코딩에는 ChatGPT와 Gemini 중 무엇이 더 좋을까요?
코딩은 ChatGPT가 간발의 차로 낫고, 가성비는 OpenAI의 저렴한 모델이 더 좋습니다. 2026년 10월 25일 기준 Artificial Analysis Coding Agent Index에서 더 큰 GPT Astra를 쓴 Codex는 54.7점이었지만 작업당 $7.04를 썼습니다. Sol은 $1.50으로 1점 안쪽까지 따라붙었습니다. 비용 면에서 Argon은 그 둘 사이에 있습니다.
이 지수는 각 회사의 자체 에이전트에 세 가지 테스트, 총 290개 작업을 시킵니다. FrontierCode는 Cognition이 만들었으며, 에이전트가 실제 저장소에 만든 변경을 메인테이너가 병합할지를 묻습니다. Terminal-Bench 4.0은 셸에서 처리할 어려운 작업 66개를 줍니다. Scale AI의 SWE-Atlas QnA는 코드베이스가 어떻게 동작하는지 124개 질문을 던집니다.
| Coding Agent Index v2.0, 2026년 10월 25일 기준 | 지수 | FrontierCode 1.1 | Terminal-Bench 4.0 | SWE-Atlas QnA | 작업당 API 비용 | 작업당 소요 시간 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Codex, GPT-6 Astra (max) | 54.7 | 49.3% | 55.6% | 59.1% | $7.04 | 24.8분 |
| Codex, GPT-6.1 Sol (max) | 54.1 | 49.4% | 53.0% | 59.9% | $1.50 | 23.7분 |
| Antigravity CLI, Gemini 4 Argon (high) | 53.2 | 48.6% | 56.1% | 55.1% | $5.86 | 34.7분 |
| Antigravity SDK, Gemini 3.8 Flash (high) | 33.3 | 40.8% | 14.6% | 44.4% | $2.51 | 13.1분 |
| Codex, GPT-6 Luna (max) | 31.1 | 39.5% | 15.7% | 38.2% | $0.16 | 21.3분 |
세 가지 중 Gemini가 이기는 것은 하나입니다. Argon을 쓴 Antigravity는 터미널 작업의 56.1%를 통과해 Sol을 쓴 Codex(53.0%)는 물론 GPT Astra를 쓴 Codex(55.6%)도 앞섰습니다. 코드베이스 질문은 Codex가 4.8점 차로 이깁니다. FrontierCode는 49.4% 대 48.6%로 무승부에 가깝습니다. Artificial Analysis는 이 지수가 "빠른 비교에는 유용하지만 평가별 세부 결과와 함께 읽어야 한다"고 말합니다. 0.9점 차이가 바로 그런 경우입니다.
Python에는 ChatGPT와 Gemini 중 무엇이 더 좋을까요?
Artificial Analysis가 돌리는 유일한 Python 테스트에서는 Gemini가 더 낫습니다. SciCode는 실험실 문제 80개를 푸는 Python 함수를 요구하는데, Gemini 4 Argon은 high 설정에서 61.8%를 통과했습니다. GPT Sol은 max 설정에서 54.2%, GPT Astra는 56.5%였습니다.
| 모델, 2026년 10월 25일 기준 | 추론 강도 | FrontierCode 1.1 | Terminal-Bench 4.0 | SciCode (Python) | 100만 토큰당 API 가격, 입력 / 출력 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | high | 43.5% | 57.1% | 61.8% | $2 / $10 (11월 30일까지), 이후 $4 / $20 |
| GPT-6.1 Sol | max | 49.1% | 56.1% | 54.2% | $2 / $10 |
| GPT-6 Astra | max | 47.0% | 59.1% | 56.5% | $10 / $50 |
| Gemini 3.8 Flash | high | 36.4% | 19.7% | 56.6% | $0.75 / $3.75 (12월 31일까지) |
| GPT-6 Luna | max | 41.9% | 12.6% | 54.6% | $0.10 / $0.50 |
Google의 작은 모델인 Gemini Flash도 이 테스트에서는 GPT Sol을 앞섭니다(56.6% 대 54.2%). 다만 SciCode는 과학 계산용 코드입니다. Django 앱이 아니라 수치 작업의 참고 자료로 읽으세요. 저장소 테스트인 FrontierCode에서는 Artificial Analysis가 만든 하네스에서 둘을 돌렸을 때 Sol이 Argon을 5.6점 앞섭니다.
$20 요금제의 코딩 에이전트는 Codex와 Antigravity 중 어느 쪽일까요?
2026년 10월 기준 두 $20 요금제 모두 코딩 에이전트가 따라옵니다. ChatGPT Plus에는 Codex가, Google AI Pro에는 Antigravity와 Jules가 있습니다. OpenAI는 Plus를 월 $20에, Google은 요금제를 $19.99에 판매합니다.
| 2026년 10월 25일 기준 | ChatGPT Plus | Google AI Pro |
|---|---|---|
| 가격 | 월 $20부터 | 월 $19.99 |
| 코딩 에이전트 | Codex | Antigravity(데스크톱 앱과 CLI), Jules |
| 최상위 코딩 모델 | GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra | Gemini 4 Argon (2026년 10월 13일부터 Gemini 앱에서 사용) |
| 공개된 5시간 기준 추정치 | GPT-6.1 Sol 로컬 메시지 15~160개, GPT-6 Astra 5~45개 | 없음. Antigravity는 5시간마다 갱신되는 "Entry rate limits"라고만 표기 |
| 주간 한도 | "Weekly limits may also apply" | 주간 한도 있음, 수치 없음 |
| 한도 초과 시 | ChatGPT 크레딧 구매 | Gemini Enterprise 요율의 AI 크레딧 |
| 무료 플랜 | Codex 데스크톱 앱의 GPT-6 Luna (순차 배포에 따라 다름) | "Basic weekly rate limits"가 적용되는 Antigravity |
두 곳 중 수치를 알려 주는 곳은 OpenAI뿐입니다. Codex 요금 페이지는 Sol에서 5시간마다 로컬 메시지 15~160개를 추정하고, Plus를 "Power a few focused coding sessions each week."를 위한 요금제로 소개합니다. 클라우드 작업은 로컬 작업보다 이 한도를 더 많이 쓸 수 있습니다.
Google은 형용사만 줍니다. Antigravity 요금제 페이지는 Pro에 "a high, generous quota, refreshed every five hours until the weekly limit is reached."를 약속할 뿐, 그게 전부입니다. 더 저렴한 Google AI Plus($4.99, Google의 요금제 페이지)에는 코딩 에이전트가 아예 나와 있지 않습니다.
Gemini CLI는 더 이상 Google의 일반 사용자용 에이전트가 아닙니다. 메인테이너들은 2026년 5월 19일 GitHub에 이렇게 썼습니다: "On June 18, 2026, Gemini CLI will stop serving requests for Google AI Pro and Ultra". 무료 사용자는 같은 날 중단되었고, Google은 모두를 Antigravity CLI로 안내합니다. 6월 이전의 ChatGPT vs Gemini CLI 테스트는 지금 개인 계정으로 얻는 결과를 보여 주지 않습니다.
코딩 비용은 ChatGPT와 Gemini 중 어느 쪽이 더 쌀까요?
코딩 비용은 ChatGPT가 에이전트 작업당 약 4배 저렴합니다. Coding Agent Index에서 평균 작업 하나에 Codex(GPT Sol)는 $1.50, Antigravity(Gemini 4 Argon)는 $5.86이 들었습니다. 토큰당 가격은 현재 둘이 같은데도 그렇습니다.
Google의 Gemini API 요금 페이지는 2026년 11월 30일까지 Argon에 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $10를 받습니다. OpenAI의 API 요금도 Sol에 같은 $2와 $10를 받습니다. Argon이 더 비싼 이유는 더 많이 읽기 때문입니다. 작업당 입력이 약 1,380만 토큰으로, Sol의 390만 토큰보다 많았습니다.
격차는 12월 1일에 더 벌어집니다. 그날 Argon은 $4와 $20으로 오르고, 캐시 입력을 포함한 모든 요율이 두 배가 됩니다. 저희 계산으로 $5.86의 두 배면 같은 작업이 작업당 약 $11.72가 되어 Sol 비용의 8배에 가깝습니다. 요금제로는 $20 대 $19.99로 비깁니다.
코딩 속도는 ChatGPT와 Gemini 중 어느 쪽이 더 빠를까요?
에이전트 작업은 ChatGPT가 더 빨리 끝냅니다. 지수의 평균 작업에서 Codex(GPT Sol)는 23.7분, Antigravity(Gemini 4 Argon)는 34.7분이 걸렸습니다.
단일 답변도 Sol이 더 빠릅니다. 모델 리더보드에서 high 설정의 Sol은 프롬프트부터 전체 답변까지 중앙값 45.5초, high 설정의 Argon은 63.2초가 걸렸습니다. 일단 쓰기 시작하면 Argon이 초당 81토큰으로 Sol의 53토큰보다 빠릅니다. 대기 시간의 대부분은 첫 단어 전에 하는 사고 과정입니다.
SWE-bench에서 ChatGPT와 Gemini는 어떻게 비교될까요?
SWE-bench로는 현재의 ChatGPT와 Gemini 모델 순위를 매길 수 없습니다. 두 보드 어디에도 해당 모델이 없기 때문입니다. 공식 SWE-bench Verified 보드에는 2026년 2월 26일 이후 등록된 항목이 없습니다. Scale의 SWE-bench Pro 보드는 GPT-5.4와 Gemini 3.1 Pro에서 멈춰 있습니다.
2026년 10월 25일 기준 그 보드에서 OpenAI 항목 중 최고는 59.10%, Google 항목 중 최고는 46.10%였습니다. OpenAI가 13점 앞섰습니다. 두 모델 모두 지금 Codex와 Antigravity에 들어 있는 모델보다 오래된 것이므로, SWE-bench 표는 지난 기록으로 보세요.
코딩에는 ChatGPT와 Gemini 중 무엇을 써야 할까요?
작업당 비용을 따지거나 공개된 한도가 필요하면 ChatGPT를, 터미널 작업이나 과학용 Python이 중심이면 Gemini를 쓰세요.
| ChatGPT를 고르세요 | Gemini를 고르세요 |
|---|---|
| 더 저렴한 에이전트가 필요하다 (작업당 $1.50 대 $5.86) | 셸에서 긴 작업을 돌린다 (Terminal-Bench 4.0, 56.1% 대 53.0%) |
| 에이전트 작업이 더 빨리 끝나길 원한다 (23.7분 대 34.7분) | 과학용 Python을 쓴다 (SciCode 61.8% 대 54.2%) |
| 큰 코드베이스에 대해 질문한다 (SWE-Atlas QnA 59.9% 대 55.1%) | 답변이 시작된 뒤 더 빠른 스트리밍을 원한다 (초당 81토큰 대 53토큰) |
| 에이전트를 몇 번 돌릴 수 있는지 추정치가 필요하다 (5시간당 15~160회) | 채팅 앱에서 100만 토큰 컨텍스트 창을 원한다 (Google AI Pro) |
| ChatGPT Free나 Go로 코딩한다 (Codex의 GPT-6 Luna) | 순차 배포 단서가 없는 무료 에이전트를 원한다 (Antigravity 무료 등급) |
어느 쪽도 모든 행에서 이기지는 못하므로, 먼저 내 저장소에서 둘 다 시험해 보세요. 글쓰기와 리서치까지 넓게 비교하려면 Gemini vs ChatGPT를 읽어 보세요. 같은 지수에서 Anthropic의 에이전트를 보려면 Claude vs Gemini for coding이 Claude Code와 Antigravity를 맞붙입니다. 다른 코딩 도구도 후보에 넣고 싶다면 ChatGPT alternatives for coding에서 다룹니다.
Whizi가 맞는 경우는 하나입니다. 요금제를 결제하기 전에 GPT Sol과 Gemini 모델이 같은 코딩 질문에 어떻게 답하는지 보고 싶을 때입니다. 나란히 비교하는 채팅은 월 $29.99의 Whizi Pro에 포함되며, 메시지당 크레딧은 모델마다 다르고 바뀔 수 있습니다. Whizi는 채팅 앱이라 저장소 전체를 수정하려면 여전히 Codex나 Antigravity가 필요합니다. 코딩 가이드에서 각 요금제로 쓸 수 있는 코딩 모델을 확인하세요.
자주 묻는 질문
Codex가 Antigravity보다 나은가요?
근소하게 낫습니다. 두 에이전트를 함께 다룬 유일한 공개 테스트 기준입니다. Artificial Analysis는 2026년 10월 25일 기준 Coding Agent Index에서 Codex(GPT Sol)에 54.1점, Antigravity CLI(Gemini 4 Argon)에 53.2점을 매겼습니다. Codex가 더 빨랐고 작업당 비용은 약 4분의 1이었습니다. 내 프롬프트로 두 모델을 직접 시험하려면 무료 AI 모델 비교 도구가 프롬프트 하나를 여러 모델에 보내 줍니다.
Codex나 Gemini로 코딩을 무료로 할 수 있나요?
네, 둘 다 무료 경로가 있습니다. ChatGPT Free와 Go는 Codex 데스크톱 앱에서 GPT Luna를 쓸 수 있으며, 순차 배포에 따라 다를 수 있습니다. Google의 Antigravity는 무료로 시작할 수 있고 주간 한도가 기본 수준입니다. Gemini CLI는 2026년 6월 18일부터 무료 개인 계정을 더 이상 지원하지 않습니다. 유료 요금제가 무엇을 더해 주는지는 Google AI Pro, 그만한 가치가 있을까에서 다룹니다.
Python에서는 Gemini가 ChatGPT보다 나은가요?
네, 과학용 Python에서는 그렇습니다. 2026년 10월 25일에 보드를 확인했을 때 Gemini 4 Argon은 high 설정에서 SciCode의 Python 과제 61.8%를 통과했고, GPT Sol은 max 설정에서 54.2%를 통과했습니다. SciCode는 실험실 코드라서 웹 앱에 대해서는 알려 주는 바가 적습니다. 다른 종류의 코드에 맞는 도구는 AI for coding에서 다룹니다.
코딩 때문에 ChatGPT Plus와 Google AI Pro 중 무엇을 결제해야 할까요?
에이전트가 결제 이유라면 ChatGPT Plus입니다. 여기에 들어 있는 Codex(GPT Sol)는 Coding Agent Index에서 작업당 약 4분의 1 비용으로 Gemini 4 Argon과 맞먹었고, OpenAI는 예상 사용량도 알려 줍니다. $19.99의 Google AI Pro는 채팅 앱에서 100만 토큰 컨텍스트 창을 줍니다. 두 요금제의 나머지 차이는 Google AI Pro vs ChatGPT Plus에서 비교합니다.
