Claude Sonnet 4 vs. Gemini 2.5 Pro: 실제 프로젝트 기반 개발 모델 성능 비교

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 개발자 및 AI 모델 사용자 (중간~고급 수준)

- 실제 프로젝트에서 AI 모델 활용을 고려하는 전문가

- 비용 대비 성능을 고려한 기술 선택에 관심 있는 사람

핵심 요약

Claude Sonnet 4: SWE 벤치마크에서 72.7% 정확도 달성, 복잡한 코드베이스 이해 및 버그 수정에서 우수.
Gemini 2.5 Pro: 67.2% 정확도로 상대적으로 낮지만, 비용 효율성에서 우위 (입력: $1.25/M, 출력: $10/M).
실제 프로젝트 테스트 결과: 두 모델 모두 버그 수정과 기능 추가에서 유사한 성능, 단 Claude Sonnet 4가 빠른 처리 시간 및 더 체계적인 코드 분석을 보임.

섹션별 세부 요약

1. 소개 및 배경

AI 모델 비교의 중요성: 기존 비교는 이론적 질문에 초점, 실제 프로젝트 기반 테스트가 부족.
테스트 대상: Claude Sonnet 4 (Anthropic) vs. Gemini 2.5 Pro (Google).
모델 개요:

- Claude Sonnet 4: SWE 벤치마크 정확도 72.7%.

- Gemini 2.5 Pro: LMArena 1470점, WebDevArena 1443점.

2. 테스트 환경 설정

Claude Code:

- 터미널 기반 CLI 도구, GitHub/GitLab 통합 지원.

- 자동 코드베이스 분석 및 다중 파일 편집 기능 제공.

Gemini 2.5 Pro (Jules):

- 웹 기반 AI 에이전트, GitHub 연동 필수.

- 가상 머신 내 실행으로 인해 처리 시간이 길음.

3. 프로젝트 이해 테스트

collaborative-editor 프로젝트: Google Docs 유사한 실시간 협업 문서 편집기.
Claude Sonnet 4:

- CLAUDE.md 파일 생성, 코드베이스 구조와 아키텍처 패턴 명확히 설명.

Gemini 2.5 Pro:

- README.md 파일 생성, 깔끔하고 간결한 형식.

- 구조적 설명은 부족하지만, GitHub 표준에 부합.

4. 버그 수정 테스트

테스트 시나리오:

- 문서 이름 업데이트 실패, 사용자 스스로 협업자 삭제, 권한 없는 문서 접근 문제.

Claude Sonnet 4:

- 모든 버그 수정 성공, lint 및 테스트 명령 추가.

- 2-3분 내 처리.

Gemini 2.5 Pro:

- 모든 버그 수정 성공, GitHub 브랜치 자동 생성.

- 10분 이상 소요, 가상 머신 실행 지연.

5. 기능 추가 테스트

테스트 시나리오:

- "Focus Mode" 기능 구현: 네비게이션 숨기기, 풀스크린 전환, 포맷 툴바 숨기기.

Claude Sonnet 4:

- 즉시 구현, 텍스트 저장 문제 발생.

- 코드 품질 우수 (최소한의 코드, 베스트 프랙티스 준수).

Gemini 2.5 Pro:

- Jules 에이전트 중단 (3회 시도 실패).

- 수동 컨텍스트 제공 후 구현 완료, UI 디자인은 미흡.

결론

Claude Sonnet 4: 고정확도와 빠른 처리 시간이 강점, 복잡한 코딩 작업에 적합.
Gemini 2.5 Pro: 비용 효율성과 일반적인 개발 작업에 적합, 단 특정 기능 구현 시 지연 발생 가능.
선택 가이드:

- 하드코딩 작업이 필요한 경우: Claude Sonnet 4 선택.

- 비용 절감이 우선시되면: Gemini 2.5 Pro 활용.

- 모델 테스트 시: Claude Code의 터미널 기반 접근성과 Jules의 웹 기반 통합을 고려.