Claude 모델 패밀리(Claude Model Family)

[!tldr] 한줄 요약 Anthropic의 Claude는 Haiku/Sonnet/Opus 3티어 체계로 속도-지능 트레이드오프를 제공하며, Constitutional AI로 학습된 안전 지향 LLM 패밀리다.

핵심 내용

진화 타임라인

Claude는 2023년 3월 첫 공개 이후 빠르게 진화해왔다.

3티어 모델 체계

Claude 3부터 도입된 3티어 체계는 용도에 따라 속도-지능 트레이드오프를 선택할 수 있게 한다.

Opus — 최고 지능. 복잡한 추론, 에이전트, 대규모 코딩에 적합. 현재 최신은 Opus 4.6 (claude-opus-4-6).

Sonnet — 속도와 지능의 균형. 대부분의 프로덕션 워크로드에 적합. Sonnet 4.6은 SWE-bench에서 Opus 4.6과 0.2% 차이로 가성비가 뛰어나다.

Haiku — 최고 속도. 분류, 요약, 간단한 질의 응답에 적합. 가격이 가장 저렴하다.

현재 모델 상세 (2026.02 기준)

가격 변화 트렌드

Opus급 성능의 민주화가 핵심 트렌드다.

• Claude 3 Opus: $15/$75 (MTok)
• Claude Opus 4.5: $5/$25 → 67% 인하
• Sonnet 4.6: $3/$15인데 Opus 4.6에 근접한 성능

Cost 최적화(Cost Optimization) 관점에서, 모델 티어 선택만으로도 70-80% 비용 절감이 가능하다.

주요 기능

Extended Thinking: 모델이 답변 전에 내부 추론 과정을 거치는 기능. 복잡한 문제 해결, 멀티스텝 코딩, 깊은 분석에 특히 유효하다. 별도의 thinking 토큰이 소비된다.

Adaptive Thinking (4.6 신규): 작업 난이도에 따라 추론 깊이를 자동 조절. low/medium/high/max 4단계로 지연 시간 vs 품질을 제어한다.

1M 컨텍스트 윈도우 (4.6 신규): 약 75만 단어(1,500페이지)를 한 번에 처리. context-1m-2025-08-07 베타 헤더로 활성화하며, 200K 초과분에 롱 컨텍스트 가격이 적용된다. MRCR v2 벤치마크에서 Opus 4.6이 76% (Sonnet 4.5는 18.5%).

Constitutional AI — 학습 방법론

Anthropic 고유의 안전 학습 방식으로, "헌법(Constitution)"이라 불리는 원칙 집합에 기반한다.

1. SL(Supervised Learning) 단계: 모델이 응답 생성 → 헌법 원칙에 따라 자기 비판(self-critique) → 수정된 응답으로 파인튜닝
2. RLAIF(RL from AI Feedback) 단계: AI가 헌법 준수 여부를 비교 평가 → 선호 모델(preference model) 학습 → Claude를 이 선호 모델에 정렬

기존 RLHF(인간 피드백)와 달리, 유해성 판단에 인간 라벨 데이터 없이 AI 감독만으로 학습한다. 원칙이 명시적이어서 투명성이 높고, 확장 가능한 감독(scalable oversight)의 사례로 평가된다.

벤치마크 성과

• SWE-bench Verified: Opus 4.5가 80.9%로 AI 최초 80% 돌파. Sonnet 4.5는 병렬 연산 시 82.0%
• AIME 2025: Sonnet 4.5가 Python 도구 사용 시 100%, 미사용 시 87%
• GPQA Diamond: Sonnet 4.5가 83.4%
• OSWorld (컴퓨터 사용): Sonnet 4.5가 61.4%

예시

# 모델 티어별 API 호출 예시
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Opus — 복잡한 추론
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=8192,
    messages=[{"role": "user", "content": "이 코드베이스를 분석해줘..."}]
)

# Sonnet — 일반 워크로드 (가성비)
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": "이 함수를 리팩토링해줘..."}]
)

# Haiku — 빠른 분류/요약
response = client.messages.create(
    model="claude-haiku-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "이 텍스트의 감성을 분류해줘..."}]
)

[!example] 모델 선택 기준

• 에이전트/자율 코딩 → Opus
• 프로덕션 API, 코드 리뷰 → Sonnet
• 실시간 분류, 채팅 응답 → Haiku

참고 자료

• Models overview - Claude API Docs
• Pricing - Claude API Docs
• Introducing Claude Opus 4.5
• Introducing Claude 4
• Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback
• What's new in Claude 4.6

관련 노트

• Cost 최적화(Cost Optimization)
• Context 관리(Context Management)
• Constitutional AI
• Extended Thinking