GPT-5.4와 Claude Opus 등 주요 코딩 LLM 비교 분석 및 사용 후기

작성자의 상세한 비교 분석에 대해 대체로 긍정적이며, 특히 Anthropic의 불투명성에 공감하는 분위기이다.

• 보안 취약점 테스트가 필요한 경우 GPT-5.4의 거부 반응을 고려하여 다른 모델을 보조로 사용하라.
• 대규모 웹사이트 번역 등 단순 반복 작업에는 OSS 120b를 사용하여 비용을 절감한 후 Sonnet으로 최종 검수하라.
• 특정 모델의 서버 장애나 정책 변경에 대비해 최소 두 개 이상의 LLM 유료 플랜을 유지하는 것이 업무 연속성에 유리하다.

• GPT-5.4는 기술력은 높으나 보안 테스트 거부와 학구적인 성격 때문에 실무 개발자와의 협업에서 마찰이 발생할 수 있다.
• Claude는 개발자 친화적인 응답 스타일을 가졌으나 Anthropic의 불투명한 운영으로 인해 GPT와 병행 사용하는 다중 구독 전략이 권장된다.
• Gemini 기반의 코딩 도구들은 현재 기술적 완성도가 낮아 실무 적용이 부적합하며 GLM-5나 Qwen 같은 대안 모델이 더 나은 성과를 낸다.
• 단순 번역이나 대량의 토큰 처리가 필요한 작업에는 OSS 120b와 같은 저비용 모델을 선행 활용한 뒤 고성능 모델로 교정하는 방식이 비용 효율적이다.