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02-구조

02 · ID·Alias·가격·컨텍스트 — 운영자가 봐야 할 4축

섹션 제목: “02 · ID·Alias·가격·컨텍스트 — 운영자가 봐야 할 4축”

같은 모델을 두 가지 이름으로 호출할 수 있다.

  • API ID — 정확한 빌드 식별자. 보통 날짜 스탬프가 붙는다(예: claude-haiku-4-5-20251001).
  • API alias — 짧은 별칭(예: claude-haiku-4-5). Anthropic이 alias가 가리키는 빌드를 갱신할 수 있다.

운영 권장: 회귀 평가가 필요한 환경은 정확한 API ID 로 고정한다. 빠르게 따라가야 하는 실험·내부 도구는 alias로 둔다. 본 위키의 평가 회귀 패턴(Part 4/05)이 같은 원칙을 사용한다.

2. 가격 모델 — 입력/출력 토큰별

섹션 제목: “2. 가격 모델 — 입력/출력 토큰별”

Anthropic의 표는 모두 백만 토큰(MTok)당 USD 단위로 입력·출력을 따로 표시한다. 일반적으로 출력 토큰이 입력 토큰의 5배 정도 비싸다.

모델입력 / MTok출력 / MTok
Opus 4.6$5$25
Sonnet 4.6$3$15
Haiku 4.5$1$5

여기에 도구 사용 시스템 프롬프트(346 토큰 내외, sources/01-anthropic-official/api/tool-use-overview.md), 도구 정의 자체, 응답 생성에 필요한 출력 토큰이 모두 더해진다. 컨텍스트 위생(04장)이 곧 비용 관리 인 이유다.

모델컨텍스트 윈도우Max output
Opus 4.61,000,000 토큰128,000
Sonnet 4.61,000,000 토큰64,000
Haiku 4.5200,000 토큰64,000
Sonnet 4.5 (legacy)200,000 토큰64,000
Opus 4 (legacy)200,000 토큰32,000

2026년 4월 기준 Opus 4.6과 Sonnet 4.6은 1M 토큰 컨텍스트를 가진다. 그래도 04장에서 강조했듯 길이 ≠ 품질. lost in the middle과 N²-에 가까운 비용은 사라지지 않는다.

4. Knowledge cutoff vs training data cutoff

섹션 제목: “4. Knowledge cutoff vs training data cutoff”

같은 모델 카드는 두 가지 컷오프를 분리해 표시한다.

  • Reliable knowledge cutoff — 모델이 신뢰할 만한 지식을 가진 마지막 시점. Opus 4.6의 경우 2025-05.
  • Training data cutoff — 학습 데이터가 끝난 시점. Opus 4.6의 경우 2025-08.

이 둘이 다른 이유는 학습 마지막 구간의 데이터가 통계적으로 충분히 누적되지 않아 신뢰성이 떨어질 수 있기 때문이다. 컷오프 이후 사실은 반드시 검색·도구·사람으로 확인 — 05장(환각)의 원칙이 그대로 적용된다.

같은 표는 두 가지 추론 모드도 표시한다.

  • Extended thinking — 응답 전에 모델이 더 길게 추론 하는 모드. Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5 모두 지원.
  • Adaptive thinking — 작업 난이도에 따라 추론 길이를 자동 조절. Opus 4.6, Sonnet 4.6은 지원, Haiku 4.5는 미지원.

Anthropic의 Claude Code Best Practices가 권하는 “think · think hard · think harder · ultrathink” 트리거가 이 메커니즘을 사용자가 노출된 손잡이로 부르는 방식이다(sources/14-research-notes/2026-04-07-anthropic-claude-code-best-practices.md).

  • 운영은 ID 고정, 실험은 alias.
  • 가격은 입력/출력 토큰별 MTok 단가. 컨텍스트 위생 = 비용 관리.
  • 1M 토큰 윈도우라도 길이 ≠ 품질.
  • Knowledge cutoff와 training cutoff는 다르다.
  • Extended/adaptive thinking은 작업 난이도에 따라 손잡이로 쓰일 수 있다.