Claude 모델 선택하기
Anthropic은 성능·비용·속도 지점이 서로 다른 모델 제품군을 제공합니다. 잘 선택한다는 것은 결국 작업에 맞는 모델을 고르는 일이며, 필요하지 않은 성능에 과지출하지 않는 일입니다.
- Haiku → Sonnet → Opus 사다리를 성능/비용/속도 트레이드오프로 이해합니다
- 추측 대신 올바른 기본값에서 시작해, 근거를 가지고 위 또는 아래로 이동합니다
- 한 시스템 안에서 여러 티어를 섞습니다 — 대부분의 사람이 절대 당기지 않는 가장 큰 비용 레버입니다
- 정확한 모델 ID를 올바른 방법으로 조회해, 업그레이드가 한 줄 변경으로 끝나게 만듭니다
현재 모델들
Last verified: 2026-08-07 · Official models & pricing
| Model | API model ID | Tier | Best for |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5 | claude-opus-5 | Opus — most capable | Complex agentic coding and enterprise work: 1M context, 128k output, with materially better numbers than Opus 4.8. Default on Claude Max, strongest available on Claude Pro. (Supersedes Claude Opus 4.8, now a legacy model.) |
| Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | Sonnet — balanced | The default workhorse and Claude Code's default model: the best combination of speed and intelligence, with a 1M-token context window. Start here for most work. (Supersedes Claude Sonnet 4.6, now a legacy model.) |
| Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5-20251001 | Haiku — fastest & cheapest | High-volume, latency-sensitive tasks: classification, extraction, routing, simple chat, and cheap sub-agents. |
| Claude Fable 5 | claude-fable-5 | Mythos-class — flagship (above Opus) | Anthropic's most capable widely released model. Multiday autonomous runs, first-shot on ambiguous specs, dense vision, sustained delegation to parallel subagents. GA June 9 2026. Refuses in-band (HTTP 200, stop_reason: refusal) — configure server-side or client-side fallback to another current Claude model (Opus 5 is the recommended default). Adaptive thinking only; raw thinking never returned. 30-day retention (NOT ZDR-eligible). |
| Claude Mythos 5 | claude-mythos-5 | Mythos-class — restricted (Project Glasswing) | Same capabilities as Fable 5 without the safety classifiers. Limited availability to approved Project Glasswing partners only; not self-serve. Customers without access should use Fable 5. |
Model IDs are exact; tiers and 'best for' are guidance. Pricing, context-window sizes and rate limits change frequently and are intentionally NOT listed here — always read them on the official page above. This file is the single source of truth: never hard-code model facts in prose, link to this table instead.
실습: 어떤 모델이 맞을까?
세 가지 질문에 답하고 시작 추천을 받아 보세요:
균형 잡힌 기본값 — Opus의 일부 비용으로 강력한 추론과 코딩을 제공합니다. 여기서 시작하고, 실제 품질의 한계에 부딪힐 때만 상위 모델로 올리세요.
정확한 모델 ID는 다음에서 확인하세요: 모델 표. 어디까지나 경험 법칙입니다 — 확실히 하려면 자신의 입력으로 간단한 평가를 돌려보세요.
멘탈 모델: 성능 사다리
- Sonnet으로 시작하세요. 기본 주력 모델입니다 — 합리적 비용에 강력한 추론과 코딩. 대부분의 작업은 여기서 출발해야 합니다.
- Opus로 올라가는 것은 Sonnet이 힘겨워하고 품질이 비용보다 중요할 때에만입니다(어려운 추론, 까다로운 에이전트, 지저분한 코드).
- Haiku로 내려가세요 — 대량, 지연 시간 민감, 또는 단순 작업(분류, 추출, 라우팅, 저렴한 서브에이전트)이라면.
실제로 선택하는 법
- 균형 잡힌 주력 모델입니다. 다른 곳에서 시작한다는 것은 실제 작업에 대한 근거도 없이 최적화하고 있다는 뜻입니다.
- 전체 워크로드를 업그레이드하지 마세요. Sonnet이 실패하는 케이스를 찾아 그것만 Opus로 라우팅하세요 — 필요한 곳에서만 품질을 사는 것입니다.
- 분류, 추출, 라우팅, 저렴한 서브에이전트에는 큰 모델이 필요 없는 경우가 많습니다. 가정하지 말고 테스트하세요.
- 저렴한 전/후처리에는 Haiku를, 어려운 핵심 부분에는 Sonnet/Opus를 사용하세요. 이 모델 티어링은 가장 큰 비용 레버 중 하나입니다 — Cost & Latency 참고.
모델 티어링은 별도로 읽어볼 만합니다: Cost & Latency.
:::tip 벤치마크만 보고 고르지 마세요 공개 벤치마크는 출발점의 힌트일 뿐, 당신의 작업에 대한 판결이 아닙니다. 실제 입력 몇 개로 두 모델에 대해 작은 평가를 돌려 보세요 — 몇 분이면 되고 추측보다 낫습니다. :::
정확한 모델 ID 조회하기
항상 현재 API 모델 ID를 전달하세요(예: messages.create 호출에서). 위 모델 표나 공식 모델 페이지에서 가져오세요 — 그리고 여러 곳에 하드코딩하기보다 설정 파일에서 읽는 것을 선호하세요. 그래야 모델 업그레이드가 한 줄 변경으로 끝납니다.
스스로 확인해 보세요
0/4- Haiku → Sonnet → Opus는 성능/비용/속도 사다리입니다 — 계단을 고르되 모델을 추측하지 마세요.
- Sonnet을 기본으로 잡고 출시하세요; 자신의 작업에 대한 근거가 있을 때만 위나 아래로 이동하세요.
- 전체 워크로드가 아닌 어려운 부분집합을 업그레이드하세요 — 라우팅이 일괄 업그레이드를 이깁니다.
- 한 시스템 안에서 티어를 섞는 것은 가장 큰 비용 레버 중 하나입니다.
- 벤치마크는 힌트이고, 실제 입력에 대한 작은 평가가 판결입니다.
- 모델 ID는 설정에서 읽고 라이브 모델 표에서 조회하세요 — 모델 사실을 절대 하드코딩하지 마세요.