Introducing Claude Sonnet 4.6 \ Anthropic (Claude Sonnet 4.6 번역)
2026년 2월 17일
Claude Sonnet 4.6은 현재까지 출시된 Sonnet 모델 중 가장 뛰어난 성능을 자랑하는 모델입니다. 본 모델은 코딩, 컴퓨터 사용, 장문 맥락 추론, 에이전트 계획 수립, 지식 업무, 디자인 등 전 영역에 걸쳐 전면적으로 업그레이드되었습니다. 또한 Sonnet 4.6은 베타 버전으로 100만 토큰(1M token) 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.
무료 플랜 및 Pro 플랜 사용자의 경우, Claude Sonnet 4.6이 claude.ai 및 Claude Cowork의 기본 모델로 적용됩니다. 요금은 Sonnet 4.5와 동일하게 백만 토큰당 $3/$15부터 시작합니다.
Sonnet 4.6은 보다 많은 사용자에게 대폭 향상된 코딩 역량을 제공합니다. 일관성, 지시 사항 준수 능력 등 여러 측면에서 이루어진 개선 덕분에, 사전 접근 권한을 부여받은 개발자들은 Sonnet 4.6을 이전 모델보다 압도적으로 선호하는 것으로 나타났습니다. 심지어 일부 개발자들은 2025년 11월에 출시된 당사의 가장 스마트한 모델인 Claude Opus 4.5보다도 Sonnet 4.6을 선호하는 것으로 확인되었습니다.
실세계에서 경제적 가치를 지닌 업무 처리 능력을 포함하여, 이전에는 Opus급 모델을 사용해야만 달성 가능했던 성능을 이제 Sonnet 4.6으로 구현할 수 있습니다. 또한 본 모델은 이전 Sonnet 모델들과 비교하여 컴퓨터 사용 역량에서도 현저한 향상을 보여 줍니다.
모든 신규 Claude 모델과 마찬가지로, 당사는 Sonnet 4.6에 대한 광범위한 안전성 평가를 실시하였으며, 전반적으로 당사의 다른 최신 Claude 모델과 동등하거나 더 높은 수준의 안전성을 갖춘 것으로 확인되었습니다. 당사의 안전성 연구진은 Sonnet 4.6이 "전반적으로 따뜻하고, 정직하며, 친사회적이면서 때로는 유머러스한 성격을 지니고 있으며, 매우 강력한 안전 행동을 보이고, 고위험 형태의 정렬 문제와 관련된 주요 우려 사항이 발견되지 않는다"고 결론지었습니다.
컴퓨터 사용
거의 모든 조직에는 쉽게 자동화하기 어려운 소프트웨어가 존재합니다. 즉, API와 같은 현대적인 인터페이스가 도입되기 이전에 구축된 특수 시스템 및 도구들이 그러합니다. AI가 이러한 소프트웨어를 활용하려면, 기존에는 사용자가 별도의 전용 커넥터를 구축해야 했습니다. 그러나 사람이 컴퓨터를 사용하는 방식과 동일하게 컴퓨터를 사용할 수 있는 모델의 등장은 이러한 방정식을 근본적으로 바꿉니다.
2024년 10월, 당사는 범용 컴퓨터 사용 모델을 최초로 공개하였습니다. 당시 당사는 해당 모델이 "여전히 실험적이며, 때로는 복잡하고 오류가 발생할 수 있다"고 밝혔으나, 빠른 개선을 예상하였습니다. AI 컴퓨터 사용의 표준 벤치마크인 OSWorld는 당사 모델이 얼마나 발전하였는지를 잘 보여 줍니다. 본 벤치마크는 시뮬레이션 컴퓨터에서 실행되는 실제 소프트웨어(Chrome, LibreOffice, VS Code 등)를 대상으로 수백 가지 작업을 제시합니다. 특수 API나 전용 커넥터는 사용되지 않으며, 모델은 사람이 컴퓨터를 사용하는 방식과 거의 동일하게, 즉 (가상) 마우스를 클릭하고 (가상) 키보드를 타이핑하는 방식으로 컴퓨터와 상호 작용합니다.
16개월에 걸쳐 당사의 Sonnet 모델들은 OSWorld에서 꾸준한 성과 향상을 이루어 왔습니다. 이러한 발전은 벤치마크를 넘어 실제 사용 환경에서도 확인됩니다. Sonnet 4.6 초기 사용자들은 복잡한 스프레드시트 탐색이나 다단계 웹 양식 작성과 같은 작업에서 인간 수준의 역량을 경험하고 있으며, 이를 다수의 브라우저 탭에서 통합적으로 수행하고 있습니다.
물론 본 모델은 여전히 컴퓨터 사용에 있어 가장 숙련된 인간에 비해 뒤처지는 면이 있습니다. 그럼에도 불구하고 발전 속도는 매우 놀라운 수준입니다. 이는 컴퓨터 사용이 광범위한 업무 작업에 훨씬 더 유용해지고 있음을 의미하며, 실질적으로 더 뛰어난 성능을 지닌 모델이 곧 실현될 수 있음을 시사합니다.
Claude Sonnet 4.5 이전 점수는 기존 OSWorld 기준으로 측정되었으며, Sonnet 4.5부터는 OSWorld-Verified 기준을 적용하였습니다. OSWorld-Verified(2025년 7월 출시)는 기존 OSWorld 벤치마크를 현행화한 업그레이드 버전으로, 과제 품질, 평가 채점 방식, 인프라 등이 개선되었습니다.
한편, 컴퓨터 사용에는 위험 요소도 존재합니다. 악의적인 행위자가 웹사이트에 지시 사항을 숨기는 방식, 즉 프롬프트 인젝션 공격을 통해 모델을 장악하려 시도할 수 있습니다. 당사는 프롬프트 인젝션에 대한 모델의 저항력을 향상시키기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 안전성 평가 결과, Sonnet 4.6은 이전 모델인 Sonnet 4.5와 비교하여 현저히 개선되었으며, Opus 4.6과 유사한 수준의 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. 프롬프트 인젝션 및 기타 안전 문제 완화 방법에 대한 자세한 내용은 당사 API 문서를 참조하시기 바랍니다.
Claude Sonnet 4.6 평가
컴퓨터 사용 외에도, Claude Sonnet 4.6은 전반적인 벤치마크에서 향상된 성능을 보입니다. 본 모델은 Opus급 지능에 근접한 성능을 보다 실용적인 가격대로 제공하여, 훨씬 더 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. Sonnet 4.6의 역량과 안전 관련 행동에 대한 전반적인 내용은 당사 시스템 카드에서 확인하실 수 있으며, 아래에 다른 최신 모델과의 비교 요약 정보를 제공합니다.
Claude Code에서 진행한 당사의 초기 테스트 결과, 사용자들은 약 70%의 확률로 Sonnet 4.5보다 Sonnet 4.6을 선호하는 것으로 나타났습니다. 사용자들은 Sonnet 4.6이 코드를 수정하기 전에 맥락을 더 효과적으로 파악하고, 중복 없이 공유 로직을 통합하는 능력이 뛰어나다고 평가하였습니다. 이로 인해 이전 모델들에 비해 장시간 세션 사용 시 불편함이 감소하였습니다.
사용자들은 2025년 11월에 출시된 당사의 최전선 모델인 Opus 4.5보다도 Sonnet 4.6을 59%의 확률로 선호하는 것으로 나타났습니다. 사용자들은 Sonnet 4.6이 과도한 엔지니어링 및 "나태함"에 훨씬 덜 취약하며, 지시 사항 준수 능력이 의미 있게 향상되었다고 평가하였습니다. 또한 성공에 대한 허위 주장 감소, 환각 현상 감소, 다단계 작업에서의 일관된 후속 처리 개선이 보고되었습니다.
Sonnet 4.6의 100만 토큰 컨텍스트 윈도우는 단일 요청으로 전체 코드베이스, 방대한 계약서 또는 수십 편의 연구 논문을 수용하기에 충분합니다. 더욱 중요한 것은, Sonnet 4.6이 방대한 컨텍스트 전체에 걸쳐 효과적으로 추론할 수 있다는 점입니다. 이는 장기적 계획 수립 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 특성은 Vending-Bench Arena 평가에서 특히 명확하게 확인되었습니다. 본 평가는 모델이 시뮬레이션된 사업체를 장기간에 걸쳐 운영하는 능력을 측정하며, 서로 다른 AI 모델들이 최대 수익을 창출하기 위해 경쟁하는 요소를 포함합니다.
Sonnet 4.6은 흥미로운 새로운 전략을 개발하였습니다. 처음 10개월의 시뮬레이션 기간 동안 경쟁 모델보다 현저히 많은 비용을 지출하며 역량 확대에 집중적으로 투자한 후, 마지막 구간에서는 수익성 확보에 초점을 맞추도록 전략을 급격히 전환하였습니다. 이러한 전환의 타이밍이 경쟁에서 크게 앞선 결과로 이어졌습니다.
Sonnet 4.6은 초반에 역량 확충에 투자한 후 마지막 구간에서 수익성 전환에 집중함으로써 Vending-Bench Arena에서 Sonnet 4.5를 능가하는 성과를 기록하였습니다.
초기 고객들도 광범위한 개선을 보고하였으며, 프론트엔드 코드 및 재무 분석 분야에서 특히 두드러진 향상이 나타났습니다. 고객들은 Sonnet 4.6의 시각적 출력물이 이전 모델들과 비교하여 훨씬 더 정교하며, 레이아웃, 애니메이션, 디자인 감각이 개선되었다고 독자적으로 평가하였습니다. 또한 고객들은 프로덕션 품질의 결과물에 도달하기 위해 필요한 반복 작업 횟수도 감소하였다고 보고하였습니다.
Claude Sonnet 4.6은 OfficeQA에서 Opus 4.6과 동등한 성능을 발휘합니다. OfficeQA는 모델이 기업 문서(차트, PDF, 표 등)를 얼마나 잘 읽고, 관련 사실을 추출하며, 그로부터 추론할 수 있는지를 측정합니다. 이는 문서 이해 작업에 있어 의미 있는 업그레이드입니다.
Hanlin Tang Databricks, 신경망 부문 최고기술책임자(CTO)
Claude Sonnet 4.6의 성능 대비 비용 효율성은 탁월합니다. 최근 몇 달 사이 Claude 모델이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. Sonnet 4.6은 당사의 오케스트레이션 평가에서 우수한 성과를 보이고, 가장 복잡한 에이전트 작업도 처리하며, 노력 설정 수준을 높일수록 지속적으로 향상되는 모습을 보입니다.
Michele Catasta Replit 대표이사(President)
Claude Sonnet 4.6은 장기적 작업 및 더 어려운 문제를 포함하여 전반적으로 Sonnet 4.5 대비 눈에 띄는 개선을 보입니다.
Michael Truell Cursor 공동 창업자 겸 최고경영자(CEO)
출시 즉시 Claude Sonnet 4.6은 복잡한 코드 수정, 특히 대규모 코드베이스 전반을 검색하는 것이 필수적인 경우에 탁월한 성능을 발휘하고 있습니다. 대규모 에이전트 코딩을 운영하는 팀의 경우, 높은 해결률과 개발자들이 필요로 하는 일관성을 확인하고 있습니다.
Joe Binder GitHub 제품 부문 부사장(VP of Product)
Claude Sonnet 4.6은 버그 감지에 있어 Opus와의 격차를 의미 있게 좁혀, 더 많은 검토자를 병렬로 실행하고, 더 다양한 종류의 버그를 포착하며, 이 모든 것을 비용 증가 없이 수행할 수 있게 해 줍니다.
Scott Wu Cognition 최고경영자(CEO)
Sonnet이 처음으로 소형화되고 비용 효율적인 폼 팩터로 최전선 수준의 추론 능력을 제공합니다. Opus를 주로 사용하시는 분들께 실질적인 대안을 제시합니다.
Jeff Wang Windsurf 최고경영자(CEO)
Claude Sonnet 4.6은 당사 핵심 제품의 답변 검색 능력을 의미 있게 개선하였습니다. 당사의 금융 서비스 벤치마크에서 Sonnet 4.5 대비 답변 일치율이 크게 향상되었으며, 고객들이 의존하는 특정 워크플로에서 더 나은 재현율을 보였습니다.
Aabhas Sharma Hebbia 최고기술책임자(CTO)
Box는 실제 기업 문서를 대상으로 심층 추론 및 복잡한 에이전트 작업 수행 시 Claude Sonnet 4.6의 성능을 평가하였습니다. 그 결과 현저한 개선이 확인되었으며, 심화 추론 질의응답에서 Claude Sonnet 4.5 대비 15퍼센트포인트 높은 성과를 기록하였습니다.
Ben Kus Box 최고기술책임자(CTO)
Claude Sonnet 4.6은 당사의 보험 벤치마크에서 94%를 달성하여, 당사가 컴퓨터 사용 분야에서 테스트한 모델 중 가장 높은 성과를 기록한 모델이 되었습니다. 이러한 수준의 정확도는 접수 처리 및 최초 손실 통지와 같은 워크플로에서 핵심적으로 요구됩니다.
Jamie Cuffe Pace 최고경영자(CEO)
Claude Sonnet 4.6은 복잡한 앱 빌드 및 버그 수정에서 최전선 수준의 결과를 제공합니다. 기존에 더 고가의 모델이 필요했던 심도 있는 코드베이스 작업에서 당사의 주요 선택 모델로 자리 잡아 가고 있습니다.
Eric Simons Bolt 최고경영자(CEO)
Claude Sonnet 4.6은 Rakuten AI를 위해 테스트한 iOS 코드 중 최고 수준의 결과물을 생성하였습니다. 더 나은 사양 준수, 더 나은 아키텍처, 그리고 요청하지 않은 최신 도구까지 단 한 번의 시도로 활용하였습니다. 결과는 솔직히 놀라울 정도였습니다.
Yusuke Kaji Rakuten AI 부문 총괄 매니저(General Manager)
Sonnet 4.6은 난이도 높은 작업 추론에 있어 현저한 도약을 이루었습니다. 계약 라우팅, 조건부 템플릿 선택, CRM 조율과 같은 분기형 다단계 작업에서 특히 강력한 성능을 발휘하며, 이는 정확히 당사 고객들이 강력한 모델 판단력과 신뢰성을 필요로 하는 영역입니다.
Wade Foster Zapier 공동 창업자 겸 최고경영자(CEO)
Claude Sonnet 4.6이 복잡한 컴퓨터 사용을 얼마나 정확하게 처리하는지에 깊은 인상을 받았습니다. 당사의 평가에서 테스트한 다른 어떤 모델과 비교해도 명확한 개선을 보입니다.
Will Harvey Convey 공동 창업자(Co-founder)
Claude Sonnet 4.6은 프론트엔드 페이지 및 데이터 보고서 제작 시 완벽한 디자인 감각을 발휘하며, 당사가 이전에 테스트한 어떤 모델보다도 훨씬 적은 조율을 필요로 합니다.
AJ Orbach Triple Whale 공동 창업자(Co-founder)
Claude Sonnet 4.6은 지시 사항에 매우 민감하게 반응하여, 요청 시 정확한 수치와 구조화된 비교 정보를 제공하는 동시에, 재판 전략 및 증거 자료 준비에 관해 진정으로 유용한 아이디어를 생성하였습니다.
Niko Grupen Harvey 응용 연구 책임자(Head of Applied Research)
제품 업데이트
Claude 개발자 플랫폼에서 Sonnet 4.6은 적응형 사고(adaptive thinking) 및 확장된 사고(extended thinking)를 모두 지원하며, 베타 버전으로 컨텍스트 압축(context compaction)도 지원합니다. 컨텍스트 압축 기능은 대화가 한도에 근접할 때 이전 컨텍스트를 자동으로 요약하여 효과적인 컨텍스트 길이를 증가시킵니다.
당사 API에서 Claude의 웹 검색 및 페치(fetch) 도구는 이제 자동으로 코드를 작성하고 실행하여 검색 결과를 필터링 및 처리함으로써 컨텍스트 내에서 관련 콘텐츠만 유지하며, 이를 통해 응답 품질과 토큰 효율성 모두를 향상시킵니다. 또한 코드 실행, 메모리, 프로그래밍 방식 도구 호출, 도구 검색, 도구 사용 예시가 이제 정식으로 제공됩니다.
Sonnet 4.6은 확장된 사고 기능이 비활성화된 상태에서도 모든 사고 노력 수준에서 강력한 성능을 발휘합니다. Sonnet 4.5에서 마이그레이션하는 과정의 일환으로, 구축하는 서비스의 특성에 맞는 속도와 안정적인 성능의 최적 균형점을 찾기 위해 전체 스펙트럼을 탐색해 보실 것을 권장합니다.
코드베이스 리팩토링, 워크플로 내 다수 에이전트 조율, 결과의 완벽한 정확성이 최우선시되는 문제 등 가장 심층적인 추론이 요구되는 작업에는 Opus 4.6이 여전히 가장 강력한 선택지임을 확인하였습니다.
Claude in Excel 사용자의 경우, 당사의 애드인은 이제 MCP 커넥터를 지원하여, Claude가 S&P Global, LSEG, Daloopa, PitchBook, Moody's, FactSet 등 일상적으로 사용하는 다른 도구와 함께 작동할 수 있도록 합니다. 스프레드시트를 벗어나지 않고도 외부 컨텍스트를 Claude에 요청하여 가져올 수 있습니다. Claude.ai에서 MCP 커넥터를 이미 설정하신 경우, 동일한 연결이 Excel에서도 자동으로 적용됩니다. 본 기능은 Pro, Max, Team, Enterprise 플랜에서 사용 가능합니다.
Claude Sonnet 4.6 사용 방법
Claude Sonnet 4.6은 현재 모든 Claude 플랜, Claude Cowork, Claude Code, 당사 API 및 모든 주요 클라우드 플랫폼에서 이용 가능합니다. 또한 당사는 무료 티어를 Sonnet 4.6으로 기본 업그레이드하였으며, 이제 파일 생성, 커넥터, 스킬, 압축 기능이 포함됩니다.
개발자의 경우, Claude API를 통해 claude-sonnet-4-6을 사용하여 신속하게 시작하실 수 있습니다.
각주
- GPT-5.2 및 Gemini 3 Pro의 경우, 차트 및 표에서 API를 통해 제공되는 최상의 보고된 모델 버전과 비교하였습니다.
- OSWorld: OSWorld는 통제된 환경에서 특정 컴퓨터 작업 집합을 테스트합니다. 이는 당사가 보유한 최선의 측정 지표 중 하나이나, 실세계 컴퓨터 사용을 완전히 반영하지는 않습니다. 실세계 컴퓨터 사용은 더욱 복잡하고 모호하며, 오류에 대한 위험 부담이 큽니다. 현재까지 이를 완전히 포착하는 벤치마크는 존재하지 않습니다.
- Terminal-Bench 2.0: 당사 인프라에서 재현된 점수와 다른 연구소에서 게재된 점수를 모두 보고합니다. OpenAI의 Codex CLI를 제외한 모든 실행에는 Terminus-2 하니스가 사용되었습니다. 모든 실험에는 보장된 1배/최대 3배 리소스 할당이 적용되었으며, 작업별로 분산된 배치에 걸쳐 5~15개의 샘플이 사용되었습니다. 보고된 Sonnet 4.6 점수는 사고 기능이 비활성화된 상태에서의 결과입니다.
- SWE-bench Verified: 당사 점수는 10회 시도의 평균값입니다. 프롬프트 수정을 적용한 경우 80.2%의 점수를 기록하였습니다.
- Humanity's Last Exam: "도구 사용" 조건으로 실행된 Claude 모델은 웹 검색, 웹 페치, 코드 실행, 프로그래밍 방식 도구 호출, 50,000 토큰에서 최대 300만 총 토큰까지 트리거되는 컨텍스트 압축, 최대 추론 노력, 적응형 사고 기능이 활성화된 상태로 실행되었습니다. 평가 결과 오염 제거를 위해 도메인 차단 목록이 적용되었습니다.
- BrowseComp: Claude 모델은 웹 검색, 웹 페치, 프로그래밍 방식 도구 호출, 50,000 토큰에서 최대 1,000만 총 토큰까지 트리거되는 컨텍스트 압축, 최대 추론 노력, 사고 기능 비활성화 상태로 실행되었습니다.
- ARC-AGI-2: Claude Sonnet 4.6은 최대 및 고노력 수준과 120,000 토큰의 사고 예산 점수를 적용하여 실행되었습니다. 표시된 점수는 최대 노력 기준이며, 고노력 적용 시 60.4%의 점수가 달성됩니다.
- MMMU-Pro: 당사는 MMMU-Pro 구현에 두 가지 소규모 업데이트를 적용하였으며, 이로 인해 점수에 영향이 발생하였습니다. 1) 이전 구현에 포함되어 있던 "Let's think step-by-step"이라는 접두어를 제거하였으며, 2) 이전에는 다지선다형 평가에서 선택지에 대한 온-폴리시 토큰 확률을 활용하여 채점하였으나, 이제는 별도의 모델(Claude Sonnet 4)을 사용하여 채점합니다.