Claude Opus 5 출시

발행 2026.10.26출처 anthropic.com · anthropic.com

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Claude Opus 5 출시와 성능·비용 효율성 개선

Claude Opus 5를 오늘부터 사용할 수 있습니다. 신중하고 능동적인 모델로, Claude Fable 5의 최첨단 지능에 절반 가격으로 근접합니다.

Frontier-Bench와 GDPval-AA 같은 코딩 및 지식 업무 평가에서 Opus 5는 새로운 최고 성능을 기록했지만, 사이버보안 작업에서는 여전히 Mythos 5에 뒤처집니다.

Opus 5는 매일 사용하도록 설계되었습니다. 다른 모델보다 더 효율적으로 작동합니다. Claude Max의 새 기본 모델이며, Claude Pro에서 가장 강력한 모델입니다.

성능과 비용 효율성

Claude Opus 5는 이전 모델인 Opus 4.8과 같은 비용으로 훨씬 향상된 성능을 제공합니다. 이 섹션의 차트는 모델의 노력 설정에 따라 성능이 어떻게 달라지는지 보여 줍니다. 고객은 이를 활용해 지능을 최적화하거나, 더 빠르고 더 저렴한 결과를 위해 토큰을 절약할 수 있습니다.

Opus 5는 가치가 큰 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 뛰어납니다. 예를 들어, Frontier-Bench v0.1에서 Opus 5는 다른 모든 모델을 능가하며, 작업당 비용은 더 낮으면서 Opus 4.8의 성능을 두 배 이상 끌어올립니다. CursorBench 3.2에서는 최대 노력 설정에서 Fable 5의 최고 점수와 0.5% 이내의 성능을 보이면서도 작업당 비용은 절반에 불과합니다. 또한 high, xhigh, max 노력 설정 전반에서 다른 모든 모델보다 주어진 비용 대비 더 높은 성능을 달성합니다.

Frontier-Bench v0.1

지식 업무와 문제 해결 작업에서도 비슷한 결과를 볼 수 있습니다. 예를 들면:

ARC-AGI 3에서는 모델이 새로운 문제를 해결해야 하는 평가인데, Opus 5의 점수는 다음으로 가장 좋은 모델보다 3배 높습니다.
Zapier AutomationBench는 모델이 비즈니스 작업을 처음부터 끝까지 완료할 수 있는지 측정하는데, Opus 5의 통과율은 같은 작업당 비용에서 다음으로 가장 좋은 모델의 약 1.5배입니다. 가장 낮은 노력 설정에서도 Opus 5는 다른 어떤 모델보다 더 많은 작업을 통과합니다.
OSWorld 2.0 컴퓨터 사용 벤치마크에서 Opus 5는 주어진 비용에서 다른 모든 모델을 능가하며, Fable 5의 최고 결과를 약 3분의 1이 조금 넘는 비용으로 뛰어넘습니다.

또한 여러 관련 평가에서 우리의 가장 뛰어나고 비용 효율적인 모델이기도 합니다:

ARC-AGI 3

Opus 5는 과학 연구 측면에서 Opus 4.8보다 의미 있는 향상을 보여 줍니다. 구조 생물학, 유기화학, 생물정보학을 포함한 주제를 다루는 우리의 모든 생명과학 평가에서 Opus 4.8보다 더 나은 성능을 보입니다. 향상이 가장 두드러지는 부분은 분광학 데이터로부터 분자 구조를 추론하는 것과 같은 유기화학 작업입니다(내부 벤치마크에서 Opus 4.8보다 10.2퍼센트포인트 높음). 또한 단백질 서열의 변화가 기능에 어떤 영향을 미치는지 예측하는 것과 같은 단백질 관련 작업에서도 더 높은 성능을 보입니다(여기서는 7.7퍼센트포인트 높음).

마지막으로, Opus 5는 훨씬 더 강력한 시각적 출력을 생성할 수 있습니다:

Wind tunnel

Opus 5는 공기역학적(그리고 비공기역학적) 물체 위를 흐르는 공기의 흐름을 시각화했습니다. 여기에서 풍동의 다양한 설정을 시험해 보세요: here.

Claude Opus 5로 작업하기

Claude Opus 5는 자신의 작업을 검증하고, 성공할 때까지 신중하게 반복하는 능력이 훨씬 더 뛰어납니다. 평가와 초기 접근 테스트에서 우리는 사용자들과 함께 Opus 5의 주도성과 철저함을 보여 주는 많은 사례를 발견했습니다:

Frontier-Bench의 한 작업에서 Opus 5는 기계 부품의 도면을 받고 이를 3D FreeCAD 모델로 재구성하는 코드를 작성하라는 요청을 받았습니다. 하지만 이 작업에서는 모델이 그 도면을 직접 볼 수 있는 방법이 의도적으로 주어지지 않았습니다. Opus 5는 원시 픽셀에서 형상을 추출하기 위해 자체 컴퓨터 비전 파이프라인을 작성했고, 그다음 전체 기계 부품을 재구성했습니다. 이 작업을 반복적으로 성공해냈으며, 동일한 설정을 가진 경쟁 모델은 다섯 번의 시도 끝에도 해결하지 못했습니다.
널리 쓰이는 오픈소스 패키지 관리자에서 실제 버그가 발견되었을 때, Opus 5는 근본 원인을 찾아 커뮤니티 패치가 놓친 엣지 케이스까지 수정했습니다. 경쟁 모델은 표면적인 증상만 고치고(근본 원인은 고치지 않은 채) 버그가 해결되었다고 보고했습니다.
한 트레이딩 회사의 엔지니어는 Opus 5를 사용해 새로운 거래소를 위한 시장 데이터 피드를 단 한 번의 세션에서 구축했습니다. 이전 모델들은 엔지니어가 제공한 광범위한 계획이 있어도 이 작업을 전혀 완료하지 못했습니다. 검증할 실시간 피드가 없자, Opus 5는 자신의 코드가 거래소 데이터를 올바르게 파싱하는지 확인하기 위해 자체 테스트 하네스까지 만들었습니다.

아래는 Opus 5와 작업해 본 초기 액세스 고객들의 추가 보고입니다:

“FrontierCode 1.1에서 Claude Opus 5는 절반의 비용으로 Fable 수준의 성능에 접근합니다. Devin 안에서도 어려운 디버깅과 근본 원인 분석 작업에서 특히 강점을 보입니다.”

Scott Wu

CEO

“Claude Opus 5는 Opus의 속도와 비용으로 Fable 5에 가까운 지능을 제공합니다. CursorBench에서는 Fable 5 바로 아래 수준이며, 많은 부분에서 비슷한 행동을 보입니다. 개발자들이 Cursor에서 이를 어떻게 활용할지 기대됩니다.”

Sualeh Asif

Co-Founder

“Claude Opus 5는 이전 Claude 모델보다 더 많은 토큰을 쓰지 않고도 Zapier의 AutomationBench 리더보드 1위를 차지했습니다. 원본 계정 상태 워크북을 받아, 위험에 처한 계정 표시, 적절한 담당자 알림, 리텐션 운영을 위한 요약까지 전체 이탈 방지 시퀀스를 끝에서 끝까지 수행했습니다. 이전 모델들은 통과하지 못했지만, Opus 5는 100%를 달성했습니다.”

Wade Foster

CEO

“우리의 유전체학 분석 작업에서 Claude Opus 5는 우리가 실행해 본 어떤 모델보다도 신중한 과학자처럼 행동합니다. 교란 변수를 배제하기 위해 적절한 통계 검정을 선택하고, 독립적인 방법으로 자체 결과를 교차 검증하며, 긴 다단계 분석에서도 끝까지 궤도를 유지합니다.”

Alfredo Andere

CEO

“Claude Opus 5는 우리 내부 평가에서 같은 계열의 모든 모델을 앞섰습니다. 가장 어려운 에이전틱 코딩 작업에서 Opus 4.7 대비 22% 향상된 것뿐만 아니라, 실행마다 편차도 훨씬 적어 더 안정적입니다. Lovable의 수백만 빌더들에게는 그 일관성이 전부입니다. 빌드할 때마다 신뢰할 수 있는 결과.”

Fabian Hedin

Co-Founder

“Claude Opus 5는 4.5 이후 Opus 계열에서 가장 큰 도약입니다. 같은 풀스택 앱 빌드에서도 프런트엔드에서 가장 먼저 차이를 보입니다. 우리가 Opus 모델에서 본 것 중 가장 뛰어난 애니메이션, 게임, 3D 작업입니다.”

Madhav Jha

Co-Founder and CTO

“Claude Opus 5가 정말 마음에 듭니다. 우리 에이전트가 처리하는 이런 개방형 분석 작업에서는 Opus 4.8보다 확실한 업그레이드이며, 가장 중요한 지점, 즉 더 어렵고 더 모호한 작업에서 향상이 가장 큽니다. 응답은 더 명확하고 간결해졌고, 더 높은 노력 수준에서도 효율성이 개선되는 것을 봅니다.”

Izzy Miller

AI Research Lead

“Claude Opus 5는 분석가들이 매일 수행하는 금융 리서치 워크플로에서 Opus 4.8보다 눈에 띄게 개선되었습니다. 수치 추론, 표 작업, 그리고 정확성이 중요한 더 날카로운 비판적 사고에서 두드러집니다.”

Shirley Zhang

Senior AI Engineer, Applied AI

“Claude Opus 5는 특수한 기업 콘텐츠 분석에 필수적인 업계 수준의 지능과 정확도를 제공합니다. Box는 Opus 5가 Opus 4.8보다 8% 우수하며, 기술, 의료, 공공 부문 조직이 매일 의존하는 데이터 분석(11% 향상) 및 실사(17% 향상) 워크플로에서 눈에 띄는 성능 향상을 제공한다는 것을 확인했습니다.”

Ben Kus

CTO

“Claude Opus 5는 Opus 4.8에서 확실한 세대 도약을 이뤘습니다. 지난 주말 동안 저는 제 개발 환경 전반에 걸쳐 이 모델에 chief-of-staff 역할을 맡겼습니다. 자체 모니터를 만들고, 각 박스를 직접 구동하며, 판단이 필요한 결정만 저를 불렀습니다.”

Cristian Rivera

Staff Software Engineer

“Claude Opus 5는 Fundamental Research Assistant 코드베이스 전반에 걸쳐 대규모 변경을 수행했고, 에이전틱 워크플로 전반에서 피드백에 적응했으며, 우리가 사용한 어떤 모델보다도 자신의 추론을 더 명확하게 설명했습니다. 원래라면 훨씬 더 작은 단위로 나눴을 작업도 처리해냈습니다.”

Conor Kiernan

CTO

“우리의 가장 어려운 재무 모델링 작업들 중 일부에서, Claude Opus 5는 정확성과 효율성 모두에서 Opus 4.8보다 분명히 한 단계 앞섭니다. 특히 심층적인 금융 도메인 로직에서 성능 하한이 눈에 띄게 더 높습니다. 노력 수준 전반에서 정확도는 평균 9퍼센트포인트 더 높았고, 턴 수와 도구 호출은 3분의 1 적었으며, 시간은 60% 더 적게 들었습니다.”

Richard Pham

Evals and Product Lead

“Claude Opus 5는 실제 프런트엔드 개발자처럼 스스로 작업을 점검합니다. 우리의 벤치마크에서 이 모델은 데스크톱과 휴대폰 너비에서 브라우저로 페이지를 열어 봤고, 모바일 화면 아래에 숨은 제품과 화면 밖의 결제 버튼을 찾아냈으며, 작업을 넘기기 전에 둘 다 수정했습니다.”

AJ Orbach

Co-Founder and CEO

“Claude Opus 5는 이전 Opus 모델들에 비해 법률 에이전트 작업에서 성능이 분명히 향상되었고, 기업 지배구조와 중재 같은 실무 분야에서 가장 큰 개선을 확인했습니다. 또한 낮은 추론 수준에서도 품질을 유지하는 Opus 5의 능력에 깊은 인상을 받았는데, 최대 추론에서의 Opus 4.8과 비교해 평균적으로 26% 적은 토큰을 생성하면서도 비슷한 성능을 달성했습니다.”

Niko Grupen

Head of Applied Research

“우리에게 Claude Opus 5의 가장 큰 향상은 더 긴 시간축이 필요한 작업에서 나타납니다. 전체 덱을 만들고, سپس 그것을 수정하는 작업 말입니다. 아티팩트 품질이 우리가 어떤 모델을 배포할지 결정하는데, 이것이 지금까지 본 가장 분명한 한 단계 향상입니다. 시각적 이해는 더 좋아졌고, 서식은 더 깔끔해졌으며, 슬라이드 문제도 더 적습니다.”

Alex Wang

Applied AI

“Claude Opus 5에서 돋보이는 것은 판단력입니다. PR을 넘겨주면 바로 게시하지 않고, 브랜치를 검증하고, 템플릿을 확인하며, 테스트에 미칠 영향을 생각해 손쉽게 인계가 이뤄지도록 합니다. 이전 모델들은 대체로 성급하게 앞서가다가 우리의 검사에서 걸리곤 했습니다.”

Zimu Li

Member of Technical Staff

“아키텍처 재설계 세션 중에 Claude Opus 5는 제가 제안한 설계에 반박했고, 제가 고집을 부려도 물러서지 않았습니다. 대신 제 아이디어에서 무엇이 가치 있는지 정확히 설명하고, 반대 의견을 하나의 설계 질문으로 좁힌 뒤, 장점은 살리고 결함은 고치는 절충안을 제안했습니다. 그런 판단력이 있어야 우리가 더 적은 감독으로도 신뢰할 수 있습니다.”

Marquis Wang

Principal AI Engineer

“첫 턴 레드라인에서 Claude Opus 5는 우리가 테스트한 어떤 모델보다도 가장 높은 점수를 받았고, Opus 4.8의 거의 두 배에 달했습니다. 코멘팅도 더 좋습니다. NDA에서는 더 짧은 시간에, 더 적은 패스로 레드라인에 도달하며, 정확도는 유지되거나 더 좋습니다.”

Ryan Tanenholz

Member of Technical Staff

“Claude Opus 5는 불필요한 코드가 없는 깔끔하고 단단한 diff를 작성하며, 미묘하고 코드베이스 특유의 문제를 더 잘 찾아내는 위험 탐지자입니다. 우리는 이를 프로덕션 워크로드에 도입하고 있습니다.”

Neeraj Deshmukh

Director of Engineering

“우리는 Cosmos라는 통합 에이전트 플랫폼에서 여러 사용 사례를 반드시 이전할 것입니다. 코드 리뷰에 Claude Opus 5를 점점 더 많이 사용할 수 있기를 기대하고 있으며, 사람들이 Opus 4.8보다 Opus 5를 사용하는 편이 낫다고 자신 있게 말할 수 있습니다.”

Igor Ostrovsky

Co-Founder and CTO

“Claude Opus 5에서 두드러지는 것은 판단력입니다. 한 줄을 쓰기 전에 더 깊이 생각하고, 사후에가 아니라 계획 단계에서 스스로 논리적 결함을 찾아내며, 어떤 답이 왜 맞는지까지 추론하지 단지 작동하는지만 보지 않습니다. Claude 모델 간에서 본 문제 해결 능력의 가장 분명한 도약이며, JetBrains IDE에서 채택되는 모습을 기대하고 있습니다.”

Denis Shiryaev

Head of AI in IDE

“Claude Opus 5는 우리가 트레이딩 벤치마크에서 테스트한 Opus 모델 중 가장 강력하며, Opus 4.8에 비해 추론 토큰의 대략 7분의 1과 절반도 안 되는 지연 시간으로 그 결과를 냅니다. 컴퓨트의 일부만으로 더 나은 답을 얻습니다.”

Matt Nassr

Head of Global Data Engineering and AI Transformation

“Claude Opus 5는 모니터링 에이전트가 운영 환경에서 자신의 메모리 일부를 직접 관리할 수 있게 해, 더 긴 시간축에서 더 자율적이고 신뢰할 수 있게 만듭니다. 이 에이전트는 자신의 컨텍스트를 살아 있는 문서처럼 다룹니다. 우리 서비스 중 하나에서 잠재적 이상 징후를 포착한 뒤, 운영 환경에 비춰 스스로 가정이 맞는지 다시 확인했고, 신호가 무해하다는 것을 알아낸 다음 그 수정 내용을 자신의 메모리에 기록하고, 모니터링 쿼리를 스스로 종료했습니다.”

Tanapat Ratanaruengjumrune

Manager, Applied AI

“Claude Opus 5는 장시간에 걸친 다단계 작업을 위해 만들어진 강력한 에이전틱 코딩 모델입니다. 코드베이스를 깊이 이해하고, 복잡한 작업 전반에서 맥락을 유지하며, 기능 개발과 버그 수정에 대한 요구사항을 Opus 4.8보다 더 효과적으로 구체화합니다. 이제 개발자들은 Kiro에서 Opus 5로 빌드할 수 있으며, 그 고급 기능을 활용해 야심찬 프로젝트에 도전할 수 있습니다.”

Deepak Singh

Agentic AI 부사장

정렬성과 안전성

정렬성. 배포 전 테스트 기간 동안, 자동화된 행동 감사 결과 Opus 5는 현재까지 나온 우리 모델 중 가장 정렬성이 높은 모델로 나타났습니다(아래 그래프 참조). Claude’s Constitution을 Opus 4.8, Sonnet 5, Fable 5보다 더 잘 준수하며, 기만적 행동의 비율도 가장 낮고, 오용으로 속아 넘어가기 가장 어려운 모델입니다. 또한 되돌리기 어려운 부작용을 낳을 수 있는 무모한 행동을 피하는 측면에서도 지금까지 나온 모델 중 가장 안전합니다.

자동화된 행동 감사에서 Opus 5는 전반적인 비정렬 행동 점수 2.3점을 기록했으며, 이는 최근 모델들 중 가장 낮은 수치입니다.

안전성. Opus 5는 위험성이 높고 이중 용도인 기능에서 최전선을 진전시키지 않습니다. 민간 부문 및 정부 파트너와 함께 수행한 엄격한 평가에서, 생명과학 연구와 공격적 사이버 보안 모두에서 Mythos 5보다 뒤처져 있음이 확인되었습니다. 이러한 평가에 대한 자세한 내용은 System Card에서 확인할 수 있습니다.

이전 모델인 Opus 4.8과 마찬가지로, 우리는 의도적으로 Opus 5를 사이버 작업으로 훈련하지 않았습니다. 그럼에도 이 모델은 전반적 역량이 향상된 결과로 이러한 작업에서 상당히 개선되었고, 사이버 보안 취약점을 찾아내는 능력에서는 Mythos 5에 근접합니다. 그러나 해당 취약점을 악용하는 능력, 즉 취약점을 실제 사이버 위협으로 전환하는 능력에서는 여전히 Mythos 5보다 상당히 뒤처져 있습니다.

이는 취약점을 찾고 그다음 이를 악용하는 능력을 광범위한 인간의 지침 없이 평가하기 위해 우리가 개발한 평가인 OSS-Fuzz에서의 Opus 5 성능이 보여 줍니다. Mythos 5와 Opus 5가 취약점을 찾아내는 성공률은 비슷하지만, 악용 기법을 개발하는 점수는 Opus 5가 Mythos 5에 한참 못 미칩니다.

우리의 사이버 보안 평가 중 하나인 OSS-Fuzz에서 Opus 5는 소프트웨어 취약점을 식별하는 능력(왼쪽)에서는 Mythos 5에 근접하지만, 이를 위한 익스플로잇을 개발하는 능력(오른쪽)에서는 훨씬 덜 성공적입니다.

Opus 5를 위한 안전장치

Claude Opus 5의 안전장치는 사이버 보안과 생명과학 모두에서 이 모델의 유익한 활용을 허용하도록 설계되었습니다. 이는 일부 좁은 범위의 사이버 작업에 대해 더 강한 가드레일을 적용한 점을 제외하면, Opus 4.8에 적용한 것과 유사합니다.

사이버 보안. Opus 5의 사이버 분류기는 Fable 5의 것보다 비례적으로 덜 제한적입니다. 이들은 Opus 5가 소스 코드에서 취약점을 찾는 것은 허용하지만, “바이너리 기반” 취약점 스캐닝(악성 행위자와 더 연관될 가능성이 높은 방식), 침투 테스트, 익스플로잇 생성을 차단합니다.

테스트 결과에 따르면, 분류기가 Fable 5보다 약 85% 적게 개입할 것으로 예상됩니다. Claude.ai, Claude Code, Claude Cowork에서는 플래그가 지정된 요청이 기본적으로 Opus 4.8로 폴백됩니다. API에서도 Opus 4.8로의 폴백을 활성화할 수 있습니다.

우리의 Cyber Verification Program (CVP)은 모델의 안전장치 때문에 방해를 받을 수 있는 사이버 보안 작업을 지원합니다. 이미 CVP에 참여 중인 기업과 연구자는 보안 제한이 더 적은 버전의 Opus 5에 즉시 접근할 수 있습니다.

Biology.Opus 5는 Opus 4.8과 유사한 안전장치 세트를 갖추고 있으므로, 이제 과학 연구를 위한 일반 공개 모델 중 가장 뛰어난 모델입니다. 그럼에도 이 모델은 장시간에 걸친 자율 연구 작업에서 여전히 중요한 한계를 보이며, 바로 이런 영역이 AI 모델이 생물학과 관련해 가장 큰 위험을 초래할 것으로 예상되는 부분입니다. (이 유형의 생물학 작업에서는 Mythos 5가 여전히 더 강력한 모델입니다.) 이번 출시의 일환으로, Fable 5에서 차단되는 생물학 관련 요청은 이제 Opus 4.8이 아니라 Opus 5로 라우팅됩니다.

시작하기

Claude Opus 5는 오늘부터 모든 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 가격은 입력 토큰 100만 개당 \$5, 출력 토큰 100만 개당 \$25입니다(Opus 4.8과 동일). 개발자는 Claude API에서 claude-opus-5로 시작할 수 있습니다.

또한 Fast mode도 제공되며, 기본 속도의 약 2.5배로 동작합니다. Opus 4.8과 마찬가지로 Fast mode는 Claude Platform에서 Opus 5의 기본 가격의 2배로, 그리고 Claude Code의 사용량 크레딧을 통해 이용할 수 있습니다.

Opus 5와 함께 두 가지 업데이트를 beta로 출시합니다.

대화 중 도구 변경은 Claude Platform에서. 대화 도중에도 개발자는 프롬프트 캐시를 무효화하지 않고 Claude가 사용할 수 있는 도구를 변경할 수 있습니다.
자동 폴백은 API에서. 이제 사용자는 Opus 5(또는 Fable 5)에서 안전 분류기에 의해 플래그가 지정된 요청을 다른 모델로 자동 라우팅하도록 선택할 수 있습니다. 자동 폴백을 켜면 API 요청은 차단되는 대신 기본적으로 항상 사용 가능한 최적의 모델로 라우팅됩니다.

이전 Opus 모델과 마찬가지로, Opus 5는 일반 액세스에 대해 데이터 보존 요건이 없습니다.

Opus 5를 최대한 활용하는 방법에 대한 추가 안내는 프롬프트 가이드를 참고하세요.