Claude Opus 5 사용법: 벤치마크, Effort, 비용

Anthropic은 2026년 7월 24일에 Claude Opus 5를 출시했으며, Claude Opus 4.8에 대한 단계적 개선이라고 설명합니다^[6]. 가격은 이전 모델과 정확히 같습니다. 입력 토큰당 $5, 출력당 $25^[3]. 따라서 Claude Opus 5를 제대로 사용하는 방법은 리스트 가격과는 거의 무관하며, 대부분의 팀이 건드려본 적 없는 컨트롤에 거의 모든 것이 달려 있습니다.

그 컨트롤은 Effort입니다. Anthropic은 각 벤치마크마다 하나의 숫자를 발표하는 대신, 모든 Effort 레벨(5단계)의 스코어 대 비용 곡선을 발표했습니다^[1]. 가장 저렴한 단계와 가장 비싼 단계 사이의 스프레드는 프롬프트 재작성으로 회수할 수 있는 것보다 훨씬 큽니다. 공식 지침은 모든 것을 올리는 대신 자신의 eval에 대해 사다리를 스윕하는 것입니다^[2].

TL;DR

• 리스트 가격은 같음, 모델은 다름. 입력/출력 토큰당 백만당 $5 / $25, Opus 4.8에서 변경 없음^[2]. reAPI에서 동일 모델은 $2.40 / $12.00에서 실행되며, 이는 Anthropic의 공개 요율의 48%입니다.
• Thinking은 기본적으로 활성화되어 있습니다. Opus 4.8에서는 thinking 필드를 생략하면 thinking 없이 실행되었습니다. Opus 5에서는 동일한 요청이 think합니다^[2]. max_tokens는 thinking과 응답 텍스트를 합친 상한이므로, 이전 타이트한 예산은 중간에 끊릴 수 있습니다.
• Thinking을 비활성화하면 Effort high 이하로 제한됩니다. thinking: {"type": "disabled"} 와 xhigh 또는 max 를 조합하면 400이 반환됩니다. 이 검사는 요청마다 실행됩니다^[2].
• Opus 5가 모든 것을 이기지는 않습니다. Anthropic 자체 테이블에서 agentic coding DeepSWE v1.1에서 GPT-5.6 Sol에게 패배합니다. 68.8% 대 72.7%^[1].
• Effort 설정을 상속하지 마세요. Anthropic은 low 와 medium 이 토큰과 레이턴시의 일부로 강력한 품질을 생성한다고 하며, 기본값 high 에서 시작하여 자신의 eval에 대해 양방향으로 이동하도록 권장합니다^[2].
• Priority Tier는 포함되지 않습니다. 공유 Opus 풀이 아닌 자체 요청 제한 버킷에 위치합니다^[5][4].

Claude Opus 5란

Anthropic은 Claude Opus 5를 복잡한 agentic coding과 엔터프라이즈 작업용으로 위치시킵니다^[2]. API 식별자는 claude-opus-5 이며, 날짜 접미사를 추가할 필요가 없습니다.

더 작은 컨텍스트 변형은 없습니다^[2]. 1M 윈도우가 제공됩니다. Claude API 외에도, 모델은 Amazon Bedrock에서 anthropic.claude-opus-5 로, Google Cloud에서는 claude-opus-5 로, Microsoft Foundry에서도 사용 가능합니다^[2]. Fast mode는 예외입니다. Claude API 전용이며, 세 개의 클라우드 플랫폼에서는 사용할 수 없습니다^[2].

완전한 공식 벤치마크 표

이는 Anthropic의 공표된 비교를 완전히 전사한 것으로, Opus 5가 이기지 못한 행도 포함됩니다^[1]. Fable 5 열에 다른 모델 이름이 있는 경우, 이는 Anthropic 자체의 주석입니다.

하나의 방법론 주석이 있습니다. Frontier-Bench를 Effort 레벨별로 분석하는 companion chart에서 Anthropic은 이 결과가 GKE 백엔드를 사용하는 mini-SWE-agent harness의 내부 실행에서 나왔으며, 작업당 5회 시도에 대해 보상을 평균화했고, safety classifier가 Opus 5 또는 Fable 5의 요청을 거부한 경우 Opus 4.8을 대체로 사용했다고 명시합니다^[1]. 이는 공급업체 실행 평가입니다. 이를 방향 신호로 읽으세요. 중립적인 감사가 아닙니다.

승리하는 곳과 패배하는 곳

Opus 5는 14행 중 9행을 이깁니다. 승리 margin은 미묘하지 않습니다. Frontier-Bench는 Opus 4.8의 21.1%에서 Opus 5의 43.3%로 이동하여, 2배 이상입니다. ARC-AGI-3은 1.5%에서 30.2%로 올라가며, 그 행의 가장 가까운 경쟁자는 GPT-5.6 Sol의 7.8%입니다. AutomationBench는 26.0%로 17% 대 18% 클러스터를 앞서갑니다^[1].

다른 5행에서는 패배합니다. 그리고 이는 승리보다 모델 선택에 더 유용합니다.

• DeepSWE v1.1, agentic coding: 68.8% 대 GPT-5.6 Sol의 72.7%. 이는 보드에서 가장 명백한 손실이며, Opus 5가 마케팅되는 워크로드에 해당합니다. Anthropic이 행을 남겼습니다.
• HealthBench Professional: 59.8%로, Mythos 5의 66.0%과 GPT-5.6 Sol의 60.5% 뒤입니다.
• Legal Agent Benchmark: 11.7% 대 Fable 5의 13.3%. 두 숫자 모두 목표로부터의 거리를 주로 측정하기에 충분히 낮습니다.
• HLE without tools (56.3% 대 56.5%)와 FrontierCode Main (53.4% 대 53.5%)은 노이즈 내의 무승부이지만, Opus 5가 Fable 5 전체를 지배한다는 주장을 배제합니다.

패턴: Opus 5는 오래 실행되고, 도구를 사용하며, 많은 단계에서 상태를 유지하는 작업에서 이깁니다. 단일 샷 어려운 질문에서는 동점이거나 패배합니다.

Effort 레벨이 청구액을 결정합니다

Anthropic은 각 벤치마크마다 하나의 숫자 대신, 전체 스코어 대 비용 레더를 발표하며, 이를 읽으면 모델을 어떻게 구성할지가 바뀝니다^[1].

세 가지가 따릅니다.

최상위 단계는 권장되는 시작점이 아닙니다. Anthropic의 지침은 기본값 high 에서 시작하여 자신의 eval에 따라 양방향으로 조정하는 것입니다. 품질이 유지되는 곳에서 단계를 낮춰 토큰과 레이턴시를 절약하세요. 가장 요구가 많은 작업에서는 단계를 올려주세요^[2]. 그 문장이 어디서 시작되는지 주의하세요. 권장되는 진입점은 레더의 맨 위가 아니라 중간입니다. 그리고 Effort는 더 많은 가중치를 가집니다. Opus 5가 이전 Opus 모델보다 더 신뢰성 있게 추가 Effort를 더 나은 결과로 변환하기 때문입니다^[2].

Low와 Medium은 이전보다 강합니다. Anthropic은 낮은 Effort에서의 효율을 명시적으로 언급하며, low 와 medium 이 높은 설정의 토큰과 레이턴시의 일부로 강한 품질을 생성한다고 합니다^[2]. Opus 4.8에서 이월된 Effort 기본값은 시작점으로 적절하지 않습니다.

Effort는 비용 레버이지입니다. 프롬프트가 아닙니다. 공식 지침은 기본값 high 에서 시작하여 자신의 eval에 따라 양방향으로 이동하는 것입니다. 품질이 유지되는 곳에서 단계를 낮춰 토큰과 레이턴시를 절약하세요. 가장 요구가 많은 작업에서는 단계를 올려주세요^[2]. xhigh 또는 max 에서는 모델이 subagent와 도구 호출에서 생각하고 행동할 수 있는 공간이 있도록 큰 max_tokens 를 설정해주세요^[2].

표면 아래의 두 가지 중대한 변경 사항

요청 표면은 대부분 Opus 4.8에서 상속됩니다. Sampling parameter는 여전히 거부됩니다. 고정된 thinking budget은 여전히 거부됩니다. 그리고 last-assistant-turn prefill은 여전히 실패합니다. 그러나 두 가지가 변경되었으며, 둘 다 미수정 코드를 손상시킵니다.

Thinking은 parameter를 생략하면 실행됩니다. Opus 4.8에서는 thinking 필드가 없는 요청이 thinking 없이 실행되었습니다. Opus 5에서는 동일한 요청이 think하며, 각 턴에서 모델이 결정합니다^[2]. Wire value는 변경되지 않았습니다. thinking: {"type": "adaptive"} 는 여전히 유효하고 기본값과 동등합니다. 변경된 것은 아무것도 말하지 않을 때 무엇이 일어나는지입니다. max_tokens 는 thinking과 응답 텍스트를 합친 엄격한 제한이므로, Anthropic은 thinking 없이 이전에 실행된 워크로드에 대해 이를 재검토하라고 말합니다^[2]. 눈에 보이는 출력만을 위해 조정된 예산은 이제 도중에 잘립니다.

Thinking을 끄려면 Effort high 이하가 필요합니다. thinking: {"type": "disabled"} 를 xhigh 또는 max 와 쌍을 이루면 400이 반환됩니다. 검사는 모든 요청에서 실행되므로, high 에서 성공한 세션은 후속 호출이 thinking이 여전히 비활성화되어 있는 동안 Effort를 올리는 순간부터 실패하기 시작합니다^[2].

Anthropic은 또한 thinking이 꺼진 상태에서 무엇이 잘못되는지 문서화합니다. 모델은 도구 호출을 텍스트 출력에 작성하거나, 내부 XML 태그를 보이는 응답으로 유출시킬 수 있습니다^[2]. 첫 번째 실패 모드는 에이전트 루프에서 위험합니다. 턴이 깔끔하게 종료되고 호출이 실행되지 않기 때문입니다. 공식 권장사항은 thinking을 유지하고 대신 낮은 Effort 레벨로 비용을 제어하는 것입니다.

세 가지 추가 항목이 알려질 가치가 있습니다.

• Mid-conversation tool changes (베타 헤더 mid-conversation-tool-changes-2026-07-01) 는 세션 존속 기간 동안 도구 목록을 고정하는 대신, 턴 간에 도구를 추가 또는 제거하면서 프롬프트 캐시를 유지할 수 있게 해줍니다^[2].
• A "default" fallbacks mode (베타 헤더 server-side-fallback-2026-07-01) 은 유지 관리하는 목록 대신, 거부 카테고리별로 Anthropic의 권장 fallback 모델을 적용합니다^[2].
• 프롬프트 캐시 최소값이 512 토큰으로 내려갔습니다. 1,024에서. 따라서 이전에 캐시하기에 너무 짧았던 프롬프트는 코드 변경 없이 캐시 항목을 생성합니다^[2].

청구액을 실제로 움직이는 것

여기는 완전한 공식 요금표입니다^[3].

Batch API는 두 차원 모두에서 표준 요율의 절반으로 실행되고, fast mode는 둘 다 두 배입니다^[3]. Anthropic은 Opus 5가 Claude Fable 5 비용의 절반에서 frontier intelligence를 제공한다고 설명합니다^[2]. 이는 요금표에 대해 확인됩니다. Fable 5는 $10 / $50으로 등록됩니다^[3].

세 가지 레버가 토큰당 요율보다 더 중요합니다.

Effort. 레더 전반의 공표된 시도당 비용 스프레드는 한 경로를 xhigh 에서 medium 으로 이동하는 것이 프롬프트 재작성보다 더 많이 절약할 만큼 충분히 넓습니다^[1].

Verbosity. Anthropic은 기본 응답과 작성된 결과물이 Opus 5에서 더 오래 실행된다고 합니다^[2]. Thinking 토큰은 출력으로 청구되며, 추가 산문도 마찬가지입니다. Effort를 낮추면 thinking을 줄이지만 보이는 출력을 확실히 단축하지는 않으므로, 명시적 간결성 지침을 작성하세요.

삭제할 수 있는 검증 scaffolding. Opus 5는 지시 없이 자신의 작업을 검증합니다. 그리고 Anthropic은 이전 모델에서 이월된 지침 (예: "최종 검증 단계 포함" 또는 "검증하려면 subagent 사용")이 과검증을 일으킨다고 합니다^[2]. 이를 삭제하면 품질 손상 없이 토큰 지출을 줄입니다. 이는 드문 종류의 최적화입니다.

요청 제한 및 Priority Tier

롤아웃 중에 팀을 잡아채는 두 가지 운영 사실.

Priority Tier는 Claude Opus 5를 포함하지 않습니다. Anthropic의 서비스 계층 문서는 Priority Tier가 모든 사용 가능한 Claude 모델에서 지원되지만 Claude Mythos 5, Claude Mythos Preview, Claude Opus 5, 및 Claude Sonnet 5는 제외된다고 명시합니다^[5]. 용량 계획이 Priority Tier 적용을 가정한 경우, 여기에는 적용되지 않습니다.

Opus 5는 또한 자체 요청 제한 버킷을 가집니다. 결합된 Opus 제한은 Opus 4.8, 4.7, 4.6, 및 4.5에 걸친 트래픽에 적용됩니다. Opus 5는 그 풀의 일부가 아닙니다^[4]. 이는 마이그레이션 중에 좋은 뉴스입니다. Opus 5 트래픽은 기존 Opus 4.8 경로가 의존하는 예산을 소비하지 않습니다. Fast mode는 표준 Opus 제한과 별도의 전용 제한을 다시 가지고 있으며, 초과되면 retry-after 헤더와 함께 429를 반환합니다^[4].

Claude Opus 5 사용 방법: 마이그레이션 체크리스트

Anthropic의 마이그레이션 지침은 모델 문자열 변경과 두 가지 동작 변경 검토로 축소됩니다^[2]. 실제로 목록은 조금 더 깁니다.

1. 모델 문자열을 claude-opus-5 로 변경하세요.
2. Thinking을 비활성화하는 모든 경로를 감시하세요. Thinking을 비활성화로 유지하고 Effort를 high 이하로 내리거나, Effort 레벨을 유지하고 thinking 필드를 제거하세요.
3. thinking 필드를 설정하지 않는 경로에서 max_tokens를 올려주세요. 그들은 이제 생각하고 있으며, 예산은 둘 다 포함합니다.
4. 자신의 eval에 대해 Effort sweep을 재실행하세요. 기본값 high 에서 시작하여 Opus 4.8 설정을 상속하기보다는 양방향으로 이동하세요.
5. 프롬프트에서 검증 지침을 삭제하고 harness에서 검증 단계를 제거하세요.
6. 사용자 대면 경로에 명시적 간결성 지침을 추가하세요.
7. 캐시 불가능한 것으로 작성한 짧은 프롬프트를 새 512 토큰 최소값에 대해 재확인하세요.
8. 거부를 오류가 아닌 응답으로 처리하세요. Safety classifier는 요청을 거부하고 HTTP 오류 대신 stop reason을 반환할 수 있으므로, 첫 번째 콘텐츠 블록을 무조건적으로 읽는 코드는 손상됩니다.

다른 모델과 함께 Claude Opus 5 호출하기

위의 모든 것이 동일한 운영 문제를 가리킵니다. 이 모델은 5개의 Effort 레벨, 자체 요청 제한 버킷, Priority Tier 없음, 그리고 agentic coding을 GPT-5.6 Sol에게, health를 Mythos 5에게 졌을 벤치마크 테이블을 가집니다. 올바른 구성은 하나의 설정이 아닙니다. 워크로드당 라우팅 결정이며, 공급업체가 배포할 때마다 변경됩니다.

이는 의도적으로 만들 가치 있는 계층입니다. 코드 검토 통과와 벌크 추출 작업은 동일한 Effort에서 실행되어서는 안 되며, Opus 5가 지는 경로는 습관상 Opus 5에 남아있을 이유가 없습니다. 공급업체당 하나의 SDK 클라이언트, 공급업체당 하나의 키, 그리고 공급업체당 하나의 청구 표면으로 처리하는 것이 다중 모델 작업의 비용이 실제로 누적되는 곳입니다.

reAPI는 OpenAI 호환 /v1/chat/completions 엔드포인트를 통해 Claude Opus 5를 노출하므로, GPT 및 Gemini 호출에 이미 사용 중인 클라이언트가 이것도 호출합니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_REAPI_KEY",
    base_url="https://api.reapi.ai/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this module and add tests."}],
    max_tokens=16000,
    stream=True,
)

게이트웨이의 요율은 백만 입력 토큰당 $2.40 및 백만 출력 $12.00이며, 이는 Anthropic의 공표된 $5 / $25의 48%입니다. 완전한 요청 표면(예: output_config.effort 및 위의 thinking 규칙)은 reapi.ai/docs/claude-opus-5 페이지에 문서화되고 현재 요율은 reapi.ai/models/claude-opus-5에서 라이브입니다.

이 모든 것은 라우팅 결정을 제거하지 않습니다. 이를 만들 때 통합 세금을 제거합니다.

FAQ

Claude Opus 5가 Claude Fable 5보다 나은가요?

Anthropic의 공표된 테이블의 14행 중 9행에서 그리고 Fable 5의 리스트 가격의 절반에서^[3]. 그러나 Fable 5는 여전히 HLE without tools, FrontierCode Main, 및 Legal Agent Benchmark를 취하며 HealthBench Professional 행은 Mythos 5로 갑니다^[1].

Claude Opus 5가 Opus 4.8보다 비싼가요?

아니요. 둘 다 백만 토큰당 입력 $5 및 출력 $25로 등록됩니다^[3]. Anthropic은 가격 변경 없이 역량 도약을 배포했습니다^[2].

Opus 4.8에서 가장 큰 중대한 변경 사항은 무엇인가요?

Thinking은 기본적으로 활성화되어 있습니다. thinking 필드를 생략한 요청은 Opus 4.8에서는 thinking 없이 실행되었고 Opus 5에서는 생각합니다. 이는 비용과 max_tokens 동작을 모두 변경합니다. 두 번째는 thinking: {"type": "disabled"} 가 이제 Effort xhigh 또는 max 에서 400을 반환합니다^[2].

어떤 Effort 레벨을 사용해야 하나요?

기본값 high 에서 시작하여 자신의 eval에 대해 양방향으로 스윕하세요^[2]. Anthropic은 max 를 최고 깊이의 추론을 위한 최상위 계층으로 설정하고, 별도로 이 모델에서 low 와 medium 이 토큰과 레이턴시의 일부로 유지된다고 명시합니다^[2].

Claude Opus 5 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?

1M 토큰으로, 기본값이자 최대값입니다. 더 작은 컨텍스트 변형은 없습니다. 최대 출력은 128k 토큰입니다^[2].

Claude Opus 5가 Priority Tier에 포함되나요?

아니요. Priority Tier는 모든 사용 가능한 Claude 모델을 포함하되 Mythos 5, Mythos Preview, Opus 5, 및 Sonnet 5는 제외됩니다^[5]. Opus 5는 또한 결합된 Opus 4.x 풀 대신 자체 요청 제한 버킷에 위치합니다^[4].

Thinking을 여전히 끌 수 있나요?

네, Effort high 이하에서. Anthropic은 이를 권하지 않으며, 모델이 보이는 텍스트에 도구 호출을 작성하거나 thinking이 비활성화될 때 내부 태그를 유출할 수 있다고 문서화하며 대신 Effort를 낮추도록 권장합니다^[2].

OpenAI SDK로 Claude Opus 5를 호출하려면 어떻게 하나요?

OpenAI 클라이언트를 https://api.reapi.ai/v1 로 지정하고, model 을 claude-opus-5 로 설정하고, 정상적인 채팅 요청을 보내세요. 엔드포인트는 OpenAI 호환이므로 SDK 재작성이 필요하지 않습니다.

Effort 레벨을 선택하고 진행하기

이 릴리스에 대해 흥미로운 점은 가격 페이지가 가장 유용한 부분이 아니라는 것입니다. 리스트 가격이 변경되지 않았으므로 전체 델타는 동작에 있습니다. 기본적으로 thinking 활성화. 이전에는 없던 400. 캐시 바닥 절반. 그리고 권장되는 진입점이 최상위 단계가 아닌 중간 단계인 Effort 레더. Anthropic은 또한 새로운 flagship이 졌을 5개의 벤치마크 행을 공표했으며, 그것이 9개가 이긴 것보다 가치 있습니다.

마이그레이션하는 중이라면 작업은 작고 구체적입니다. 모델 문자열을 변경하세요. Thinking을 비활성화하는 경로를 감시하세요. Thinking이 이제 암시적인 max_tokens 를 올려주세요. 이전 모델을 위해 작성한 검증 지침을 삭제하세요. 그리고 자신의 eval에 대해 Effort를 스윕하세요. 레더가 올라가기를 멈추는 최상위를 지불하지 않고 Claude Opus 5를 사용하는 방법입니다.

References

1. Anthropic. Introducing Claude Opus 5 — benchmark comparison table and effort-level cost curves. Retrieved July 2026 from anthropic.com/news/claude-opus-5
2. Anthropic. What's new in Claude Opus 5 — behavior changes, new features, availability, and migration. Retrieved July 2026 from platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/whats-new-opus-5
3. Anthropic. Pricing — token, cache, batch, and fast-mode rates. Retrieved July 2026 from platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
4. Anthropic. Rate limits — per-model buckets and fast-mode limits. Retrieved July 2026 from platform.claude.com/docs/en/api/rate-limits
5. Anthropic. Service tiers — Priority Tier model coverage. Retrieved July 2026 from platform.claude.com/docs/en/api/service-tiers
6. Anthropic. Release notes — Claude Opus 5 launch entry dated July 24, 2026. Retrieved July 2026 from platform.claude.com/docs/en/release-notes/overview

Further reading

• reAPI. What is Claude Opus 4.8? reapi.ai/blog/what-is-claude-opus-4-8
• reAPI. Claude Opus 5 endpoint reference. reapi.ai/docs/claude-opus-5
• reAPI. Model catalog. reapi.ai/models