안녕하세요, Tom입니다. AI 모델이 너무 빨리 바뀌어서 어떤 걸 써야 할지 모르겠다는 분들 많으시죠? 저도 매달 새 모델이 나올 때마다 비교하느라 정신없어요. 2026년 2월 현재, 주요 AI 모델들의 판도가 꽤 정리됐어요. 오늘은 실제 사용 관점에서 — 벤치마크 점수가 아니라 "써봤을 때 어떤가"를 기준으로 비교해볼게요. ## 한눈에 보는 모델 스펙 | 모델 | 회사 | 가격 (입/출력, 1M 토큰) | 컨텍스트 | 강점 | | --------------------- | --------- | ----------------------- | -------- | ------------------------------ | | GPT-5.2 | OpenAI | ~$15 / ~$60 | 128K | 수학/논리, 물리 시뮬레이션 | | Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | ~$3 / ~$15 | 200K | 코딩, 한국어, 세밀한 지시 이행 | | Claude Opus 4 | Anthropic | ~$15 / ~$75 | 200K | 복잡한 추론, 가장 높은 품질 | | Gemini 2.0 Pro | Google | ~$3.5 / ~$10.5 | 2M | 멀티모달, 초대형 컨텍스트 | | GPT-4o | OpenAI | ~$2.5 / ~$10 | 128K | 가성비, 범용성 | 가격은 대략적인 수준이에요. 각 회사의 가격 정책이 자주 바뀌기 때문에 정확한 가격은 공식 사이트를 확인하세요. ## 작업별 비교 ### 코딩 — Claude가 한 발 앞서 코딩 작업에서는 Claude Sonnet 4.6이 가장 좋은 성능을 보여줘요. 제가 매일 Claude Code로 작업하면서 느끼는 거라 꽤 확신 있게 말할 수 있어요. Claude의 코딩 강점: - 여러 파일에 걸친 리팩토링에서 맥락을 잘 유지 - 타입스크립트/React 코드 품질이 높음 - "이렇게 수정해줘"라는 모호한 지시도 잘 이해 - 기존 코드 스타일을 파악하고 맞춤 GPT-5.2도 강력해요: - 알고리즘 문제 풀이에서는 GPT-5.2가 더 나을 때가 있음 - 수학적 논리가 필요한 코드에서 강점 - 단, 긴 코드 작성 시 일관성이 Claude보다 떨어지는 느낌 제 선택: 일상적인 코딩 = Claude Sonnet 4.6, 알고리즘/수학 관련 = GPT-5.2 ### 한국어 — Claude가 압도적 한국어 품질에서는 Claude가 확실히 앞서요. | 모델 | 한국어 자연스러움 | 존댓말 일관성 | 전문 용어 | | ----------------- | ----------------- | ------------- | ----------------- | | Claude Sonnet 4.6 | | 높음 | 정확 | | GPT-5.2 | | 중간 | 정확 | | Gemini 2.0 Pro | | 중간 | 가끔 부자연스러움 | | GPT-4o | | 낮음 | 보통 | 이 블로그의 포스트도 Claude로 작성 보조를 받고 있는데, Claude는 "~예요/해요" 같은 대화체를 자연스럽게 쓰고, 한국어 맞춤법도 거의 완벽해요. GPT-5.2는 가끔 "~습니다"와 "~예요"가 섞이는 경우가 있어요. ### 수학/논리 — GPT-5.2의 독무대 GPT-5.2는 수학과 논리적 추론에서 확실히 강해요. 특히 물리 시뮬레이션 능력이 새로 추가되면서, 과학/공학 분야에서의 활용도가 크게 올랐어요. ``` 문제: "3개의 톱니바퀴가 맞물려 있을 때, 첫 번째가 시계방향으로 돌면 세 번째는 어느 방향으로 도나요?" GPT-5.2: 정확히 물리적 시뮬레이션을 통해 답변 Claude: 논리적으로 올바르게 추론하지만, 복잡한 물리 문제에서 가끔 실수 Gemini: 대부분 맞지만, 엣지 케이스에서 불안정 ``` GPT-5.2의 물리 시뮬레이션은 진짜 혁신이에요. 텍스트 기반 추론이 아니라 실제로 물리 엔진을 돌리는 것처럼 동작합니다. 과학/공학 분야에서 일하시는 분들은 꼭 써보세요. ### 멀티모달 — Gemini의 영역 이미지, 비디오, 오디오를 다루는 멀티모달 작업에서는 Gemini 2.0 Pro가 가장 강해요. | 능력 | GPT-5.2 | Claude | Gemini 2.0 | | ----------- | -------- | -------- | ---------- | | 이미지 이해 | | | | | 비디오 분석 | | | | | 오디오 처리 | | | | | 이미지 생성 | | | | Gemini의 핵심 강점: 2M 토큰 컨텍스트 + 네이티브 멀티모달. 1시간짜리 비디오를 통째로 넣고 분석할 수 있는 건 현재 Gemini뿐이에요. ### 긴 문서 분석 — Gemini의 독보적 컨텍스트 | 모델 | 컨텍스트 크기 | 실용적 한계 | | ----------------- | ------------- | ----------------- | | Gemini 2.0 Pro | 2M 토큰 | 책 여러 권 분량 | | Claude Sonnet 4.6 | 200K 토큰 | 긴 코드베이스 1개 | | GPT-5.2 | 128K 토큰 | 중간 규모 문서 | | GPT-4o | 128K 토큰 | 중간 규모 문서 | 주의: 컨텍스트가 크다고 항상 좋은 건 아니에요. 너무 긴 입력은 비용도 많이 들고, "중간 부분을 무시하는" 현상(Lost in the middle)이 발생할 수 있어요. 실제로는 필요한 부분만 발췌해서 넣는 게 더 효과적인 경우가 많습니다. ### 가성비 — GPT-4o는 아직 현역 모든 작업에 최신 모델이 필요한 건 아니에요. GPT-4o는 여전히 훌륭한 가성비를 보여줍니다. | 작업 | 추천 모델 | 이유 | | ------------- | ----------------- | -------------------- | | 단순 질의응답 | GPT-4o | 저렴하고 충분히 정확 | | 코드 리뷰 | Claude Sonnet 4.6 | 코딩 품질이 핵심 | | 데이터 분석 | GPT-5.2 | 수학적 정확도 | | 문서 요약 | Gemini 2.0 Flash | 빠르고 저렴 | | 이미지 분석 | Gemini 2.0 Pro | 멀티모달 최강 | 비용 최적화 팁: 하나의 모델만 쓰지 마세요. 작업 복잡도에 따라 모델을 라우팅하면 비용을 50% 이상 줄일 수 있어요. Oh My OpenCode 같은 도구가 이걸 자동으로 해줍니다. ## 제가 실제로 쓰는 조합 솔직하게 공개할게요: | 작업 | 모델 | 도구 | | --------------------- | ----------------- | -------------------- | | 블로그 코드 작성/수정 | Claude Sonnet 4.6 | Claude Code | | 복잡한 아키텍처 결정 | Claude Opus 4 | Claude Code (Oracle) | | 블로그 포스트 보조 | Claude Sonnet 4.6 | Claude Code | | 빠른 질문/검색 | GPT-4o | ChatGPT | | 이미지/문서 분석 | Gemini 2.0 Pro | Google AI Studio | 솔직한 고백: Claude 편향이 있는 건 사실이에요. Claude Code를 매일 쓰다 보니 Claude에 익숙해진 면이 있어요. 하지만 코딩과 한국어에서 Claude가 우위인 건 객관적이라고 생각해요. ## 2026년 AI 모델 시장 전망 ### 1. "하나의 모델로 다 해결" 시대의 종말 2024~2025년에는 "가장 좋은 모델 하나"를 찾으려 했다면, 2026년에는 "작업에 맞는 모델을 고르는" 시대가 됐어요. 코딩에는 Claude, 멀티모달에는 Gemini, 수학에는 GPT-5.2 — 이렇게 쓰는 게 더 합리적이에요. ### 2. 가격 경쟁 심화 Google이 Gemini Flash로 초저가 시장을 공략하면서, 가격이 전반적으로 내려가고 있어요. 2025년 대비 2026년 가격이 약 30~50% 하락한 느낌입니다. ### 3. 에이전트 능력이 핵심 차별화 모델 자체의 텍스트 생성 능력은 비슷해지고 있어요. 차별화는 "에이전트로서 얼마나 잘 동작하는가"로 넘어가고 있습니다. 도구 사용, 멀티스텝 추론, 자기 수정 능력이 점점 중요해지고 있어요. ## 총평 2026년 2월 AI 모델 판도를 한 줄로 요약하면: > "코딩은 Claude, 수학은 GPT-5.2, 멀티모달은 Gemini, 가성비는 GPT-4o" 하나의 "최고" 모델은 없어요. 중요한 건 자기 작업에 맞는 모델을 고르는 눈을 키우는 거예요. - 개발자라면: Claude Sonnet 4.6부터 시작 (코딩 품질 최고) - 연구자라면: GPT-5.2 (수학/과학 추론 최강) - 콘텐츠 크리에이터라면: Gemini 2.0 Pro (멀티모달 + 긴 컨텍스트) - 예산이 한정적이라면: GPT-4o + Gemini Flash 조합 (저렴하면서 충분) 다음 달에 또 새 모델이 나오면 업데이트해드릴게요!

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