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“Claude Fable 5.1은 CursorBench 3.2에서 저희가 실행해 본 모델 중 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 최대 추론 설정에서 73.4%를 기록했습니다. 특히 자체 작업을 검증하는 능력이 탁월해 어려운 코딩 작업을 처음부터 끝까지 수행할 수 있습니다.”

수알레 아시프, ML 디렉터

“저희는 출시 당일 Devin의 Opus 5 트래픽을 Claude Fable 5.1로 전환합니다. 저희 테스트에서 Fable 5와 동등하거나 조금 더 나은 결과를 더 낮은 작업당 비용으로 보여주었으며, 새로운 캐시 읽기 요금 체계 덕분에 그동안 Opus에 맡겨 두었던 워크로드에서도 Fable 급 모델이 마침내 경제성을 갖추게 되었습니다. 코드 리뷰부터 시작합니다.”

월든 얀, 공동 창업자 겸 CPO

“AI 모델을 지속적으로 평가하는 과정에서 Claude Fable 5.1은 저희 테스트에서 인상적인 결과를 보여주었습니다. Claude Code를 사용해 테스트한 모든 실패 빌드에서 모든 추론 수준에 걸쳐 근본 원인을 정확히 찾아냈습니다. 또한 이전 Anthropic 모델보다 소통이 더 효과적이어서, 진행 상황 안내가 더 간결하고 따라가기 쉽습니다.”

조시 보이어, 디스팅귀시드 엔지니어

“내부 벤치마크에서 Claude Fable 5.1은 Fable 5나 Opus 5보다 저희 코딩 문제를 더 많이 해결했으며, 트레이딩 직관에서는 최고 수준을 달성했습니다. 이전 모델들은 작업이 길어질수록 내용을 따라가기 어려웠지만, Fable 5.1은 길고 여러 단계로 이어지는 작업에서도 읽기 쉬운 상태를 유지합니다.”

크레이그 폴스, 퀀트 리서치 총괄

“저희는 실제 투자자 워크플로우를 기준으로 모델과 시스템을 평가합니다. 최신 금융 벤치마크인 FrontierFinance에서 Claude Fable 5.1은 루브릭 점수 55.9%를 기록해 Fable 5의 49.2%를 뚜렷하게 앞섰습니다. 이러한 향상은 근거가 확실하고 권위 있는 자료를 더 깊이 파고드는 능력에서 비롯됩니다. 한 실적 관련 질문에서는 다른 모델들이 2차 보도에 의존한 반면, Fable 5.1은 실적 발표 녹취록을 직접 확인해 경영진이 언급한 정확한 수치를 포착했습니다.”

장위하오, 리서치 리드

“Fable 5와 비교했을 때 Claude Fable 5.1은 저희 계약서 검토 벤치마크인 RedlineBench에서 47.9에서 57.0으로 대폭 향상되었습니다. 향상의 대부분은 첫 번째 응답 품질에서 나왔으며 기존 점수의 두 배를 기록했고, 상대방 수용률에서도 상당한 개선이 있었습니다. 수정 내용 또한 더 간결해 문서 변경량이 평균적으로 더 적었습니다.”

레이먼드 린, 테크니컬 스태프

“Claude Fable 5.1은 Fable 5보다 장시간 무인 작업에 더 적합합니다. 맥락을 놓치지 않고 오랜 시간 실행된 워크플로우를 여러 차례 경험했습니다. 스스로 기록을 남기고, 상황이 바뀌면 우선순위를 다시 정하며, 중단된 지점부터 작업을 이어갑니다.”

벤 래퍼티, 시니어 스태프 엔지니어

“저희 내부 금융 벤치마크에서 Claude Fable 5.1은 Fable 5와 동일한 정확도를 유지하면서 토큰은 20% 적게 사용했습니다. 슬라이드 생성에서도 큰 향상이 있었으며, Fable 5.1은 복잡한 데이터를 더 쉬운 표현으로 설명하고 이를 뱅커 수준의 시각 자료로 옮기는 데서 개선을 보였습니다.”

알렉스 왕, 응용 AI

“저희의 가장 어려운 브라우저 에이전트 벤치마크에서 Claude Fable 5.1은 과제당 약 10분 만에 82%를 완료했습니다. Opus 5의 74%, Fable 5의 57%를 앞섰으며, 토큰 사용량도 두 모델보다 적었습니다. 저희가 평가하는 모든 항목에서 Fable 5보다 뛰어나다고 느낍니다. 또한 작업량도 정확히 적절했습니다. 수백 건의 측정 과제에서 중요한 중단 지점을 한 번도 넘지 않았습니다.”

미겔 곤잘레스, 테크니컬 리드

“Claude Fable 5.1은 저희 인시던트 조사 평가에서 선도적인 모델입니다. 이 평가는 실제 프로덕션 인시던트를 활용해 저희 에이전트인 Bits Investigation이 근본 원인 분석을 얼마나 효과적으로 수행하는지 측정합니다. 에이전트의 결과물은 저희 엔지니어가 파악한 근본 원인과 대조해 평가합니다. 이 평가에서 Fable 5.1은 Opus 5보다 뛰어난 추론 능력을 보여주었으며, 저희가 테스트한 가장 복잡한 프로덕션 인시던트를 성공적으로 진단했습니다.”

대니얼 샨, 스태프 엔지니어

“저희가 다루는 가장 어려운 문제에서 Claude Fable 5.1은 지금까지 시도해 본 어떤 모델보다도 확연히 앞섭니다. 18개월 동안 시험 대상으로 삼아 온 최고 난도의 문제에서 실질적인 진전을 만들어 냈습니다. 단순히 사실을 나열하는 데 그치지 않고, 다른 곳에서는 보지 못한 명확한 착안점의 연결을 제시했습니다. 또한 Fable 5가 한계에 이르렀던 연산 커널을 약 35% 최적화했습니다.”

션 워드, 공동 창업자 겸 CEO

“저희 평가 세트 전반에서 평가자들은 일상적인 지식 질문, 목적이 뚜렷한 리서치, 초안 작성 및 아티팩트 작업에 이르기까지 Claude Fable 5.1의 답변을 Fable 5보다 약 2 대 1의 비율로 선호했으며, 모든 항목에서 Fable보다 답변의 근거 제시가 개선되었습니다. 이러한 결과에 따라 기존에 Fable 5를 선택하던 모든 경우에 Fable 5.1이 저희의 기본 추천 모델이 되었습니다.”

닐레시 달비, 엔지니어링 총괄

“세 개의 코드베이스에 걸쳐 여덟 개 이상의 서비스에 영향을 미치는 변경 작업이 있었습니다. Claude Fable 5.1은 들어오는 서비스 호출부터 개별 함수, 나아가 데이터베이스 테이블과 행에 이르기까지 전체 워크플로우를 매우 상세하게 처음부터 끝까지 매핑했으며, 끝까지 정확했습니다. 이 모델을 테스트하고 피드백을 제공할 기회를 가진 덕분에, 이러한 도구에 더욱 과감한 과제를 맡길 수 있는 새로운 국면을 준비할 수 있었습니다.”

아디티아 굽타, 스태프 소프트웨어 엔지니어

“저희 PowerPoint 평가에서 Claude Fable 5.1은 지금까지 테스트한 어떤 모델보다 뛰어난 자료를 만들어 냈습니다. 슬라이드 완성도와 리서치 주제에 대한 답변의 충실도 모두에서 그러했습니다. 같은 충실도가 인용 평가에서도 나타나 재무 문서에 대한 사실 재현율이 가장 높았습니다. 또한 복잡한 다항 질문에서 모든 항목에 답변한 최초의 모델입니다.”

아브하스 샤르마, CTO

“Claude Fable 5.1에서 가장 돋보이는 것은 글쓰기입니다. 더 이해하기 쉽고 더 알차며, 저희 작성 지침도 더 잘 따릅니다. Fable 5와의 블라인드 테스트에서 저는 Fable 5.1의 글과 결과물을 선택했습니다. 또한 Canva Code에서는 실제 음악과 박자에 맞는 플레이를 갖춘 리듬 게임을, 직접 생성한 레벨에 맞춰 구현했습니다. 저희가 테스트한 다른 어떤 모델도 해내지 못한 일입니다.”

대니 우, AI 총괄

“리서치, 신규 개발, 장기 과제라면 저는 주저 없이 Claude Fable 5.1을 오케스트레이터로 사용하겠습니다. 머신러닝 과제에 대한 38시간의 무인 실행에서는 이전 결과가 레이블 오류에서 비롯되었음을 진단하고 이를 바로잡은 뒤, 여섯 개의 병렬 실험을 시작해 밤새 실행하고 결과와 다음 단계를 함께 제시했습니다. 담당자가 없는 과제 중 파급력이 가장 큰 것을 찾으라는 개방형 지시에는, 프로덕션 장애와 연결된 미할당 알림을 찾아내고 로그를 확보해 해결 방안을 제시했습니다.”

드와이트 템플, 시니어 머신러닝 엔지니어

“Claude Fable 5.1은 매우 뛰어난 모델입니다. 모델이 시뮬레이션된 Square 도구, 고객, 직원, 공급업체에 전면 접근할 수 있는 30일간의 사업 운영 시뮬레이션 평가에서, 토큰당 효율이 Opus 5를 크게 앞섰습니다. 과거에는 며칠간의 논의가 필요했던 가장 복잡한 시나리오를 이 모델로 풀어 나갈 계획이며, 이를 통해 저희 엔지니어링 팀은 빠른 속도를 유지할 수 있습니다.”

빌럼 아베, 글로벌 프로덕트 총괄

“다른 세 개의 프런티어 모델이 이상 없다고 판단한 라쿠텐 메디컬의 임상 연구 프로젝트를 Claude Fable 5.1에 검토하도록 요청했습니다. Fable 5.1은 어떤 모델도 발견하지 못한 허점을 찾아냈고 추가 검증이 필요하다고 강조했습니다. 이어서 완전히 새로운 가설을 제시해, 저희가 포기했던 데이터셋을 단 하루 만에 새로운 연구 방향으로 전환시켰습니다. Claude와 같은 프런티어 모델이 이런 방식으로 새로운 연구를 탐색하도록 이끌어 준 것은 처음입니다.”

펠릭스 조반니 비르고, 프린시펄 AI 엔지니어

“저희 리서치 평가 모음에서 Claude Fable 5.1은 최고 점수를 새로 기록했습니다. 한 과제에서는 다른 모델에서도, 그동안의 인간 연구자에게서도 본 적 없는 완전히 다른 관점의 새로운 해법을 내놓아 기존의 정체 구간을 크게 뛰어넘는 결과를 만들어 냈습니다. 창의적인 문제 해결과 어려운 문제를 푸는 데 필요한 통찰을 얻는 데서 더 뛰어납니다.”

마퀴스 웡, 프린시펄 AI 엔지니어

“친근한 Fable입니다. Fable 수준의 지능, Opus 수준의 가격, Sonnet 수준의 속도를 갖췄습니다. 저희 테스트에서는 Opus 5보다 약 두 배 빠르면서 토큰은 절반만 사용했습니다. 평소 Opus를 주력으로 사용하는 분들에게는 당연한 업그레이드입니다.”

댄 시퍼, CEO

“Claude Fable 5.1은 복잡한 프로토타입을 약 3일 만에 구축했습니다. 먼저 저희 모든 서비스 코드와 문서를 대상으로 초기 조사를 수행해 새롭고 확장 가능한 설계를 도출했습니다. 이후 견고한 검증 루프를 유지한 채 몇 시간 동안 무인으로 실행하며 프로토타입 전체를 구현했습니다. 아침에 일어나면 다음 단계가 완료되어 있었고, 구축한 내용에 대한 전체 시각적 설명과 성공을 뒷받침하는 명확한 근거가 함께 준비되어 있었습니다.”

론 산조네, 스태프 소프트웨어 엔지니어

“특정 코드에 100만 번 실행 중 한 번꼴로 발생하는 극히 드문 충돌이 있었고, 4~5년 동안 저희 팀의 누구도 원인을 설명하지 못했습니다. Fable 5를 포함해 시도해 본 모든 모델이 이를 놓쳤습니다. Claude Fable 5.1이 처음으로 원인을 찾아냈습니다. 외부 공급업체의 라이브러리를 디스어셈블해 코어 덤프와 대조한 뒤, 충돌의 원인을 해당 라이브러리의 버그까지 추적했습니다. 이 분석을 직접 수행하는 데 드는 시간은 도저히 감당하기 어려운 수준입니다.”

다미앵, 시니어 포트폴리오 매니저
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Fable 5

장기 실행 에이전트를 위한 차세대 인텔리전스
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$1.00 / MTok
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Opus 4.8

복잡한 에이전틱 코딩 및 엔터프라이즈 작업에 이상적
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Sonnet 5

코딩 및 에이전트를 위한 고성능 모델
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출력*
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프롬프트 캐싱
읽기
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Haiku 4.5

가장 빠르고 비용 효율적인 모델
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$5 / MTok
프롬프트 캐싱
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$1.25 / MTok

미국에서 실행해야 하는 워크로드의 경우, 입력 및 출력 토큰 기준 1.1배의 요금으로 미국 전용 추론을 사용할 수 있습니다. 더 알아보기.

Opus 4.8의 패스트 모드를 사용하면 표준 요금의 2배로 최대 2.5배 빠른 처리 속도를 경험할 수 있습니다. 더 알아보기.

프롬프트 캐싱 가격은 5분 TTL을 기준으로 적용됩니다. 확장된 프롬프트 캐싱에 대해 알아보세요.

내장된 도구로 더 넓은 범위의 작업을 처리하세요

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Claude Managed Agents

대규모 에이전트를 구축 및 배포할 수 있도록 구성 가능한 API 제품군.

프롬프트 캐싱

Claude에게 충분한 배경 정보와 예시 출력을 제공하여 비용 및 지연 시간을 줄일 수 있습니다.

웹 검색 및 가져오기

웹 전반의 최신 실제 데이터를 활용해 Claude의 지식을 보강할 수 있습니다.

고급 도구 사용

Claude가 수백 가지 외부 도구 및 API와 상호작용하도록 설정하면 더 폭넓은 작업을 수행할 수 있습니다.

일괄 처리

대규모 요청을 비동기 방식으로 처리하고 비용을 50% 절감할 수 있습니다.

메모리

Claude가 전용 메모리 파일에 정보를 저장하고 참조하도록 설정할 수 있습니다.

컨텍스트 편집

토큰 한도에 가까워지면, 컨텍스트 창에서 관련성이 낮은 도구 호출과 결과를 자동으로 지울 수 있습니다.

MCP 커넥터

클라이언트 코드를 작성하지 않고도 Claude를 원격 MCP 서버에 연결할 수 있습니다.

코드 실행

API 호출 내에서 Python 코드를 실행하고, 시각화를 생성하며, 데이터를 직접 분석할 수 있습니다.

인용

Claude는 응답 생성에 사용된 문장 및 단락에 대해 자세한 참조 정보를 제공하여, 결과의 검증 가능성과 신뢰성을 높입니다.

Files API

문서를 한 번 업로드하면 여러 대화에서 반복적으로 참조할 수 있습니다.

Skills

Claude에게 여러분의 전문 지식과 업무 절차, 모범 사례를 가르쳐 보세요. 일관된 전문가 수준의 결과물을 얻을 수 있습니다.

구조화된 출력

Claude의 응답이 여러분의 JSON 스키마에 부합하도록 설정할 수 있습니다.

개발자 문서

Claude의 고급 기능과 다양한 역량을 탐색해 보세요.

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Claude Console로 운영 단계에 더 빨리 진입하세요

Claude의 강력한 AI 기능을 앱에 통합해 프로덕션급 솔루션을 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

너는 고객 지원 티켓을 분류하는 데 특화된 AI 어시스턴트야. 너의 임무는 제공된 티켓 내용을 분석한 뒤, 사전 정의된 목록 중 가장 적절한 카테고리에 티켓을 할당하는 거야. 또한 분류 결정에 대한 근거를 제시해야 해.

먼저, 사용 가능한 카테고리를 확인해:

<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>

이제 분류해야 하는 지원 티켓의 내용은 다음과 같아:

<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>

다음 단계를 따라 작업을 수행해야 해:
– 티켓 내용을 주의 깊게 읽고 분석한다.
– 해당 내용이 각 카테고리와 어떻게 연관되는지 고려한다.
– 티켓에 가장 적합한 카테고리를 선택한다.
– 추론 프로세스를 자세히 설명한다.

응답 시 다음 구조를 사용해 줘:
<classification_analysis>
이 섹션에서는 사고 프로세스를 다음과 같이 세분화해야 해:
– 티켓 내용 중 가장 유의미한 부분들을 인용한다.
– 각 카테고리를 나열하고 티켓 내용과의 연관성을 기술한다.
– 각 카테고리에 대해, 티켓을 분류할 수 있는 이유와 그렇지 않은 이유를 제시한다.
– 가장 가능성이 높은 상위 3개 카테고리를 순위별로 제시한다.
</classification_analysis>

<classification>
<category>선택한 카테고리를 여기에 기재</category>
<reasoning>이 카테고리를 선택한 이유를 간결하게 요약</reasoning>
</classification>

분석은 철저히 하고, 설명은 명확하게 작성해. 너의 목표는 충분한 근거를 바탕으로 정확한 분류를 제시하는 거야.

개발자를 위한 설계

배포된 모델을 구축하고 테스트하며, 반복 개선하세요:

  • 기존 프롬프트를 자동으로 생성하거나 개선
  • 실제 시나리오를 기반으로 모델 응답 평가
  • 사전 제작된 Cookbook과 가이드를 통해 빌드 가속화

Claude 사용 사례

코딩

Anthropic의 모델은 코딩, 수학, 추론 능력을 꾸준히 개선하고 있습니다. Claude는 일반적으로 엔지니어가 하루를 투자해야 할 수준의 복잡한 엔지니어링 과제를 빠르게 해결할 수 있습니다.

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에이전트

Claude는 뛰어난 지시 수행 능력과 도구 선택, 오류 수정, 고급 추론 기능을 제공하여, 고객 응대 에이전트와 복잡한 AI 워크플로우에 적합합니다.

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생산성

Claude는 비즈니스 이메일과 문서에서 관련 정보를 추출하고, 설문조사 응답을 분류 및 요약하며, 방대한 텍스트를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.

고객 지원

Claude는 티켓 분류부터 상황에 맞는 문맥 이해를 기반으로 한 복잡한 요청 처리, 여러 단계의 지원 워크플로우까지 모두 처리할 수 있습니다. 이 모든 작업은 캐주얼하고 자연스러운 대화형 톤으로 제공됩니다.

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