 high 이상으로 씁니다. 그래도 부족할 때 Fable 5.1이나 Astra로 올립니다.

일상 구현과 반복 작업

기능 구현, 테스트 작성, 코드 수정처럼 자주 반복하는 작업입니다. Claude Sonnet 5.5나 GPT-6.1 Sol로 충분하며, 속도가 중요하면 추론 강도를 낮춥니다.

대량·단순 작업

로그 요약, 데이터 추출, 분류, 요청 라우팅처럼 짧고 많은 작업입니다. Claude Haiku 5.5나 GPT-6 Luna가 비용과 속도 모두에서 유리합니다.

도구에서 모델 바꾸기

Claude Code와 Codex 모두 세션 중에 명령으로 모델을 바꿀 수 있고, 설정 파일로 기본 모델을 정해 둘 수 있습니다.

1// Claude Code - 세션 중 모델 전환
2/model   // 모델 선택 메뉴 열기
3/fast    // Opus 빠른 출력 모드 켜기·끄기 (더 작은 모델로 바꾸는 것이 아님)
4
5// .claude/settings.json - 프로젝트 기본 모델 지정
6{
7	"model": "claude-opus-5-5"
8}

1// Codex CLI - ~/.codex/config.toml
2model = "gpt-6.1-sol"
3model_reasoning_effort = "high"
4
5// 세션 중에는 /model 로 모델과 추론 강도를 함께 바꿀 수 있습니다.

싼 모델이 항상 싼 것은 아닙니다. 요청 한 번의 단가가 낮아도 재시도와 수정이 늘어나면 작업 하나를 끝내는 총비용은 오히려 커질 수 있습니다. 비용은 요청 단위가 아니라 "완료된 작업 단위"로 비교하세요.

모델을 고를 때 기억할 네 가지

모델보다 추론 강도를 먼저 조절합니다. 경량 모델로 내려가기 전에 같은 모델의 추론 강도를 낮춰 보세요. Anthropic 문서에 따르면 최신 모델은 낮은 추론 강도로도 이전 세대의 높은 강도와 비슷하거나 더 나은 결과를 내는 경우가 많습니다.

기본값을 확인합니다. Opus 5.5와 Haiku 5.5는 추론 강도 기본값이 medium, Fable 5.1과 Sonnet 5.5는 high입니다. 같은 이름의 설정이라도 모델마다 출발점이 다르므로, 중요한 작업에서는 값을 직접 지정하는 것이 안전합니다.

같은 가격대끼리 비교합니다. Fable 5.1과 Astra, Sonnet 5.5와 6.1 Sol, Haiku 5.5와 Luna는 가격이 같습니다. 두 도구를 함께 쓴다면 같은 가격대 모델끼리 같은 작업을 맡겨 보고, 결과가 더 나은 쪽을 그 작업의 기본값으로 정하면 됩니다.

모델 정보는 금방 바뀝니다. 최근 두 달 사이에만 Codex에서 모델 네 개가 은퇴했습니다. 선택 기준은 문서로 남겨 두되, 모델 이름과 가격은 분기마다 공식 문서로 다시 확인하는 습관이 필요합니다.

핵심 정리
- 두 서비스 모두 "최상위 / 주력 / 경량" 세 단계로 모델을 제공하며, 가격대가 서로 정확히 맞물린다.
- 어려운 작업은 Opus 5.5·GPT-6.1 Sol을 높은 추론 강도로 쓰고, 부족할 때 Fable 5.1·Astra로 올린다.
- 일상 작업은 Sonnet 5.5·GPT-6.1 Sol, 대량 작업은 Haiku 5.5·GPT-6 Luna가 효율적이다.
- 모델을 바꾸기 전에 추론 강도부터 조절하고, 비용은 완료된 작업 단위로 비교한다.
- 모델명과 가격은 자주 바뀌므로 공식 문서를 기준으로 주기적으로 다시 확인한다.

참고 자료

• Anthropic - Models overview
• Anthropic - Pricing
• Anthropic - Effort
• OpenAI - Models in Codex
• OpenAI - API Models
• 9to5Mac - OpenAI releasing major upgrade to ChatGPT and Codex with GPT-6 Astra