Claude Sonnet 5가 에이전트 단가를 절반으로 내렸다

Anthropic이 6월 30일 Claude Sonnet 5를 공개했다. 핵심은 성능이 아니라 가격이다. 도입가가 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러다(8월 31일까지, 이후 3·15달러). 같은 회사 최상위 모델 Opus 4.8이 5·25달러인 것과 비교하면 절반 수준이다. claude.ai 무료·Pro 사용자의 기본 모델이 됐고, Claude Code, API, Cursor, VS Code, GitHub Copilot에서 바로 쓸 수 있다.

회사는 이걸 "에이전트를 더 싸게 돌리는 길"로 포지셔닝했다. 컨텍스트 창은 100만 토큰, 최대 출력 128k(배치 API 베타 헤더로 300k까지), 학습 컷오프는 2026년 1월이다. 무료·Pro 기본 모델이 바뀌었다는 건, 별도로 모델을 지정하지 않은 수많은 워크플로가 다음 호출부터 자동으로 Sonnet 5로 갈아탄다는 뜻이기도 하다. 가격과 토큰 셈법이 동시에 바뀌었으니, 아무 설정도 안 건드린 쪽일수록 청구서 변화를 먼저 확인해야 한다.

한눈에 보기

싼 건 사실인데, 표시가만 보면 틀린다

함정은 토크나이저에 있다. Sonnet 5는 새 토크나이저를 쓰는데, 같은 텍스트가 직전 세대보다 최대 1.35배 많은 토큰으로 계산된다. 토큰 단가가 내려가도 토큰 수가 늘면 청구서는 단가만큼 떨어지지 않는다.

거칠게 따져 보자. 입력 표시가는 Opus 4.8의 5달러 대비 2달러, 60% 싸 보인다. 그런데 같은 분량의 글이 1.35배 토큰으로 잡히면 실효 단가는 2달러 곱하기 1.35, 약 2.7달러에 가깝게 움직인다. 여전히 Opus보다 싸지만 "절반"이라는 첫인상과는 거리가 있다. 출력 쪽도 같은 보정을 받는다. 결론은 단순하다. 단가표가 아니라 내 실제 입력·출력 분량으로 환산한 작업당 비용을 봐야 한다.

구체적인 예가 도움이 된다. 어떤 에이전트 작업이 직전 모델 기준으로 입력 20만 토큰, 출력 2만 토큰을 쓴다고 하자. 같은 작업을 Sonnet 5에 올리면 토큰이 1.35배로 잡혀 입력 27만, 출력 2.7만 토큰 안팎이 된다. 도입가로 계산하면 입력 27만 토큰에 약 0.54달러, 출력 2.7만 토큰에 약 0.27달러, 합쳐 0.81달러다. 같은 작업을 직전 토큰 셈법과 옛 단가로 어림하면 차이가 그리 크지 않거나, 워크로드에 따라 오히려 비슷해질 수도 있다. 표시가만 보면 절반인데, 막상 청구서에서는 그만큼 안 빠지는 이유가 여기에 있다. 8월 31일 도입가가 끝나고 3·15달러로 오르면 이 격차는 더 좁아진다.

벤치마크는 최상위가 아니라 가성비 자리

성능은 최상위를 노린 모델이 아니다. 에이전틱 코딩에서 63.2%로 Opus 4.8의 69.2%에는 못 미치고, 직전 Sonnet 4.6의 58.1%보다는 위다. 다만 SWE-bench Pro에서는 63.2로 GPT-5.5(58.6), Gemini 3.5 Flash(55.1)를 앞섰다. 반대로 Terminal-Bench 2.1은 GPT-5.5가 83.4로 Sonnet 5(80.4)를 눌렀다.

읽는 법은 이렇다. 한 모델이 모든 표를 쓸어 담던 시기는 지났다. 과제 종류마다 1등이 갈린다. 코드 수정 벤치는 Sonnet 5, 터미널 작업은 GPT-5.5 식이다. SWE-bench Pro는 실제 저장소에서 이슈를 고치는 능력을, Terminal-Bench는 셸에서 명령을 엮어 일을 끝내는 능력을 본다. 둘 다 에이전트가 매일 하는 일이라 어느 한 줄만 보고 모델을 고르면 내 작업과 어긋날 수 있다.

Anthropic이 블록버스터급 IPO를 향해 달리는 와중에 최상위 대신 가성비 칸을 명확히 겨냥했다는 신호이기도 하다. Opus 4.8을 최고 성능 자리에 그대로 두고, 그 아래에서 양으로 도는 에이전트 수요를 Sonnet 5로 받겠다는 구도다. 가격을 도입가로 한 번 더 낮춰 8월 말까지 갈아타게 만든 것도 같은 맥락으로 읽힌다.

anyAX 관점

에이전트는 한 번의 질문이 아니라 수십 번의 호출로 일한다. 코드 한 줄 고치는 데 파일을 읽고, 계획을 세우고, 테스트를 돌리고, 다시 읽는다. 호출 단가가 1달러 내려가는 것보다 호출이 몇 번 도는지, 한 번에 토큰을 얼마나 먹는지가 월말 숫자를 정한다. 그래서 새 토크나이저가 토큰을 1.35배로 센다는 한 줄이 표시가 인하보다 중요하다.

이게 단순한 회계 문제가 아닌 이유가 있다. 토큰 셈법이 바뀌면 같은 프롬프트를 넣어도 컨텍스트 창에 들어가는 실질 분량과 출력 잘림 지점이 달라진다. 100만 토큰 창이라도 1.35배로 부풀면 긴 문서를 통째로 넣던 파이프라인이 예상보다 빨리 한도에 닿을 수 있다. 단가만 보고 모델을 바꿨다가 청구서와 동작이 동시에 흔들리는 일이 그래서 생긴다.

AI 우선 팀이 지금 할 일은 표시가 비교가 아니라 자기 워크로드 측정이다. 대표 작업 한 묶음, 예를 들어 이슈 처리 50건을 Sonnet 5와 기존 모델로 같은 입력에 돌려 보고, 토큰 수와 작업당 실제 청구액을 나란히 적어 본다. 그다음 라우팅을 짠다. 대량 분류·요약·1차 초안은 Sonnet 5처럼 싼 모델에, 마지막 판단과 어려운 디버깅만 Opus 4.8 같은 비싼 모델에 넘긴다. 같은 결과를 내면서 청구서를 누르는 레버는 모델을 하나 더 비싼 걸로 바꾸는 데 있지 않고, 어느 단계에 어떤 모델을 꽂느냐에 있다. 표시가 2달러에 끌려 전 단계를 한 모델로 통일하면, 토크나이저가 그 차이를 조용히 되가져간다.

참고

• Introducing Claude Sonnet 5 (Anthropic)
• Anthropic launches Claude Sonnet 5 as a cheaper way to run agents (TechCrunch)
• Anthropic launches Claude Sonnet 5 at a steep discount to its top model (VentureBeat)