Grok 4.7 vs Claude Opus 5: 벤치마크, 작업당 비용, 코딩 적합성
Claude Opus 5는 독립 벤치마크에서 더 높은 점수를 받고, Grok 4.7은 토큰 정가가 절반에도 못 미치며 같은 테스트 스위트를 실행하는 데 약 3분의 1 적은 비용이 들었습니다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 Opus 5는 51점, Grok 4.7은 46점이며, 격차가 가장 큰 항목은 Terminal-Bench 4.0입니다. 그 인덱스를 실행하는 데 Opus 5는 $7,275, Grok 4.7은 $4,967가 들었습니다. 두 모델 모두 EvoLink에서 제공 중입니다.
이것이 결정의 구도입니다. 측정된 품질 격차 대 측정된 비용 격차이며, 답은 워크로드에 따라 다릅니다. 이 가이드는 수치, 사양, 작업당 비용 계산법, 워크로드별 해석을 제공합니다. EvoLink 벤치마크를 보고하는 글은 아닙니다.
왜 이 조합인가
사양과 단가
| 판단 근거 | Claude Opus 5 | Grok 4.7 |
|---|---|---|
| 공급자 모델 ID | claude-opus-5 | grok-4.7 |
| 출시 | 2026년 7월 24일 | 2026년 9월 21일 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,000,000토큰 | 500,000토큰 |
| 최대 출력 | 128,000토큰 | xAI 미공개. EvoLink는 제품 페이지에 라우트 한도를 표시 |
| 모달리티 | 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력 | 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력 |
| 추론 제어 | 적응형 사고(adaptive thinking), 기본 활성화. effort 기본값 high | reasoning_effort: low, medium, high(기본값), xhigh |
| 100만 토큰당 공급자 정가 | 입력 $5, 출력 $25. 캐시 읽기 $0.50, 5분 캐시 쓰기 $6.25 | 입력 $2, 출력 $6. 캐시된 입력 $0.50 |
| 장문 컨텍스트 규칙 | 모델 개요에 명시되지 않음. Anthropic 가격 페이지에서 확인 | 프롬프트 200,000토큰 이상: 모든 토큰이 2배로 과금($4 / $1 / $12) |
| 더 빠른 변형 | Fast 모드(리서치 프리뷰, 별도 가격) | Grok 4.7 Fast: 속도 2배, 가격 2배. Cursor와 Grok Build 전용이며 공개 API와 EvoLink 라우트에는 없음 |
| 서버 측 도구 | Anthropic tool use와 호스팅 도구 | xAI 웹 검색, X 검색, 코드 실행, 첨부 파일 검색과 컬렉션 검색. 별도 과금 |
| EvoLink 라우트 | 제공 중 | 2026년 9월 22일부터 제공 중 |
아래 내용 전체를 좌우하는 행이 둘 있습니다. Opus 5의 컨텍스트는 두 배 크며, 단일 요청에 500,000토큰 넘게 필요한 경우는 이 점으로 결정됩니다. 그리고 Grok 4.7의 장문 컨텍스트 규칙은 프롬프트가 200,000토큰에 도달하면 요청 전체의 단가를 두 배로 올리므로, 장문 컨텍스트 작업에서는 가격 격차가 좁아집니다. 그 구간에서는 Grok의 입력 $4, 출력 $12가 Opus의 $5, $25와 맞서게 됩니다.
벤치마크: 제3자 테스트가 보여 주는 것
xhigh에서, Claude Opus 5를 적응형 추론의 최대 effort에서 실행합니다. 2026년 9월 22일 기준 결과입니다.| 측정 항목 | Claude Opus 5 | Grok 4.7(xhigh) |
|---|---|---|
| Intelligence Index v4.3.2 | 51 | 46 |
| Terminal-Bench 4.0 | 49% | 26% |
| Humanity's Last Exam | 55% | 43% |
| AutomationBench-AA | 57% | 66% |
| 인덱스 실행에 쓴 출력 토큰 | 140M | 240M |
| 인덱스 실행 비용 | $7,275 | $4,967 |
| 출력 속도 | 초당 56토큰 | 초당 39토큰 |
| 첫 토큰까지 시간 | 49.25초 | 0.85초 |
네 가지로 읽을 수 있습니다. Opus 5는 인덱스와 가장 어려운 두 측정 항목에서 앞서며, 자율 에이전트 작업에 가장 가까운 대리 지표인 Terminal-Bench에서 격차가 가장 큽니다. Grok 4.7은 업무 자동화 작업 세트인 AutomationBench에서 9점 차로 이깁니다. Grok 4.7은 같은 스위트를 완료하는 데 출력 토큰을 70% 더 썼지만, 출력 단가가 Opus의 약 4분의 1이므로 스위트 비용은 여전히 3분의 1 적게 들었습니다. 그리고 지연 프로필은 정반대입니다. 최대 effort의 Opus 5는 첫 토큰까지 약 49초가 걸리고 Grok 4.7은 1초 미만인데, 이는 대화형 용도에서 중요합니다.
토큰당 비용이 아니라 작업당 비용
정가 기준으로 Grok 4.7은 Opus 5보다 입력이 2.5배, 출력이 약 4.2배 저렴합니다. Artificial Analysis 스위트는 그중 얼마가 실제 워크로드를 만난 뒤에도 남는지 보여 줍니다. 출력 토큰이 Opus 5는 1억 4,000만 개, Grok 4.7은 2억 4,000만 개 필요했으므로, 스위트에서 실현된 절감은 76%가 아니라 약 32%였습니다. 이것이 예상해야 할 패턴입니다. 단가가 더 낮은 모델은 같은 수락 결과에 도달하기 위해 토큰을 더 쓰고, 때로는 시도도 더 할 수 있습니다.
수락된 작업당 API 비용 = 평가에서 청구된 모든 요금 / 수락된 작업 수사용하는 채널에서 실제로 청구된 사용량을 쓰세요. 입력, 출력, 캐시, 도구 범주를 각각 보이게 두세요. 수락된 결과가 하나도 없다면 0 대신 평가가 실패했다고 보고하세요.
다음은 설명을 위한 계산이며, Grok이나 Claude의 측정값이 아닙니다. Opus가 작업 묶음에 $40를 쓰고 80건이 수락됐다고 합시다. 건당 $0.50입니다. Grok은 더 낮은 단가지만 토큰을 더 써서 $27를 쓰고 72건이 수락됩니다. 건당 $0.375입니다. Grok은 수락된 작업당 비용이 더 낮지만 실패를 8건 더 남깁니다. 실패 한 건에 사람이 재시도하는 비용이 $2 든다면 Opus는 $40 + $40, Grok은 $27 + $56이 되고, 납품된 작업당 비용은 순서가 뒤집혀 Opus $0.80, Grok $0.83이 됩니다. 실패 하나의 비용이 답을 결정합니다.
이제 전환 작업을 더해 봅시다. Grok이 수락된 작업당 $0.125를 절약해 주고 워크플로를 조정하는 데 $500가 든다면, 손익분기점은 수락된 작업 4,000건입니다. 사용량이 많은 제품이라면 며칠이면 되지만, 사용량이 적은 사내 도구라면 영영 도달하지 못할 수도 있습니다.
캐시 동작은 양쪽에서 측정할 가치가 있습니다. Opus 5는 5분 캐시 기준 100만 토큰당 $6.25의 캐시 쓰기를 청구한 뒤 읽기를 $0.50에 제공하고, xAI는 공개된 가격표상 별도 쓰기 요금 없이 캐시된 입력을 $0.50에 청구합니다. 각 측의 실효 입력 단가는 내 캐시 적중률에 달려 있습니다.
어떤 워크로드에 어떤 모델인가
| 워크로드 | 증거에서 읽을 수 있는 것 | 내 작업에서 확인할 것 |
|---|---|---|
| 장시간 실행되는 코딩 에이전트 | Opus 5가 Terminal-Bench에서 23점 앞섬. Opus를 택할 가장 강한 근거 | 각 모델의 기본 추론 강도에서 수락된 패치 비율과 수락된 작업당 비용 |
| 범위가 한정된 대량 작업(추출, 분류, 초안 작성) | 토큰 사용량이 예측 가능한 곳에서 Grok 4.7의 단가 이점이 가장 큼 | medium 또는 high 추론 강도에서 스키마 유효성과 작업당 비용 |
| 지연 예산이 있는 대화형 도구 | AA 테스트에서 Grok 4.7은 1초 미만에 첫 토큰을 반환. 최대 effort의 Opus 5는 약 49초 | 제품에 필요한 추론 강도에서의 전체 완료 시간 |
| 업무 자동화 흐름 | Grok 4.7이 AutomationBench-AA에서 9점 앞섬 | 벤치마크의 작업 형태가 내 작업과 맞는지 |
| 500,000토큰을 넘는 단일 요청 | Opus 5만 그 요청을 받을 수 있음 | 같은 수락 테스트를 통과하는 청크 분할 전략 |
| 200,000~500,000토큰 사이의 요청 | Grok의 장문 컨텍스트 구간이 가격 이점을 절반으로 줄임 | 헤드라인 단가가 아니라 구간별 Grok 단가로 비교 |
이것은 제3자 결과에 대한 해석이지 보장이 아닙니다. 두 모델 모두 텍스트와 이미지 입력, function calling, 구조화 출력을 문서화하고 있으므로 모든 범주를 양쪽에서 테스트할 수 있습니다.
공정한 평가를 실행하세요
effort로 조절하는 적응형 사고를 쓰고, Grok 4.7은 네 단계의 reasoning_effort 값을 씁니다. 1차 실행은 각 모델의 기본값에서 실행하고, 소비한 추론 토큰과 출력 토큰을 기록하세요. 2차 실행에서는 정해진 엔지니어링 예산 안에서 각 모델을 튜닝할 수 있습니다. 튜닝 전 결과와 튜닝 후 결과는 따로 보고하세요.도구 호출 횟수가 아니라 작업의 결과를 채점하세요. 코딩 에이전트는 계획과 구현을 나눠서 채점하세요. 어떤 모델은 훌륭한 계획을 설명하고도 패치를 미완성으로 남길 수 있습니다. 두 출력에는 같은 평가자를 쓰고, 사람이나 실행 가능한 검증기로 표본을 점검하며, 주관적인 리뷰에서는 모델 라벨을 가리세요.
게이트웨이가 덜어 주는 것, 그리고 여전히 직접 맞춰야 하는 것
EvoLink는 두 모델을 같은 계정, 같은 키, 같은 OpenAI 호환 엔드포인트로 노출하므로 모델 ID는 설정값 하나가 됩니다. 그렇다고 모델별 기능을 그대로 옮겨 쓸 수 있게 되는 것은 아닙니다.
| 연동 영역 | 목록으로 정리할 작업 | 어댑터가 준비됐다는 증거 |
|---|---|---|
| 메시지와 시스템 지시 | 역할, 콘텐츠 블록, 유지되는 제약 조건 | 대표적인 대화에서 의도한 동작이 유지됨 |
| 추론 제어 | 워크로드별로 effort와 적응형 사고를 reasoning_effort에 대응시키되, 동등하다고 가정하지 않음 | 양쪽에서 설정별 추론 토큰 사용량을 기록 |
| 도구 | 정의, 권한, 결과 형식. Grok 서버 도구 vs 애플리케이션 측 도구 | 유효한 인자, 안전한 행동, 복구 가능한 오류 |
| 구조화 결과 | 필수 필드와 다운스트림 검증기 | 수락된 출력이 동일한 애플리케이션 검사를 통과 |
| 스트리밍 | 부분 이벤트, 중단, 완료 처리 | UI와 백엔드가 모든 종료 결과를 처리 |
| 비용 보고 | 사용량 필드, 캐시 필드, 작업-시도 관계 | 합계가 각 라우트의 실제 청구 내역과 일치 |
| 컨텍스트 예산 | Grok에서 200K에 근접하거나 500K를 아예 넘는 요청 | 수락 세트로 테스트한 압축 또는 청크 분할 규칙 |
두 모델을 모두 유지하는 것이 정답인 경우
증거는 전면 전환보다 분할 운영을 뒷받침합니다. 범위가 한정되고 사용량이 많은 작업은 통과하는 곳에서 Grok 4.7로 보내고, 장시간 실행되는 에이전트 작업과 500,000토큰 넘게 필요한 요청에는 Opus 5를 유지하세요. 트래픽을 배정하기 전에 입력 범주, 수락 규칙, 에스컬레이션 조건을 정의하세요.
폴백에서는 상태 관리를 애플리케이션이 책임지게 하세요. 도구가 이미 파일을 썼거나 외부 작업을 수행했다면, 두 번째 모델에는 갱신된 상태와 명확한 이어가기 규칙이 필요합니다. 이것은 여러분의 애플리케이션을 위한 배포 설계이며, EvoLink가 워크로드를 자동으로 분류하거나 모델 간에 상태를 전달한다는 약속이 아닙니다.
EvoLink에서 해 볼 실용적인 첫 평가
grok-4.7에 보내고, 수락된 결과와 청구된 사용량을 나란히 비교하세요. 각 라우트의 현재 요금과 설정은 Claude Opus 5 페이지와 Grok 4.7 페이지에서 확인할 수 있습니다.자주 묻는 질문
Grok 4.7은 Claude Opus 5만큼 좋은가요?
독립 벤치마크에서는 아닙니다. Artificial Analysis는 Intelligence Index에서 Opus 5에 51점, Grok 4.7에 46점을 매겼고, Terminal-Bench 4.0(49% 대 26%)과 Humanity's Last Exam에서 Opus 5가 앞섭니다. Grok 4.7은 AutomationBench-AA(66% 대 57%)에서 앞섭니다.
코딩에는 Grok 4.7과 Opus 5 중 어느 쪽이 더 나은가요?
장시간 실행되는 에이전트 코딩에서는 Terminal-Bench 격차가 Opus 5에 유리합니다. 출력이 예측 가능하고 범위가 한정된 코딩 작업에서는 Grok 4.7의 더 낮은 단가가 수락된 작업당 비용에서 이길 수 있습니다. 각 모델의 기본 추론 강도에서 내 저장소 작업을 직접 테스트하세요.
Grok 4.7은 Opus 5보다 얼마나 저렴한가요?
정가 기준으로 입력은 2.5배, 출력은 약 4.2배 저렴합니다. Artificial Analysis 전체 스위트에서 실현된 절감은 약 32%였는데, Grok 4.7이 출력 토큰을 70% 더 썼기 때문입니다. 두 모델의 현재 EvoLink 요금은 각 제품 페이지에 있습니다.
컨텍스트 윈도우는 어느 쪽이 더 큰가요?
Opus 5입니다. 1,000,000토큰으로, 500,000토큰보다 큽니다. Opus 5는 128,000토큰의 최대 출력도 문서화하고 있습니다.
어느 쪽이 더 빠른가요?
Artificial Analysis 테스트에서 Grok 4.7은 0.85초 만에 첫 토큰을 반환한 반면 최대 effort의 Opus 5는 49초가 걸렸고, 일단 시작한 뒤에는 Opus 5가 더 빠르게 출력을 스트리밍했습니다(초당 56토큰 대 39토큰).
추론 제어는 서로 바꿔 쓸 수 있나요?
effort로 조절하는 적응형 사고를 쓰고, Grok 4.7은 네 단계의 reasoning_effort 값을 씁니다. 1차 실행을 각 모델의 기본값에서 실행하고 실제 추론 토큰 사용량을 기록하세요.지금 두 모델을 모두 EvoLink에서 평가할 수 있나요?
claude-opus-5와 grok-4.7입니다.두 모델을 모두 유지할 가치가 있는 때는 언제인가요?
각 모델에 측정 가능한 역할이 있을 때입니다. 통과하는 범위 한정 대량 작업에는 Grok 4.7, 장시간 실행되는 에이전트와 500,000토큰을 넘는 요청에는 Opus 5입니다.
