Claude Opus 4.5, 어떤 모델인가?
Anthropic이 새롭게 공개한 Claude Opus 4.5는 단순히 “더 똑똑해진 챗봇”이 아니라,
코딩 · 에이전트 · 컴퓨터 사용(엑셀·파워포인트·브라우저 작업)에 특화된
실무형 플래그십 모델에 가깝다. 이전 세대인 Opus 4.1, 그리고 Sonnet 4.5와 비교해
장기 코드 작업, 오피스 문서 작업, 자동화 에이전트 워크플로에서 한층 더 높은 성능을 목표로 설계되었다.
특히 눈에 띄는 부분은 “같은 지능을 훨씬 저렴한 비용으로 제공한다”는 점이다.
Opus 4.4 수준의 지능을 약 1/3 가격으로 제공하면서도 토큰 효율을 개선해,
기업 입장에서는 도입 장벽이 크게 낮아진 셈이다.
Claude Opus 4.5의 핵심 포지셔닝
Anthropic은 Opus 4.5를 명확하게 “코딩, 에이전트, 컴퓨터 사용에 가장 강한 모델”이라고 포지셔닝한다.
여기서 컴퓨터 사용은 단순한 브라우저 검색 수준을 넘어, 엑셀 계산, 파워포인트 슬라이드 편집,
재무 모델링, 리서치 문서 정리까지 포함한다.
1) 코딩 & 장기 코드 리팩토링에 강하다
- 수천~수만 라인 규모의 프로젝트 전체 구조를 읽고 이해한 뒤, 리팩토링 방향을 제안
- 테스트 코드 작성, 함수 추출, 중복 제거 등 “지루하지만 중요한” 코딩 작업 자동화
- 버그 패턴을 찾아내고, 수정된 코드에 대한 설명까지 함께 제공
특히 “장기 맥락 유지” 능력이 좋아, 며칠 동안 이어지는 코드 리팩토링 작업을 단계별로 맡기고
AI가 스스로 이전 단계 결과를 참고하면서 점진적으로 개선해 나가는 워크플로 구성이 가능하다.
2) 에이전트 워크플로에 최적화된 설계
Opus 4.5는 “자기 개선형 에이전트” 역할에 초점을 맞추고 있다. 단순히 사용자의 지시를 수행하는 것에 그치지 않고,
다음과 같은 흐름으로 활용할 수 있다.
- 사용자 업무 목표 정의 (예: “매주 월요일, 지난주 매출/지표 리포트 정리”)
- 필요한 데이터 소스, 엑셀 파일, 대시보드 위치 파악
- 반복적인 실행 과정에서 발견되는 문제점·누락 데이터·편의 기능을 스스로 제안
- 워크플로를 조금씩 수정·개선하며 자동화 수준을 단계적으로 높이는 구조
즉, “한 번 짠 자동화 스크립트”에 머무르지 않고, 실제 사용 과정에서 업무 플로우를 함께 다듬어가는 동료에 가깝게 쓸 수 있다는 의미다.
3) 컴퓨터 사용(Excel·파워포인트·브라우저)을 대신해주는 모델
Opus 4.5의 가장 현실적인 가치는 사무직이 실제로 시간을 많이 쓰는 오피스 작업을 줄여준다는 점이다. 예를 들어:
- 엑셀에서 복잡한 수식, 피벗테이블, 재무 모델링 자동 생성
- 브라우저로 여러 레퍼런스를 조사한 뒤, 문서 한 장에 요약·정리
- 슬라이드 구조(목차, 흐름, 레이아웃)를 먼저 잡고, 내용 채우기까지 함께 수행
그래서 개발자뿐 아니라, 기획자, 마케터, 재무 담당자, 프리랜서 모두가 실무에서 체감할 수 있는 변화가 크다.
| 구분 | Opus 4.1 | Opus 4.5 (신규) |
|---|---|---|
| 지능 수준 | 플래그십급, 고성능 | 동급 또는 그 이상, 장기 작업에 더 최적화 |
| 코딩·리팩토링 | 일반 코드 작업에 강함 | 장기 프로젝트·대규모 코드베이스 리팩토링에 특화 |
| 오피스 업무 지원 | 문서 작성·요약 위주 | 엑셀·재무 모델·슬라이드 등 복잡한 오피스 업무에 최적화 |
| 가격 | 플래그십 모델 기준 | Opus 4.1 수준 지능을 약 1/3 가격으로 제공 |
| 추천 사용자 | 고급 리서치, 일반 코딩, 문서 작업 | 장기 리팩토링, 재무 모델링, 에이전트 자동화 실험을 하는 실무자 |
어디에서, 어떻게 쓸 수 있을까?
Claude Opus 4.5는 Anthropic 자체 앱·API뿐 아니라 주요 클라우드 플랫폼과도 연동된다.
이미 Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Microsoft Foundry, Databricks 등에서 바로 호출할 수 있어,
기업 IT 인프라 안으로 자연스럽게 편입하기 쉽다.
예를 들어, 이미 AWS를 사용하고 있다면 Bedrock을 통해, GCP 환경이라면 Vertex AI를 통해 Opus 4.5를 호출하고,
기존 백엔드·내부 시스템과 연결해 맞춤형 업무 자동화 에이전트를 만들 수 있다.
실무에서 바로 써볼 만한 활용 아이디어
Opus 4.5를 “연구용”이 아니라 바로 실무에 붙일 수 있는 활용 아이디어를 정리하면 다음과 같다.
1) 장기 코드 리팩토링 파트너로 쓰기
- 기존 레거시 프로젝트 전체 구조를 요약하고, 모듈화 방향 제안 받기
- 중복 코드·유사 로직을 자동 탐색해서, 공통 함수로 통합하는 리팩토링 플랜 생성
- 테스트 커버리지가 낮은 영역을 찾아 테스트 코드 초안을 함께 작성
단순히 “함수 하나 수정해줘” 수준이 아니라, “이번 분기 동안 이 서비스 코드를 전체적으로 다듬고 싶다”는
장기 과제를 AI에게 맡기는 느낌으로 활용할 수 있다.
2) 엑셀·재무 모델링 자동화
- 매출·지출 원시 데이터를 넘기면, 월별/분기별 리포트를 자동 생성
- 시나리오별 손익 계산, 민감도 분석 등을 엑셀 수식과 함께 만들어 달라고 지시
- 정기 리포트용 슬라이드(요약표, 그래프 설명 문장 포함)를 자동으로 생성
특히 재무·기획 파트에서는 “반복적인 엑셀 작업과 리포트 초안 작성”을 Opus 4.5에 넘기고,
사람은 숫자 해석과 의사결정에 집중할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다.
3) 에이전트 기반 내부 업무 자동화
- 매일 또는 매주 정해진 시간에, 특정 대시보드와 파일을 열어 주요 지표를 정리
- 지표가 특정 기준 이상/이하로 변하면, 담당자에게 알림 메시지 초안을 작성
- 고객 문의·피드백·로그 데이터를 정기적으로 수집·요약하는 리포트 자동화
이런 구조를 만들면, 팀에 “24시간 돌아가는 데이터·리포트 담당자”가 하나 더 생기는 효과를 얻을 수 있다.
Opus 4.5를 써야 할 사람 vs 굳이 필요 없는 사람
모든 사용자가 반드시 Opus 4.5를 써야 하는 것은 아니다. 아래 체크리스트에 해당된다면 우선 고려해볼 만하다.
- ⏱ 장기 코드 리팩토링이나 대규모 프로젝트를 꾸준히 개선해야 하는 개발팀
- 📊 엑셀·재무 모델링·정기 리포트 작성에 시간을 많이 쓰는 기획·재무·컨설팅 직군
- 🤖 내부에서 에이전트 기반 자동화를 실험해 보고 싶은 데이터/AI 담당자
- 🏢 클라우드 인프라(AWS, GCP, Azure, Databricks 등)를 이미 사용 중인 엔터프라이즈
반대로,
- 간단한 질문 답변, 짧은 코드 스니펫 정도만 필요하거나
- 리포트도 크게 복잡하지 않고, 자동화 니즈가 크지 않은 개인 사용자
라면, 더 가벼운 모델(중간급 Sonnet 계열 등)로도 충분할 수 있다.
즉, Opus 4.5는 “실제로 자동화할 업무가 많은 팀”에게 가장 잘 맞는 모델이라고 정리할 수 있다.