OpenAI GPT-5.2-Codex (high) vs. Claude Opus 4.5 vs. Gemini 3 Pro: 실제 코딩 비교

OpenAI GPT-5.2-Codex (High) vs. Claude Opus 4.5 vs. Gemini 3 Pro (In Production)

작성자
HackerNews
발행일
2026년 01월 18일

핵심 요약

  • 1 세 가지 주요 AI 모델(GPT-5.2-Codex (high), Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro)이 실제 코딩 과제에서 코드 품질, 효율성, UI 완성도 측면에서 비교 분석되었습니다.
  • 2 Claude Opus 4.5는 가장 일관되고 신뢰할 수 있는 성능과 뛰어난 UI 완성도를 보였으나 비용이 높았고, GPT-5.2-Codex (high)는 높은 추론 수준으로 우수한 코드 품질을 제공했지만 처리 시간이 길었습니다.
  • 3 Gemini 3 Pro는 가장 효율적이고 빨랐지만, 결과물의 완성도와 기능의 깊이가 부족하여 최소 기능 구현 수준에 머물렀습니다.

도입

AI 코딩 에이전트의 발전은 소프트웨어 개발 방식에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 본 글은 현재 가장 주목받는 세 가지 대규모 언어 모델인 OpenAI의 GPT-5.2-Codex (high), Anthropic의 Claude Opus 4.5, 그리고 Google의 Gemini 3 Pro를 실제 웹 개발 환경에서 비교 분석한 결과를 제시합니다. 동일한 대규모 오픈소스 프로젝트에 두 가지 실질적인 기능을 구현하는 과제를 통해 각 모델의 코드 품질, 효율성, 사용자 경험 구현 능력을 평가했습니다.

본 테스트는 8천 개 이상의 스타를 보유한 ‘omni-tools’ 프로젝트에 두 가지 기능을 구현하는 방식으로 진행되었습니다. 과제는 전역 액션 팔레트(Ctrl + K) 추가와 도구 사용 분석 대시보드 구현이었습니다.

모델별 성능 요약

  • Claude Opus 4.5:
    • 강점: 전반적으로 가장 일관되고 신뢰할 수 있는 성능을 보였습니다. 두 과제 모두 완벽하게 작동하는 결과와 최상의 UI 완성도를 제공했으며, 빌드 문제 해결 능력도 뛰어났습니다. 처리 속도 또한 가장 빨랐습니다 (예: 과제 1은 7분 50초).
    • 약점: 높은 비용이 단점으로 지적되었습니다.
  • GPT-5.2-Codex (high):
    • 강점: 높은 추론 수준을 통해 우수한 코드 품질과 견고한 구조를 제공했습니다. i18n 지원, 데이터 모델링 등 복잡한 기능을 세심하게 구현하며 높은 완성도를 보였습니다.
    • 약점: 처리 시간이 가장 길었습니다 (예: 과제 1은 약 20분, 과제 2는 약 26분).
  • Gemini 3 Pro:
    • 강점: 가장 효율적이고 빠른 처리 시간을 자랑했습니다 (예: 과제 2는 약 5분). 낮은 비용으로 작업을 수행했습니다.
    • 약점: 결과물이 최소 기능 구현 수준에 머물렀으며, UI 완성도와 기능의 깊이가 부족했습니다. 일부 기능 누락(언어 전환, 액션 팔레트 연동 부족)이 관찰되었습니다.

종합적으로, Claude Opus 4.5는 실제 기능 구현 작업에서 가장 안전하고 신뢰할 수 있는 선택으로 평가되었으며, GPT-5.2는 높은 품질의 코드를, Gemini 3 Pro는 속도와 비용 효율성을 강점으로 보였습니다.

결론

이번 테스트를 통해 최신 AI 모델들이 상당히 복잡한 코딩 작업을 '원샷'으로 처리할 수 있는 수준에 도달했음을 확인했습니다. 특히 Claude Opus 4.5는 일관성과 UI 완성도 면에서 가장 뛰어난 성능을 보였으며, GPT-5.2-Codex (high)는 높은 추론 능력으로 우수한 코드 품질을 제공했습니다. 현재로서는 AI 모델이 리팩토링, 설계, 개발 속도 향상에 큰 도움을 줄 수 있지만, 수백만 줄의 코드를 가진 대규모 프로덕션 프로젝트에서 전적으로 의존하기에는 아직 한계가 있다는 결론입니다.

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