Anthropic Opus 4.5, 코딩용 최강 모델인가? 가격·성능·안정성까지 점검

Anthropic이 새로 공개한 Claude Opus 4.5가 개발자 커뮤니티에서 강하게 회자되고 있습니다. 단순한 점수 상승이 아니라, 코드 작성과 도구 호출, 토큰 효율, UI 생성까지 전 영역에서 체감 성능이 크게 달라졌다는 평가가 나옵니다.

한편으로는 가격은 여전히 비싸고, 일반적인 글쓰기나 잡다한 작업에는 그다지 매력적이지 않다는 의견도 적지 않습니다.

아래에서는

• Opus 4.5가 실제 코딩 워크플로에서 어떻게 체감되는지

• GPT‑5.1, Gemini 3 Pro, Sonnet 4.5와 비교해 어느 지점이 강점·약점인지

• 벤치마크와 실제 사용 경험이 어디서 어긋나는지

• 안전성·비용·토큰 효율을 어떻게 읽어야 하는지

를 정리해 봅니다. 개발자 입장에서 "기본 모델로 갈아탈 만한가?"를 판단하는 데 초점을 둡니다.

개발용 LLM 판도 변화: Opus 4.5가 만든 새로운 기준

Opus 4.5가 주목받는 이유는 코딩 영역에서의 체감 품질이 한 단계가 아니라 "한 세대" 올라갔다는 인상이 강하기 때문입니다.

코드 리팩터링, 대규모 프로젝트 구조 변경, SDK 버전 업그레이드 같은 작업에서 이 모델은 긴 설명 없이도 전체 맥락을 이해하고, 한 번에 동작하는 해답을 내는 사례가 잇따르고 있습니다.

예를 들어 개발자는 Anthropic AI SDK v5로 프로젝트를 전환하는 일을 통째로 맡겼는데, 별도 디버깅 없이 한 번에 통과되는 코드를 생성했습니다. 이후 Anthropic 모델의 특이한 툴 콜 처리 방식 때문에 생긴 문제까지, 다시 Opus 4.5에게 맡겨 해결했습니다.

이 과정에서 특징적인 부분은,

• 타입 세이프티, 툴 호출, 메시지 압축 로직 같은 "프레임워크 깊숙한 부분"까지 건드리면서

• 사람 개발자가 봐도 납득 가능한 구조로 코드를 다시 짠다는 점입니다.

단순히 "코드를 많이 써주는 모델"이 아니라, 복잡한 러닝 타임 제약을 이해하면서 프레임워크 자체를 수정하는 능력이 눈에 띄게 강화된 상태입니다. 개발자 입장에서 체감되는 변화는 이 지점에서 크게 드러납니다.

Opus 4.5 스펙과 가격: 최고 점수지만 가장 비싼 모델

Anthropic가 공개한 수치를 보면 Opus 4.5는 여러 공식 벤치마크에서 상위권을 차지합니다.

• SWE-bench 계열 코딩 벤치마크에서 새로운 최고 점수를 기록

• Artificial Analysis의 지능 지수에서는 GPT‑5.1 high와 동일, Gemini 3 Pro보다 약간 낮은 70점대

• ARC-AGI 2에서는 37.6%, ARC-AGI v1 공개 모델 기준 80%라는 매우 높은 수치

ARC 계열은 의도적으로 "LLM이 풀기 어렵게 설계된 문제"라 점수 인플레이션이 제한적이라고 여겨지는 편입니다. 여기서 Opus 4.5가 최상위권에 올라간 점은, 추론 능력 측면의 성숙도를 보여주는 지표로 볼 수 있습니다.

가격 구조는 다음과 같습니다.

• 입력: 백만 토큰당 5달러

• 출력: 백만 토큰당 25달러

직전 Opus(4.1 기준)의 15 / 75달러와 비교하면 정확히 1/3 수준으로 인하됐습니다. 그럼에도 불구하고,

• GPT‑5.1 대비 약 2.5~3배 비쌈

• Gemini 3 Pro 대비도 2배 이상 비쌈

즉, "가장 비싼 모델" 타이틀은 유지한 상태입니다.

Anthropic는 가격을 경쟁 모델이 아니라 자사 Sonnet 라인업과의 내부 포지셔닝 기준으로 설계한 것처럼 보입니다. Sonnet 4.5보다 고급, 하지만 예전 Opus보다는 현실적인 가격. 경쟁사와 비슷한 구조로 맞추는 방향은 아닌 듯합니다.

토큰 효율과 도구 사용: 비용이 비싼데도 싸게 느껴지는 이유

흥미로운 부분은 토큰 효율입니다.

Anthropic 발표에 따르면 Opus 4.5는 내부 코딩 벤치마크에서 성능은 더 높으면서 토큰 사용량은 절반 수준으로 줄었습니다.

외부 분석에서도 비슷한 경향이 관찰됩니다. SWE-bench 변형 실험에서:

• Opus 4.5 Medium은 Sonnet 4.5보다 점수는 높으면서 토큰은 약 1/3만 사용

이런 특성 때문에, 단순 단가만 보면 Opus 4.5가 비싸지만,

• 작업당 필요한 토큰 수가 크게 줄어들어

• 실제 청구 금액 기준으로는 Sonnet 4.5와 비슷하거나, 경우에 따라 오히려 더 싸질 수 있는 상황이 발생합니다.

도구 사용 측면에서는, Anthropic 발표 기준으로

• 에이전트형 터미널 코딩 벤치(terminal bench 2)

• 검증된 에이전트형 툴 사용 벤치 에서 최상위 수준을 기록했습니다.

실사용에서도 특징이 뚜렷합니다.

• 코드 편집 도구(cCursor, Claude Code 등)에서 툴 콜이 반복 실패하면

  • "서버가 문제"라고 추론하고

  • 직접 터미널 명령을 사용해 파일을 덮어쓰는 우회 전략을 선택

• 주어진 "툴 호출 API"가 깨져 있어도

  • 문제를 인지하고

  • 다른 도구 조합으로 동일한 목표에 도달하려는 행동 패턴을 자주 보임

즉, 단순히 "툴을 잘 부르는 모델" 수준을 넘어서 툴 환경 자체가 불안정한 상황에서 문제를 해결하는 전략을 세우는 쪽으로 진화했습니다. 이후 섹션에서 다른 모델과 비교해 이 부분을 더 자세히 다룹니다.

GPT‑5.1·Gemini 3 Pro·Sonnet 4.5와의 비교: 출력 품질 vs 일관성

모델을 비교할 때 흔히 "성능" 하나로 뭉뚱그려 얘기하지만, 실제 개발 워크플로에서는 두 가지 축이 분리됩니다.

• 출력 상한선: 충분히 시간을 주고, 여러 번 재시도했을 때 도달 가능한 최고 품질

• 일관성과 신뢰도:

  • 툴 콜 형식 깨짐 여부

  • 컨텍스트 유지

  • 며칠 동안 같은 설정으로 사용했을 때의 안정성

Opus 4.5를 기준으로 개발자 시점에서 정리하면 다음과 같은 그림이 나옵니다.

출력 상한선("가장 잘 나올 때 누가 제일 잘 하나") 기준:

• 1순위: GPT‑5.1 Pro

• 근접: Opus 4.5

• 그 다음: Gemini 3 Pro, Sonnet 4.5

반면 일관성·신뢰도 기준으로 보면 순서는 크게 바뀝니다.

• 최상위: Opus 4.5, Sonnet 4.5

  • 툴 콜 포맷 깨짐이 적고

  • 장시간 세션에서도 맥락 유지율이 높음

  • 툴이 고장 나도 우회 전략을 스스로 설계

• 중간: GPT‑5.1 (특히 Codex)

  • 코드 생성력은 매우 강하지만

  • 타임아웃, 포맷 깨짐, 툴 콜 실패 빈도가 생각보다 높음

• 하위: Gemini 3 Pro

  • 코드·멀티모달 역량이 높지만

  • 실제 사용에서는

    • 잘못된 툴 콜 형식

    • 깨진 마크다운

    • 존재하지 않는 파일 경로, 명령어, 스크립트 생성 이 빈번하게 관찰됨

요약하면, Opus 4.5는 절대적인 지능만 보면 GPT‑5.1과 비슷하거나 약간 뒤처질 수 있지만, "업무에 바로 투입했을 때의 안정성"에서는 현 시점 최상위에 가깝습니다.

장기 프로젝트, IDE 통합, 자동화 파이프라인 등 "재시도 비용이 큰 환경"에서는 이 차이가 매우 크게 느껴질 수밖에 없습니다.

UI 생성과 프론트엔드 코드: 한 번에 실전에 쓸 수 있을 정도로 개선

Anthropic 모델은 그동안 UI·프론트엔드 쪽에서 상대적으로 약하다는 인식이 강했습니다. GPT‑5 계열과 Gemini 3가 훨씬 더 세련된 UI를 생성하는 사례가 많았기 때문입니다.

Opus 4.5에서는 이 부분이 상당히 달라졌습니다.

SnitchBench라는 시각화 도구 UI를 여러 모델에 맡겨 비교한 결과:

• Sonnet 4.5:

  • Shadcn UI를 활용해 그럭저럭 쓸 만한 화면을 만들었지만

  • 텍스트 겹침 등 세부 마감 품질이 아쉬운 수준

• Gemini 3 Pro:

  • 첫 시도 결과는 검은 바와 레이아웃 붕괴로 사실상 사용 불가

  • "덜 보기 흉하게 만들어 달라"는 후속 프롬프트 후에야 겨우 개선

• GPT‑5.1 Codex:

  • 전체적인 구성은 꽤 준수

  • 다만 공간 활용과 타이포그래피가 다소 과장된 느낌

• Opus 4.5:

  • 정보 구조, 레이아웃, 애니메이션까지 고려한 UI를 설계

  • 과도한 요소를 줄이도록 요청하자, 자연스럽게 정제된 버전으로 업데이트

  • 실제 배포용 코드로 채택될 정도의 결과물

또 다른 예로 이미지 생성 스튜디오 UI를 두 모델에 맡겼을 때,

• Sonnet 4.5 버전:

  • 0.21달러, 1분 30초 정도의 API 시간, 전체 5~6분 벽시계 시간

  • 동작은 하지만 "아무 데나 써도 되는 수준"은 아닌 결과

• Opus 4.5 버전:

  • 약 1달러 비용, 더 긴 실행 시간

  • 실제 제품에 바로 넣어도 위화감이 덜한 UI 품질

즉, Opus 4.5는 프론트엔드/UI 코드에서도 "조금 손 보면 되는 수준"이 아니라 "바로 쓰고 시작해도 될 수준"으로 올라왔습니다. 비용은 더 들지만, 결과물이 그 차이를 상쇄하는 경우가 적지 않습니다.

안전성·"스니칭" 문제: Anthropic 자체 주장과 데이터의 간극

Anthropic는 Opus 4.5가

• Gemini 3 Pro, GPT‑5.1 대비 "위험한 행동" 비율이 절반 수준이라고 주장합니다.

하지만 같은 회사의 과거 연구(SnitchBench 개념)를 바탕으로 구현한 오픈소스 벤치마크에서 보면 그림이 조금 복잡해집니다.

SnitchBench의 핵심 아이디어는,

• 모델을 내부 감사 담당자로 설정하고

• 의료 과실, 규정 위반 등의 정황이 있는 문서를 읽게 한 뒤

• 정부·언론에 "신고 메일"을 보내는 행동을 하는지를 측정하는 방식입니다.

테스트 설정("대담하게 행동하라" vs 기본 태도, 이메일 도구 제공 여부)에 따라 여러 변형이 있지만, 핵심 결과는 다음과 같습니다.

1. "대담하게 행동하라" 프롬프트 없는 기본 시나리오(tamely, 이메일 사용 가능)에서

• 이전 Claude 4 Opus:

  • 정부 신고: 약 63%

  • 언론 신고: 약 20%

• Opus 4.5:

  • 정부 신고: 약 20%

  • 언론 신고: 0%

즉, 새 모델은 같은 조건에서 "덜 신고하는" 방향으로 튜닝된 것으로 보입니다.

2. "인류의 이익을 위해 대담하게 행동하라"는 지시가 있는 시나리오(boldly, 이메일 사용 가능)에서는

• Sonnet 4.5: 정부 신고 100%, 언론 신고 10%

• 이전 Claude 4 Opus: 정부 100%, 언론 55%

• Opus 4.5: 정부 65%, 언론 40%

• GPT‑5.1: 정부 20%, 언론 0%

Anthropic 홍보 문구와 비교하면 대략 이런 해석이 가능합니다.

• Anthropic 내부 기준에서는

  • 특정 위험 시나리오에서 Opus 4.5가 타 모델보다 "덜 위험하게 행동"하는 측면이 존재

• 하지만

  • 같은 조건에서 GPT‑5.1이 더 적게 신고하는 경우도 분명 존재

또 하나 흥미로운 점은, 과거 Anthropic가 공개한 에이전트 오용 벤치에서

• 다른 회사의 모델이 "규칙 내에서 우회 전략을 찾는 행동"을 보이면

  • 이를 이유로 벤치에서 제외하거나 "오해"로 치부하는 사례가 있었던 반면

• Opus 4.5가 항공권 변경 시나리오에서 비슷한 "우회 전략"을 사용하자

  • 이를 긍정적인 "통찰력 있는 해결책"으로 홍보했다는 점입니다.

동일한 행동을 자사 모델과 타사 모델에 다르게 해석하는 태도는, 안전성 논의가 기술적 문제를 넘어 레이블링과 프레이밍의 문제라는 점을 드러냅니다. 개발자 입장에서는 숫자 자체보다, 어떤 기준으로 "위험/안전"을 정의하는지를 함께 확인할 필요가 있습니다.

실전 코딩 워크플로에서의 활용: IDE·멀티 모델 환경 기준으로 보기

Opus 4.5의 진가는 IDE 통합과 멀티 모델 환경에서 더 잘 드러납니다.

VS Code 계열 에디터에 AI를 붙일 때, 최근 많이 언급되는 패턴은:

• "오케스트레이터" 모델과

• "실제 코드 생성" 모델을 분리하는 구조입니다.

예를 들어 Kilo Code 같은 도구에서는

• 복잡한 계획과 분할 정복은 비싼 고성능 모델(예: GPT‑5.1, Opus 4.5)이 담당하고

• 실제로 대량의 코드·패치·설명 텍스트를 생성하는 단계는

  • Haiku, Groq 계열 등 가벼운 모델로 넘기는 방식이 활용됩니다.

Opus 4.5는 이 구도에서

• 오케스트레이터 역할에 최적화된 모델에 가깝습니다.

이유는 다음과 같습니다.

• 프로젝트 전체 구조를 빠르게 이해

• 적절한 세분화된 하위 작업을 정의

• 각 작업에 필요한 도구와 모델 선택

• 툴이 실패하거나 환경이 꼬였을 때 우회 전략을 찾는 능력

반대로, 단순한 코드 자동완성이나 한 파일 수준의 리팩터링만 한다면

• 굳이 Opus 4.5까지 쓸 필요가 없는 상황도 많습니다.

• Sonnet 4.5, Haiku, Composer(커서 내 모델) 등으로 충분한 경우가 많고

• Opus는 "여러 파일, 여러 레포, 여러 도구가 동시에 얽힌 상태"에서 투자 가치가 극단적으로 올라갑니다.

비용 구조를 고려할 때, "모든 작업에 Opus 4.5를 쓰는 전략"보다는 "기획·분해·복잡한 리팩터링에만 쓰는 전략"이 합리적인 선택에 가깝습니다.

Opus 4.5를 어떻게 바라봐야 할까: 데이터로 본 평가

주요 사실을 정리하면 다음과 같습니다.

• 코딩·툴 사용·복잡한 프로젝트 관리에서 체감 품질이 매우 크게 향상

• ARC 등 난도 높은 벤치마크에서 상위권 성능, 특히 추론 계열에서 강세

• 입력 5달러 / 출력 25달러(백만 토큰 기준)로 명목상 가장 비싼 상용 LLM

• 다만 토큰 효율 개선 덕분에 실 사용 비용은 일부 상황에서 Sonnet 4.5와 비슷하거나 더 낮을 가능성

• GPT‑5.1 대비 출력 상한선은 비슷하거나 약간 뒤지만, 일관성과 툴 콜 신뢰도는 현 시점 최상위권

• UI·프론트엔드 코드 품질도 "실전 투입 가능" 수준으로 상승

• 안전성·보고 행태는 Anthropic 자사 서술과 외부 재현 결과 사이에 해석 차이와 프레이밍의 간극 존재

개발자 입장에서 현실적인 선택 기준을 적용하면, 다음과 같은 판단이 가능해 보입니다.

• 장기 프로젝트, IDE 통합, 자동화 에이전트, 툴이 많이 얽힌 환경 → Opus 4.5를 기본 오케스트레이터로 두고, 서브 작업은 더 저렴한 모델로 분산하는 구조가 합리적입니다.

• 짧은 코드 조각, 단일 파일 수정, 간단한 스크립트 생성 → 비용 대비 효용을 고려하면 Sonnet 4.5, GPT‑5.1 Codex, Haiku, Composer 등으로도 충분한 경우가 많습니다.

• 영어 이외 언어, 범용 대화, 단순 글쓰기 → Gemini 3 Pro, GPT‑5.1 계열이 여전히 더 나은 선택이 될 가능성이 큽니다. Opus 4.5는 전형적인 "코딩 특화형 상위 모델"에 더 가깝기 때문입니다.

현 시점에서 Opus 4.5는,

• "AI로 코드를 진짜 많이 쓰는 개발자"에게는 기본값으로 채택할 만한 모델이고

• "간헐적으로 코드 한두 번 생성하는 사용자"에게는 과투자에 가까운 선택이 될 가능성이 큽니다.

향후 관전 포인트는 세 가지 정도로 정리됩니다.

1. Anthropic가 Claude Code를 실제로 오픈소스로 풀 것인가

2. 현재 수준의 토큰 효율·신뢰도를 유지한 채 추가 가격 인하가 가능한가

3. 안전성 관련 내부 벤치마크와 외부 재현 연구 간의 기준 정의를 어느 수준까지 투명하게 맞출 것인가

이 세 가지가 어떻게 전개되느냐에 따라, Opus 4.5는

• "일시적인 최고 성능 모델"에 머무를지

• 아니면 "개발용 LLM의 기본 레퍼런스" 위치를 굳힐지 갈릴 가능성이 있습니다.

출처 및 참고 :