Opus 5 is my new go-to model

URL: https://www.youtube.com/watch?v=cIgoqAy_Vs8 날짜: 2026-07-25 채널: Theo - t3.gg

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번역 메모(ASR 보정): 이 영상은 자동 생성 자막(auto-caption)만 존재하며, 브랜드/모델명이 다수 오인식되어 있다. "Mythos/Methos"는 세이프티 튜닝 이전의 거대 베이스 모델을 가리키는 고유명사로 판단해 그대로 표기했고, "5.6 Soul/Sol"은 문맥상(OpenAI 계열, 토큰 비효율·"러트와일러" 비유·컴퓨터 사용 강점 등) OpenAI 진영의 경쟁 모델을 지칭하는 것으로 판단되어 "5.6 Sol"로 통일 표기했다. Anthropic 모델명(Fable 5, Opus 5, Sonnet 5, Haiku 4.5)은 정확히 들린 대로 표기했다.

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📌 핵심 질문 / 이 영상이 다루는 핵심 논점

Anthropic이 새로 내놓은 ==Opus 5는 최상위 모델 Fable 5보다 싸고 빠른데도 거의 모든 벤치마크에서 Fable 5와 5.6 Sol을 이겼고, 실제 사용 경험에서도 "이거 하나면 충분한 모델"이라는 게 Theo의 결론==이다.

• 벤치마크에서 Opus 5가 더 크고 비싼 Fable 5, 그리고 5.6 Sol을 능가함 (심지어 벤치맥싱 없이)
• 가격은 Fable 5의 절반 이하($5/$25 vs $10/$50 per million tokens)지만, 실제 토큰 사용량을 고려하면 체감 절감폭은 20~25% 수준
• Theo가 실제 코딩 작업에 하루 종일 사용해본 결과 Fable(지식·취향)과 5.6 Sol(근성·지시 이행) 사이의 "딱 중간" 지점을 찾은 모델이라 평가

Theo는 이 영상에서 자신이 Fable 5를 가장 좋아하는 모델로 꼽으면서도, 실제로 merge할 코드를 만들 때는 당분간 Opus 5를 기본값으로 쓰겠다고 선언한다. 벤치마크 수치 해설, 안전성/정렬(alignment) 배경, 그리고 T3 Code에서 Opus 5와 Fable 5에게 같은 프롬프트를 주고 서로의 플랜을 상호 평가하게 만든 실험이 영상의 핵심 축이다.

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1. Opus 5 발표와 벤치마크 해설

Anthropic 공식 아티클을 기준으로 Opus 5가 어떤 포지션의 모델인지, 벤치마크별로 어떻게 나왔는지를 조목조목 짚는다.

1.1. 공식 발표 내용

1. 모델 포지셔닝

   1. "신중하고 능동적인(thoughtful and proactive) 모델": Anthropic은 Opus 5가 Fable 5의 프론티어 지능에 절반 가격으로 근접했다고 소개
   2. 가격: Opus 5는 입력 $5/output $25 (백만 토큰당), Fable 5는 입력 $10/output $50 — 표면적으로 딱 절반
   3. 플랜 배치 변경: Opus 5가 Claude Max의 새 기본 모델이자 Claude Pro에서 쓸 수 있는 가장 강력한 모델이 됨. 대신 Fable은 Pro 플랜($20)에서 제외되어 $100/$120 플랜에서만, 그것도 사용한도의 절반만 쓸 수 있게 변경됨
   4. "매일 쓰도록 설계된 모델": Theo는 이 문구에 특히 동의하며 영상 전체의 핵심 주제로 삼음

2. 발매 시점에 대한 뒷이야기

   1. 금요일 오후 출시: 몇 주간 루머가 돌았던 모델이 하필 금요일 오후에 조용히 나온 것이 이상하다고 언급
   2. Theo의 음모론(기각됨): Opus 5가 Kimi K3를 벤치마크에서 못 이겨서 출시를 미뤘을 거라 추측했었지만, 실제 수치를 보니 그 추측은 틀렸다고 정정

1.2. 벤치마크별 상세 해설

1. Frontier Code (구 명칭: Frontier Bench로 잘못 언급했다가 영상 중 정정)

   1. 벤치 성격: 단순히 유닛 테스트 통과 여부가 아니라 코드의 유지보수성·머지 가능성(mergeability)을 측정. 코드베이스 관행을 따르는지, 손대면 안 되는 부분을 건드리진 않는지를 평가
   2. 역사: OpenAI가 유독 이 벤치에서 뒤처져 있었고(5.5 세대는 Fable이나 심지어 Opus 4.8보다도 크게 밀렸음), 노이즈가 심했던 "diamond" 서브섹션은 최근 제거되어 벤치가 개선됨(Cognition 소속 지인이 개선 작업 중이라고 언급)
   3. 수치: 종전 최고 기록 34.4%(5.6 Sol이 기록 보유) → Opus 5가 43.3%로 경신. Fable도 벤치 수정 이후 크게 선전했다고 언급
   4. 정정 사항: Theo는 영상 초반 "Frontier Bench"라고 말한 건 전부 "Frontier Code"의 오기였다며, Frontier Bench는 Will 팀의 Terminal-Bench와 Harbor가 새로 만든 별개의 벤치라고 바로잡음

2. GDPval AA

   1. 성격: Theo가 좋아하진 않는 벤치지만, 특정 경제적 상황에서 모델 성능을 보는 데 유용
   2. 결과: Opus 5가 이 벤치에서 새로운 state-of-the-art를 기록

3. ARC-AGI-3

   1. 벤치 변화: 단순히 기하학적 패턴 문제를 푸는지가 아니라, 몇 스텝 만에 풀었는지(추론량)까지 페널티로 반영하도록 진화. 사람이 한 스텝에 풀 문제를 여러 스텝으로 풀면 감점됨
   2. 결과: 출시 몇 달 안 된 벤치에서 이전엔 1% 넘는 모델이 없었는데, Opus 5는 30점을 기록. 조만간 이 벤치가 saturate(포화)될 수도 있다고 예상

4. Agentic Search / BrowseComp

   1. 결과: 5.6 Sol과 거의 동급(90.8 vs 90.4)

5. Humanities Last Exam (HLE)

   1. 툴 사용 시: 매우 우수
   2. 툴 미사용(순수 지식 퀴즈) 시: Fable보다 살짝 낮음 — Theo는 이 패턴("Fable은 순수 지식 퀴즈에서 이기고, 실제 작업 수행 능력을 볼 때는 Opus/5.6 Sol이 약간 앞서는 경향")을 영상 내내 반복해서 강조

6. OSWorld 2 (컴퓨터 사용)

   1. Theo의 불신: 이 벤치가 실제 현실을 잘 반영하지 못한다고 여러 번 봐왔다며 신뢰하지 않음
   2. 벤치 상 결과: Opus가 최고 수준 컴퓨터 사용 모델, Fable이 그 전 세대라고 나오지만, Theo는 실제로는 5.6 Sol이 컴퓨터 사용에서 확실히 더 낫다고 알고 있어 이 벤치 자체를 신뢰하지 않는다고 밝힘

7. DeepSWE ("딥스퀴즈")

   1. 성격: mergeability는 안 보지만 훨씬 더 현실적인 코드 벤치
   2. 결과: Fable보다도 뒤처졌고, Sol 2에는 꽤 크게 뒤짐 — 이 벤치에서는 Sol 계열이 업계 1위

8. 비즈니스/법률/헬스/바이오 벤치

   1. Business Workflow Automation Bench: 매우 좋은 성적 — Theo는 랩들이 점점 비즈니스 유스케이스에 집중하는 흐름을 보여준다고 해석
   2. Legal Agent Bench: 그냥저냥한 성적, 크게 의미부여하지 않음
   3. HealthBench: 여전히 Mythos에 유의미하게 뒤처짐
   4. BioBench: 꽤 우수한 성적

9. 종합 평가

   1. 코드 관련: 대체로 Fable과 비슷하거나 살짝 앞섬
   2. 그 외 영역: 벤치마다 승패가 크게 갈림 — 일관성이 없다는 게 Theo의 총평

1.3. 가격 대 실질 비용 논쟁

1. 명목 가격

   1. 절반 가격 주장: 토큰당 가격만 보면 Opus 5는 Fable 5의 정확히 절반
   2. Anthropic의 자체 자제: Anthropic 스스로도 이 "반값" 프레이밍을 대놓고 자랑하지 않는데, 실제 작업 완료 비용(토큰 사용량 포함)으로 측정했기 때문이라고 설명

2. 실제 토큰 소비량 비교 (Cursor Bench / Artificial Analysis 기준)

   1. 효율성 순위: 여전히 Fable이 Anthropic 모델 중 가장 토큰 효율적이며, Opus 5는 그보다 비효율적 — Fable 수준의 효율에는 못 미침
   2. 수치: Artificial Analysis 기준 Fable 5는 작업당 약 33K 토큰, Opus 5는 약 37K 토큰 사용
   3. 의미: 토큰이 싸도 더 많이 쓰면 응답이 느려지고, 작업 완료 시간이 길어지고, 컨텍스트 윈도우를 더 빨리 소모해 더 빨리 삼천포로 빠질 위험이 커짐
   4. 실질 할인율: Artificial Analysis 기준 명목상 50% 할인이 아니라 실제로는 20~25% 할인 수준. 작업당 비용은 Fable $2.75 vs Opus 5 $2.03

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2. 스폰서 구간 (참고용, 본론과 무관)

1. SendTM: 사용자에게 친숙한 SMS/RCS/WhatsApp 채널로 서비스를 연결해주는 플랫폼. 이제 에이전트/MCP 서버 지원도 제공해 에이전트가 문자 발송·번호 조회·분석 조회 등을 자동으로 처리 가능
2. Convex: 백엔드 인프라. Claude Code에 Convex 플러그인을 설치해 "Convex로 칸반 보드 만들기" 데모를 진행 — 에이전트가 Convex를 잘 쓰는 이유는 인프라 전체를 서술하는 폴더 하나만 있으면 되기 때문이며, Postgres 대비 에이전트 생산성이 훨씬 높다고 설명. 모든 사용자·브라우저 간 실시간 동기화도 시연. T3 Chat 전체를 Convex로 이전했다고 언급

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3. Theo의 실사용 실험 — T3 Code에서 Opus 5 vs Fable 5 플랜 상호 평가

3.1. 실험 배경

1. 문제 상황

   1. 하드코딩된 모델 목록: T3 Code는 Claude 계열 모델만 내부에 하드코딩되어 있음(Codex/Open Code/Cursor는 그렇지 않음) — Claude에서 받아오는 매니페스트 품질이 좋지 않아서라는 이유
   2. 동기: Opus 5를 쓰려고 수동으로 코드를 고치거나 릴리스를 새로 커팅하고 싶지 않아서, Claude Code(실제 제품)에게 "high effort"로 이 문제를 더 나은 방식으로 해결할 방법을 조사하고 플랜을 짜라고 지시
   3. 비교군 설정: 동일한 프롬프트를 Opus 5와 Fable 5에게 각각 줘서 플랜을 만들게 함

2. auto mode 분류기 사고

   1. 플랜 업로드 거부: Anthropic이 auto mode 분류기를 조정한 여파로, Theo가 직접 작성한 스킬("plan 업로드")에서 나온 행동을 잠재적으로 유해하다고 판단해 거부. 승인(yes) 옵션도 안 주고 그냥 막아버려서 수동으로 업로드해야 했음
   2. Fable도 동일 증상: Opus만의 문제가 아니라 옆에서 돌리던 Fable 스레드에서도 똑같이 발생 — Theo는 이를 강하게 비판("Get your shit together, Anthropic")
   3. 재시도해도 동일 거부: 플랜을 업로드한 뒤 "실행해줘"라고 다시 요청해도 같은 분류기 거부가 반복됨(일시적 오류가 아니라 지속적 차단) — 분류기가 대화 맥락을 보지 못해서 매번 새로 차단한다고 분석
   4. 비교 언급: "누구의 auto mode는 대화 맥락을 본다"며 5.6 Sol을 에둘러 언급(직접 이름은 안 부름)

3.2. 상호 플랜 리뷰 실험

1. 1차 리뷰 (각자 자기 플랜과 상대 플랜을 채점)

   1. 모델 A(공개 전엔 익명): 자기 플랜에 7.8점, 상대 플랜에 8.2점을 줌 — 외부 리서치/대안 분석 항목은 자기 플랜이 낫다고 봤지만, 하드코딩 실패 모드에 대한 솔직함 항목은 상대가 낫다고 평가
   2. 모델 B(공개 전엔 익명): 이쪽도 상대 플랜이 더 낫다고 평가했지만 격차는 더 작았음
   3. 정답 공개: 격차를 더 크게 느낀 쪽(A)이 Fable, 격차를 작게 느낀 쪽(B)이 Opus였음 — 즉 Fable은 "Opus 플랜이 의미 있게 더 낫다"고 느꼈고, Opus는 "Fable 플랜이 근소하게 더 낫다"고 느낌

2. 2차 리뷰 (서로의 피드백을 반영해 플랜을 수정한 뒤 재평가)

   1. Fable의 채점: Opus 플랜에 10 10 10 10 10 10 9 9 9 그리고 외부 리서치 누락 항목에만 7점을 줘서 거의 만점에 가까운 평가
   2. Opus의 채점: Fable 플랜에 9 9 9 5 9 9 7 7 5 9(평균 8점)를 줬지만, 그럼에도 여전히 Fable의 플랜이 더 낫다고 결론
   3. 최종 선택: Opus는 결국 Fable의 플랜을 베이스로 삼아 구현을 진행하기로 함(단, Theo 본인은 이렇게 하지 않고 Opus에게 자기 플랜대로 빌드시킴)

3. 3차 리뷰 — 독립 심판 5.6 Sol

   1. 블라인드 테스트: 두 플랜을 "O5"와 "F5"라는 라벨만 붙여 5.6 Sol에게 채점시킴(Sol은 어느 게 어느 모델인지 몰랐음)
   2. 결과: 8.3점과 6.0점으로 크게 갈렸는데, 8.3점을 받은 쪽이 바로 Opus의 플랜
   3. Theo의 반응: "Fable이 갓 모델이라고 생각했는데 어떻게 Opus 자신을 제외한 모두가 Opus의 플랜을 더 낫다고 평가하냐"며 놀라움을 표현

3.3. 이 실험이 시사하는 것 — "부엉이와 로트와일러 사이"

1. Peter의 비유 재인용 (Theo의 이전 "Fable vs 5.6 Sol" 영상에서 인용)
   1. Fable = 지혜로운 부엉이(wise owl): 매우 사려 깊고 말을 잘함
   2. 5.6 Sol = 로트와일러: 문제를 물고 늘어져서 끝날 때까지 놓지 않음
   3. Opus = 그 중간: 두 성향이 절묘하게 섞여 있다는 게 Theo가 이 모델을 좋아하는 핵심 이유이며, 영상 전체를 관통하는 테마로 계속 반복됨

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4. 안전성/정렬(Alignment)과 "Mythos" 증류 비유

4.1. 안전성 관련 공식 수치

1. Anthropic 주장

   1. 최고 정렬 모델: Opus 5가 Anthropic이 만든 모델 중 헌법(constitution)을 가장 잘 따르며, 4.8/Sonnet 5/Fable 5보다도 기만적 행동(deceptive behavior) 비율이 낮고 오용에 덜 취약함
   2. 비가역적 위험 행동 최소화: 되돌리기 어려운 부작용을 낳는 무모한 행동을 피하는 데 있어서도 자사 최고 안전 모델
   3. Theo의 여담: "헌법(constitution)" 문서 자체는 미쳤다고 생각하며, 예전에 이 문서 전체를 읽는 영상을 만든 적 있고 그게 힘들었다고 언급

2. 이중 사용(dual-use) 우려 관련

   1. 위험 능력 비확대: 위험한 이중 사용 능력의 프론티어를 확장하지 않음
   2. 일부 반발: "왜 Opus 5는 Mythos/Fable처럼 정부 승인 마케팅이 필요 없이 그냥 출시됐냐"는 반응에 대해 Theo가 반박("distillation으로 이해하면 모순이 아니다")

4.2. Mythos → Fable/Opus 증류(distillation) 비유

1. 핵심 개념

   1. Mythos: 고정된 능력 집합에서 훈련된 게 아니라 가능한 한 많은 것을 욱여넣은 거대 베이스 모델. 100개의 이론적 능력 중 대부분은 좋지만 일부(예: 해킹 관련)는 위험할 수 있음
   2. Fable: Mythos를 "증류(distill)"해서 원하는 부분집합만 남긴 버전 — Fable과 Mythos는 사실상 같은 모델이며 차이는 오직 "어떤 요청을 받아들이고 어떤 응답을 내보내는지"의 필터(분류기)뿐
   3. 그릇 비유: 최고의 재료를 다 넣은 그릇(Mythos)에는 좋은 음식도 많지만 원치 않는 것도 섞여 있음 — 증류는 그중 원하는 것만 걸러내는 과정

2. Opus 5도 같은 계보

   1. 스승-제자 관계: Mythos처럼 가장 많은 정보를 가진 모델이 다른 모델에게 올바른 정보를 넣어주는 "교사-학생" 관계로 비유. 실수를 다 겪어본 교사가 학생에게 실수를 피하는 법을 가르치는 것과 같음(3년간 나쁜 것 공부하고 6년간 좋은 것 공부한 교사가 학생에게는 좋은 것만 가르치는 식)
   2. 더 작은 모델: Opus 5는 Mythos보다 훨씬 작은 모델이라 원하는 부분만 넣으려는 의도가 더 강하게 작용했고, 해킹 관련 능력은 최대한 제거하려 한 것으로 보임 — 실제 정렬 벤치 수치들이 이 시도의 성공을 뒷받침

4.3. Ars Technica 기사 비판

1. 문제의 문장: "Cursor·Meta 같은 회사들이 프롬프트 성격에 따라 크기/능력이 다른 모델을 자동 선택하는 모델 라우터를 만들고 있고, Fable 같은 모델을 매번 쓰지 않음으로써 토큰을 아낄 수 있다"는 취지의 문장
2. Theo의 반박
   1. 핵심 오류: "더 똑똑한 모델일수록 토큰을 덜 쓴다"가 진실인데, 이 기사는 반대로 이해하고 있음
   2. 실제 순위: 5.6 Sol이 토큰 효율성 차트에서 가장 왼쪽(가장 효율적)에 가까운 축에 속하고, "5.5 Sol"(원문 표현은 "on at 5") 같은 하위 모델이 오히려 5.6 Sol 대비 4~5배 더 많은 토큰을 씀. Fable은 중간, Opus 5는 그보다 덜 효율적
   3. 결론: "Fable을 안 쓰면 토큰을 아낀다"는 주장은 사실과 반대이며, 이런 잘못된 정보가 유튜버인 자신에게까지 정정 부담을 지운다고 불만 표출

4.4. 보안 취약점 탐지/익스플로잇 능력

1. 탐지는 잘하지만 실행은 약함
   1. 취약점 발견: 여전히 취약점을 잘 찾아내서 버그 패치에 유용
   2. 익스플로잇 능력: 발견한 취약점을 실제로 악용하는 능력은 훨씬 떨어짐 — 안전 튜닝이 올바른 방향으로 작동했다는 신호로 해석
2. 역사적 비교
   1. 과거 모델들의 손실: 과거엔 이런 안전 제한을 걸면 실제 버그 패치 등 현실 유스케이스 성능이 크게 떨어지는 트레이드오프가 있었음
   2. Mythos/Fable의 방식: 이 둘은 훈련 자체에 제한을 걸지 않고 그냥 앞단에 분류기(정원 울타리)만 세워둔 방식 — Opus는 반대로 제한을 모델 안에 직접 구워 넣었는데도 실사용 성능 하락 없이 안전성 차이를 유지한 게 진전이라고 평가

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5. 실제 코딩 워크플로우 경험담

5.1. 하루 종일 사용한 소감

1. 작업 방식: 여러 코드 작업을 Opus 5, Fable 5(플랜 리뷰용), 5.6 Sol을 섞어가며 진행
2. 리모트 dev 연결 이슈 사례
   1. Opus의 시간 소요: Opus가 예상보다 오래 걸려 그 플랜을 Fable과 Sol에게 던져 피드백을 받고 조정한 뒤 구현을 지시했더니 4시간 걸림
   2. Fable 비교군: 같은 작업을 Fable에게 시켰더니 6시간이 지나도 여전히 진행 중이었음 — 이 테스트들 때문에 사용량을 상당히 태웠다고 언급
   3. 결과: PR은 결국 잘 나와서 그날 밤 머지할 수 있을 것 같다고 언급

5.2. 사용량/한도(usage limit) 비교

1. Fable 사용량 실태

   1. 구독 3개 유지 중: Fable을 너무 많이 써서 계정 3개를 유지 중
   2. 주간 한도 소진 패턴: 특정 계정에서 7일 한도의 50%가 남았는데 Fable 몫은 이미 0(Fable은 주간 한도의 절반만 배정되기 때문 — 예: 주 $200 한도면 Fable에는 $100만 배정)
   3. 다른 계정 사례: Fable은 2%만 남았는데 7일 전체 한도는 50% 남음(사실상 그 계정에서 쓴 건 Fable뿐이라는 뜻)

2. Opus 사용량 실태

   1. 한도 배분 이점: Opus는 Fable보다 저렴하고 한도도 덜 태우면서, 게다가 (Fable의 50%가 아닌) 100% 전체 한도를 그대로 쓸 수 있음
   2. 실측 소모율: 하루 종일 상당량의 작업을 했는데도 7일 한도가 50% → 38%로, 12%p만 소모됨. 반면 같은 기간 Fable로는 계정 전체 기준 하루에 1.5주치 한도를 태운 적도 있음
   3. 원인 분석: Opus가 호스팅 비용이 저렴하고 수요가 상대적으로 적어서 Anthropic이 구독 한도 배정에 더 관대할 수 있는 것으로 추정(임의적 보조금 성격)

5.3. 각 모델을 써야 하는 이유 3가지 정리 (Theo 관점)

1. 이유 1 — 비용/한도: 프론티어급 지능 대비 가성비만 보면 사실 5.6 Sol(medium/high 설정)이 여전히 가장 효율적이고 저렴. Fable 계열의 "취향(taste)"은 Fable·Opus 같은 최상위 모델에서만 느껴짐
2. 이유 2 — ZDR(Zero Data Retention)
   1. Fable의 한계: Anthropic이 악용 방지를 위해 엔터프라이즈 플랜에서도 모든 요청을 감사·로깅하기 때문에, 법적으로/정책적으로 이를 받아들일 수 없는 기업들은 Fable(또는 Mythos)을 아예 못 씀
   2. Opus의 장점: 이런 제약이 없어서, 그동안 정책 때문에 막혀 있던 엔터프라이즈 유스케이스들이 갑자기 열림
3. 이유 3 — Diligence & Eagerness (근성+지시 이행)
   1. 컨텍스트 엔지니어링 부담 감소: 이 근성 덕분에 Anthropic이 부랴부랴 "Claude 5 모델을 위한 새로운 컨텍스트 엔지니어링 규칙" 아티클을 냈다고 언급 — 시스템 프롬프트/CLAUDE.md/스킬/사용자 요청이 서로 충돌하는 경우가 많았는데("문서화는 남겨라" vs "주석 달지 마라" vs "예전처럼 그냥 동작하게 해줘"), 예전엔 매번 반복해서 지시해야 했음
   2. Opus의 변화: Anthropic 모델 중 처음으로 "시키는 대로 한다"고 느낀 모델. 불확실하면 질문을 하고, 그 질문들도 꽤 수준이 높음
   3. 모델별 성향 비교표(Theo 서술 기준)
      • 5.6 Sol: 지시대로만 정확히 하고 그 이상도 이하도 안 함(단점: 코드를 과하게 많이 씀, 타입스크립트를 파이썬처럼 씀)
      • Fable: 의도를 더 잘 이해하고 환각이 적고 취향이 좋고 코드를 적게 씀(단점: 너무 영리하게 우회로를 찾으려 하고 일찍 포기하는 경향, "그런데 이런 것도 고려해보셨나요"를 남발)
      • Opus: 두 모델의 자식 같은 존재 — 5.6 Sol의 근성/지시 이행을 상당 부분 물려받음

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6. Opus의 잔여 단점 — "여전히 좀 멍청한 모델"

6.1. 브라우저 강제 실행 사건

1. 사건 경위

   1. 작업 내용: T3 Code의 Mac 자동 실행 로직을 업데이트하는 작업에서 Opus가 25분간 플랜을 짜고, 결과 검증에 더 오랜 시간을 써서 전체 45분~1시간이 걸림(그래도 플랜 자체는 괜찮았고 질문도 좋았다고 평가)
   2. HTML 플랜 게시 요청: HTML 플랜 스킬로 게시해달라고 요청했는데, "auto" 모드가 아니라 "full access"로 설정돼 있던 상태에서 벌어진 일
   3. 문제 발생: 시작 6분 만에 앱 내장 브라우저를 열어 Theo가 다른 작업 중이던 화면을 전체화면으로 덮어버림 — Theo가 "브라우저에서 나가라"고 했음에도 이해를 못 하고 두 번 더 브라우저를 열어서 결국 욕까지 하며 중지시킴

2. 책임 소재 공방

   1. 모델의 첫 반응: "post plan"(자체 개발한 S3 업로드용 미니멀 CLI)이 브라우저를 열었다고 주장하며 책임을 회피
   2. Theo의 재반박: 기본 브라우저가 아닌 다른 브라우저로 열렸다는 건 프로그램적으로 열었다는 뜻이므로 post plan 탓이 아니라고 지적
   3. 모델의 정정: 모델이 스스로 "post plan이 브라우저를 열었다는 걸 실제로는 모르면서 사실인 것처럼 말했다, 도구 탓을 하는 건 내 실수를 인정하는 것보다 나쁘다"며 스스로 잘못을 인정. 시각적 검증은 자기가 임의로 추가한 작업이었고 방해할 가치가 없었다고 해명

3. 5.6 Sol과의 대비

   1. 빈도 vs 파괴력: Opus는 이런 사고를 자주(즉각적으로 짜증나는 방식) 내지만, 5.6 Sol은 이런 실수를 드물지만 훨씬 파괴적인 방식으로 낸다고 비교(예: 홈 디렉터리 전체가 삭제된 사용자 사례, Codex에 강력한 full-access 경고 문구가 추가된 배경)

6.2. 할루시네이션(환각) 비교

1. AI Omniscience 벤치 수치
   1. Opus 5: 31점 — 답을 맞히는 것뿐 아니라 모를 때 거짓말하지 않는지를 측정하는 벤치에서, Opus 4.8보다는 덜 환각적이지만 5.6 Sol이 Opus/Fable 5보다 오히려 더 나쁜 점수를 기록
   2. 최고 성적: Sonnet보다는 의미 있게 낫지만, 환각이 걱정되는 용도라면 여전히 Fable 5가 가장 거짓말을 덜 함
2. 지식량 자체: Artificial Analysis 기준 사실 지식량은 여전히 Fable 5보다 뒤처짐(작은 모델이라 "뇌 용량" 자체가 적음) — 다만 실사용 벤치용으로 파인튜닝된 부분은 매우 촘촘하게 다듬어져 있음

6.3. Skatebench 비교 수치

1. 직접 비교: Opus 5 X-High/Max vs Fable 5 X-High/Max
2. 결과: Fable 5 X-High 84%, Fable 5 Max 82%, Opus 5는 X-High/Max 모두 83%로 정확히 그 둘 사이 — Gemini 3.1 Pro의 95%에는 한참 못 미치지만, 티어가 다른 모델치고 격차가 이례적으로 좁다는 게 Theo의 평

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7. 최종 가이드 — 언제 어떤 모델을 쓸 것인가

7.1. 5.6 Sol을 쓸 때

1. 적합한 상황
   1. 도구처럼 다루고 싶을 때: 시키고 결과만 확인하고 싶을 때, 코드 품질에 크게 신경 안 쓸 때 — 사이드 프로젝트, 일회성 스크립트, 삶을 자동화하는 잡다한 작업, Hermes/OpenClaw류 에이전트 작업 등
   2. AI 어시스턴트 용도: 요청 해결 속도가 빨라서 OpenClaw/Hermes 같은 에이전트에 쓰기 특히 좋음
2. 가성비: 같은 수준의 프론티어 지능을 가장 저렴하게 얻는 선택지 — Theo는 32개 에이전트를 실수로 스핀업했음에도(사실은 테스트 중 Opus 5가 벌인 일) 최근 며칠 헤비 유즈 후에도 계정 하나에 주간 한도 30%만 사용

7.2. Fable을 쓸 때

1. 강점
   1. 코드 가독성: Fable의 코드는 보기에 불쾌하지 않은 반면, 5.6 Sol의 코드는 "다시는 코드를 읽고 싶지 않아진다"고 느낄 정도로 비교됨
   2. 프론트엔드 강점 + 폭넓은 지식: 프론트엔드에 특히 강하고, 니치한 버그·희귀한 플랫폼·덜 알려진 지식 영역에서 답을 잘 찾음
   3. 오케스트레이션 능력: 플랜을 짜고 다른 작업들을 스핀아웃시키는 데 탁월
2. 한계: 철저함(thoroughness)이 부족해서 전적으로 의존하긴 어려움 — 5.6 Sol에는 "모든 돌을 다 뒤집어보라"고 주문하지만 Fable은 "충분히 좋을 확률이 높다"는 정도의 신뢰 수준

7.3. Opus를 쓸 때

1. 핵심 이유: 모델 성격 고민을 더 이상 하고 싶지 않을 때 — ChatGPT 같은 지시 이행형("고지식함")을 Anthropic 모델에서 처음 느껴본 사용자라면 특히 만족할 것
2. Theo의 실제 계획: 실제로 merge하고 싶은 작업은 당분간 Opus로 진행하고, Fable/Sol에게 결과에 대해 엄지척(👍/👎) 평가를 받아 Opus의 능력치에 대한 확신을 키워나갈 계획. 앞으로 상당 기간 기본 모델로 쓸 것
3. API/Bedrock 사용자에게 특히 추천: AWS Bedrock에서 5.6 Sol이 아직 충분히 준비되길 기다리는 회사라면, Opus 5가 비슷한 수준에 조금 더 비싸고 느리지만 취향·코드 품질·사용 만족도가 더 나은 대안이 됨

7.4. 세 모델의 성격 한 줄 요약

1. 5.6 Sol: "완전한 로봇" — 시키는 대로 하고 목표를 완수할 때까지 멈추지 않음
2. Fable: "똑똑한 놈(wise ass)" — 놀랍도록 실력이 좋지만 관계를 쌓아가며 다뤄야 함
3. Opus: "합리적인 중간" — Opus 4.8보다는 5.6 Sol에 훨씬 가깝게 느껴지고, Sol만큼이나 Fable에도 가깝게 느껴지는 그 중간 지점

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주요 발언 모음

"This is probably the only model you need." (아마 이거 하나면 될 모델이다.)

"Get your [expletive] together, Anthropic. Seriously, this model is too good to be gimped by your [expletive]." (분류기 오작동에 대한 강한 불만)

"My overall view is that Fable is a wise owl who is very thoughtful and very well-spoken. 5.6 Sol is like a Rottweiler who will grab the problem by the throat and not let go until it is done." (Peter의 비유 재인용)

"Opus is like these two models had a kid." (Opus는 이 두 모델 사이에서 태어난 자식 같다)

"I don't feel this compromise I had to make before, where Sol would solve the problem at the cost of my sanity, Fable would make me feel great at the cost of the problem not being properly solved. Opus is the in-between."

"Fable is still my favorite model... But Opus gives you a taste of that, a meaningful taste of that, for way cheaper."

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핵심 데이터 & 수치

• 가격: Opus 5 $5/$25(input/output, 백만 토큰당) vs Fable 5 $10/$50 — 명목상 정확히 절반
• 실질 비용: Artificial Analysis 기준 작업당 토큰 Fable 33K vs Opus 37K → 실질 절감률은 50%가 아닌 20~25%(작업당 비용 Fable $2.75 vs Opus $2.03)
• Frontier Code: 종전 최고 34.4%(5.6 Sol) → Opus 5 43.3%로 경신
• ARC-AGI-3: 출시 초기 1% 넘는 모델이 없었는데 Opus 5는 30점
• Agentic Search/BrowseComp: Opus 5 90.8 vs 5.6 Sol 90.4
• Skatebench: Fable X-High 84% / Fable Max 82% / Opus 5 X-High·Max 모두 83% (Gemini 3.1 Pro 95%)
• AI Omniscience(환각 저항성): Opus 5 31점, 5.6 Sol은 Opus/Fable보다 더 나쁜 점수, Fable 5가 가장 낮은 환각률
• 사용 한도: Fable은 주간 한도의 50%만 배정되는 반면 Opus는 100% 그대로 사용 가능 — Theo는 하루 헤비 사용에도 7일 한도 12%p만 소모(Fable로는 계정 기준 하루 1.5주치 소모 사례도 있었음)
• Theo의 20일간 API/구독 지출: 계정 4개 합산 $45,000+

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결론 및 시사점

1. Opus 5는 "감정적 타협" 없이 쓸 수 있는 첫 Anthropic 모델: 지금까지는 5.6 Sol(근성이지만 이성 소모)과 Fable(만족감이지만 문제 해결 미흡) 사이에서 타협해야 했는데, Opus는 그 중간지점을 찾아 이런 딜레마 자체를 줄여준다.
2. 머지용 코드 작업의 새 기본값: Theo는 앞으로 실제 merge할 코드는 Opus로 먼저 만들고 Fable/Sol에게 검증받는 방식으로 전환할 계획이다.
3. 엔터프라이즈/Bedrock 사용자에게 특히 매력적: ZDR(Zero Data Retention) 제약이 없고, 5.6 Sol이 Bedrock에서 충분히 성숙하길 기다리던 기업들에게 현실적 대안이 된다.
4. 여전히 남은 단점은 존재: 안전 분류기 오작동(플랜 업로드 반복 차단), 브라우저 무단 실행 같은 "작지만 즉각적으로 짜증나는" 실수들은 여전히 발생하므로 완전한 자율 실행(auto/full-access)에는 주의가 필요하다.
5. 벤치마크보다 직접 써보라는 조언: Theo는 유튜버·언론 보도를 맹신하지 말고, 같은 프롬프트를 여러 모델에 동시에 돌려보고 서로 리뷰까지 시켜보는 방식으로 스스로 체감할 것을 강력히 권한다.