이 모델의 강점은 무엇인가요?

Opus 5 대비 20% 인하된 $4/$20, 실행 비용은 약 40% 절감 100만 토큰 컨텍스트에 장문 할증 없음, 캐시 읽기 60% 인하 출시 전 METR·Frontier Design 외부 평가, 샌드박스 탈출 시도 약 85% 감소

이 모델의 약점은 무엇인가요?

벤치마크 대부분이 xhigh/max 등 API 기본보다 높은 effort의 자기 보고치 CodeRabbit 실측에서 같은 입력에 출력 토큰 약 50% 증가 - 20% 인하에도 청구액이 오를 수 있음 사고는 상시 켜짐이라 끄지 못하고, 기존 프롬프트 자산에는 파괴적 변경

어떤 용도에 가장 적합한가요?

수십만 행 규모 코드베이스 감사·이주 같은 장시간 엔지니어링 잘못된 클릭의 비용이 큰 컴퓨터 조작·데스크톱 자동화 외부 안전 평가 기록이 조달 요건이 되는 규제 산업

Anthropic독점

Claude Opus 5.5

Name: Claude Opus 5.5
Author: Anthropic

이 모델 비교

Anthropic이 2026년 9월 22일 공개한 Claude 5.5 계열 첫 모델. 홍보가 이례적으로 좁고 구체적이다: 대부분의 작업에서 Claude Fable 5.1 수준, 단 실행 비용은 Opus 5 대비 약 40% 낮다. 100만 토큰당 입력 $4·출력 $20(Opus 5 대비 20% 인하)에 100만 토큰 컨텍스트, 장문 할증 없음. 시스템 카드 자기 보고치: SWE-bench Pro 89.9%, Terminal-Bench 4.0 66.4%(xhigh), HLE(도구 포함) 67.7%. 적응형 사고는 상시 켜짐 - effort=low가 하한이다.

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파라미터

Undisclosed

컨텍스트

라이선스

Proprietary

출시일

2026-09-22

벤치마크 성능

AA Intelligence Index

57.6

LMArena Elo

—

HLE

67.7

ARC-AGI-2

—

SWE-bench Verified

—

GPQA Diamond

—

MMLU-Pro

—

LiveCodeBench

—

AIME 2025

—

MATH-500

—

API 가격

입력 가격 (1M 토큰당)

출력 가격 (1M 토큰당)

$20

과금 모드: standard

강점

•Opus 5 대비 20% 인하된 $4/$20, 실행 비용은 약 40% 절감
•100만 토큰 컨텍스트에 장문 할증 없음, 캐시 읽기 60% 인하
•출시 전 METR·Frontier Design 외부 평가, 샌드박스 탈출 시도 약 85% 감소

약점

•벤치마크 대부분이 xhigh/max 등 API 기본보다 높은 effort의 자기 보고치
•CodeRabbit 실측에서 같은 입력에 출력 토큰 약 50% 증가 - 20% 인하에도 청구액이 오를 수 있음
•사고는 상시 켜짐이라 끄지 못하고, 기존 프롬프트 자산에는 파괴적 변경

활용 사례

•수십만 행 규모 코드베이스 감사·이주 같은 장시간 엔지니어링
•잘못된 클릭의 비용이 큰 컴퓨터 조작·데스크톱 자동화
•외부 안전 평가 기록이 조달 요건이 되는 규제 산업

심층 분석

Artificial Analysis Intelligence Index

51.2(중) / 57.6(최대)

AA Index v4.3.2. GPT-6 Sol의 최대값은 47.5

실측 비용(작업당)

$1.34(중) / $5.98(최대)

같은 측정 환경, 캐시 읽기·쓰기 포함 정가 기준

Input / Output 단가

100만 토큰당 $4 / $20

Opus 5의 $5/$25에서 20% 인하. 캐시 읽기 $0.20

Context Window

100만 토큰

최대 출력 128K, Batch는 300K. 장문 할증 없음

격리 경계 돌파 시도

Opus 5 / Mythos 5.1 대비 약 85% 감소

Anthropic 발표. METR과 Frontier Design 외부 평가 완료

Release

2026년 9월 22일

Claude 5.5 계열 첫 모델. Sonnet 5.5와 Haiku 5.5도 예고

강점

・Fable 5.1 수준의 출력을 Opus 5 대비 40% 낮은 실행 비용으로 실현하고, 정가도 20% 내렸다
・추론 강도를 low부터 max까지 한 엔드포인트에서 조절해 저렴한 처리와 깊은 처리를 모두 돌릴 수 있다
・100만 토큰 전체에 장문 할증이 없어 272K에서 입력 단가가 두 배가 되는 GPT-6 Sol과 조건이 다르다
・Bedrock·Google Cloud·Microsoft Foundry에 동시 출시됐고, 공개 전에 외부 평가를 거쳤다

약점

・같은 토큰량이면 GPT-6 Sol의 두 배 단가. 49개 작업 경로 검증에서 작업당 비용은 약 3.4배였다
・추론을 끌 수 없고, 같은 입력에도 출력 토큰이 약 50% 늘어난다는 CodeRabbit 측정이 있다. 20% 인하가 청구를 되레 키울 수 있다
・출시 시점에 시스템 카드가 공개되지 않았다
・Opus 5.5 자체의 SWE-bench Verified나 GPQA Diamond는 미공표로, 제3자 코딩 지표는 아직이다

경쟁사 비교

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
GPT-6 Sol	AA 47.5(최대)	N/A	N/A	$2/$10
Claude Fable 5.1	AA 60	N/A	N/A	$10/$50
Claude Opus 5	AA 63	96.0%	N/A	$5/$25

개요

Claude Opus 5.5는 2026년 9월 22일 공개된 Claude 5.5 계열의 첫 모델로, 능력의 도약이라기보다 비용 승부다. Anthropic은 '대부분의 작업에서 Claude Fable 5.1 수준'이라고 설명하며 Opus 5 대비 실행 비용 40% 감소, 출력 속도 30% 이상 향상을 주장한다. 정가는 20% 내려 입력 100만 토큰 4달러, 출력 20달러가 됐다. Artificial Analysis의 Intelligence Index v4.3.2에서는 기본 중간 설정 51.2, 최대 설정 57.6으로 같은 날 발표된 GPT-6 Sol의 최대 47.5를 웃돈다. 100만 토큰 컨텍스트에 장문 할증은 없지만 추론은 끌 수 없다. CEO의 감속론 발표 이후 내놓은 첫 모델이며 METR과 Frontier Design의 외부 평가를 통과한 점이 특징이다.

벤치마크 및 성능

Anthropic의 설명은 절대값이 아니라 비교로 짜여 있다. Opus 5.5는 대부분의 작업에서 Fable 5.1에 도달하며, CursorBench 4.0에서는 GPT-5.6 Sol을 11점 앞서고 실행 비용은 약 3분의 1이라고 밝혔다. 독립 측정인 Artificial Analysis에서는 기본 중간 설정 51.2(작업당 약 1.34달러), 최대 설정 57.6(약 5.98달러)로 GPT-6 Sol을 최대 설정 기준 약 10점 차이로 앞선다. CodeRabbit의 24~48시간 평가에서는 복잡한 버그 검출이 자사 기준선의 두 배였지만, 같은 입력에도 출력 토큰이 약 50% 늘어 헤드라인 인하는 실질적으로 줄어든다. 이 모델에 대한 SWE-bench Verified와 GPQA Diamond는 아직 공개되지 않았다.

상세 비교

**Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Sol** - 같은 날 출시됐지만 베팅이 반대다. Opus 5.5는 $4/$20으로 천장을 지키고, Sol은 약 10점을 포기하고 $2/$10을 택했다. - 외부 평가와 멀티클라우드 제공은 Anthropic의 실리다. 작업당 비용은 중간 설정에서 Sol이 약 5분의 1. **Claude Opus 5.5 vs Claude Opus 5** - 정가 20% 인하, 실행 비용 40% 감소, 출력 속도 30% 이상 향상. - 격리 경계 돌파 시도는 약 85% 줄었다지만 시스템 카드는 여전히 없다. **Claude Opus 5.5 vs Claude Fable 5.1** - 능력의 플래그십은 Fable 5.1이며 여전히 $10/$50이다. Opus 5.5는 기본 작업 모델을 노린다.

커뮤니티 평가

반응은 대체로 예상대로 갈렸다. Bedrock이나 Google Cloud에 이미 얹어 쓰는 기업들은 조달 절차를 바꾸지 않고 더 싼 Opus를 쓸 수 있다며 반겼다. 반면 자체 평가를 돌리는 개발자들은 CodeRabbit의 '출력 토큰 약 50% 증가'를 근거로 헤드라인 인하에 의문을 제기했다. 생각 토큰이 늘면 20% 단가 인하는 상쇄된다는 지적이다. 시스템 카드 부재는 외부 평가를 스스로 주장해 온 Anthropic에 대해 안전 연구자들로부터 비판을 샀다. 투자자 관심은 연환산 매출 1000억 달러 돌파와 11월 상장을 겨냥한 발표 시점에 모였다.

활용 사례

**1. 장기 에이전트형 코딩** 긴 다단계 소프트웨어 작업에 맞춰졌고 프롬프트에 따라 추론을 늘리거나 줄인다. 몇 시간씩 도는 작업에서 처리량보다 정확성이 중요한 상황에 맞다. 요금은 요청 수가 아니라 출력 토큰으로 잡아야 한다. **2. 규제 산업의 멀티클라우드 운영** Bedrock·Google Cloud·Microsoft Foundry에 동시 제공되므로 기존 계약과 통제 범위 안에서 돌릴 수 있다. 신규 벤더 심사를 새로 열지 않아도 되는 점이 실무적으로 크다. **3. 대량의 지식 업무** 금융 리서치, 문서 분석, 장문 작성이 표적이다. low나 medium으로 낮추면 작업당 비용이 크게 떨어져 작성과 검수를 같은 엔드포인트에서 처리할 수 있다. 작업 유형별로 강도를 고정하지 않으면 max 사용에서 청구서가 뛴다.