Opus 5가 해낸 일: GPT 5.6을 더 선호하게 만들다
Opus 5 Did What No Other Model Could: Made Me Prefer GPT 5.6
핵심 요약
Opus 5의 성능 저하와 문맥 파악 실패에 실망한 사용자가 다른 모델로의 회귀를 고민하며 의견을 구함.
- Opus 5 성능 저하 — 이전 모델보다 문맥 파악 능력이 떨어지고 구현 과정에서 잦은 오류 발생함.
- 모델 회귀 현상 — 3~4개월 전의 워크플로우로 돌아간 듯한 답답함을 느낌.
- 대안 모델 탐색 — GPT-5.6 Sol과 Fable 5가 현재 Opus 5보다 더 신뢰할 만한 성능을 보여줌.
- 토큰 제한 문제 — Fable 5가 가장 뛰어나지만 토큰 할당량 부족으로 실사용에 어려움이 있음.
적어도 나한테는 Opus 5의 가장 큰 문제가 간단해. 퇴보한 느낌이야.
3~4개월 전에 쓰던 모델, 혹은 적어도 같은 워크플로우로 돌아간 기분이야.
빠를 때는 실수를 자주 해. 꼭 코딩 실수나 명백한 기술적 오류가 아니라, 문맥적 실수를 해.
예를 들어, 루프 안에서 계획을 세우고, 구현 계획을 반복적으로 검토하고, 코드를 건드리기 전에 모든 걸 다듬는 데 시간을 많이 쓰라고 시킬 수 있어. 하지만 막상 구현이 시작되면, 중요한 요소 몇 가지를 고려하지 못했다는 걸 자주 발견해.
그러면 다시 되돌아가서 뭔가를 수정하거나, 완전히 새로운 조사 경로를 열어야 해. 당연히 그 과정에서 전체 작업이 엉망이 되지.
게다가 적어도 어제부터는 눈에 띄게 느려졌어. 그런데 느려진 만큼 정확도가 엄청나게 올라간 것 같지도 않아. 조금 나아졌을 순 있지만, 속도 저하를 상쇄할 정도는 아니야.
그래서 또 불평하는 글을 올리기보다는, 진짜 궁금한 게 있어서 물어봐:
지난 며칠 동안 Opus 4.8로 돌아간 사람 있어?
아직 다시 시도해보진 않았지만, 이번 경험 때문에 OpenAI Codex Pro 플랜을 훨씬 더 자주 쓰게 됐어. 놀랍게도, 점점 더 선호하게 되더라고.
물론 사용량 제한은 내 Anthropic Max 플랜에 비하면 아주 작아. 하지만 GPT-5.6 Sol을 쓰면 적어도 Opus 4.8과 Fable 5 사이 어딘가에 있는 모델을 쓰는 기분이 들어.
분명히 말하지만, 토큰 제한만 아니었다면 나는 주저 없이 Fable 5를 썼을 거야. 나한테는 현재 압도적인 차이로 최고의 모델이고, 가장 신뢰하는 모델이니까.
안타깝게도, 제공되는 토큰 할당량 때문에 실용적이지가 않아.
비슷한 경험 한 사람 있어? Opus 4.8로 돌아갔어?
