생성형 AI 도구를 활용하여 작성 및 편집된 노트입니다.
Claude Sonnet 4.6 요약 (2026-02-17)
한줄 요약
Sonnet 4.6은 코딩·에이전트·컴퓨터 사용·장문 추론을 함께 끌어올린 하이브리드 추론 모델로, API 베타에서 1M 컨텍스트까지 다룰 수 있다.1
핵심 업데이트(이전 Sonnet 대비 강조점)
Sonnet 4.6은 "하이브리드 추론" 계열을 유지하면서, 답을 빠르게 내거나(저지연) 더 많은 단계의 사고로 밀어붙이는(extended thinking) 두 모드를 같은 모델에서 운용하는 쪽으로 정리됐다. 개발자는 API에서 thinking effort를 조절해 속도·비용·정확도의 균형을 잡을 수 있다.1
기능 개선의 초점은 제품 릴리즈 노트 기준으로 코딩, computer use, long-context reasoning, agent planning, 지식노동(knowledge work), 디자인 전반이다. 즉 "코드만 잘함"이 아니라, 도구를 쓰고(브라우저/PC), 긴 문맥을 유지하고, 계획을 세워 끝까지 실행하는 작업형 능력을 Sonnet 가격대에서 더 안정적으로 만들려는 업데이트다.2
주요 활용처(코딩/에이전트/컴퓨터 사용/업무 생산성)
코딩은 다파일/대규모 코드베이스에서의 수정, 리팩터링, 디버깅처럼 맥락을 넓게 잡아야 하는 작업에 맞는다. 빠른 응답이 필요한 코드 질의는 effort를 낮추고, "설계→구현→테스트→수정" 같은 긴 루프는 effort를 높여 한 번에 완성도를 올리는 식으로 운영하는 그림이 자연스럽다.1
에이전트는 지시 준수, 도구 선택, 오류 수정의 신뢰도를 모델 자체에서 끌어올린 점이 핵심이다. 여러 단계로 나뉜 업무 자동화(티켓 분류, 내부 운영 자동화, 고객 대응 플로우 등)에서 "중간에 길 잃음"을 줄이는 방향으로 기대할 수 있다.12
컴퓨터 사용은 브라우저 기반 업무(조달, 온보딩, 경쟁사 조사처럼 클릭·입력·탐색이 섞인 작업)를 자동화하는 용도에 적합하다. 이전 Sonnet이 열어둔 '컴퓨터를 쓰는 모델' 기반 위에서 정확도와 안정성을 강화한 포지션이다.12
업무 생산성은 문서/스프레드시트/리서치 요약 같은 지식노동에서 "대량 처리 + 일관된 결론"을 노릴 때 유리하다. 긴 자료를 한 번에 밀어 넣고(컨텍스트), 필요한 곳만 깊게 생각하게(effort) 만드는 운용이 핵심이다.12
컨텍스트 윈도우
1M token 컨텍스트 윈도우가 베타로 제공되며, 현재는 API에서만 베타로 쓸 수 있다.1 장문 문서 묶음, 대규모 코드베이스 요약본, 장기간 에이전트 로그를 한 세션에서 다루는 실험에 직접적인 의미가 있다.
제공 채널(claude.ai, API, Bedrock/Vertex AI/Microsoft Foundry)
일반 사용은 claude.ai(웹/iOS/Android)에서 Sonnet 4.6으로 채팅할 수 있다.1
개발자는 Claude API에서 모델 식별자 claude-sonnet-4-6로 사용하며, 1M 컨텍스트는 이 API에서 베타로 제공된다.1
서드파티 클라우드는 Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Foundry로 제공 범위를 넓혔다.1
가격(토큰 단가)과 비용 절감 옵션(프롬프트 캐싱, 배치)
가격은 입력 $3 / 출력 $15 per million tokens다.1
비용 절감은 프롬프트 캐싱으로 최대 90% 절감, 배치 처리로 최대 50% 절감이 안내되어 있다.1 운영 관점에서는 "큰 시스템 프롬프트/정적 컨텍스트"는 캐싱으로 반복 비용을 줄이고, 대량 작업(문서 요약, 코드 리뷰 큐)은 배치로 처리량 단가를 낮추는 구성이 기본값이 된다.