코딩에 가장 좋은 AI 모델은? 개발자 1,200명이 실제로 실행하는 모델

이 질문에 대한 답은 대부분 벤치마크나 누군가의 취향에서 출발합니다. 저희의 출발점은 다릅니다. 할 일이 있을 때 사람들이 어떤 모델을 고르는지에 대한 기록입니다.

AgentsRoom은 코딩 에이전트를 나란히 실행하는 데스크톱 앱입니다. 누군가 에이전트를 실행하면 앱은 CLI와 모델을 기록하고, 작업 자체에 대해서는 아무것도 기록하지 않습니다. 이 글은 2026년 10월 9일부터 11월 5일까지 28일 동안의 기록을 읽습니다. 실행 205,366회와 로그인한 계정 1,194개입니다.

짧은 답. 이름 하나를 원한다면 Claude Code의 Opus입니다. 어떤 방식으로 세어도 1위입니다. 2위는 Codex의 GPT-6.1 Sol입니다. 하지만 이 격차의 상당 부분은 저희가 직접 정한 기본값에서 나오며, 이 숫자는 어떤 모델이 더 좋은 코드를 쓰는지보다 사람들이 어떻게 고르는지를 더 많이 말해 줍니다.

세 가지 방식으로 센 순위

실행은 매우 고르지 않게 분포합니다. 중앙값에 해당하는 계정은 28일 동안 에이전트 10개를 실행했고, 계정 10개가 전체 실행의 35%를 차지합니다. 예약 작업이 몇 개 있는 계정 하나만으로도 어떤 모델의 수치가 몇 포인트 움직일 수 있습니다. 그래서 같은 순위를 세 가지 방식으로 세었습니다. 전체 실행, 가장 많이 실행한 상위 10개 계정을 뺀 실행, 그리고 계정 하나에 한 표(각 계정이 가장 많이 실행한 모델)입니다.

이 표에서 읽을 것이 세 가지 있습니다.

Opus의 두 줄은 같은 모델입니다. opus 별칭은 최신 릴리스를 따라가고, Claude Code는 버전 2.1.280부터 이 별칭을 Opus 5.5로 해석합니다. 합치면 Opus 5.5는 실행의 37%이고, 계정 절반 남짓의 주력 모델입니다.

Sonnet은 두 번째 모델입니다. 실행의 13%를 차지하지만 주력 모델로 쓰는 계정은 6%뿐입니다. 사람들은 다른 모델과 함께 씁니다.

사람을 기준으로 세면 그림이 달라집니다. Gemini 3.8 Flash는 실행의 1.3%에서 계정의 4.6%로 올라갑니다. CLI 수준에서는 차이가 더 벌어집니다.

저희 자신의 기본값이 이 순위에 들어 있습니다

벤더 벤치마크라면 결코 인정할 필요가 없는 부분입니다. AgentsRoom에서는 기본 제공 역할마다 제안 모델이 함께 옵니다. 풀스택, 프론트엔드, 백엔드, 아키텍트, 보안, 모바일에는 Opus, QA, PM, DevOps, git에는 Sonnet, 마케팅과 번역에는 Haiku입니다. 풀스택 에이전트를 만들면 모델 선택기는 이미 Opus에 맞춰져 있습니다.

데이터에서도 보입니다. Claude Code에서 DevOps, PM, QA 에이전트에 가장 많이 실행된 모델은 Sonnet이고, 풀스택, 백엔드, 아키텍트 에이전트에서는 Opus입니다. 거의 한 줄 한 줄 저희의 기본값 표 그대로입니다. 그러니 개발자들이 QA에 Sonnet을 선호한다고 말하지 않겠습니다. 대개는 저희가 제안한 것을 그대로 둔 것입니다.

나머지는 관성이 설명합니다. 계정의 70%에서는 기간 중 처음 실행한 모델이 가장 많이 실행한 모델이기도 합니다.

더 정직한 신호는 아무도 우연히 하지 않는 선택에 있습니다. 198개 계정은 별칭이 같은 모델을 주는데도 Opus 5.5를 직접 고정했습니다. 116개 계정은 Fable을 실행했고 121개 계정은 Sonnet 5.5를 고정했는데, 둘 다 어떤 역할의 기본값도 아닙니다. 이 집단들은 더 작지만, 목록을 보고 스스로 결정한 사람들입니다.

사람들이 자동화에 맡기는 것

상위 10개 계정을 빼면 실행의 28%는 백로그 티켓, 팀 실행, 트리거에서 시작되고, 나머지는 대부분 누군가 에이전트를 열거나 재개한 경우입니다. 상위 10개 계정은 완전히 다른 세계입니다. 이들의 실행 중 68%가 자동화에서 시작됩니다. 이 계정들은 에이전트를 직접 실행하는 일을 대체로 그만두었습니다.

각 모델의 실행 중 자동화에서 시작된 비중(이 10개 계정 제외):

Claude Code에서는 등급이 예상대로 갈립니다. Opus는 약 20%, Sonnet과 Haiku는 약 40%입니다. Sonnet 수치는 저희 기본값 때문에 부풀려져 있습니다. 팀 실행의 QA와 PM 자리가 이 모델로 시작하기 때문이고, 고정한 Sonnet 5.5는 18%에 머뭅니다. Codex에는 이런 패턴이 없으며, 목록의 프런티어 모델인 GPT-6 Astra가 40%입니다. 그러니 이것을 법칙으로 삼지는 않겠습니다. 저희가 내세울 수 있는 규칙에 가장 가까운 것은 이렇습니다. Claude Code에서 사람들은 자기가 지켜보는 작업에는 가장 강한 등급을 남겨 두고, 반복 작업은 더 저렴한 등급에 더 많이 맡깁니다.

강도도 같은 논리를 따릅니다. 강도가 설정된 실행 중에서 Opus(48%)와 GPT-6.1 Sol(59%)은 high가, Sonnet(61%)은 medium이 가장 많습니다. 추론 강도는 그 자체로 독립된 설정이며, Opus 5.5를 고정한 사람들은 더 높입니다. 실행의 25%가 xhigh 또는 max이고, 별칭에서는 20%입니다.

하나로 끝내는 사람은 많지 않습니다

계정의 30%는 28일 동안 모델 하나만 실행했고, 21%는 여섯 개 이상을 실행했습니다. 역할별 기본값이 이 수치를 부풀립니다. 아무도 결정하지 않아도 같은 계정에 Opus와 Sonnet이 들어갈 수 있기 때문입니다. CLI 개수가 더 깔끔합니다. 두 번째 CLI에는 설치와 로그인이 필요하기 때문입니다. 계정의 45%가 두 개 이상을 실행했습니다.

겹침은 한쪽으로 치우쳐 있습니다. Codex 계정 10개 중 8개 이상이 Claude도 실행했습니다. Claude 계정 중 Codex를 실행한 곳은 10개 중 3개 미만입니다. 이 개발자들 중 상당수에게 "어떤 모델이 최고인가"의 답은 조합이고, 그것은 합리적인 결론입니다.

작은 사실 하나, 표본도 작습니다. GitHub Copilot 계정 34개 중 주말에 무언가를 실행한 계정은 6개인 반면, Claude 계정은 47%, Codex 계정은 52%입니다. 고용주가 비용을 내는 도구라면 들어맞는 얘기지만, 증명할 수는 없습니다.

새 모델은 기본값이라면 약 일주일 만에 자리를 차지합니다

GPT-6.1 Sol은 9월 29일 저희 기록에 처음 나타났고, 10월 1일에는 다른 모델을 고르지 않으면 새 Codex 에이전트가 받는 모델이 되었습니다. Codex의 주요 모델 가운데 이 모델의 실행 비중은 주별로 다음과 같이 움직였습니다. 19%, 50%, 53%, 61%, 68%, 65%. 같은 6주 동안 GPT-5.6 Sol은 82개 계정에서 24개로 줄었습니다.

이 24개 계정은 흥미롭습니다. 11월 2일 주(이 수치를 뽑을 때 아직 끝나지 않은 주)에 여전히 Opus 5를 실행한 17개 계정도 마찬가지입니다. 스스로 선택해서 남은 사람도 있고, 요금제에서 더 새로운 모델을 제공하지 않아 남은 사람도 있습니다. 저희 데이터로는 구분할 수 없습니다.

Claude Code에서는 릴리스가 거의 보이지 않습니다. 별칭을 쓰는 사람은 아무것도 하지 않아도 옮겨 가기 때문에, 고정한 Opus 5.5의 수치는 이 모델의 사용량을 실제보다 작게 보여 줍니다.

실행 횟수를 인기로 읽는 데에도 함정이 있습니다. 상위 10개 계정을 빼면 Codex는 9월 21일 주의 실행 26%에서 11월 2일 주의 16%로 떨어졌습니다. 그런데 Codex를 실행한 활성 계정의 비중은 양 끝 모두 36%였고, 그 사이에도 33%에서 38% 사이에 머물렀습니다. 거의 같은 비중의 사람들이 자기 에이전트 중 더 작은 비중을 거기서 실행하는 것입니다. 첫 번째 숫자만 있었다면 잘못된 제목을 썼을 것입니다.

무료 모델과 로컬 모델

가장 좋은 무료 모델이나 로컬에서 돌리기에 가장 좋은 모델을 찾는 사람이 많습니다. 이 데이터로는 답할 수 없습니다. 무료이고 광고로 운영되는 Freebuff는 실행의 0.3%입니다. Ollama를 통한 로컬 모델은 0.2%이고, 계정 47개입니다. 저희 사용자는 대부분 이미 구독료를 내고 있으므로, 여기서 비중이 낮다고 해서 평가가 되지는 않습니다. 로컬을 찾고 있다면 클라우드 에이전트 옆에서 Ollama를 돌리는 방법부터 보세요.

이 숫자로 알 수 없는 것

• 실행은 품질 점수가 아닙니다. 여기서는 코드가 동작했는지, 병합되었는지를 전혀 측정하지 않습니다.
• 실행은 작업량이 아닙니다. 5분짜리 수정과 밤새 도는 작업이 똑같이 세어지고, 재개한 세션도 실행으로 셉니다(전체의 20%).
• 이 표본은 개발자 전체가 아닙니다. Claude Code를 중심으로 시작된 데스크톱 앱에서 이미 여러 에이전트를 다루는 사람들이므로 Claude가 과대 대표되고, 사용 데이터 공유를 켜 둔 계정만 셉니다.
• 저희 기본값이 숫자에 들어 있습니다(위에서 설명한 대로입니다).

내 코드에서 고르는 방법

어떤 순위도 당신의 저장소를 모르므로, 저희라면 이런 테스트를 합니다.

1. 결과를 직접 판단할 수 있는 실제 작업을 고르세요. 이미 해결한 작업이면 더 좋습니다.
2. 똑같은 프롬프트를 모델 두세 개에 주세요. 서로의 파일을 건드리지 못하도록 각각 자기 git worktree에서 실행합니다.
3. diff, 시간, 비용을 비교하세요.
4. 다른 작업으로 세 번 반복하세요. 한 번의 시도로는 아무것도 증명되지 않습니다.

에이전트 비교는 런처 하나에서 2단계와 3단계를 처리합니다. 아무것도 설치하고 싶지 않다면, 그 페이지에 일반 git 명령으로 직접 하는 방법도 있습니다. 여러 CLI에서 같은 등급을 찾으려면 동급 AI 모델 표를 쓰세요. 모델이 아니라 도구를 고르는 문제라면 일하는 방식으로 고르는 법을 보세요. 이 수치의 실시간 버전은 7일, 30일, 90일, 12개월 기준으로 사용 현황 페이지에 있습니다.

자주 묻는 질문

지금 코딩에 가장 좋은 AI 모델은 무엇인가요?

어떤 측정도 당신의 코드에 맞는 모델을 짚어 줄 수 없습니다. 말할 수 있는 것은 무엇이 쓰이는가입니다. 2026년 11월 5일까지의 28일 동안 가장 많이 실행된 모델은 Claude Code의 Opus로, 별칭과 고정한 Opus 5.5를 합치면 실행의 37%이고, 계정 절반 남짓의 주력 모델입니다. 2위는 Codex의 GPT-6.1 Sol로 13%입니다. Opus가 앞선 이유의 일부는 저희 자신의 기본값이며, 실행은 결과의 품질에 대해 아무것도 말해 주지 않습니다.

무료로 코딩하려면 어떤 AI가 좋나요?

이 숫자로는 답할 수 없습니다. 이 표본에 속한 사람들은 대부분 구독료를 냅니다. 무료이고 광고로 운영되는 Freebuff는 실행의 0.3%, Ollama를 통한 로컬 모델은 0.2%입니다. 여기서 비중이 낮다고 해서 그 도구들에 대한 평가는 아닙니다. 위에서 설명한 테스트를 당신의 작업에, 실제로 쓸 수 있는 무료 옵션으로 돌려 보세요.

코딩에는 Opus가 GPT-6.1 Sol보다 나은가요?

모릅니다. 이 데이터로도 알 수 없습니다. 데이터가 보여 주는 것은 Opus를 실행하는 계정이 더 많다는 사실이지, Opus가 더 좋은 코드를 쓴다는 것이 아닙니다. Codex 계정 10개 중 8개 이상이 이 기간에 Claude도 실행했는데, 많은 개발자가 결론을 내리기보다 둘 다 쓰고 있음을 시사합니다. 정직한 테스트는 같은 작업을 둘 다에게, 당신의 저장소에서, 몇 번 반복해 맡기는 것입니다.

모델 버전을 고정해야 하나요, 별칭을 써야 하나요?

opus 같은 별칭은 최신 릴리스를 따라가므로 아무것도 하지 않아도 새 모델을 쓰게 되고, 결과가 예고 없이 달라질 수 있습니다. Opus 5.5처럼 고정한 버전은 직접 바꾸기 전까지 그대로이므로 예약 작업과 실행 결과 비교에 유용합니다. 이 기간에 198개 계정이 별칭이 이미 가리키고 있는데도 Opus 5.5를 고정했습니다.

개발자들은 어떤 추론 강도를 쓰나요?

강도가 설정된 실행 중에서 Opus(48%)와 GPT-6.1 Sol(59%)은 high가, Sonnet(61%)은 medium이 가장 많습니다. Opus 5.5를 고정한 계정은 별칭보다 더 높게 씁니다. 실행의 25%가 xhigh 또는 max이고, 별칭에서는 20%입니다.

이 숫자는 어떻게 수집했나요?

에이전트가 시작될 때 AgentsRoom 데스크톱 앱은 CLI, 모델, 추론 강도, 에이전트 역할, 실행 방식만 기록하고 그 외에는 아무것도 기록하지 않습니다. 프롬프트도, 프로젝트도, 파일도, 이름도 없습니다. '사용 데이터 공유'를 켜 둔 사용자만 집계에 포함됩니다. 10분마다 업데이트되는 실시간 버전은 공개 사용 현황 페이지에 있습니다.