모델 비교

Claude는 Opus, Sonnet, Haiku 세 가지 모델 티어를 제공합니다. 각 모델은 성능, 속도, 비용의 균형이 다르므로 사용 사례에 따라 선택하세요.

업데이트 안내: 모델/요금/버전/정책 등 시점에 민감한 정보는 변동될 수 있습니다. 최신 내용은 공식 문서를 확인하세요.

그림 1: Claude 모델 비교 - 성능/속도/비용 트레이드오프와 하이브리드 전략

모델 개요

모델 티어 요약

고성능 티어: 복잡한 분석/추론에 적합
균형 티어: 대부분의 일반 작업에 적합
경량 티어: 빠른 응답과 대량 처리에 적합

가격 비교

요금은 입력/출력 토큰, 캐싱 정책, 계약 유형에 따라 달라집니다. 정확한 단가는 공식 문서를 확인하세요.

💡 비용 예시

10,000 토큰 입력 + 1,000 토큰 출력 기준:

Opus: 변동 + 변동 = 변동
Sonnet: 변동 + 변동 = 변동
Haiku: 변동 + 변동 = 변동

성능 비교

벤치마크

공개 벤치마크 기준 상대적 성능 (숫자가 클수록 우수):

벤치마크는 모델 간 상대 비교용 참고 자료입니다. 실제 성능은 과제 유형, 프롬프트, 평가 기준에 따라 달라질 수 있습니다.

💡 Vibe Coding 모델 선택 가이드

Opus (고성능): 복잡한 아키텍처 설계, 대규모 리팩토링, 새로운 프레임워크 학습
Sonnet (균형): 일반 코딩 작업, 버그 수정, 기능 추가, 테스트 작성 - 대부분의 Vibe Coding에 권장
Haiku (경량): 간단한 함수 생성, 문법 수정, 빠른 프로토타이핑

자세한 내용은 Vibe Coding 가이드를 참조하세요.

⚠️ 벤치마크 해석 주의

벤치마크는 참고용입니다. 실제 작업 성능은 프롬프트 품질, 작업 유형에 따라 달라집니다. 자신의 사용 사례로 직접 테스트하는 것이 가장 정확합니다.

사용 사례별 추천

Opus (고성능) 추천

복잡한 추론: 다단계 논리, 수학 증명, 전략 수립
창작 콘텐츠: 소설, 시나리오, 마케팅 카피
연구 및 분석: 학술 논문 작성, 데이터 인사이트 도출
코드 아키텍처: 대규모 시스템 설계, 복잡한 알고리즘
전문 자문: 법률, 의료, 재무 분야 심층 분석

Opus 사용 예시

message = client.messages.create(
    model="claude-",
    max_tokens=4096,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": """이 논문의 연구 방법론을 비판적으로 평가하고,
개선 방안을 3가지 제시하세요. 각 제안의 장단점과
구현 난이도를 함께 설명해주세요.

[긴 논문 텍스트]"""
    }]
)

Sonnet (균형) 추천 (대부분의 경우)

일반 코딩: 함수 작성, 디버깅, 코드 리뷰
문서 작업: 요약, 번역, Q&A
챗봇: 고객 지원, 대화형 에이전트
데이터 분석: 트렌드 파악, 리포트 생성
콘텐츠 편집: 교정, 개선, 리라이팅

Sonnet 사용 예시

message = client.messages.create(
    model="claude-",
    max_tokens=2048,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Python으로 피보나치 수열을 반환하는 함수를 작성해줘"
    }]
)

Haiku (경량) 추천

간단한 분류: 감정 분석, 카테고리 태깅
대량 처리: 수천 개 문서 일괄 요약
실시간 응답: 빠른 피드백이 필요한 대화
데이터 추출: 구조화된 정보 파싱
간단한 번역: 짧은 텍스트 다국어 변환

Haiku 사용 예시

message = client.messages.create(
    model="claude-",
    max_tokens=256,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": '다음 리뷰의 감정: "이 제품 정말 좋아요!" → positive/negative/neutral'
    }]
)

모델 선택 가이드

의사결정 트리

작업이 복잡한가?
├─ 예 → 다단계 추론 필요?
│   ├─ 예 → Opus
│   └─ 아니오 → 비용 민감?
│       ├─ 예 → Sonnet
│       └─ 아니오 → Opus
└─ 아니오 → 빠른 응답 필요?
    ├─ 예 → Haiku
    └─ 아니오 → 비용 민감?
        ├─ 예 → Haiku
        └─ 아니오 → Sonnet

하이브리드 전략

여러 모델을 조합하면 비용 대비 성능을 최적화할 수 있습니다.

전략 1: 단계별 모델 전환

Python 하이브리드 예시

# 1단계: Haiku로 빠른 분류
classification = client.messages.create(
    model="claude-",
    max_tokens=100,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": f"이 이메일이 긴급한가요? (yes/no)\n\n{email}"
    }]
)

# 2단계: 긴급한 경우에만 Opus로 상세 분석
if "yes" in classification.content[0].text.lower():
    analysis = client.messages.create(
        model="claude-",
        max_tokens=2048,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"긴급 이메일 상세 분석:\n\n{email}"
        }]
    )

전략 2: 초안 → 개선

Python 초안 + 개선

# 1단계: Sonnet으로 초안 생성
draft = client.messages.create(
    model="claude-",
    max_tokens=1024,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "마케팅 이메일 초안 작성"
    }]
)

# 2단계: Opus로 품질 향상
final = client.messages.create(
    model="claude-",
    max_tokens=2048,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": f"""다음 초안을 창의적이고 설득력 있게 개선:

{draft.content[0].text}"""
    }]
)

모델 간 마이그레이션

기존 Sonnet 사용 중 Opus로 업그레이드하려면 모델 ID만 변경하면 됩니다. API 호출 형식은 동일합니다.

Python 모델 전환

# 기존 (Sonnet)
model = "claude-"

# 업그레이드 (Opus)
model = "claude-"

# 다운그레이드 (Haiku)
model = "claude-"

# 나머지 코드는 동일
message = client.messages.create(
    model=model,
    max_tokens=1024,
    messages=[...]
)

핵심 정리

모델 비교의 핵심 개념과 흐름을 정리합니다.
모델 개요를 단계별로 이해합니다.
실전 적용 시 기준과 주의점을 확인합니다.

다음 단계

Codex 가이드 - 코딩 에이전트 워크플로우 이해
OpenAI API - 실제 API 사용 흐름
Claude API - API 사용법과 모범 사례