Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: 롱 컨텍스트 API 가격 비교

OpenAI의 GPT-5.5 페이지에는 1,050,000토큰 컨텍스트 창과 1M 토큰당 입력 $5 / 출력 $30 가격이 명시되어 있습니다. Anthropic은 Claude API에서 Claude Opus 4.8을 1M 컨텍스트 기준 $5 / $25로 제시합니다. Google은 Gemini 3.1 Pro Preview를 200K 토큰 프롬프트까지 $2 / $12, 200K 초과 시 $4 / $18로 책정합니다.

이 한 문장에 롱 컨텍스트 경쟁의 핵심이 모두 들어 있습니다. GPT-5.5는 가장 큰 명시적 창과 프리미엄 출력 단가를 제공하고, Claude Opus 4.8은 더 저렴한 출력 비용으로 1M급 워크플로를 지원하며, Gemini 3.1 Pro Preview는 특히 프롬프트가 200K 토큰 아래에 머물 때 가장 뚜렷한 가격 우위를 가집니다.

개발자에게 실제로 필요한 가격표

다음은 2026년 6월 15일 공식 페이지 기준으로 확인한 각 벤더의 현재 1차 API 정가입니다.

모델	입력 / 1M 토큰	출력 / 1M 토큰	최대 컨텍스트	출력 한도	가격 절벽
GPT-5.5	$5.00	$30.00	1,050,000	128,000	표시된 프롬프트 크기 구간 없음
Claude Opus 4.8	$5.00	$25.00	Claude API에서 1M	128,000	표시된 프롬프트 크기 구간 없음
Gemini 3.1 Pro Preview	200K 프롬프트까지 $2.00, 초과 시 $4.00	200K 프롬프트까지 $12.00, 초과 시 $18.00	1M 입력	64K	입력이 200K를 넘으면 가격 2배

OpenAI의 모델 문서는 GPT-5.5를 복잡한 전문 작업을 위한 프런티어 모델로 설명하며, 1M 토큰당 입력 $5, 캐시된 입력 $0.50, 출력 $30와 1,050,000토큰 창을 명시합니다(OpenAI). Anthropic의 공개 가격 페이지는 Opus 4.8을 100만 토큰당 입력 $5, 출력 $25, 캐시 쓰기 $6.25, 캐시 읽기 $0.50로 제시합니다(Anthropic pricing). Opus 4.8 모델 노트에 따르면 이 모델은 Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI에서 기본적으로 1M 토큰 컨텍스트를 지원하며, Microsoft Foundry에서는 200K를 지원합니다(Anthropic docs). Google의 Gemini 가격 페이지는 gemini-3.1-pro-preview를 200K 토큰 이하 프롬프트에 $2 / $12, 200K 초과 시 $4 / $18로 제시합니다(Google pricing); Gemini 3 가이드는 Gemini 3 모델에 대해 1M 입력 컨텍스트와 최대 64K 출력을 명시합니다(Google Gemini 3 guide).

함정은 “1M 토큰당”이라는 표현이 가격을 선형처럼 보이게 만든다는 점입니다. Gemini는 완전히 선형이 아닙니다. 프롬프트 크기 구간이 중요합니다.

비용 절벽: 200K 토큰이 기준선

많은 개발자 에이전트에게 200K 토큰은 큰 숫자가 아닙니다. 중간 규모 저장소에 package-lock.json, 생성 파일 몇 개, 설계 문서를 더하면 쉽게 넘길 수 있습니다. 법률 계약 말뭉치나 고객 지원 아카이브도 더 빠르게 같은 상황이 됩니다.

대략적인 1차 가격 기준 비용 예시는 다음과 같습니다.

워크로드	GPT-5.5	Claude Opus 4.8	Gemini 3.1 Pro Preview
100K 입력 + 10K 출력	$0.80	$0.75	$0.32
250K 입력 + 25K 출력	$2.00	$1.88	$1.45
1M 입력 + 50K 출력	$6.50	$6.25	$4.90

가정: 표준 텍스트 토큰 가격만 적용, 배치 할인 없음, 제공자별 캐싱 절감 없음, 추가 도구 비용 없음, Gemini는 프롬프트가 200K 토큰을 초과할 때 상위 구간 적용. 실제 청구액은 프롬프트 캐싱, 배치 API, 우선순위 모드, 고속 모드, 도구, 재시도 사용 여부에 따라 달라질 수 있습니다.

유용한 결론은 간단합니다. 프롬프트가 200K 토큰 미만이면 Gemini 3.1 Pro Preview는 정가 기준으로 훨씬 저렴합니다. 200K를 넘으면 이 예시에서도 여전히 GPT-5.5와 Opus 4.8보다 저렴하지만 격차는 줄어듭니다. Claude와 GPT는 가격 구조가 더 평탄하므로 프롬프트 크기가 크게 변동할 때 비용 예측이 더 쉽습니다.

컨텍스트 창은 유용한 컨텍스트와 같지 않다

1M 토큰 창은 일부 검색 엔지니어링을 생략할 수 있게 해줍니다. 하지만 선택, 압축, 평가의 필요성을 없애지는 않습니다.

전체 저장소 분석의 경우에도 저는 기본적으로 저장소 전체를 그대로 넣는 방식은 피하겠습니다. 먼저 파일 트리, 패키지 메타데이터, 빌드 스크립트, 의존성 그래프, 최근 변경 파일, 테스트 실패 내역으로 구성된 매니페스트를 모델에 제공합니다. 그런 다음 중요한 파일을 추가합니다. 롱 컨텍스트는 숨 쉴 공간으로 쓰는 것이 가장 좋지, 에이전트 설계를 멈추는 핑계가 되어서는 안 됩니다.

Anthropic은 모델 노트에서 Claude Opus 4.8을 “복잡한 추론, 장기 실행 에이전트형 코딩, 높은 자율성의 작업”에 적합하다고 명시적으로 포지셔닝합니다(Anthropic docs). 같은 페이지는 장기 실행 에이전트형 코딩, 도구 트리거링, 압축 후 복구, 롱 컨텍스트 품질 개선도 언급합니다. 이는 실제 코딩 에이전트가 두 시간쯤 지난 뒤 드러내는 바로 그 실패 모드입니다. 잊힌 제약 조건, 누락된 도구 호출, 요약 이후의 잘못된 복구가 그렇습니다.

OpenAI는 GPT-5.5를 “코딩 및 전문 작업”용으로 포지셔닝하며, 여기서 가장 큰 명시적 컨텍스트 창인 1,050,000 토큰을 제공합니다(OpenAI). 명목상 1M보다 50K가 더 크다는 사실만으로 선택할 이유가 되지는 않지만, 오케스트레이션 계층이 시스템 메시지, 도구 스키마, 트레이스, 검색된 파일을 추가할 때 유용한 여유분이 됩니다.

Google은 가격 페이지와 Gemini 3 가이드에서 Gemini 3.1 Pro Preview를 광범위한 세계 지식, 모달리티 전반의 고급 추론, 에이전트 기능, 바이브 코딩을 위한 Pro 모델로 설명합니다(Google pricing, Google Gemini 3 guide). 또한 gemini-3.1-pro-preview-customtools 변형도 지원하는데, Google은 앱이 Bash와 커스텀 도구를 함께 사용하고 모델이 커스텀 도구를 우선시해야 할 때 이를 권장합니다. 이는 에이전트 빌더에게 매우 구체적인 힌트입니다.

시나리오별 선택

전체 저장소 코딩 에이전트를 만든다면 Claude Opus 4.8 또는 GPT-5.5로 시작한 다음, 자체 트레이스에서 Gemini 3.1 Pro Preview를 벤치마크하세요. Claude의 $25 출력 단가는 장황한 패치 계획, 코드 리뷰, 다단계 도구 루프에서 GPT-5.5 대비 직접적인 비용 우위를 제공합니다. GPT-5.5는 가장 큰 명시적 창과 강한 코딩/전문 작업 포지셔닝을 갖고 있습니다. 워크플로가 OpenAI의 Responses API 생태계에서 이점을 얻거나 기존 스택이 이미 OpenAI 네이티브라면 저는 GPT-5.5를 선택하겠습니다.

문서 중심 분석 에이전트를 만든다면 Gemini 3.1 Pro Preview가 제가 가장 먼저 비용 테스트할 모델입니다. 100K 입력과 10K 출력에서 정가 기준 추정치는 $0.32로, 위 표의 Claude Opus 4.8 및 GPT-5.5의 절반보다도 낮습니다. 프롬프트가 자주 200K를 넘는다면 그 절벽을 주시하세요. 이 절벽이 치명적이지는 않지만 최적화 목표를 바꿉니다. 자주 반복되는 보일러플레이트는 캐싱하거나 요약하고, 라우팅된 하위 집합으로 충분할 때 모든 PDF 페이지를 첨부하지 마세요.

안정적인 비용 예측이 필요하다면 Claude Opus 4.8이 세 모델 중 가장 깔끔합니다. GPT-5.5와 동일한 $5 입력, 더 저렴한 출력, 1M 컨텍스트, 그리고 표시된 가격에 200K 프롬프트 구간이 없습니다. 에이전트 실행을 기능으로 판매하는 팀에게 예측 가능한 출력 비용은 중요합니다.

가장 저렴한 플래그십 롱 컨텍스트 진입점이 필요하다면 1차 정가 기준으로 Gemini가 이깁니다. 트레이드오프는 프리뷰 상태와 구간 경계입니다. 영원한 기본 선택지가 아니라, 진지한 후보로 다루세요.

실용적인 라우팅 패턴

제품에 플래그십 모델 하나를 하드코딩하지 마세요. 프롬프트 크기, 출력 리스크, 작업 유형에 따라 라우팅하세요.

합리적인 시작 정책은 다음과 같습니다.

if prompt_tokens <= 200_000 and task is document-heavy:
    try Gemini 3.1 Pro Preview
elif task is long-running coding agent:
    try Claude Opus 4.8
elif task needs OpenAI-native agent tooling or the largest listed window:
    try GPT-5.5
else:
    run a small eval set across all three

세 벤더를 모두 연결하지 않고 이 모델들을 테스트하고 싶다면 onehop이 쉬운 경로입니다. 기본 URL 하나를 https://api.onehop.ai/v1로 바꾸고, OpenAI/Anthropic 호환 호출을 사용해 Claude, GPT, Gemini를 한곳에서 라우팅하면 됩니다. onehop은 1차 제공자보다 저렴하고, 신규 계정에 $10 무료 크레딧을 제공하며, 카드가 필요 없다고 말합니다.

OpenAI SDK 스타일 예시는 다음과 같습니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ONEHOP_API_KEY",
    base_url="https://api.onehop.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-8",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Review this repo manifest and list the riskiest files."}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

중요한 것은 SDK가 아닙니다. 원칙입니다. 같은 작업, 같은 파일, 같은 채점 기준, 세 모델. 토큰당 비용만 따로 보지 말고 성공한 실행당 비용을 측정하세요.

결론

2026년 6월 15일 기준, 제 기본 추천은 다음과 같습니다.

• 200K 프롬프트 토큰 미만의 문서 중심 워크로드에는 Gemini 3.1 Pro Preview를 먼저 선택하세요.
• 출력 비용과 도구 신뢰성이 중요한 장기 실행 코딩 에이전트에는 Claude Opus 4.8을 먼저 선택하세요.
• OpenAI 네이티브 에이전트 인프라 또는 가장 큰 명시적 컨텍스트 창이 필요하다면 GPT-5.5를 먼저 선택하세요.
• 200K 토큰을 넘으면 Gemini의 가격 구간이 계산을 바꾸므로 다시 테스트하세요.
• 프롬프트를 거대하고 비싼 덩어리로 미세 조정하기 전에 프롬프트 캐싱과 라우팅을 사용하세요.

롱 컨텍스트는 이제 기본 요건입니다. 진짜 선택은 에이전트가 어디에 돈을 쓰느냐입니다. 입력량, 출력의 장황함, 재시도, 도구 실수 중 무엇인지가 관건입니다. 하나의 엔드포인트로 빠르게 비교하고 싶다면 onehop에서 Claude와 다른 모델을 호출한 다음, $10 무료 크레딧으로 가입하고 도입을 결정하기 전에 직접 평가 트레이스를 실행해 볼 수 있습니다.