해당 공식 소개 영상 속 Claude Opus 4.5는 한 번도 본 적 없는 퍼즐 게임을 풀고 있다고 한다. 앤트로픽사가 강조하고 싶은 내용은 이런 내용을 강조 하려고 하는 것 같다. 오퍼스 4.5 모델의 놀라운 점은 이 AI가 게임 규칙을 배운 적이 없다는 점을 강조하는 듯이 보였다. 오퍼스는 이 퍼즐 게임을 어떻게 풀었을까?
AI가 문제를 해결한 과정
"이걸 풀려면 어떤 도구가 필요하지?" — 스스로 질문을 던짐
사용 가능한 도구들을 탐색 — 적절한 함수/방법론을 찾아냄
선택한 도구로 문제 해결 — 스스로 판단하고 실행
지금까지 AI는 우리가 "이 도구를 써!"라고 쥐여줘야만 일을 했다. 하지만 Opus 4.5는 "내게 필요한 도구가 뭔지 스스로 판단하고 찾아 쓰는 능력"을 보여줬다.
"이제 AI는 '도구를 받는 존재'가 아니라 '도구를 찾는 존재'가 되었다" 라는점을 강조하는 것 처럼 보였다.
이것이 단순한 챗봇(Chatbot)과 자율적 에이전트(Agent)의 차이다. 그리고 Claude Opus 4.5는 그 경계를 넘어섰다.
3줄 요약
SWE-bench Verified에서 프론티어 모델 중 1위 — 실제 코딩 능력 최강
Effort 파라미터로 같은 성능에 76% 토큰 절감 — 비용 최적화 가능
역대 가장 강력한 안전성 — 프롬프트 주입 방어, 기업 환경에 적합
Claude Opus 4.5란?
Claude Opus 4.5는 Anthropic의 최신 플래그십 모델이다. 공식 발표에 따르면:
공식 발표 "Claude Opus 4.5 is intelligent, efficient, and the best model in the world for coding, agents, and computer use." — Anthropic (2025.11.24)
기본 정보
출시일
2025년 11월 24일
모델 ID
claude-opus-4-5-20251101
API 가격
입력 $5 / 출력 $25 (100만 토큰당)
포지셔닝
코딩, 에이전트, 컴퓨터 사용 최적화 프론티어 모델
무엇이 달라졌나? — 모델 비교
"기존 Claude와 뭐가 다른데?" — 가장 궁금한 부분이다.
사실 벤치마크는 각사에서 늘 자기가 최고라 하기 떄문에 재미로 살펴보자.
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5 아래 한글로 변환
Opus 4 → Opus 4.5: 업그레이드 비교
항목
Opus 4
Opus 4.5
변화
코딩 벤치마크
상위권
SWE-bench 1위
프론티어 최강
토큰 효율성
기준
동일 성능, 76% 절감
비용 혁신
에이전트 능력
도구 사용
자율적 도구 탐색
패러다임 전환
안전성
강함
"역대 최강"
기업 적합성 ↑
Effort 파라미터
미지원
지원
신규 기능
나의 경우 하직 헤비하게 사용해보지 못했지만, 앤트로픽의 입장을 보면, 코딩 분야에서 매우 강력할 것으로 예쌍 해보고, 실제 나도 사용해본 후기를 추후 남기려 한다.
SWE-bench 1위: 숫자가 말하는 것
벤치마크 결과를 보자. 이 부분도 물론 코딩능력의 어필이라고 생각 된다.
벤치마크
결과
의미
SWE-bench Verified
프론티어 1위
실제 GitHub 이슈 해결 능력 최강
SWE-bench Multilingual
8개 중 7개 1위
다양한 언어에서 고른 성능
BrowseComp-Plus
대폭 향상
에이전트 웹 검색/탐색 능력
SWE-bench 단순히 "코드를 생성하는 능력"이 아니다. 실제 오픈소스 프로젝트의 GitHub 이슈를 해결하는 능력을 평가한다. 버그 분석, 코드베이스 이해, 수정, 테스트까지 — 실무 코딩 능력의 핵심 지표다.
핵심 변화
1. Effort 파라미터: 비용-성능 최적화의 새 기준
Claude Opus 4.5의 가장 눈에 띄는 부부이다. API에서 "추론에 투입되는 노력의 수준"을 직접 조절할 수 있다.
( 물론 이 부분은 채팅 모델만 쓰는 부분에게는 크게 와닿지 않을 수 있지만, 전반적으로 성능 대비 토큰 사용량을 최적화했다고 생각 하자.)
"With the new effort parameter on the Claude API, you can decide to minimize time and spend or maximize capability." 공식 이미지가 와닿지 않는 분들을 위해 한글화 해보았다. 어떻게 보면 좀 부끄러운 걸 수 있는데, 생각 보다 난 25,000 토큰이 넘어가도록 일을 자주 시키게 되어, 자동으로 compact하는 모습을 많이 본 경험이 있다. Opus모델을 쓰면서 그런 부분이 줄어드는지 확인해 봐야겠다. 상기 이미지만봤을때 Opus 모델이 Sonnet과 비교하여 동일한 성능 대비 1/5 정도 덜썼다는 것을 강조하고 싶어 보인다. — Anthropic 공식 발표
특히 프롬프트 주입(Prompt Injection) 공격에 대한 방어력이 크게 강화되었다. 이는 금융, 의료, 공공기관 등 보안이 중요한 기업 환경에서 Claude를 선택하는 강력한 근거가 된다.
https://assets.anthropic.com/m/64823ba7485345a7/Claude-Opus-4-5-System-Card.pdf 자세한 내용 참고
Prompt Injection이란? 악의적 사용자가 AI 시스템의 지시를 우회하기 위해 입력에 숨겨진 명령을 삽입하는 공격 기법. 민감한 데이터를 다루는 환경에서 특히 위험하다.
3. Self-Improving Agents: 자율적 에이전트 능력
Opus 4.5는 공식적으로 "self-improving agents"를 지원한다. 기존에는 사용자가 도구를 명시적으로 지정해야 했지만, 이제 AI가 스스로 판단하고 필요한 도구를 찾아 사용한다.
에이전트 능력의 진화
기존 방식
"이 도구를 사용해서 X를 해줘"
Opus 4.5
"X를 해줘" → AI가 필요한 도구를 스스로 판단/탐색/사용
실제 사례: 항공권 예약 시나리오
벤치마크 테스트 중 흥미로운 상황이 발생했다. AI에게 "항공권을 예약해줘"라고 요청했는데, 해당 항공사 웹사이트가 다운되어 있었다.
기존 AI라면 여기서 멈췄을 것이다. 하지만 Opus 4.5는?
문제 인식: "원래 사이트가 안 되네"
대안 탐색: "다른 방법을 찾아보자"
창의적 해결: 다른 예약 플랫폼을 찾아서 동일한 항공권을 예약 완료
이것이 단순한 "지시 수행"과 "문제 해결"의 차이다.
이것이 챗봇과 에이전트의 근본적 차이다. 도구를 "받아서 쓰는" 존재에서 "찾아서 쓰는" 존재로의 전환. 막다른 길에서 멈추는 것이 아니라, 스스로 우회 경로를 찾아 목표를 달성하는 것.
4. Computer Use: AI가 컴퓨터를 직접 조작한다
Anthropic은 Opus 4.5를 "컴퓨터 사용에서 세계 최고"라고 명시했다. Computer Use란 무엇일까?
Computer Use의 작동 방식
1. 화면 인식
스크린샷을 찍어 현재 화면 상태를 "본다"
2. 상황 판단
버튼, 입력 필드, 메뉴 등 UI 요소를 인식하고 분석
3. 마우스 조작
특정 위치 클릭, 드래그 등 마우스 동작 실행
4. 키보드 입력
텍스트 입력, 단축키 사용 등 키보드 동작 실행
즉, AI가 사람처럼 화면을 보고, 마우스를 움직이고, 키보드를 치는 것이다. 이는 다음과 같은 업무를 자동화할 수 있음을 의미한다:
Computer Use 활용 예시
웹 기반 업무 자동화: 폼 작성, 데이터 입력, 정보 수집
소프트웨어 테스팅: UI 테스트, 사용자 시나리오 검증
레거시 시스템 연동: API가 없는 오래된 시스템도 조작 가능
복잡한 워크플로우: 여러 애플리케이션을 넘나드는 작업 자동화
주의사항 Computer Use 기능은 현재 베타 단계이며, 보안과 권한 관리에 주의가 필요합니다. 민감한 시스템에서는 샌드박스 환경에서 테스트할 것을 권장합니다.
5. 멀티플랫폼 확장 & 긴 대화 지원
Opus 4.5 출시와 함께 Claude를 사용할 수 있는 새로운 방법들이 추가되었다. 실사용자에게 체감되는 중요한 변화다.
이중 엑셀, 크롬은 별도로 리뷰할 수 있으면 해보는것도 좋을 것 같다. ( 요즘 AI 브라우저 진영에서도 꽤나 경쟁, 법적 시비가 있어 치열한 것 같다. )
새로운 사용 환경
Claude for Excel
스프레드시트 작업 중 AI 지원 Max, Team, Enterprise (베타)
Claude for Chrome
웹 브라우징 중 즉시 AI 활용 Max 사용자
Claude Desktop
데스크톱 앱에서 통합 경험 Pro, Max, Team, Enterprise
긴 대화도 더 이상 막히지 않는다
기존에는 대화가 길어지면 컨텍스트 한계에 부딪혀 AI가 앞선 내용을 "잊어버리는" 문제가 있었다. 복잡한 프로젝트를 논의하다가 갑자기 처음부터 다시 설명해야 하는 답답함.
개선된 점
"Lengthy conversations no longer hit a wall" Claude 앱에서 자동 요약 기능이 추가되어, 긴 대화에서도 핵심 컨텍스트를 유지하며 대화를 이어갈 수 있다. (이미 클로드 코드에서는 사용하고 있던 기능인데, 클로드 웹버전, Desktop을 쓰시는 분들은 대화가 끊겨서 다음과 같이 이전 대화를 이어 가신분들이 많으셨을 것이다. 이 부분이 어느정도 개선이 된것 같아 매우 의미 있는 업데이트로 보인다. )
ex) 이전 세션 대화창 제목 예시 : Vector database synonym mapping 14에서 대화 길이제한으로 다음과 같은 경고 노출 - 대화 길이 제한.... Claude의 대화 길이에 제한이 있으며, 이는 주로 컨텍스트 윈도우에 의해 결정되며, 클로드 데스크탑버전, 웹버전의 경우는 대화 자체를 제한해버렸다.
실사용자에게 중요한 이유
업무 도구 내 AI 통합: Excel, Chrome에서 앱 전환 없이 바로 AI 활용 → 워크플로우 효율성 ↑
복잡한 프로젝트 논의: 긴 대화도 컨텍스트 유실 없이 진행 → 생산성 ↑
일관된 경험: 웹, 앱, 확장 프로그램 어디서든 동일한 Opus 4.5 성능
실제 고객 반응
Anthropic이 공개한 기업 고객들의 피드백:
"fewer tokens to solve the same problems"
같은 문제를 더 적은 토큰으로 해결 — 비용 효율성 체감
"fewer dead-ends"
막다른 길에 덜 빠짐 — 더 효율적인 문제 해결 경로
"self-improving"
스스로 개선하는 에이전트 — 자율성 체감
※ 위 피드백은 Anthropic 공식 발표 자료에서 인용되었습니다.
에이전트 시대의 서막: 왜 이게 중요한가
Claude Opus 4.5는 단순한 모델 업그레이드가 아니다. AI 산업의 패러다임 전환을 보여주는 신호탄이다.
챗봇에서 에이전트로
챗봇 (Chatbot)
에이전트 (Agent)
역할
질문에 답변
업무를 수행
도구 사용
지정된 도구만
스스로 도구 선택
자율성
수동적
능동적
가치
정보 제공
생산성 향상
Anthropic의 B2B 전략
흥미로운 점은 Anthropic의 방향성이다. OpenAI가 ChatGPT로 B2C 시장을 공략하는 동안, Anthropic은 기업 고객(B2B)에 집중하고 있다.
B2B 중심 전략의 특징
안전성 최우선: 기업 환경에서 가장 중요한 요소
비용 최적화: Effort 파라미터로 대규모 API 사용 시 비용 관리
코딩 특화: 개발 생산성 향상 = 기업 가치 직결
에이전트 기능: 업무 자동화 수요에 부합
산업별 시사점
금융: 프롬프트 주입 방어로 민감한 데이터 처리 시 보안성 강화. 문서 분석, 리스크 평가 자동화 가능성.
의료: 안전성 강화로 규정 준수에 유리. 의료 문서 분석, 연구 지원 적용 가능성.
소프트웨어 개발: 코딩 벤치마크 1위. 코드 리뷰, 버그 수정, 리팩토링 자동화에 즉시 활용 가능.
기업 IT: Effort 파라미터로 대규모 API 비용 최적화.
※ 위 산업별 시사점은 공개된 기능을 바탕으로 한 일반적 전망이며, 실제 도입 시에는 각 기업의 규정과 요구사항에 맞는 검토가 필요합니다.
지금 바로 시도해볼 수 있는 것들
Opus 4.5의 강점을 직접 체험해볼 수 있는 실용적인 예시들:
1. 복잡한 레거시 코드 리팩토링
// 이렇게 요청해보세요
"이 레거시 코드를 분석하고 리팩토링해줘.
기존 기능에 영향을 주지 않는지 검증하고,
각 수정 사항이 안전한 이유를 설명해줘."
→ Opus 4.5의 맥락 이해 + 부작용 검증 능력을 테스트
2. 모호한 문제에 대한 자율적 해결
// 도구를 지정하지 않고 요청
"이 CSV 데이터를 분석해서 비즈니스 인사이트를 찾아줘.
어떤 방법을 사용할지는 네가 판단해서 결정해."
→ Self-improving agent 능력 테스트. AI가 스스로 적절한 분석 방법을 선택하는지 관찰
3. 멀티언어 프로젝트
// 여러 언어가 혼합된 프로젝트
"Python 백엔드 + TypeScript 프론트엔드 + Go 마이크로서비스로
구성된 이 프로젝트에서 인증 기능을 구현해줘."
→ SWE-bench Multilingual 8개 중 7개 1위 성능 체험
4. 긴 대화 지속성 테스트
긴 프로젝트 논의를 여러 턴에 걸쳐 진행해보세요. 공식 발표에 따르면 "lengthy conversations no longer hit a wall" — 자동 요약으로 긴 대화도 이어갈 수 있습니다.
5. Claude Code의 Plan Mode
Claude Code 사용자라면, 향상된 Plan Mode로 대규모 기능 구현을 시도해보세요. "더 정확한 계획 수립과 철저한 실행"을 체험할 수 있습니다.
가격과 접근 방법
API 가격 (100만 토큰당)
입력 토큰
$5
출력 토큰
$25
Effort 파라미터 활용 시 동일 성능 대비 최대 76% 토큰 절감 가능
접근 방법
Claude.ai
Pro, Max, Team, Enterprise 사용자
API
모델 ID: claude-opus-4-5-20251101
Claude Code
데스크톱 앱에서 이용 가능
Claude for Chrome
Max 사용자 대상
Claude for Excel
Max, Team, Enterprise 사용자 (베타)
사용량 한도 변경사항 (2025.11.24)
Opus 4.5 출시와 함께 사용량 정책이 변경되었다. Claude Max 등 구독 사용자에게 중요한 변화이다.
핵심 변경사항
Opus 상한선 제거: 이제 전체 한도까지 Opus 4.5를 사용할 수 있음
Sonnet 별도 한도 신설:Sonnet은 자체 한도가 생겼으며, 이전 전체 한도와 동일하게 설정됨
추가 사용량(Extra Usage): 구독 한도를 초과했을 때 결제하여 추가 사용 가능
[Claude Desktop 플랜 사용량 한도]
[Claude Code 플랜 사용량 한도]
위 화면에서 볼 수 있듯이, "All models"와 "Sonnet만" 한도가 분리되어 표시된다. 이는 Opus 사용에 제약 없이 전체 한도를 활용할 수 있음을 의미한다.
실질적 의미 기존에는 Opus 사용에 별도 상한이 있어 빠르게 소진될 수 있었다. 이제 구독 한도 전체를 Opus 4.5에 투자할 수 있으므로, 복잡한 작업에 최고 성능 모델을 더 자유롭게 활용할 수 있다.
Claude Code에서 추가 사용량 관리
Claude Code(CLI) 사용자는 /extra-usage 명령어로 추가 사용량을 관리할 수 있다.
간만에 클로드 코드로 조금 사용해봤는데, 예전보다는 사용량이 덜 소진 되는 것 같긴 하지만, 사용량 그래프가 매우 빠르게 올라가는것을 볼 수 있었다. 토큰 사용량이 이번 opus4.5가 opus4.1보다 최적화가 되었다곤 하지만.. opus 는 opus인것 같다. 정말 빠르게 소진 된다.
ex) 클로드 코드에서는 다음과 같이 사용량을 다 사용하면 다음 과같이 추가 사용량 구매를 유도 한다.
>/extra-usage 로그인 방법 선택: 1. Claude account with subscription · Pro, Max, Team, Enterprise 2. Anthropic Console account · API usage billing
※ 추가 사용량의 구체적인 가격은 플랜과 사용량에 따라 다를 수 있습니다. 정확한 정보는 Claude 설정에서 확인하세요.
전략적 사용량 활용 가이드
새로운 시스템의 핵심은 "두 개의 독립적인 풀"이 생겼다는 것이다. 이를 이해하면 사용량을 최대한 효율적으로 활용할 수 있다.
이전 vs 현재 시스템 비교
이전
현재
한도 구조
단일 통합 한도
All models + Sonnet (분리)
Opus 제한
별도 상한선 (빠르게 소진)
상한선 제거!
실질 사용량
제한적
사실상 증가됫을 것으로 보인다...
핵심 개념: 두 개의 독립적인 풀
All models 풀
Opus 4.5 포함 모든 모델 → 복잡한 작업에 사용
Sonnet만 풀
Sonnet 전용 한도 → 간단한 작업에 사용
✓ 서로 독립적! Sonnet 사용 시 All models 한도는 그대로 유지됨
사용량 최대화 전략
전략 1: 작업 복잡도 기반 분배
간단한 작업 (번역, 요약, 간단한 질문) → Sonnet 사용
복잡한 작업 (코딩, 분석, 긴 대화) → Opus 사용
전략 2: 한도 소진 후 대응
All models 소진 → Sonnet으로 간단한 작업 계속 가능!
Sonnet 소진 → Opus로 중요한 작업 계속 가능!
둘 다 소진 → Extra Usage 또는 세션 리셋 대기
전략 3: 세션 리셋 타이밍 활용
세션 한도: 약 5시간마다 리셋
집중 작업 후 휴식 → 리셋 후 다시 burst 작업
주간 한도 페이싱 고려 (화요일 오전 리셋)
결론: 실질적 사용량 증가 이전에는 Opus 상한선 때문에 빠르게 제약에 걸렸다. 이제는 Opus 무제한 + Sonnet 별도 풀로 총 사용량이 사실상 증가했다. 작업 특성에 맞게 모델을 선택하면 더 많은 작업을 처리할 수 있다. 물론 얼른 사용량을 다 소진해서 이 예상이 맞는 지 확인 후 다시 공유해보겠다.
