Opus와 Sonnet의 차이를 “고성능”과 “균형형”으로 설명하는 글은 많지만, 그것은 선택 기준이 되지 않습니다. 기준이 되는 것은 배수입니다. 같은 1단계 작업을 두 모델에서 실행하면 가격 차이는 약 1.7배입니다. 이 숫자를 먼저 알면 “어느 쪽이 더 똑똑한가”가 아니라 “이 작업에 1.7배를 지불할 가치가 있는가”라는 답할 수 있는 질문으로 바뀝니다.
한 가지 더 있습니다. 검색 상위에 나오는 설명 중 상당수는 한 세대 또는 두 세대 이전을 전제로 작성되어 있습니다. 이 페이지의 가격은 카탈로그에서 렌더링 시 로드되므로 가격 인하나 세대 교체가 있으면 숫자도 함께 바뀝니다.
현재 모델의 단가와 1단계 실제 비용
1M 토큰당, 그리고 입력 25,000 / 출력 1,200 토큰인 1회 단계:
| 모델 | 입력 / 출력(1M) | 1단계 | 적합한 작업 |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.70 / $3.50 | 약 $0.0217 | 요약·분류·서식 지정·추출 |
| Claude Sonnet 4.6 | $2.10 / $10.50 | 약 $0.0651 | 일반적인 일상 코딩(기본값으로 설정) |
| Claude Opus 5 | $3.50 / $17.50 | 약 $0.1085 | 설계 판단·원인을 알 수 없는 버그·여러 제약 |
선택 방법: 기본값은 Sonnet, 막히면 Opus
실무적인 운영은 이것 하나입니다. 기본값을 Sonnet으로 설정하고, 막혔을 때만 Opus로 올리세요. 반대로 하면 절차가 보이는 작업까지 최상위 단가로 지불하게 됩니다.
전환 기준은 난이도에 대한 감각이 아니라 “작업의 성격”입니다.
- Sonnet으로 충분함 — 사양이 명확하다. 절차가 보인다. 기존 코드에 맞춰 추가한다. 테스트가 실패한 이유가 분명하다.
- Opus로 올리기 — 설계를 결정해야 한다. 원인을 특정하지 못했다. 여러 제약을 동시에 충족해야 한다. 두 번 시도했지만 Sonnet이 같은 지점에서 실패했다.
- Haiku로 낮추기 — 요약, 분류, 서식 지정, 추출. 에이전트의 내부 호출.
전환 자체의 비용은 거의 0입니다. API 관점에서는 모델 이름 문자열 하나이고, 엔드포인트와 키, 요청 형식도 같습니다. 따라서 망설여진다면 시도하는 편이 빠르다는 결론이 나옵니다.
순위는 벤치마크가 아니라 자신의 저장소에서 결정하기
공개 벤치마크는 작업 선택에 따라 결과가 달라지고 숫자의 수명은 모델 업데이트 주기보다 짧습니다. 여기에서 순위를 작성해도 읽힐 때쯤이면 다른 세대의 이야기가 됩니다.
대신 30분짜리 절차를 제시합니다. 실제로 문제가 되었던 과제 3개를 고르고, 두 모델에 같은 지시를 보내 ① 해결 여부 ② 재작업 횟수 ③ 소비 토큰을 기록하세요. 이렇게 하면 자신의 용도에 맞는 순위가 나오고, 위의 1.7배 차이가 그만한 가치가 있는지도 동시에 알 수 있습니다.
Claude Code에서 모델 지정과 요금의 전체 개요를 확인하려면 Claude Code 요금, 사용 한도에 도달했을 때의 선택지는 Claude Pro 제한, 영어 상세판은 Claude Opus vs Sonnet vs Haiku에서 확인할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Claude의 Opus와 Sonnet은 어떻게 다른가요?
포지셔닝과 가격이 다릅니다. Opus는 가장 어려운 문제를 위한 최상위 모델이고, Sonnet은 일상적인 작업에서 성능과 가격의 균형을 맞춘 모델입니다. 가격 차이는 구체적입니다. Kunavo 요금 기준 1M 토큰당 Claude Opus 5은 $3.50 / $17.50이고, Claude Sonnet 4.6은 $2.10 / $10.50입니다. 동일한 1단계 작업에서 약 1.7배 차이가 납니다.
평소에는 어느 것을 사용해야 하나요?
기본값은 Sonnet으로 설정하고 막혔을 때만 Opus로 올리는 것이 실용적입니다. 반대로 하면 간단한 작업까지 최상위 단가로 지불하게 됩니다. 대략적으로 사양이 명확하고 절차가 보이는 작업에는 Sonnet이, 설계 판단이 필요하거나 원인을 알 수 없거나 여러 제약을 동시에 충족해야 하는 작업에는 Opus가 적합합니다.
Haiku는 언제 사용하나요?
요약, 분류, 서식 지정, 추출과 같은 정형 처리에 사용합니다. 1M 토큰당 $0.70 / $3.50로 자릿수가 다르므로 이런 보조 처리를 Haiku로 옮기기만 해도 청구액이 눈에 띄게 줄어듭니다. 에이전트의 내부 호출을 Haiku로 보내는 설정(ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL)도 있으며, 이는 매 세션 적용됩니다.
모델을 바꾸면 무엇이 달라지나요?
API 관점에서는 model 이름 문자열 하나뿐입니다. 같은 엔드포인트, 같은 키, 같은 요청 형식에서 모델 이름만 바꾸면 전환됩니다. 이는 실험 비용이 매우 낮다는 뜻이기도 합니다. 망설여진다면 두 모델에 동일한 입력을 한 번씩 보내 결과와 usage를 비교하는 것이 가장 빠릅니다.
어느 쪽이 더 똑똑한지 벤치마크로 결정할 수 있나요?
공개 벤치마크는 작업 선택에 따라 순위가 바뀌고 모델 업데이트 주기에 비해 수명이 너무 짧습니다. 더 확실한 방법은 자신의 용도로 측정하는 것입니다. 실제로 문제가 되었던 과제 3개를 골라 두 모델에 같은 지시를 보내고 ① 해결 여부 ② 재작업 횟수 ③ 소비 토큰의 세 가지를 기록하세요. 약 30분이면 자신에게 맞는 순위가 나옵니다.
이 문서의 가격은 언제 기준인가요?
가격은 문장에 하드코딩된 것이 아니라 모델 카탈로그에서 렌더링 시 로드됩니다. 따라서 모델 추가, 가격 인하, 세대 교체가 있으면 이 문장의 숫자도 함께 바뀝니다. 세대가 바뀌었을 때 오래된 숫자가 남지 않는 것이 바로 이 방식을 사용한 이유입니다.