AI MODEL INDEX

최신 AI 모델 성능·비용 비교

독립 벤치마크의 성능 지수와 토큰 비용을 반영한 작업당 비용을 함께 비교합니다.

스냅샷:

최신 모델 성능 지수

모델별 대표 추론 설정 · 높을수록 우수

0—60 INDEX
010203040506057.6Claude Opus5.556Claude Sonnet5.553.4Claude Fable5.152.7GPT-6Astra52.6Gemini 4Argon52.4MuseWonder51.8GPT-6.1Sol46.4Grok4.746.3MiMo-V2.6Pro45.1DeepSeek 4.1Flash 101744.8GLM5.343.6KimiK343.4Claude Haiku5.540.9Gemini 3.8Flash38.1GPT-6Luna
선택 모델 상세Claude Opus 5.5Anthropic · max · default fallback모델 원자료
지수
57.6
작업당
$5.98
출력 속도
95.9 t/s
컨텍스트
100만

성능과 작업당 비용

왼쪽 위에 가까울수록 높은 성능을 더 낮은 비용으로 달성

COST / TASK
HIGH VALUE ZONE$0$2$4$6$830405060Opus 5.5Sonnet 5.5Fable 5.1GPT-6 AstraGemini 4 ArgonMuse WonderGPT-6.1 SolGrok 4.7MiMo-V2.6-ProDeepSeek 4.1 FlashGLM-5.3Kimi K3Haiku 5.5Gemini 3.8 FlashGPT-6 Luna작업당 비용 (USD)성능 지수
선택 모델 상세Claude Opus 5.5Anthropic · max · default fallback모델 원자료
지수
57.6
작업당
$5.98
출력 속도
95.9 t/s
컨텍스트
100만
최고 성능Opus 5.557.6 INDEX
고효율 균형MiMo-V2.6-Pro46.3 INDEX · $0.13
최저 작업 비용GPT-6 Luna$0.07 / TASK
모델설정성능 지수작업당 비용출력 속도컨텍스트
Claude Opus 5.5Anthropicmax · default fallback57.6$5.9895.9 t/s100만
Claude Sonnet 5.5Anthropicmax · default fallback56$5.46133.8 t/s100만
Claude Fable 5.1Anthropicmax · default fallback53.4$7.6368.5 t/s100만
GPT-6 AstraOpenAImax52.7$3.2656.3 t/s100만
Gemini 4 ArgonGooglehigh52.6$1.9981.5 t/s100만
Muse WonderMeta공식 안내: 현재 대한민국에서 Model API·Muse Code 이용 불가. Wonder Full과 다른 모델입니다.max52.4$4.52145.1 t/s104.9만
GPT-6.1 SolOpenAImax51.8$0.7254.3 t/s100만
Grok 4.7SpaceXAIxhigh46.4$3.7488.9 t/s50만
MiMo-V2.6-ProXiaomiprovider default · no explicit effort field46.3$0.1352.6 t/s100만
DeepSeek V4.1 Flash 1017DeepSeekmax45.1$0.26203.7 t/s100만
GLM-5.3Z AImax44.8$2.0176.7 t/s100만
Kimi K3Kimimax43.6$2.0036.9 t/s104.9만
Claude Haiku 5.5Anthropicmax43.4$0.21238.3 t/s100만
Gemini 3.8 FlashGooglehigh40.9$1.24141.5 t/s100만
GPT-6 LunaOpenAImax38.1$0.07135.2 t/s100만
비교 범위·추론 설정·비용을 읽는 방법

전체 시장을 빠짐없이 평가한 순위가 아니라 검증일 기준으로 선정한 모델과 대표 설정의 비교입니다. Artificial Analysis v4.3.2는 주로 영어·텍스트 벤치마크이며 한국어·이미지·음성 품질을 아우르는 종합점수가 아닙니다.

max·high·xhigh는 모델별 대표 평가 설정이며 같은 추론 예산을 뜻하지 않습니다. USD/task는 캐시와 추론 토큰 사용량 등을 반영한 가중 벤치마크 작업 비용으로, API의 100만 토큰당 정가와 다릅니다. 이전 v4.3 스냅샷과의 점수 차이를 동일 조건에서의 성능 향상으로 해석하지 마세요.

동일 모델도 추론 설정에 따라 점수와 비용이 달라집니다. API 가격표가 아닌 실제 벤치마크 작업당 비용입니다.

고효율 균형: 선정 모델 최고 점수의 80% 이상 중 작업당 비용이 가장 낮은 모델. 계산은 표시 반올림 전 원자료를 사용합니다. 강조 영역과 점선은 선정 모델의 비용·점수 중앙값 기준입니다.

데이터·방법론: Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2