Claude API 최신 모델 비교: Haiku·Sonnet·Opus·Fable 차이와 선택법 (2026)

2026년 10월 26일 기준 Claude의 현행 모델은 Haiku 5.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5, Fable 5.1 네 가지입니다. Claude 앱(웹·데스크톱·모바일)을 쓴다면 Sonnet 5.5로 시작하고, Sonnet으로 시도해도 잘 풀리지 않는 문제만 Opus 5.5로 옮기세요. Opus와 Fable은 Pro 이상의 유료 요금제에서 쓸 수 있습니다.

API로 호출한다면 출발점이 다릅니다. Anthropic은 어떤 모델이 맞을지 모르겠으면 대부분의 작업을 Opus 5.5(claude-opus-5-5)로 시작하라고 권하고, 분류·추출·라우팅처럼 양이 많고 범위가 좁은 요청은 Haiku 5.5(claude-haiku-5-5)로 내려 보는 것이 비용을 가장 크게 줄입니다. Fable 5.1은 Opus 5.5의 effort(요청마다 모델이 얼마나 깊이 생각하고 일할지 정하는 설정)를 높여도 평가를 통과하지 못할 때 비교할 후보입니다. 2026년 11월 9일부터는 이 역할을 Fable 5.2(claude-fable-5-2, 입력 $8 / 출력 $40)가 이어받았고, Opus 5.5와의 실측 비교는 Claude Fable 5.2 vs Opus 5.5 비교: 실측 비용 1.86배와 effort 고르는 법에 정리했습니다. 어느 쪽이든 모델을 바꾸기 전에 effort를 먼저 조정하는 편이 싸게 먹히는 경우가 많습니다.

100만 토큰당 단가의 배수가 곧 작업 비용의 배수는 아닙니다. 2026년 10월 26일 같은 9문제를 세 모델에 API 기본 설정으로 한 번씩 풀게 했더니 27건이 모두 통과했고, 합계 비용은 Haiku $0.0087, Sonnet $0.0866, Opus $0.2695였습니다. 출력 단가는 Sonnet이 Haiku의 20배인데 실제 비용 차이는 약 10배에 그쳤습니다. Haiku 4.5, Sonnet 5, Opus 5, Fable 5로 찾아왔다면, 네 모델은 지금 레거시로 남아 여전히 호출되며 각각 Haiku 5.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5, Fable 5.1이 후속 모델입니다.

앱은 Sonnet, API는 Opus부터 시작하는 이유

Claude 앱과 Claude API에서 Anthropic이 권하는 출발점이 다른 것은 둘 중 하나가 틀려서가 아니라 비용을 세는 단위가 다르기 때문입니다. 앱은 요금제별 사용량 한도 안에서 쓰므로 한도를 적당히 쓰는 Sonnet이 기본값이 되고, API는 요청마다 토큰 단위로 청구되므로 먼저 품질 기준을 통과하는 구성을 찾은 뒤 effort를 낮추거나 아래 등급으로 내려 비용을 줄이는 순서가 됩니다. 앱의 "사용량 한도"는 몇 번 더 쓸 수 있느냐의 문제이고 API의 "100만 토큰당 가격"은 요청 한 건이 얼마냐의 문제라, 두 숫자는 서로 환산되지 않습니다.

Anthropic의 Claude Academy 모델 선택 튜토리얼은 Sonnet 5.5를 다재다능한 기본값이라고 부르며, 무엇을 고를지 모르겠으면 여기서 시작하라고 안내합니다. Free 요금제에서는 Haiku와 Sonnet을 쓸 수 있고, Pro와 Max에서는 Opus와 Fable이 추가되며 한도도 넉넉해집니다. 한도 소모는 Haiku가 가장 적고 Sonnet이 중간, Opus가 많고 Fable이 가장 많지만, 모델별로 몇 배 차이인지는 공개되지 않았습니다. 그래서 앱에서는 Sonnet으로 시도했는데 잘 풀리지 않은 문제를 Opus로, Opus로도 어려웠던 문제를 Fable로 옮기는 순서를 따릅니다. 요금제별 한도는 Claude Pro vs Max vs Ultra 2026: 가격, Claude Code 제한, Max 손익분기점에서 자세히 다룹니다.

앱의 모델 선택 메뉴에도 effort 설정이 있습니다. 기본값은 대부분의 작업에 맞춘 균형점이고, 답을 빨리 받으면서 한도를 아끼려면 낮추고, 가장 어려운 문제에서만 최고 단계로 올리라는 것이 Anthropic의 안내입니다. 두 모델의 차이를 직접 보고 싶다면 같은 프롬프트를 Haiku와 Sonnet에 차례로 넣어 답이 갈리는 지점을 비교해 보라고 권하는데, 예시로 든 프롬프트는 "첨부한 보고서를 다섯 개 항목으로 요약하고, 두 번째 출처로 가장 확인하고 싶은 주장 하나를 표시해 줘"입니다. 생물학과 보안의 일부 주제에서는 Claude가 다른 모델로 전환할 수 있으며, 그럴 때는 화면에서 알려 줍니다.

API 쪽은 Claude 모델 개요 문서가 "어떤 모델을 쓸지 모르겠다면 대부분의 작업은 Opus 5.5로 시작하라"고 적고 있습니다. Claude 모델 선택 가이드는 두 가지 방식을 제시합니다. 성능을 우선한다면 Opus 5.5로 구현한 뒤 effort를 낮추거나 아래 모델로 내리고, xhigh나 max에서도 평가가 부족할 때 Fable 5.1로 올립니다. 효율을 우선한다면 Haiku 5.5로 시작해 특정 능력이 모자랄 때만 올리는데, 프로토타입, 지연 시간이 빠듯한 서비스, 비용에 민감한 대량 단순 작업이 여기에 맞습니다.

네 모델의 차이와 정확한 API Model ID

네 모델은 컨텍스트 창 100만 토큰, 동기 요청 최대 출력 12만 8천 토큰, 2026년 6월까지의 지식, 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력이 모두 같습니다. 차이는 가격, 기본 effort, Anthropic이 붙인 속도 라벨, 앱에서 쓸 수 있는 요금제에 있습니다. 표의 MTok는 100만 토큰(million tokens)을 뜻하며, 가격은 2026년 10월 26일 기준 Anthropic 직접 API의 정가(미국 달러)입니다.

출처는 Claude 모델 개요 문서와 Claude API 가격 문서입니다. 같은 토큰 수라면 Sonnet은 Haiku의 20배, Opus는 40배, Fable은 100배 단가이고(Haiku 10만 토큰 이하 기준), Opus는 Sonnet의 2배, Fable은 Opus의 2.5배입니다. Batch API는 입력·출력 모두 50% 할인되고, 미국 내 처리만 지정하는 inference_geo 옵션은 모든 항목이 1.1배입니다. Haiku의 10만 토큰 기준은 캐시 읽기와 캐시 쓰기를 포함한 요청 전체 입력으로 판단하므로, 캐시가 적중해도 기준을 넘은 요청은 높은 단가를 냅니다.

속도 라벨은 Anthropic이 매긴 상대 표시이지 측정값이 아닙니다. Anthropic도 실제 지연은 프롬프트 길이, 출력 길이, effort에 따라 달라진다고 각주에 적었습니다. 2026년 10월 26일 실측에서는 "가장 빠름" 라벨의 Haiku가 아니라 Sonnet이 9문제 중 8문제에서 가장 먼저 답을 끝냈는데, 이유는 실측 절에서 설명합니다.

Messages API에서는 model 값만 바꾸면 다른 등급을 호출할 수 있습니다. 모델을 비교할 때는 프롬프트와 합격 기준을 그대로 두고 model만 바꿔야 결과가 흐려지지 않습니다.

{
  "model": "claude-opus-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "이 고객 문의를 제품, 결제, 배송 중 하나로 분류하고 근거를 한 문장으로 설명해 주세요."
    }
  ]
}

같은 요청을 Haiku로 보내려면 claude-haiku-5-5, Sonnet은 claude-sonnet-5-5, Fable은 claude-fable-5-1로 바꿉니다. AWS Bedrock에서는 anthropic.claude-opus-5-5처럼 앞에 anthropic.이 붙고, Google Cloud와 Microsoft Foundry는 같은 ID를 씁니다. Anthropic은 네 모델 모두 2027년 9월 1일(Fable 5.1, 가장 이른 날짜) 이전에는 지원을 종료하지 않는다고 밝혔으므로 당장 교체를 걱정할 단계는 아니지만, 파트너 클라우드는 자체 일정을 따릅니다.

토큰 단가를 실제 요청 비용으로 바꾸는 법

요청 한 건의 비용은 입력, 캐시 읽기, 출력을 각각의 단가로 곱해 더한 값입니다. 출력 토큰에는 화면에 보이지 않는 생각(thinking) 토큰도 포함되므로, 같은 질문이라도 effort가 높거나 답이 길수록 출력 쪽 비용이 커집니다.

(입력 토큰 × 입력 단가 + 캐시 읽기 토큰 × 캐시 읽기 단가 + 출력 토큰 × 출력 단가) ÷ 1,000,000

아래는 위 공식에 2026년 10월 26일 정가를 넣어 다시 계산한 네 가지 요청입니다. 네 모델이 같은 토큰 수를 쓴다고 가정했고, Batch·패스트 모드·첫 턴의 캐시 쓰기 비용은 넣지 않았습니다.

예를 들어 Sonnet의 B행은 토큰 수를 100만 단위로 바꿔 0.09 × 0.10 + 0.005 × 2 + 0.002 × 10 = 0.039달러로 계산합니다. B에서 C로 캐시 읽기만 6만 토큰 늘었는데 Haiku 비용은 약 6배가 되고 나머지 세 모델은 9~15%만 오릅니다. 프롬프트 전체가 10만 토큰을 넘는 순간 Haiku의 모든 단가가 높은 구간으로 바뀌기 때문입니다. 긴 에이전트 루프에서는 Haiku 5.5가 이전 턴의 생각 블록까지 입력으로 다시 읽기 때문에 이 구간에 생각보다 빨리 도달합니다.

캐시 읽기 단가도 모델마다 할인 비율이 다릅니다. Fable 5.1은 입력가의 0.025배, Opus 5.5와 Sonnet 5.5는 0.05배, Haiku는 0.1배입니다. Sonnet 5.5의 캐시 읽기는 2026년 10월 7일 $0.20에서 $0.10으로 내렸으니, 그 이전에 세운 예산이라면 Claude Sonnet 5.5 캐시 가격: 캐시 읽기 $0.10로 반값, 청구액 계산법으로 다시 계산해 보세요.

표시 단가보다 승인된 결과당 비용이 중요합니다

위 표는 네 모델이 같은 토큰을 쓴다는 가정이라, 실제 작업에서는 그대로 맞지 않습니다. 낮은 단가의 모델이 출력을 더 길게 쓰거나 JSON 형식을 자주 깨뜨려 재시도가 늘고, 사람이 답변을 오래 고쳐야 한다면 실제 비용은 오릅니다. 반대로 높은 단가의 모델이 모든 요청에 필요하지 않을 수도 있습니다. 그래서 최종 비교는 승인된 결과 한 건을 얻는 데 든 비용으로 잡는 편이 정확합니다.

(API 비용 + 재시도 비용 + 사람 수정 시간 비용) ÷ 승인된 결과 수

"승인"의 기준은 팀이 미리 정해야 합니다. JSON 스키마 통과, 필수 근거 포함, 금지 표현 없음, 사실 오류 없음처럼 자동이나 사람이 확인할 수 있는 조건이면 됩니다. 모든 결과가 기준을 통과했다면 승인 결과당 비용은 그냥 총비용과 같아지고, 그때 비로소 모델 간 총비용 비교가 의미를 가집니다.

그림은 2026년 8월 라인업 기준으로 만들어졌으며, 본문의 모델과 가격은 2026년 10월 26일 기준입니다.

같은 품질에서 한 단계 올리면 비용은 얼마나 늘까

제3자 평가 기관 Artificial Analysis(AA)의 Intelligence Index로 맞춰 보면, 각 모델의 API 기본 effort에서 Haiku 5.5는 34점에 AA 작업당 $0.05, Sonnet 5.5는 47점에 $0.88, Opus 5.5는 51점에 $1.34, Fable 5.1은 51점에 $3.91입니다. Haiku에서 Sonnet으로 올리면 13점을 얻는 대신 작업당 비용이 17.6배가 되고, Sonnet에서 Opus로 올리면 4점을 더 얻는 데 1.52배가 듭니다. 단가 배수(20배, 2배)와 다른 이유는 모델마다 effort 기본값과 쓰는 토큰 양이 달라서입니다. 수치는 2026년 10월 26일 AA의 Sonnet 5.5와 Opus 5.5 비교 페이지 등 세 비교 페이지에 실린 effort별 값입니다.

네 모델의 effort 다섯 단계, 총 20개 구성을 놓고 각 점수에 도달하는 가장 싼 구성을 다시 계산하면 다음과 같습니다.

Sonnet과 Opus의 성능 차이는 기본 설정에서 4점(47 대 51), 최고 effort에서 2점(56 대 58)입니다. 그런데 Sonnet으로 Opus 기본 설정 수준에 닿으려면 xhigh(52점, $2.01)까지 올려야 해서, 51점 이상이 필요한 작업이라면 Sonnet의 effort를 올리는 것보다 Opus medium으로 바꾸는 쪽이 쌉니다. 반대로 41점이면 충분한 작업은 Haiku xhigh($0.12)가 Sonnet medium(41점, $0.48)보다 싸지만, Anthropic은 Haiku의 xhigh·max는 평가에서 품질 향상이 확인될 때만 쓰고 Sonnet 5.5와 성능·비용·속도를 함께 비교하라고 안내합니다. Sonnet 작업 중 무엇을 Haiku로 옮길지는 Claude Haiku 5.5 vs Sonnet 5.5 차이: 단가는 20배, 어떤 작업을 옮길까에서 다룹니다.

Fable 5.1은 어느 점수대에서도 가장 싼 구성이 아니었습니다. Opus medium과 Fable high는 같은 51점인데 Fable이 비용 2.92배, 시간 2.09배였고, Fable의 최고점(53점)은 Opus max(58점)보다 낮습니다. Fable과 Sonnet을 기본 설정끼리 비교하면 4점 높고 작업당 비용은 약 4.4배입니다. 다만 AA 지수는 10개 평가의 평균이라 특정 작업의 차이를 가리고, Anthropic은 Fable을 몇 시간씩 이어지는 에이전트 세션이나 여러 단계의 심층 조사처럼 Opus로 부족했던 작업에 권합니다. Fable의 추가 비용이 정당한 경우는 Claude Fable 5.1 vs Opus 5.5: 코딩·업무용으로 무엇을 선택할까?에서 따로 정리했습니다.

AA는 자체 과제 묶음으로 측정하므로 독자의 작업과 순위가 다를 수 있고, Sonnet·Opus·Fable 측정에는 AA가 "with fallback"이라는 표시를 붙였지만 그 뜻을 페이지에 설명하지 않았습니다. Haiku는 10만 토큰 이하 단가로만 계산되어 있습니다.

2026년 10월 26일 실측: 같은 9문제를 Haiku·Sonnet·Opus 5.5로

2026년 10월 26일 Haiku 5.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5에 같은 9문제를 API 기본 effort(Haiku medium, Sonnet high, Opus medium)로 한 번씩 풀게 했고, 27건이 모두 채점을 통과했습니다. 문제는 문장형 계산 1개, 숨겨 둔 테스트로 채점하는 Python 함수 작성 5개, 6,723단어 글을 25단어 이하 항목 정확히 5개로 요약하기, 조합 개수 세기(정답 55,252), 버그 5개를 심고 함수 2개를 빼 둔 billing.py 고치기(숨긴 테스트 36개)이며, 채점 기준은 답을 보기 전에 정했습니다. 호출 경로는 LaoZhang API의 Anthropic Messages 호환 엔드포인트(/v1/messages)였고, 비용은 응답에 담긴 사용량에 Anthropic 정가를 곱해 계산했습니다(이 경로의 기본 그룹 표시 가격도 같은 단가입니다).

안내: laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다. 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.

입력은 세 모델 모두 18,003토큰으로 같았지만 입력 단가가 다르므로 입력 비용도 차이의 일부입니다. 9문제 합계의 입력 비용은 Haiku $0.0018, Sonnet $0.036, Opus $0.072이고 출력 비용은 Haiku 약 $0.0069, Sonnet 약 $0.0506, Opus 약 $0.1975입니다. Haiku는 Sonnet의 2.74배를 출력했기 때문에 Sonnet과의 출력 비용 차이는 단가 배수 20배가 아니라 약 7.3배(20 ÷ 2.74)로 좁혀졌고, 입력 비용은 단가대로 20배여서 합계는 9.9배가 됐습니다. Haiku에서 Sonnet으로 올라갈 때 늘어난 약 $0.078 가운데 약 $0.034, 즉 44%가 입력 몫입니다.

Sonnet과 Opus의 토큰 처리 차이는 반대로 격차를 넓혔습니다. Opus는 Sonnet보다 1.95배 많은 출력 토큰을 썼고 출력 단가도 2배라 출력 비용은 약 3.9배였지만, 입력 비용은 단가대로 2배에 그쳐 합계는 3.11배였습니다. Haiku와 비교하면 Opus는 30.9배였습니다. 입력이 15,335토큰으로 긴 요약 문제만 보면 입력 비중이 커서 비용이 $0.0024, $0.0335, $0.0916으로 Haiku 대비 약 14배와 38배가 되어, 입력 단가 비율(20배, 40배)에 가까워졌습니다.

속도도 라벨과 달랐습니다. Sonnet이 9문제 중 8문제에서 가장 먼저 끝났고, Haiku가 가장 빨랐던 문제는 하나뿐이었으며, Opus는 9문제 모두 가장 느렸습니다. AA 측정에서 Haiku의 초당 출력 속도(173~234토큰)는 Sonnet(105~134토큰)보다 빠르지만, 같은 문제에 훨씬 많은 토큰을 쓰니 끝나는 시점은 늦어집니다. 응답 시간에는 게이트웨이와 스트리밍 시간이 포함됩니다.

이 결과로 Haiku가 Opus만큼 좋다고 말할 수는 없습니다. 문제가 작고 요구 사항이 분명해서 세 모델이 모두 통과했고, 그래서 품질 차이는 측정되지 않았습니다. 같은 합격률에서 비용과 시간이 어떻게 갈리는지만 보여 주며, 품질 비교는 위 AA 수치가 기준입니다. 문제당 한 번, 한 게이트웨이, 하루치 결과이고, Fable 5.1은 비용 상한 때문에 돌리지 않았습니다. Anthropic 직접 엔드포인트, effort 변경, 프롬프트 캐싱, Claude 앱은 시험하지 않았습니다. 제3자 사례로는 MindStudio가 2026년 10월 9일 소개한 한 크리에이터의 테스트가 있는데, 회계 부정 탐지 과제에서 세 모델이 심어 둔 부정 8건을 모두 찾았고 Opus 비용은 약 4~5배였다고 합니다. 반복 측정이 아닌 단일 사례입니다.

시작 모델에서 올리거나 내리는 평가법: 모델보다 effort부터

모델을 바꿔야 하는 신호는 effort를 바꿔도 해결되지 않을 때입니다. Claude 모델 선택 가이드는 effort 조정이 모델 교체보다 나은 수단인 경우가 많다고 적고 있고, 네 모델 모두 low, medium, high, xhigh, max 다섯 단계를 지원합니다. 기본값과 같은 값을 넣으면 생략한 것과 같습니다. AA 수치로 보면 Opus를 medium에서 high로 올리면 3점을 더 얻는 데 작업당 $0.48이 늘지만, Opus medium과 같은 51점을 Fable high로 얻으려면 작업당 $2.57이 더 듭니다.

판단은 세 갈래면 충분합니다. 품질 기준에 못 미치는 사례는 먼저 effort를 올려 보고, 가장 높은 단계에서도 부족한 사례만 위 등급으로 옮겨 개선 폭이 추가 비용보다 큰지 확인합니다. 기준은 통과하는데 비용이나 지연이 문제라면 effort를 낮추거나, 단순한 요청만 아래 등급으로 보내 같은 기준을 유지하는지 봅니다. 기준도 통과하고 운영 지표도 괜찮다면 더 강한 모델이 있다는 이유만으로 바꾸지 않습니다. 모든 요청을 한꺼번에 올리거나 내릴 필요도 없습니다.

평가는 한 번의 데모보다 실제 요청으로 만든 작은 세트에서 하는 편이 안전합니다. 개인정보를 지운 대표 요청 20~30개를 쉬움·보통·어려움으로 나누고, 프롬프트는 그대로 둔 채 모델과 effort만 바꿔 같은 조건에서 다음 항목을 기록하세요.

• 출력이 요구한 JSON 스키마를 통과했는지
• 사실 오류나 근거 없는 내용이 있었는지
• 승인 전에 사람이 수정한 시간
• p95 지연과 요청당 입력·출력 토큰
• 재시도 횟수와 최종 승인 여부

이 규모와 절차는 시작을 돕기 위한 제안이지 Anthropic의 공식 벤치마크가 아닙니다. 실패 비용이 큰 작업이라면 표본을 늘리고, 프롬프트 변경과 모델 변경을 따로 측정해야 어느 쪽이 효과를 냈는지 알 수 있습니다.

그림은 2026년 8월 라인업 기준이며, 지금은 각각 Sonnet 5.5, Opus 5.5, Fable 5.1, Haiku 5.5로 읽으면 됩니다. 본문은 2026년 10월 26일 기준입니다.

Claude Code에서는 같은 원리를 서브에이전트에 적용할 수 있습니다. Anthropic의 비용 문서는 단순한 서브에이전트 작업에 model: haiku를 지정하라고 권하며, Anthropic API에서 haiku 별칭은 Claude Code v2.1.293 이상에서 Haiku 5.5를 가리킵니다. Haiku 5.5 출시 글도 Haiku를 요약, 대화 압축, 서브에이전트처럼 범위가 좁은 일에 맞는 모델로 소개하고, 복잡한 에이전트 코딩은 Sonnet 5.5와 Opus 5.5가 낫다고 적었습니다. Claude Code의 기본 effort는 Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 모두 medium이라 API 기본값과 다를 수 있습니다.

Haiku 4.5·Sonnet 5·Opus 5·Fable 5는 지금 어느 모델에 해당하나

2026년 10월 26일 기준 Haiku 4.5, Sonnet 5, Opus 5, Fable 5는 모두 Anthropic의 레거시 모델 목록에 있고 여전히 호출할 수 있지만 현행 모델은 아닙니다. 같은 등급의 후속 모델은 Haiku 5.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5, Fable 5.1이며, Sonnet과 Fable은 입력·출력 단가가 그대로이고 Haiku와 Opus는 내려갔습니다. "Haiku 4.5 vs Sonnet 5"나 "Haiku 4.5 vs Opus 5"를 비교하려던 경우라면 이제 같은 질문을 5.5 세대끼리 하는 것이 맞습니다.

Sonnet 5는 2026년 8월까지 "한시 도입가 $2 / $10, 9월 1일부터 $3 / $15"로 안내됐지만, Anthropic은 이 인상을 시행하지 않고 도입가를 표준 가격으로 바꿨습니다. 레거시 목록에는 이 넷 외에 Opus 4.8, 4.7, 4.6, 4.5와 Sonnet 4.6도 있습니다. 레거시 모델의 종료 일정은 Anthropic Model deprecations 페이지에서 확인하고, Amazon Bedrock과 Google이 관리하는 Google Cloud의 Claude 모델(Google managed)은 자체 일정을 따르므로 그대로 적용하지 마세요. Anthropic이 관리하는 Google Cloud 제공분은 Anthropic의 날짜를 따릅니다.

기존 연동은 Model ID만 바꾸기 전에 점검하세요

옛 모델에서 5.5 세대로 Model ID만 바꾸면 그대로 쓰던 요청이 400 오류로 돌아올 수 있습니다. 아래 항목이 요청에 들어 있는지 스테이징에서 먼저 확인하세요.

• tool_choice의 any나 tool 강제 지정: Opus 5.5와 Sonnet 5.5에서 400을 반환하므로 auto와 strict tool use로 바꿉니다.
• thinking: {"type": "disabled"}: Opus 5.5에서는 생각을 끌 수 없어 400이 나고, Sonnet 5.5에서도 400이 나므로 low·medium·high에서 {"type": "between_tools"}를 씁니다.
• 수동 budget_tokens: 네 모델 모두 400을 반환합니다.
• 기본값이 아닌 temperature, top_p, top_k와 assistant 미리 채우기(prefill): Haiku 4.5에서 Haiku 5.5로 옮길 때 오류가 납니다. Haiku 5.5는 high 이하에서 생각을 끌 수 있습니다.
• 컴퓨터 사용 도구 computer_20251124: Opus 5.5가 거부합니다.

대화 중간에 모델을 바꾸는 구조라면 생각 블록도 확인해야 합니다. Claude API와 Google Cloud에서 Opus 5.5는 Haiku 5.5와 Sonnet 5.5가 남긴 생각 블록을 읽으므로 아래에서 위로 올릴 때는 앞선 추론이 이어지지만, Haiku 5.5와 Sonnet 5.5는 Opus의 블록을 읽지 못해 위에서 아래로 내리면 그 추론이 조용히 빠집니다. 요청은 성공하고 빠진 블록은 청구되지 않으니 오류로는 드러나지 않습니다. Claude Code에서 /model로 세션 중간에 모델을 바꾸면 대화 전체를 캐시 없이 다시 읽어서 그만큼 비용이 늘고, Bedrock·Google Cloud·Foundry에서는 haiku 별칭이 이전 버전을 가리키므로 claude-haiku-5-5로 고정해야 합니다.