클로드 4.5 하이쿠, 코딩 성능과 가격 모두 불만족스러운 선택일까?

최근 AI 업계에서 주목받는 인공지능 모델인 클로드 4.5 하이쿠의 출시 소식이 있었습니다. 앤트로픽에서는 이 모델을 이전 최상위 모델(클로드 소넷4)과 동일한 수준의 코딩 성능을 제공한다고 홍보하고 있습니다. 더불어, 가격은 3분의 1, 처리 속도는 2배 이상으로 개선되었다는 점을 전면에 내세웠는데요. 하지만 실제로 다양한 테스트를 해본 결과, 기대와는 상당히 다른 평가가 나올 수밖에 없었습니다.

코딩 및 생성 능력 점검: 실제 사용 예시에서 드러난 문제점

클로드 4.5 하이쿠의 성능을 구체적으로 살펴보기 위해 여러 종류의 작업을 요구하는 실험을 진행했습니다. 예를 들어 도면 생성과 SVG 이미지(판다와 햄버거), 3D 객체(Pokeball), 체스판 렌더링, 웹 기반 게임(마인크래프트), 정원 속 나비 이미지 등 각기 다른 타입의 코딩 및 생성 과제를 부여했는데요.

실제로 나온 결과물들은 구조적 완성도나 실용성 면에서 기대 이하였습니다. 예컨대 도면은 방 배치와 구조가 엉망이었고, SVG 이미지는 형상 자체는 맞았지만 레이아웃 및 세부 디테일이 현저히 떨어지는 수준이었습니다. 3D 모델도 마찬가지로 실질적으로 활용하기엔 크게 부족했고, 웹 요소나 게임, 체스판에서도 기초적인 기능 실현조차 어려운 결과가 나왔습니다. CLI 도구나 블렌더 스크립트 역시 실행 자체가 불가능한 코드를 출력했습니다.

벤치마크 점수와 경쟁 모델 비교

벤치마크 성능도 확인해봤습니다. 클로드 4.5 하이쿠는 KingBench 점수에서 34위를 기록했고, 동일 가격대 주요 AI 모델(GPT 5 Mini, GLM4.6 등)과 비교하면 코딩, 생성, 에이전트 실행 모두 현저히 뒤처진 수준이었습니다. 경쟁사 모델들은 별도의 테스트에서도 에러가 적고, 코드 작동률이 빠르며, 비용 대비 성능도 확연히 우위라는 점이 명확하게 드러났습니다.

특히 GLM4.6 모델의 경우 단가가 0.5~1.75(백만 토큰 기준)이며, 클로드 4.5 하이쿠 대비 성능이 2배 이상 우수하다는 점도 분명했습니다. 앤트로픽은 기존에 벤치마크 중심의 모델 개발을 하지 않는다는 평가를 받아왔는데, 최근 트렌드를 따라가려고 벤치마크 점수만 올리고 실효성은 뒷전인 듯한 전략이 의심되는 상황입니다.

클로드 4.5 하이쿠의 목적과 사용 타깃

이 모델은 소비자 대상 툴 제공을 염두에 두기보다는, 엔터프라이즈(기업) API 전환을 유도하는 데 초점을 맞춰져 있다는 인상을 받았습니다. 앤트로픽은 GPT5와 같은 라인업을 보여주려고 한 듯 보이나, Nano(초경량) 모델이 존재하지 않아 일부 업무에는 적합하지 않은 한계도 있습니다. 실제로 자동화·롤 기반 단순한 업무(예: 데이터 구조화, 기초 요약)에는 일부 활용될 수 있지만, 그 이상의 코딩이나 문제 해결 능력에서는 확실히 부족했습니다.

실제 에이전트/코딩 테스트 결과

공식 플랫폼(클로드 코드)에서 영화 추적 앱(404에러 발생), Go 터미널 계산기(레이아웃 불량 및 오류 다수), Godot 게임(계속되는 에러), 오픈 레포 활용(코드 작동 실패) 등 다양한 코딩 챌린지를 실행해본 결과 사용자가 바로 쓸 만한 퀄리티에는 한참 미달이었습니다.

서버 자체 오류나 배포 실패 역시 빈번하게 나타났으며, 스펠트(Svelte)·너리(Nuri) 등 인기 프레임워크 환경에서도 유지보수와 실전 활용이 불가능한 수준임이 확인되었습니다. 현재 시점에서는 AI 코딩 에이전트로 활용하기에 위험 요소가 많고, 반드시 대체 모델을 검토해야 하는 단계로 보입니다.

가격 구조 및 벤치마크에 대한 우려

클로드 4.5 하이쿠의 토큰 단가는 경쟁작 대비 2~3배 이상 높지만, 실제 성능은 오히려 200% 이상 저하됩니다. 실무 환경에서 벤치마크 점수만으로 모델을 선택하는 것은 실제 생산성 저하로 직결될 수 있습니다. 최근 앤트로픽이 벤치마크 점수를 강조하는 마케팅으로 변화한 것도 기업 가치 평가와 투자 유치 목적에 가까워 소비자 실사용에는 본질적으로 도움이 되지 않는 방향임을 부정할 수 없습니다.

빠르게 사용할 수 있는 대체 옵션

현재 GLM4.6, GPT5 Mini, Gro Code Fast 같은 대안 모델들이 성능-가격-실행 안정성 측면에서 훨씬 우수합니다. 추가적으로 Kilo Code를 통해 무료 크레딧(25달러)을 제공하므로, 다양한 모델을 비교 체험해보고 자신에게 맞는 선택지를 찾는 것이 현실적인 대안입니다.

적용 전에 고려해야 할 포인트

클로드 4.5 하이쿠에 대한 테스트 결과와 실제 에이전트 실행 경험을 바탕으로 몇 가지 고려 사항을 짚어봅니다. 우선 이 모델이 실질적으로 제공하는 기능은 코딩이나 복잡한 자동화, 구조화 작업에서 확연히 한계가 드러납니다. 벤치마크 점수만 높고, 실제 사용성은 현저히 떨어진다는 점은 기업 사용 환경에서도 신중하게 판단해야 할 부분입니다. 가격 또한 경쟁 제품 대비 무리하게 책정되어 있기 때문에 대량 API 사용을 염두에 두는 조직이라면 성능 대비 투자 가치가 충분히 검토되어야 합니다.

또한 앤트로픽이 모델 성능의 일관성과 배포 속도만 지나치게 중시하는 현재 기조가 앞으로 실제 소비자와 전문가들의 신뢰를 계속 받을 수 있을지는 미지수입니다. 단순 반복형 문서 작업, 구조화된 요약 등에 한정해 이 모델을 쓴다는 생각이라면 차라리 더 저렴하고, 검증된 선택지(GLM4.6, GPT5 Mini 등)를 사용하는 것이 효율적입니다. 체계적으로 검증되지 않은 프롬프트나 코드 생성 도구를 무리하게 도입한다면, 추가 유지보수나 실패 위험이 커질 수밖에 없다는 점도 기억해둘 필요가 있습니다.

결국 엔터프라이즈 API 대체 목적이 강한 모델 출시일 수 있지만, 실무 성능과 경제성, 활용 가능성 모두 고려할 때 대안 모델 중심으로 판단하는 것이 합리적이라 생각됩니다.

출처 및 참고 :