2025 GPT5와 Claude 4.5 성능 비교 및 N8N AI 에이전트 실적: 실무 자동화 사용법부터 벤

Anthropic이 Claude Sonnet 4.5 모델을 공식 발표한 뒤로, 실제 엔지니어와 개발자 커뮤니티의 반응은 예상보다 훨씬 뜨거웠습니다. 소셜미디어와 전문 포럼에는 '코딩 성능'과 '복잡한 에이전트 워크플로우'에서 압도적 우위를 보였다는 경험담이 연이어 올라왔습니다. 저는 오늘 Claude 4.5의 핵심 벤치마크 결과와 실질적 사용 팁, 그리고 N8N 플랫폼에서의 실전 적용 사례를 중심으로 Claude 4.5를 기존 Claude Sonnet 4, 그리고 GPT5와 상세 비교해 보고자 합니다.

Claude Sonnet 4.5: 발표와 주요 스펙

2024년 9월 29일 Anthropic은 Sonnet 4.5를 정식 공개했으며, 모든 Claude 계정 사용자가 즉시 활용 가능하도록 했습니다. 이 모델은 무료/유료 구분 없이 인터페이스에 바로 추가되어, 기존 Sonnet 4에서의 전환도 편리합니다.

주요 특징을 살펴보면,

Anthropic은 "세계 최고의 코딩 모델"이라 직접 자신했습니다.
복잡한 에이전트 및 도구 연동, 컴퓨터 사용 능력에서 이전 모델 대비 뚜렷한 향상이 있음을 언급했습니다.
수리 및 추론 분야에서도 성능이 대폭 개선되었습니다.

가장 눈에 띄는 점은 최대 30시간 이상 '자율적' 작업이 가능하다는 것인데, 기존 Opus 4는 최대 7시간까지만 지원했습니다. 이는 엔터프라이즈 테스트에서 실제로 인프라 구축, DB 서비스 연결, 도메인 구매, 보안 인증(SOC2)까지 스스로 처리했다는 구체 사례를 통해 입증됐습니다.

요금 정책은 기존 Sonnet과 동일하게,

1백만 입력 토큰당 $3
1백만 출력 토큰당 $15 입니다. GPT5 대비 토큰 단가로는 더 높지만, 실제 작업 결과가 요금 이상의 가치를 충분히 증명할 수 있는지 아래에서 상세히 비교해 보겠습니다.

새롭게 추가된 툴과 실제 사용 편의 개선점

Sonnet 4.5 발표와 함께 여러 도구들이 동시 제공되었습니다.

체크포인트 및 롤백 기능 (중간 작업 상태 저장/복원)
새 터미널 인터페이스
VS Code 네이티브 확장 등 특히 본 모델을 "코딩 생태계 전체 지원"이라는 방향으로 내세웠다는 점이 인상적입니다.

실제 저도 여러 번 사용해 보면서, N8N 같은 자동화 도구와 연동시 '복잡한 조건 및 명령 처리 능력', 도구 간 상대적 결정 내리기, 멀티 스텝 작업 연계에서 기존 모델보다 확실히 실무 중심 친화적으로 동작하는 점을 체감했습니다.

벤치마크 상세 설명과 실무 적용 평가

Claude 4.5가 실제 소프트웨어 코딩 실력을 측정하는 S-Bench(verified evaluation)에서 업계 최고 수준임이 확인되었습니다.

이 벤치마크는 실제 Github 이슈를 기반으로 AI가 문제 해결 능력을 시험합니다.
즉, N8N 플랫폼에서 함수 노드 복잡 자동화, 워크플로우 디버깅 등의 실무 작업에 투입할 때, 실제 오류 식별 및 수정이 Sonnet 4.5에서는 훨씬 강력합니다.

OS World 벤치마크(실제 컴퓨터 작업 처리 능력):

Sonnet 4.5 : 61.4%
이전 Sonnet 4 : 42.2%
불과 4개월 만에 50% 가까운 상승입니다.

Anthropic 관계자 인터뷰에 따르면, 30시간 연속 자율 코딩 중 앱 개발, DB 연결, 도메인 구매, SOC2 보안 인증까지 모든 프로세스를 자체적으로 진행했다는 사례도 공개되었습니다. 복잡한 비즈니스 자동화, 엔드-투-엔드 통합 워크플로우에서 여러 도구를 결합한 에이전트 자동화를 실질적으로 구현할 수 있다는 점이 실제 자동화 환경에서 매우 큰 메리트로 작용합니다.

N8N에서 Claude 4.5와 여러 모델 실전 비교

N8N에서 Claude 4.5, Sonnet 4, GPT5를 실제 업무용 에이전트에 연결해 평가했습니다. 연결 방식은 OpenRouter 플랫폼을 통해 여러 LLM 모델을 선택·전환 가능하게 구성했습니다. 일부 연결 오류 및 '툴 호출 불가' 문제도 있었지만, OpenRouter 경유시 문제 없이 API 키 입력만으로 모든 모델 활용이 가능합니다.

실제 업무 시나리오(의료 데이터 처리, HIPPA 대응, 요금 안내 등)와 지식베이스를 구축해 구체적으로 각 모델별 응답의 문자열 유사도(정답과 얼마나 가까운지, 0에서 1 사이로 표시)로 비교했습니다.

Claude 4.5 : 유사도 평균 0.23
Sonnet 4 : 유사도 평균 0.25
GPT5 : 평균 약 0.51 코스트면에서도 검토했는데, GPT5가 가장 저렴하고 정확했으며, Sonnet 4.5가 가장 비싸고 정확도는 다소 낮았습니다.

채점 방식 한계와 실제 정답 도출 방법의 다양성 때문에 모든 경우 '정답과 완전 일치' 응답을 기대하는 것은 어렵지만, 실제 문제 해결 능력을 종합적으로 따지면 Claude 4.5의 도구 호출 및 멀티 스텝 처리 성능이 조금 더 높은 것으로 나타났습니다.

도구 연동 테스트에서는 '복잡한 비교, 결과 요약 및 이메일 자동 발송'까지 정상적으로 구현해냈으며, 본인의 경험에 따르면 전자상거래, 고객지원, 헬스케어 자동화, 교육 등 분야에서 더욱 빠르고 안전한 프로세스 구현에 유리함을 분명히 체감했습니다.

실무 적용 팁과 주의사항

높은 기능성: 복잡하고 지속적인 멀티 스텝 작업에 투입할 때 Sonnet 4.5의 자율성과 워크플로우 내 코딩 능력이 유리하게 작용함
비용/효과 고민: 대규모 단순 작업, 빠른 응답이 필요한 경우엔 GPT5나 이전 Sonnet 4 사용도 권장됨 (비용차이 직접적)
연동 안정성: 발표 초기에 일부 N8N과의 채팅·툴 호출 불안정 사례가 있었으나, 플랫폼 및 API 업데이트 시점을 고려해 적용할 필요 있음
정확도/도움 채점 방식 병행 필요: 단순 유사도 수치보다 실제 '도움됨/정확함' 설문형 체크 활용도 추천
엔터프라이즈 환경: 인증·보안 관련작업, 지속적 서비스 운영 워크플로우에 투입시 Sonnet 4.5 성능 메리트 확실

결론 및 선택가이드

직접 경험한 결과, **코딩·데이터 분석·보안·인프라 구축 같이 복잡한, 오랜 시간 집중과 논리가

출처 및 참고 :