앤트로픽 Claude Opus 4.6 출시 - 기존 모델과의 차이점 및 핵심 기능 총정리

앤트로픽, 가장 강력한 AI 모델 Claude Opus 4.6을 공개하다

2026년 2월 5일(현지시간), 앤트로픽(Anthropic)이 자사 최강 AI 모델인 Claude Opus 4.6을 공식 출시했습니다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, 에이전트 팀(Agent Teams), 적응형 사고(Adaptive Thinking) 등 기존 모델에서 볼 수 없었던 기능들이 대거 추가되면서, AI 업계에 상당한 파장을 일으키고 있는데요.

이번 글에서는 Opus 4.6의 핵심 신기능부터 벤치마크 성능 비교, 그리고 기존 모델과의 역할 분담까지 빠짐없이 정리해 드리겠습니다.

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Claude Opus 4.6, 가격은 그대로

먼저 반가운 소식부터 전해드리겠습니다. Opus 4.6의 가격은 기존과 동일합니다.

• 입력: 100만 토큰당 $5
• 출력: 100만 토큰당 $25
• 프리미엄 가격 (200K 토큰 초과 입력 시): 입력 $10 / 출력 $37.50

claude.ai, API(claude-opus-4-6), Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Microsoft Azure Foundry 등 주요 클라우드 플랫폼에서 바로 사용할 수 있습니다. 최대 출력 토큰은 128K까지 지원됩니다.

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핵심 신기능 4가지

1. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우 (베타)

Opus 계열 모델 최초로 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 100만 토큰이면 대략 책 7~8권 분량의 텍스트를 한 번에 처리할 수 있는 규모인데요.

단순히 큰 창을 제공하는 것에서 그치지 않고, 실제로 긴 문서에서 정보를 정확히 찾아내는 능력이 크게 향상되었습니다. MRCR v2 벤치마크(8-needle 1M 변형, 방대한 텍스트에서 숨겨진 정보를 검색하는 능력을 테스트)에서 76%를 기록했는데, 같은 테스트에서 Sonnet 4.5는 18.5%에 불과했습니다. 무려 4배 이상의 차이입니다.

이 기능은 대규모 코드베이스 분석, 법률 문서 검토, 학술 논문 종합 분석 등에서 큰 위력을 발휘할 것으로 보입니다.

2. 에이전트 팀 (Agent Teams) - 가장 주목할 기능

이번 출시에서 가장 주목받는 신기능은 단연 에이전트 팀(Agent Teams) 입니다. Claude Code에서 리서치 프리뷰로 제공됩니다.

기존에는 하나의 AI 에이전트가 작업을 순차적으로 처리했다면, 이제는 여러 에이전트가 작업을 분담하여 병렬로 처리할 수 있습니다.

앤트로픽은 공식 발표에서 이렇게 설명했습니다.

"한 에이전트가 순차적으로 작업하는 대신, 여러 에이전트에게 작업을 분할할 수 있습니다. 각 에이전트가 자기 역할을 맡고, 서로 직접 조율합니다."

예를 들어, 대규모 프로젝트에서 한 에이전트는 프론트엔드를, 다른 에이전트는 백엔드를, 또 다른 에이전트는 테스트 코드를 동시에 작성하는 식입니다. 개발 생산성이 획기적으로 향상될 수 있는 기능이죠.

3. 적응형 사고 (Adaptive Thinking)

앤트로픽 모델 최초로 도입된 적응형 사고는, 모델이 문맥 단서를 파악하여 얼마나 깊이 사고할지 스스로 결정하는 기능입니다.

• 간단한 질문 -> 빠르게 답변 (비용 절약, 속도 향상)
• 복잡한 문제 -> 깊이 있는 추론 후 답변 (정확도 향상)

개발자는 4단계의 노력 수준(low, medium, high, max)을 직접 설정할 수도 있어서, 지능과 속도, 비용 사이의 균형을 상황에 맞게 조절할 수 있습니다. 기존처럼 추론 모드를 수동으로 켜고 끄는 이분법적 방식이 아니라, 문제의 복잡도에 따라 자연스럽게 사고 깊이가 조절된다는 점이 핵심입니다.

4. 마이크로소프트 오피스 통합

엔터프라이즈 사용자들에게 특히 반가운 소식입니다.

• 파워포인트용 클로드 (리서치 프리뷰): 기존 슬라이드의 레이아웃, 폰트, 템플릿을 읽고 디자인 시스템을 유지하면서 프레젠테이션을 생성하고 편집할 수 있습니다.
• 엑셀용 클로드: 장시간, 다단계 작업 처리 능력이 강화되어, 한 번의 작업으로 여러 단계의 변경 사항을 처리할 수 있게 되었습니다.

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벤치마크 성능 비교 - 숫자로 보는 Opus 4.6의 실력

말보다 숫자가 더 설득력이 있죠. Opus 4.6이 주요 벤치마크에서 어떤 성적을 거두었는지 한눈에 비교해 보겠습니다.

벤치마크	Opus 4.6	Opus 4.5	Sonnet 4.5	GPT-5.2	Gemini 3 Pro
ARC-AGI-2 (추론)	68.8%	37.6%	-	54.2%	45.1%
Terminal-Bench 2.0 (에이전트 코딩)	65.4%	59.8%	-	64.7%	56.2%
MRCR v2 (롱 컨텍스트)	76%	-	18.5%	-	-
GDPval-AA (경제적 가치 지식업무)	GPT-5.2 대비 +144 Elo	Opus 4.6 대비 -190 Elo	-	Opus 4.6 대비 -144 Elo	-
Humanity's Last Exam (다학제 추론)	1위	-	-	-	-

특히 ARC-AGI-2 벤치마크에서 68.8%를 기록한 것은 주목할 만합니다. 이 벤치마크는 "인간에게는 쉽지만 AI에게는 매우 어려운 문제"를 풀어내는 능력을 평가하는데요, GPT-5.2(54.2%)와 Gemini 3 Pro(45.1%)를 크게 앞서며 압도적인 1위를 차지했습니다. 전작인 Opus 4.5(37.6%) 대비로는 거의 두 배 가까이 향상된 수치입니다.

Terminal-Bench 2.0 역시 65.4%로 역대 최고점을 기록하며, 에이전트 코딩 능력에서도 최강자임을 입증했습니다.

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코딩 능력, 구체적으로 뭐가 달라졌나?

벤치마크 숫자만으로는 체감이 어려울 수 있으니, Opus 4.6의 코딩 능력 개선 사항을 구체적으로 정리해 보겠습니다.

Opus 4.6 코딩 능력 핵심 개선 사항

• 더 신중한 계획 수립: 코드를 작성하기 전에 전체 구조를 먼저 설계
• 장시간 에이전트 작업 지속: 긴 작업도 중간에 맥락을 잃지 않고 끝까지 수행
• 대규모 코드베이스 안정 작동: 수만 줄의 코드에서도 안정적으로 동작
• 자체 실수 감지 능력: 코드 리뷰 및 디버깅 시 자신의 실수를 스스로 발견하고 수정
• 컨텍스트 압축(Context Compaction): 긴 대화에서 오래된 맥락을 자동 요약하여 컨텍스트 윈도우 한계를 극복

개발자 입장에서 특히 반가운 부분은 "장시간 에이전트 작업 지속 능력"입니다. 기존 모델에서는 복잡한 작업을 수행하다 보면 중간에 맥락을 놓치는 경우가 종종 있었는데, Opus 4.6에서는 이 부분이 상당히 개선되었습니다.

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보안 분야에서도 놀라운 성과

Opus 4.6은 코딩뿐 아니라 보안 분야에서도 눈에 띄는 성과를 보여주었습니다.

앤트로픽의 프론티어 레드팀이 출시 전 샌드박스 환경에서 Opus 4.6에게 오픈소스 코드의 버그를 찾도록 테스트한 결과, 기본 기능만으로 500개 이상의 제로데이 취약점을 발견했습니다. Python과 퍼징 도구 등 기본적인 분석 도구만 제공했을 뿐, 특별한 지시나 전문 지식은 주어지지 않았습니다.

발견된 취약점의 범위도 다양합니다.

• GhostScript (PDF/PostScript 처리): 서비스 거부(DoS) 조건
• OpenSC (스마트 카드 데이터 처리): 메모리 손상 취약점
• CGIF (GIF 파일 처리): 다양한 보안 결함

각 취약점은 앤트로픽 팀 또는 외부 보안 연구원이 모두 검증하였으며, 앤트로픽은 이러한 사이버 보안 역량의 악용을 방지하기 위한 새로운 보안 통제 장치도 함께 도입했습니다.

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Sonnet 4.5 vs Opus 4.6, 어떻게 구분해서 쓸까?

"그러면 Sonnet 4.5는 이제 안 써도 되나요?"라는 질문이 자연스럽게 나올 수 있습니다. 결론부터 말하면, 두 모델은 역할이 다릅니다.

구분	Sonnet 4.5	Opus 4.6
적합한 작업	빠른 일상 코딩, 간단한 질의응답	복합 추론, 대규모 프로젝트, 에이전트 작업
컨텍스트 윈도우	200K 토큰	100만 토큰 (베타)
에이전트 팀	미지원	지원 (리서치 프리뷰)
적응형 사고	미지원	지원
응답 속도	빠름	작업 복잡도에 따라 유동적
핵심 강점	가성비, 속도	지능, 정확도, 복합 작업 처리

간단한 코드 작성이나 빠른 질의응답에는 Sonnet 4.5가 여전히 효율적입니다. 반면 대규모 코드베이스 분석, 복잡한 다단계 추론, 에이전트 기반 자동화 작업 등에는 Opus 4.6이 압도적으로 유리합니다. 상황에 맞게 두 모델을 전략적으로 사용하는 것이 비용과 성능 면에서 최적의 선택이 될 것입니다.

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마무리 - Opus 4.6이 의미하는 것

Claude Opus 4.6은 단순한 "더 똑똑한 모델"이 아닙니다. 에이전트 팀을 통한 병렬 작업, 적응형 사고를 통한 효율적 추론, 100만 토큰 컨텍스트를 활용한 대규모 문서 처리 등은 AI가 도구에서 동료로 진화하고 있음을 보여주는 변화입니다.

특히 에이전트 팀 기능은 앤트로픽이 말하는 "바이브 워킹(Vibe Working)" 시대, 즉 AI 에이전트들이 팀을 이루어 자율적으로 업무를 수행하는 미래를 현실로 가져온 첫 걸음이라 할 수 있습니다.

가격이 기존과 동일하게 유지된 점도 주목할 만합니다. 성능은 대폭 향상되었지만 비용 부담은 늘지 않았으니, 기존 Opus 4.5 사용자라면 즉시 업그레이드를 고려해 볼 만합니다.

앞으로 에이전트 팀 기능이 리서치 프리뷰를 넘어 정식 출시되고, 100만 토큰 컨텍스트가 베타를 졸업하면, AI 활용 방식에 또 한 번 큰 변화가 올 것으로 기대됩니다.