2025년 최신 Claude Sonnet 4.5와 n8n AI Agent 연결 방법 및 실전 적용 사례: 성

Anthropic에서 2025년 9월 29일에 선보인 Claude Sonnet 4.5는 지금까지 개발된 Claude 시리즈 중 최상위 성능을 갖추고 있습니다. 비전문가이지만 AI 자동화와 최신 IT 트렌드에 관심이 많아 실제로 Sonnet 4.5를 n8n 워크플로우에 연결하며 다양한 실험을 진행한 경험을 바탕으로 내용을 정리합니다.

Claude Sonnet 4.5의 특징 및 개선점

Anthropic의 Sonnet 4.5는 코딩, 복잡한 에이전트 구축, 대규모 업무 및 리서치 자동화, 인간 수준의 컴퓨터 활용 지원에 특화된 AI 모델입니다. IGENT AI의 CEO Shawn Ward는 30시간 이상 자율 코딩을 유지하면서, 엔지니어들이 몇 달 간 진행해야 하는 복잡한 아키텍처 업무를 크게 단축할 수 있었다고 밝혔습니다. 특히 기존 모델의 한계였던 오랜 시간·방대한 컨텍스트 처리 능력이 대폭 향상되었습니다.

Sonnet 4.5는 메모리 성능이 강화되어 장기 프로젝트에서도 정보 누락이 거의 없으며, 비용은 이전 Sonnet 4와 동일합니다. 이는 실제 프로그래밍 초보자도 믿고 쓸 수 있을 만큼 실질적인 도움을 제공합니다.

Claude 모델 패밀리와 비용 구조

Claude 기반 모델군은 Haiku(속도, 가격 중시) – Sonnet(균형) – Opus(최대 추론 능력)로 구성됩니다. 실제 비용 비교 시 Sonnet 4.5와 4는 동일하지만, Opus 모델은 현저히 더 높게 책정되어 있어 사용 목적에 따라 선택이 필요합니다.

Sonnet 4.5의 콘텍스트 윈도우는 200,000 토큰으로, 실제 대형 프로젝트에도 충분할 수준이지만 최신 GPT나 Gemini와 같은 일부 모델은 1,000,000 토큰까지 지원합니다. 다만, OpenRouter를 통하면 베타·엔터프라이즈 버전으로 Sonnet 4.5를 1,000,000 토큰까지 확장해서 사용할 수 있었습니다.

실제 성능 벤치마크: 자동 코딩·업무 솔루션

업계 표준 'S. Bench verified'(소프트웨어 엔지니어링 시험)에서 Sonnet 4.5는 77~82%로 현존 최고 점수를 기록했습니다. GPT5와 Codeex보다 높은 정확도를 보여, 프로 개발자급 작업을 자동으로 처리할 수 있는 능력이 입증되었습니다.

코딩, 컴퓨터 사용, 금융 분석 등 실제 업무 자동화 분야에서 Sonnet 4.5가 다른 모든 모델을 앞서고 있습니다. 전문가용 실무 활용에 강점을 드러냈지만, 여전히 툴·프롬프트·도메인 지식 활용에 따라 결과가 달라지니 기초 설계 단계부터 충분한 정보 입력이 필요합니다.

n8n 연결 실습: API 및 OpenRouter 활용 팁

직접 n8n에서 Claude Sonnet 4.5를 에이전트와 연결할 때는, Anthropic API 콘솔에서 API키 발급 및 결제 수단 등록이 필수입니다. 실제로 Anthropic에서 정상 연결이 어렵거나 파라미터 오류(top_p, temperature)가 발생하는 경우가 있으므로, OpenRouter를 활용하면 다양한 모델·키 관리 및 비용 통제가 간편해집니다. Sonnet 4.5 역시 OpenRouter 경유 시 더 넓은 콘텍스트 윈도우에 접근할 수 있는 장점이 있었습니다.

에이전트 적용 실험: 콘텐츠 생성·정확도·툴 콜링

1. 이메일 콘텐츠 생성

동일한 프롬프트('수면 부족의 영향에 대한 전문 HTML 이메일 작성')로 시스템 프롬프트 없이 GPT 4.1, Sonnet 4.5, GPT5를 비교했습니다.

Sonnet 4.5는 색상과 인용, 구체 수치(35% 성인 수면 부족, 7~9시간 권장, 문제점 상세 나열 등)까지 실제 보고서 수준의 구조와 정보를 담아내었습니다.
GPT5는 보다 포멀하며 출처까지 포함해 전문 리포트 경향이 있으나, 세세한 HTML 표현이나 포맷은 Sonnet 4.5가 더욱 풍부했습니다.

2. 대규모 콘텍스트 기반 질의 정확도

애플 10K PDF(121페이지, 약 100,000토큰)를 완전 입력해 각 모델 평균 정확도 점수(5점 만점)를 평가한 결과,

GPT5는 4.2, Sonnet 4.5는 4.3으로 Sonnet 4.5가 앞섰습니다.
비용은 Sonnet 4.5가 한 번당 약 30센트(96,000토큰 기준), GPT5는 10~12센트로 절반 이하였습니다.

모델 최적 선택을 위해선 10회가 아닌 최소 100회 이상의 실험이 필요하나, 초기 벤치마크로 접근성과 비용·정확도의 변화를 직접 검증했습니다. 추가로 Gemini Flash, DeepSeek R1 등 다양한 모델도 평균 4점대 점수를 보여, 실제 콘텍스트 폭/비용/정확도에 따라 선택하는 것이 현실적임이 확인되었습니다.

3. 툴 콜링(이메일·캘린더·리서치 자동화)

Sonnet 4.5 연결 후 단일 에이전트에 여러 툴(이메일, 캘린더, 웹 리서치 등) 동시 연결 시 약간의 실패 사례도 있었습니다. 다만 툴을 세분화해 하위 에이전트로 분리하자 연속적인 업무(1. 정보조사→2. 이메일 발송→3. 일정 등록)가 매끄럽게 처리되었습니다.

입력 프롬프트 없이 날짜·시간만 전달된 상태여도 각 요청(자료 조사, 이메일 발송, 일정 등록 등)을 툴별로 분리하여 정확하게 동작했습니다. 하지만 한 에이전트에 과도한 툴 연결 시 정보 파싱 오류가 생겼으므로, 실무에서는 역할을 모듈별로 분리해서 설계하는 것이 원활한 결과를 유도했습니다.

실용적 팁 및 모델 선택 전략

자동화 입문자라면 우선 GBT40/GBT5 같이 활용성이 높은 모델에서 시작하고, 실제 워크플로우 목적과 데이터 크기, 필요한 정확도, 비용을 충분히 고려해 Sonnet이나 다른 모델로 점진적으로 변환하는 방식이 유효합니다. 여러 모델 평가 결과를 누적해보면, 사용 환경과 과업 목적에 따라 '최고의 LLM'은 달라질 수밖에 없었습니다.

특히 콘텍스트 크기·비용·정확도·실전 툴 콜링 능력을 모두 고려해 각 모델의 사용 목적과 구조 설계를 반드시 분리해서 접근하는 것이 장기적 자동화 효율과 만족도를 좌우하게 됩니다.

n8n+Claude 모델로 에이전트 자동화를 시도할 때는, API키 관리·비용 감시·퀄리티 테스트를 모두 병행하며 실전에서 반복적으로 최적화하는 것이 중요합니다. 이처럼 실제 현장에서 축적한 팁과 시험 결과를 실시간 공유하는 커뮤니티(예: n8n Plus 커뮤니티, 실습 강의 등)에서 구체적인 지식과 사례를 함께 교환하면 성장 속도가 크게 향상됩니다.

요약하자면, Claude Sonnet 4.5와 n8n을 활용한 AI 에이전트 자동화는 2025년 현재 실제 업무, 자동화 설계, 도구 연동, 비용 통제 등 전 영역에서 실질적 가치를 실현할 수 있는 수준에 도달하였으며, 각 사용 목적에 따라 맞춤형 모델 선정과 세부 워크플로우 설계가 필수적임을 실감했습니다.

출처 및 참고 :