> ## Documentation Index
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> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 2026 LLM 맞대결 비교

> 모델 정보 개요의 실제 데이터를 바탕으로 이 페이지는 Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi, Grok, MiniMax 등 주류 텍스트 LLM을 코딩, 추론, 긴 컨텍스트, 가격, 컨텍스트 윈도우 기준으로 비교하여 적합한 모델을 빠르게 선택하도록 돕습니다.

<Note>
  **데이터 최신성**: 2026-07 기준으로 모든 모델 추천과 벤치마크 수치는 [Model Info 개요(APIYI 공식)](/ko/api-capabilities/model-info)에서 가져왔습니다.
  해당 문서는 **벤더가 새 모델을 출시할 때마다 지속적으로 업데이트됩니다**. 최신 모델 목록과 실시간 가격은 [APIYI 콘솔 가격 페이지](https://www.apiyi.com/account/pricing)를 참조하십시오.
</Note>

<Info>
  **이 페이지를 읽는 방법**:

  * 우리는 **8가지 작업 시나리오**(코딩, 글쓰기, 빠른 응답, 긴 컨텍스트, 추론, 에이전트, 웹 검색, 비용 제어)에 집중하며 model-info에서 추천 조합을 제공합니다.
</Info>

## 📌 8가지 시나리오를 위한 추천 조합(복사-붙여넣기 가능)

> 다음에서 직접 가져왔습니다: [모델 정보 개요 → 사용 권장 사항](/ko/api-capabilities/model-info)

### 시나리오 1: 코딩

| 등급            | 추천 모델                                                      | 출처 메모(model-info 원문)                                                                                |
| ------------- | ---------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 🏆 **최고 성능**  | Claude Opus 4.7 · GPT-5.5 · Claude Sonnet 4.6              | "코딩 벤치마크는 4.6 대비 +13%(Opus), SWE-bench 88.7%(GPT-5.5), Opus 4.5와 동급(Sonnet 4.6)"                    |
| 💰 **최고 가성비** | Gemini 3.5 Flash · GLM-5.1 · Kimi K2.6 · DeepSeek V4 Flash | "Gemini 3.5 Flash는 3.1 Pro를 완전히 능가 / GLM-5.1 SWE-Bench Pro 58.4 / Kimi K2.6는 GPT-5.4와 Opus 4.6을 앞섬" |
| 🧰 **대안**     | DeepSeek V4 Pro · Qwen3.7-Max · MiniMax M2.7 · o4-mini     | —                                                                                                   |

### 시나리오 2: 글쓰기

| 등급            | 추천 모델                                                                            |
| ------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
| ⭐ **첫 번째 선택** | GPT-5.5 · GPT-5.4 · Gemini 3.1 Pro Preview · Claude Opus 4.7 · Claude Sonnet 4.6 |
| 🔁 **대안**     | chat-latest · Claude Sonnet 4.5 · GPT-4.1 · GPT-4o · Claude Haiku 4.5 · GLM-4.6  |

### 시나리오 3: 빠른 응답

| 등급            | 추천 모델                                                                 | 출처 메모           |
| ------------- | --------------------------------------------------------------------- | --------------- |
| ⭐ **첫 번째 선택** | Gemini 3.5 Flash (\~4배 속도) · Claude Haiku 4.5 (2배 더 빠름) · GPT-4o Mini | model-info에 기재됨 |
| 🔁 **대안**     | Gemini 3.1 Flash Lite · Gemini 2.5 Flash · Grok 4 Fast · GPT-4.1 Mini | —               |

### 시나리오 4: 긴 컨텍스트

| 범주                | 추천 모델                                           | 컨텍스트(model-info 데이터) |
| ----------------- | ----------------------------------------------- | -------------------- |
| 🌍 **초장문 컨텍스트**   | Gemini 2.5 Pro · Grok 4 Fast · Grok Code Fast 1 | **2M / 200K / 256K** |
| 💻 **코딩용 긴 컨텍스트** | GLM-4.6 · Claude 4 시리즈 · Kimi K2                | 200K                 |

<Warning>
  **긴 컨텍스트 주의사항**: 위 숫자는 model-info에 명시된 **컨텍스트 윈도우**입니다. 실제 "유효 윈도우"(검색이 정확하게 유지되는 가장 긴 길이)는 보통 명목값보다 짧습니다. 금융·의료처럼 정확도가 중요한 도메인에서는 RAG 청킹과 함께 사용하십시오.
</Warning>

### 시나리오 5: 복잡한 추론

| 모델                           | 벤치마크(model-info에 명시)                            | 메모                                         |
| ---------------------------- | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| **GPT-5.5 Pro**              | Terminal-Bench 2.0 **82.7%**                    | **`/v1/responses` 엔드포인트 + SVIP 그룹 전용**, 비쌈 |
| **Claude Opus 4.7 Thinking** | 적응형 chain-of-thought, 향상된 심층 추론                 | 1M(베타)                                     |
| **GPT-5.5**                  | SWE-bench Verified 88.7%, 새로운 **`xhigh` 추론 티어** | 최고 가성비 선택                                  |
| **o3**                       | 추론 모델, 가격이 크게 인하됨                               | 200K 컨텍스트, 성능과 비용의 균형                      |
| **o4-mini**                  | 경량 추론 모델                                        | 200K                                       |

<Tip>
  **추론 티어를 활성화하는 방법**:

  * GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro의 기본값은 `medium`입니다. `xhigh`를 사용하려면 요청에 `reasoning_effort: xhigh`를 전달합니다
  * GPT-5.5 Pro는 `/v1/responses`에서만 작동하며, `/v1/chat/completions`에서는 작동하지 않습니다
  * 일상 작업에는 GPT Pro 시리즈를 사용하지 마십시오 — 한 번의 호출에 몇 달러가 들 수 있습니다
</Tip>

### 시나리오 6: 에이전트

| 모델                  | 핵심 기능(model-info 원문)                                                |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------------- |
| **Kimi K2.5**       | 네이티브 멀티모달, **100개의 협력 에이전트를 가진 Agent Swarm**                        |
| **Qwen3.7-Max**     | **35시간 자율 장기 호라이즌 에이전트 작업**, AA Intelligence Index 56.6, 전 세계 상위 5위 |
| **Claude Opus 4.7** | 프로덕션 작업 3배, 도구 오류를 1/3로 감소                                          |
| **GPT-5.3 Codex**   | SWE-Bench Pro SOTA, 복잡한 코딩 및 에이전트형 작업                               |
| **GPT-5.4**         | 네이티브 컴퓨터 사용, GDPval 83%                                             |
| **MiniMax M2.7**    | 자기 진화형, 100억 파라미터의 가장 작은 Tier-1, 오픈 소스                              |

### 시나리오 7: 웹 검색

| 모델                              | 메모                                               |
| ------------------------------- | ------------------------------------------------ |
| **Grok 4 All** · **Grok 3 All** | **네이티브 웹 액세스**(도구 호출 불필요); 실시간 정보, 뉴스, 시장 분석에 적합 |

### 시나리오 8: 비용 관리

| 모델                         | 가격 데이터(model-info에 명시)                             |
| -------------------------- | -------------------------------------------------- |
| **MiniMax M2.7 standard**  | **\$0.3 / 백만 입력 token**                            |
| **MiniMax M2.7 highspeed** | **\$0.6 / 백만 입력 token** (`MiniMax-M2.7-highspeed`) |

<Info>
  **다른 모델의 가격**: model-info는 모든 모델에 대해 명시적인 입력/출력 가격을 제공하지 않습니다. 모든 가격은 [APIYI 콘솔 가격 페이지](https://www.apiyi.com/account/pricing)의 적용을 받습니다.
  "소스 전달 경로 + 고정 1:7 환율 + 충전 보너스"를 함께 적용하면, 실제 체감 가격은 보통 벤더에 직접 가는 것보다 낮습니다 — 정확한 수치는 콘솔에서 확인하십시오.
</Info>

## 🧮 코딩 벤치마크 참고 표

> model-info에 **명시적 수치**가 있는 모델만 나열했습니다. 물음표가 있거나 수치가 없는 항목은 model-info의 전체 설명을 참조하십시오.

| 모델                  | 벤치마크                                               | 컨텍스트    | 카테고리    |
| ------------------- | -------------------------------------------------- | ------- | ------- |
| **GPT-5.5 Pro**     | Terminal-Bench 2.0 **82.7%**                       | 1M      | 추론      |
| **GPT-5.5**         | SWE-bench Verified **88.7%**                       | 1M      | 코딩      |
| **GPT-5.5**         | 환각률이 5.4 대비 **60% 감소**                             | 1M      | 품질      |
| **GPT-5.4**         | GDPval **83%**                                     | 1M      | 에이전트    |
| **GPT-5.3 Codex**   | SWE-Bench Pro **SOTA**                             | 128K    | 코딩      |
| **GPT-5.2**         | GDPval **70.9%** (전문가를 능가함)                        | 400K    | 코딩 및 계획 |
| **GPT-5.1**         | SWE-bench **76.3%**                                | 128K    | 코딩      |
| **Claude Opus 4.7** | 코딩 벤치마크 **+13%** 대 4.6                             | 1M (베타) | 코딩      |
| **Claude Opus 4.7** | 프로덕션 작업 **3배**, 도구 오류를 1/3로 감소                     | 1M (베타) | 에이전트    |
| **Kimi K2.6**       | SWE-Bench Pro **58.6** (GPT-5.4와 Opus 4.6을 추월)     | 256K    | 코딩      |
| **GLM-5.1**         | SWE-Bench Pro **58.4**                             | —       | 코딩      |
| **MiniMax M2.7**    | SWE-bench Pro **56.22%** (10B 파라미터의 가장 작은 Tier-1)  | 표준      | 코딩      |
| **MiniMax M2.5**    | SWE-bench **80.2%**                                | 표준      | 코딩      |
| **Qwen3.7-Max**     | AA Intelligence Index **56.6** (전 세계 상위 5위, 중국 1위) | 1M      | 에이전트    |

## 📚 컨텍스트 윈도우 참고 표

| Model                                                                                                                                                                | 컨텍스트 윈도우    | 출처              |
| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------- | --------------- |
| **Gemini 2.5 Pro**                                                                                                                                                   | **2M**      | 긴 컨텍스트 권장사항     |
| **GPT-5.5 Pro** · **GPT-5.5** · **GPT-5.4** · **Claude Opus 4.7** · **Claude Opus 4.7 Thinking** · **Qwen3.7-Max**                                                   | **1M**      | model-info에 명시됨 |
| **GPT-5.2** · **chat-latest**                                                                                                                                        | 400K        | model-info에 명시됨 |
| **Kimi K2.6**                                                                                                                                                        | 256K        | model-info에 명시됨 |
| **GPT-5.1** · **GPT-5.3 Codex** · **GPT-5** · **GPT-5 Mini** · **GPT-5 Nano** · **GPT-4.1** · **GPT-4.1 Mini** · **GPT-4o** · **GPT-4o Mini** · **o3** · **o4-mini** | 128K / 200K | model-info에 명시됨 |
| **Grok 4 Fast / Grok Code Fast 1**                                                                                                                                   | 200K / 256K | 긴 컨텍스트 권장사항     |
| **GLM-4.6 / Claude 4 시리즈 / Kimi K2**                                                                                                                                 | 200K        | 코딩용 긴 컨텍스트      |
| **Qwen Max / Qwen Plus / Qwen Turbo**                                                                                                                                | 32K         | model-info에 명시됨 |

<Note>
  **알림**: 컨텍스트 윈도우 숫자 = **벤더가 주장하는 최대값**입니다.
  실제 검색 정확도(“바늘 찾기”)는 극단적으로 긴 길이에서 크게 떨어집니다. 긴 컨텍스트는 RAG를 대체하지 못합니다.
</Note>

## 💡 model-info에서 가져온 4가지 비용 최적화 팁 (원문 그대로)

1. **사용량을 등급화합니다**: 단순 작업에는 저렴한 모델을, 복잡한 작업에는 프리미엄 모델을 사용합니다
2. **먼저 테스트한 뒤 확장합니다**: 작은 모델로 프로토타입을 만들고, 요구사항이 명확해지면 큰 모델로 전환합니다
3. **배치 처리**: 유사한 작업이 대량으로 발생할 때는 Nano 또는 Mini 변형을 선택합니다
4. **캐시하고 재사용합니다**: 반복되는 쿼리의 결과를 캐시합니다

## ❓ model-info의 GPT-5 시리즈 주의사항 (원문 그대로)

<Warning>
  **GPT-5 시리즈 사용 참고사항**:

  1. `temperature` 파라미터는 1로 설정해야 합니다(1만 지원됩니다)
  2. `max_completion_tokens`를 `max_tokens` 대신 사용하십시오
  3. `top_p` 파라미터는 전달하지 마십시오
</Warning>

## 🔗 관련 리소스

* [모델 정보 개요 (model-info)](/ko/api-capabilities/model-info) — 이 페이지의 모든 데이터에 대한 단일 출처입니다
* [APIYI 콘솔 가격 페이지](https://www.apiyi.com/account/pricing) — 실시간 가격입니다
* [이미지 및 동영상 생성 모델](/ko/api-capabilities/image-video-models) — 멀티모달 모델 참고 자료입니다
* [API 매뉴얼](/ko/api-manual) · [시작하기](/ko/getting-started) · [OpenAI 호환 호출](/ko/api-capabilities/openai/compatible)

<Tip>
  **아직 무엇을 선택할지 모르시겠습니까?** [APIYI 지원팀에 문의](https://work.weixin.qq.com/kfid/kfc9adfd5810ece25ec)하여 다음 내용을 알려주십시오:

  * 사용 사례(chat / RAG / agents / writing / ...)
  * 일일 호출량
  * 성능 요구사항(첫 token 지연 시간, 출력 품질)
  * 예산 범위

  이 4가지 데이터를 바탕으로 귀하에게 맞는 **맞춤형 모델 조합**을 제안해 드립니다.
</Tip>

<Note>
  **면책 조항**:
  이 페이지의 모든 데이터는 docs/api-capabilities/model-info.mdx에서 가져왔습니다(2026-07 기준).
  model-info는 벤더가 모델을 출시할 때마다 지속적으로 업데이트됩니다. 최신 권장 사항은 model-info를 직접 확인하거나 [APIYI 콘솔 가격 페이지](https://www.apiyi.com/account/pricing)를 참고하십시오.
</Note>