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클로드 모델 선택기

태스크, 서브 에이전트 또는 API 통합에 적합한 클로드 모델(Haiku 5.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5, Fable 5.2)과 노력 수준을 선택할 수 있습니다. 어떤 모델을 사용해야 할지, 비용이나 지연 시간을 줄이고 싶을 때, 서브 에이전트 모델 구성 시, 여러 모델을 혼합하거나 요청을 다른 클로드 모델로 마이그레이션할 때 사용하세요.

클로드 모델 선택기란 무엇인가요?

이 기술은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 시스템을 위한 모델 선택 가이드 역할을 합니다. 주어진 태스크에 가장 적합한 Claude 모델(Haiku 5.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5, Fable 5.2)과 노력 수준(낮음, 중간, 높음)을 정하고, 상황에 따라 조정하여 비용과 성능을 최적화합니다. 일상적인 엔지니어링, 분류, 코드 리팩토링, 심층 연구 등 다양한 작업에 대한 구체적인 모델 권장 사항을 표 형식으로 제공하며, 비용 계산, 지연 시간, 캐시 사용, 다중 모델 혼합 전략까지 포함합니다. Anthropic의 공식 문서를 기반으로 하여 신뢰성을 보장하며, 사용자에게 추천할 때 출처를 링크하도록 합니다. 모델 요금이 변경될 수 있으므로, 중요한 사실(가격, 모델 ID, 기본 노력 수준)은 실제 문서를 다시 확인할 것을 권장합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/cestercian/claude-model-picker/tree/HEAD/skills/claude-model-picker

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문서

클로드 모델 선택기은(는) 무엇을 하나요?

시작 모델과 노력 수준을 선택하고, 증거에 따라 조정하세요.

여기의 모든 권장사항은 Anthropic이 발행한 지침을 기반으로 합니다 — 출처를 참조하세요. 사용자에게 조언할 때는 출처를 링크하세요. 모델 라인업과 가격은 변경됩니다: 중요한 사실(가격, 모델 ID, 기본 노력 수준)은 의존하기 전에 실시간 문서를 확인하세요.

기본값

Opus 5.5를 중간 노력 수준으로 시작하세요. 이것은 Claude Code의 기본값이며 Fable 5.2의 토큰당 비용의 절반입니다. 이유가 있을 때만 거기서 이동하세요.

  • Sonnet 5.5로 낮춤 — 잘 정의된 일상 작업(버그 수정, 명세 구현). 명확한 명세만으로는 충분하지 않습니다: 마이그레이션과 성능 작업은 여전히 Opus나 Fable이 필요할 수 있습니다.
  • 더 낮춰 Haiku 5.5로 — 간단하고 대량의 작업: 분류, 라우팅, 태깅, 추출; 저렴한 서브 에이전트.
  • Fable 5.2로 올림 — 가장 어려운 기술 작업(코딩, 금융, 과학), 대규모 리팩터/마이그레이션, 아키텍처, 많은 서브 에이전트 지휘, 긴 무인 실행, 또는 높은 노력 수준의 Opus가 여전히 부족할 때.

태스크 → 시작점

태스크모델노력 수준
일상 엔지니어링, 디버깅, 여러 PR 기능Opus 5.5중간 → 높음
분류, 라우팅, 태깅, 대량 추출Haiku 5.5중간
검색, 로그 읽기, 요약하는 서브 에이전트Haiku 또는 Sonnet 5.5모델 기본값
채팅 / 대화형 세션Sonnet 5.5 (대량의 간단한 채팅은 Haiku)낮음 또는 중간
잘 정의된 코딩 (버그 수정, 명세 기반)Sonnet 5.5중간 → 높음
일상적인 문서, 슬라이드, 스프레드시트Sonnet 5.5 (복잡한 금융 모델 또는 거대한 소스 모음은 Opus)높음 (Claude Code에서는 중간)
반복적인 에이전트 작업 (리뷰, 조사, 초안 작성)Sonnet 5.5중간
컴퓨터 사용, 비전 집약적인 루프Opus 5.5중간
주요 리팩터, 아키텍처, 서브 에이전트 조정Fable 5.2중간 → 높음
심층 연구, 과학/정량 분석Fable 5.2중간 → 높음
확실하지 않음Opus 5.5중간

모델 정보

Haiku 5.5Sonnet 5.5Opus 5.5Fable 5.2
입력 / 출력 (백만 토큰당)$0.10 / $0.50 (≤100K 프롬프트); $0.50 / $2.50 (>100K)$2 / $10$4 / $20$8 / $40
캐시 읽기 (백만 토큰당)$0.01 (≤100K) / $0.05$0.10$0.20$0.20
지연 시간가장 빠름빠름보통보통
컨텍스트 / 최대 출력1M / 128K1M / 128K1M / 128K1M / 128K
사고(Thinking)적응형, 끌 수 있음 (≤ 높은 노력)적응형; between_tools 옵션항상 켜짐항상 켜짐
API 기본 노력 수준중간높음 (CC에서는 중간)중간높음 (CC에서는 중간)
빠른 모드아니요아니요예예

결과가 부족할 때 조정 순서

  1. 모델이 자신의 작업을 검증할 방법을 제공하세요 (테스트, 빌드, 엔드포인트를 호출하는 스크립트). 보통 더 많은 노력보다 저렴합니다.
  2. 노력 수준을 한 단계 높이세요.
  3. 모델을 한 단계 올리고, 작은 모델에서 사용했던 것보다 낮은 노력 수준으로 시작하세요.

참고:

  • 노력 ≈ 사고 시간, 도구 호출, 자체 검증. 지연 시간을 추가합니다. 모델이 부족한 지식을 추가할 수는 없습니다 — 더 큰 모델이 필요합니다.
  • 높음을 넘어서면, 한 단계 더 높은 노력 수준이 다음 모델만큼 비쌀 수 있습니다. 대신 더 큰 모델을 낮은 노력 수준으로 테스트하세요.
  • 결과를 자동으로 확인할 수 있다면: 모든 것을 낮음으로 실행하고, 실패한 것만 높음으로 다시 실행하세요 (비용과 통과율 모두에서 모든 높음을 능가합니다. Anthropic 테스트 기준).
  • 능력 손실 없이 속도가 필요하다면: Opus 5.5 / Fable 5.2의 빠른 모드 (프리미엄 가격).

비용 추론

  • 완료된 태스크당 비용을 비교하세요, 토큰당 가격이 아닙니다. 낮은 노력 수준의 더 비싼 모델이 태스크당 더 저렴할 수 있습니다 (예: Fable 5.2 높음 ≈ 어려운 벤치마크에서 Opus 5.5 최대치의 약 절반 비용).
  • 가장 어려운 태스크의 가격을 책정하세요; 그것들이 지출을 좌우합니다.
  • 큰 컨텍스트는 매 턴마다 재전송되지만, 대부분 캐시 읽기로 청구됩니다. Fable과 Opus는 $0.20 캐시 읽기 요금을 공유하므로, 캐시가 많은 실행에서는 차이가 캐시되지 않은 입력 + 출력입니다.
  • 비싼 모델의 컨텍스트를 간결하게 유지하세요; 자세한 읽기는 저렴한 서브 에이전트에 맡기세요.
  • Haiku의 긴 프롬프트 계층(>100K)은 짧은 요금의 5배입니다. 긴 프롬프트의 경우, 완료된 태스크당 Haiku와 Sonnet을 비교하세요.

모델 혼합

  • 자연스러운 중단점에서 전환하세요. 프롬프트 캐시는 모델별로 적용되므로, 새 모델의 첫 번째 턴은 캐시 쓰기를 다시 지불합니다. Claude Code에서는 /compact를 실행하거나 간단한 계획으로 새로 시작하세요; API에서는 요약으로 시작하세요.
  • 사고 블록은 하위 계층으로 전달되지 않습니다. Fable 5.2는 Opus/Sonnet/Haiku 5.5 블록을 읽습니다; Opus 5.5는 Sonnet/Haiku를 읽습니다; Sonnet은 Haiku를 읽습니다. 아래로 이동(또는 Fable 5.2에서 벗어나면) 이전 추론이 자동으로 삭제됩니다.
  • 작은 모델의 서브 에이전트는 실수를 발견하기 쉬운 작업(파일 찾기, 테스트 실행, 로그 읽기)에 사용하세요. 코드 편집과 판단은 주 모델에 맡기세요. Claude Code에서는 에이전트 파일에 model: haiku / model: sonnet을 설정하거나 기본값으로 CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL을 설정하세요.
  • 내장된 Explore 서브 에이전트는 이제 세션 모델을 사용합니다. 저렴하게 유지하려면 model: haiku로 자신만의 Explore 에이전트를 정의하세요. ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL이 별칭을 고정합니다. Anthropic API에서 haiku → Haiku 5.5 (Claude Code ≥ v2.1.293 필요); Bedrock/Vertex/Foundry에서는 아직 Haiku 4.5입니다.
  • opusplan은 Opus에서 계획하고 Sonnet에서 편집합니다 — 위의 조언과 반대입니다. 채택 전에 측정하세요.
  • Advisor 도구 (베타): 저렴한 실행자가 강력한 Advisor와 상담합니다. 이득은 작았습니다 (노력을 높이는 것과 비슷). 먼저 상담 비율을 측정하고 허용된 페어링을 확인하세요.
  • 리드 + 워커는 하나의 컨텍스트 윈도우보다 큰 작업에 사용합니다 (예: Opus 리드 아래 병렬 Sonnet 워커: 약 1/3 저렴, 동일 점수). 단일 종속 체인 또는 하나의 컨텍스트에 맞는 작업에는 건너뛰세요.

저렴한 서브 에이전트 예시 (.claude/agents/log-reader.md):

---
name: log-reader
description: 테스트 출력과 로그를 읽고 각 실패 케이스를 보고합니다. 테스트 실행 후에 사용하세요.
tools: Read, Grep, Glob, Bash
model: haiku
---

각 실패에 대해 파일, 테스트 이름 및 첫 번째 오류 줄을 보고하세요. 파일을 편집하지 마십시오.

마이그레이션 / 호환성 체크리스트

  • Fable 5.2 보존된 사고: API는 Fable 사고 블록 이전의 어떤 것(시스템 프롬프트, 도구, 이전 메시지)이 변경된 경우 400을 반환합니다(드롭을 선택하지 않는 한). 기록을 추가 전용으로 유지하세요. Claude Code / Agent SDK / Managed Agents가 처리합니다.
  • 사고: Opus 5.5와 Fable 5.2는 사고를 비활성화할 수 없습니다 (오류). 유형별로 콘텐츠 블록을 읽으세요 — 응답이 사고 블록으로 시작할 수 있습니다.
  • 강제 도구 사용: tool_choice: any|tool → Sonnet/Opus 5.5와 Fable 5.2에서 400. auto + strict: true 도구 + 프롬프트 지침을 사용하세요.
  • 컴퓨터 사용: computer_toolset_20260801을 통해서만 가능 (Claude API, Google Cloud의 Google 관리 Claude).
  • Haiku 4.5 → 5.5: budget_tokens를 effort로 대체; 기본이 아닌 temperature/top_p/top_k 제거; 사용자 턴으로 종료 (어시스턴트 프리필 없음).
  • 안전 대체: 플래그가 지정된 사이버 요청은 Opus 4.8에서, 생물학은 Opus 5에서 다시 실행될 수 있습니다 (Claude Code에 알림 표시).
  • 다중 모델 시스템: 모든 요청을 가장 엄격한 모델에 맞게 구성하여 단계가 코드 변경 없이 계층을 이동할 수 있도록 하세요. 라우팅이 간단한 경우 (단계 유형당 하나의 모델), 모델이 아닌 코드에서 라우팅하세요.

커밋 전에 측정하세요

  1. 실제 작업을 샘플링하고 각각에 대한 결과 확인을 작성하세요 (테스트 통과, 올바른 행 개수…).
  2. 각 후보를 2-3개 노력 수준으로 실행하고, 별도 세션 (공유 캐시 없음). 각 응답의 usage에서 비용을 기록하세요.
  3. 점수 대 지출을 플로팅하세요. 모든 단일 모델 포인트를 능가하는 경우에만 다중 모델 설정을 유지하세요.
  4. 전환하기 전에 실제 트래픽에서 우승자를 섀도우 실행하세요.

Claude Code에서 빠른 확인: /model을 통해 두 모델에서 백로그 작업 하나를 실행하고, /usage를 비교하세요.

사용자에게 응답하는 방법

  1. 작업에 맞는 모델 + 노력 수준을 표의 한 줄 이유와 함께 말하세요.
  2. 무엇이 위 또는 아래로 이동하게 하는지 말하세요.
  3. API를 통해 통합하거나 모델을 혼합하는 경우 관련 호환성 항목을 표시하세요.
  4. 비용이 중요하다면, 목록 가격을 신뢰하기보다 위의 측정 루프를 제안하세요.

출처

주요 출처:

해당 기사에서 참조한 Anthropic 문서:

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