Anthropic, 100만 토큰 컨텍스트 창과 에이전트 팀을 탑재한 Claude Opus 4.6 출시

Anthropic, Claude Opus 4.6 및 자율 에이전트 팀(Autonomous Agent Teams)으로 기업용 AI 재정의

Anthropic이 자사 플래그십 모델 제품군의 기념비적인 업그레이드인 Claude Opus 4.6을 공식 출시했습니다. 이 모델은 인공지능(AI) 분야에서 가장 고질적인 두 가지 병목 현상인 효과적인 긴 컨텍스트 유지와 자율적인 다중 에이전트 협업(autonomous multi-agent coordination) 문제를 해결합니다. 2026년 2월 5일에 출시된 이번 업데이트는 사용 가능한 100만(1M) 토큰 컨텍스트 창과 여러 AI 인스턴스가 병렬로 협업할 수 있게 해주는 혁신적인 에이전트 팀(Agent Teams) 기능을 자랑하며, Opus 4.6을 중대한 기업용 워크플로우의 새로운 업계 표준으로 자리매김하게 했습니다.

복잡한 의사 결정, 소프트웨어 엔지니어링 및 대규모 데이터 분석을 위해 생성형 AI（Generative AI）에 의존하는 조직에 있어, Opus 4.6은 실험적인 보조 도구에서 신뢰할 수 있는 자율적 실행 도구로의 전환을 의미합니다.

"컨텍스트 부패(Context Rot)" 장벽을 허물다

Claude Opus 4.6의 핵심 기능은 대폭 확장되고 신뢰성이 매우 높아진 100만(1M) 토큰 컨텍스트 창입니다. 과거에 다른 모델들이 수백만 토큰 용량을 광고하기도 했지만, 대화 길이가 길어짐에 따라 모델이 세부 정보를 "잊어버리거나" 환각 현상을 일으키는 성능 저하 현상인 "컨텍스트 부패(context rot)"로 고통받는 경우가 많았습니다.

Anthropic은 이 문제를 효과적으로 해결했다고 주장합니다. 엄격한 "건초더미에서 바늘 찾기(needle-in-a-haystack)" 테스트인 MRCR v2 벤치마크 내부 테스트에서 Opus 4.6은 100만 토큰의 전체 깊이에서 76%의 검색 정확도를 달성했습니다. 참고로 이전 모델인 Claude Sonnet 4.5는 동일한 평가에서 단 18.5%를 기록했습니다.

이러한 기술적 도약은 비즈니스 가치로 직결됩니다. 이제 기업은 모델의 추론 능력을 손상시키지 않으면서 약 15~20권 분량의 책, 전체 특허 포트폴리오 또는 방대한 레거시 코드베이스를 단일 프롬프트에 입력할 수 있습니다. 법률 회사는 수천 페이지의 판례법을 한 번에 분석할 수 있고, 제약 연구원은 복잡한 "청킹(chunking)"이나 검색 증강 생성(Retrieval-augmented generation, RAG) 우회 방법 없이도 수년간의 임상 시험 데이터를 교차 참조할 수 있습니다.

에이전트 팀(Agent Teams): 병렬 지능의 시대

모델 업데이트와 더불어 Anthropic은 Claude Code 내에서 현재 연구 프리뷰 단계인 Agent Teams 기능을 도입했습니다. 이 기능은 단일 챗봇이 순차적으로 질의에 응답하는 패러다임을 넘어섭니다. 대신, 주도적인 "오케스트레이터(orchestrator)" 에이전트가 여러 하위 에이전트를 가동하고, 이들에게 동시에 실행될 개별 작업을 할당할 수 있게 해줍니다.

이 아키텍처는 인간 엔지니어링 팀을 모방합니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 시나리오에서 다음과 같이 작동합니다.

**오케스트레이터(The Orchestrator)**가 기능 요청을 여러 구성 요소로 분해합니다.
**에이전트 A(Agent A)**가 백엔드 API 로직을 작성합니다.
**에이전트 B(Agent B)**가 프런트엔드 인터페이스를 개발합니다.
**에이전트 C(Agent C)**가 테스트 스위트를 작성합니다.

이러한 에이전트들은 격리된 환경(tmux 창을 통해 시각화됨)에서 병렬로 실행되며, 업데이트 사항을 주고받고 작업을 자율적으로 병합합니다. Anthropic은 이 시스템의 성능을 증명하기 위해, 내부 에이전트 팀이 Rust 기반 C 컴파일러를 처음부터 성공적으로 구축했다고 밝혔습니다. 이는 10만 줄 이상의 코드가 포함된 작업으로, 이전에는 AI의 능력을 벗어난 것으로 간주되었던 복잡한 문제 해결 능력을 필요로 합니다.

적응형 사고(Adaptive Thinking)와 기업용 제어

Opus 4.6은 이전 버전의 수동 "확장 사고(extended thinking)" 설정을 대체하는 **Adaptive Thinking**을 도입했습니다. 이제 모델은 사용자 프롬프트의 복잡성을 평가하고 얼마나 많은 "사고 시간"(및 컴퓨팅 예산)을 할당할지 자동으로 결정하는 메타인지 능력을 갖추게 되었습니다.

기업용 개발자들에게 이는 토큰 예산 설정에 따른 추측의 번거로움을 없애줍니다. 하지만 Anthropic은 새로운 **노력 매개변수(Effort Parameter)**를 통해 사용자의 제어권을 유지하여, 조직이 작업의 우선순위에 따라 비용 대비 성능 비율을 규정할 수 있도록 했습니다.

낮음(Low): 일상적인 요약 및 빠른 데이터 형식 지정용.
중간(Medium): 표준 코딩 및 작문 작업을 위한 균형 잡힌 성능.
높음(기본값)(High): 복잡한 추론을 위한 표준.
최대(Max): 보안 취약점 식별이나 전략적 시장 분석과 같이 진정으로 필요한 중요하고 가치 높은 문제 해결을 위한 무제한 추론.

이러한 세밀함을 통해 기업은 Opus 4.6을 경제적으로 배포할 수 있으며, 가장 비용이 많이 드는 "최대" 추론은 보안 취약점 식별이나 전략적 시장 분석과 같이 진정으로 필요한 작업에만 예약할 수 있습니다.

벤치마크 우위

2026년의 경쟁 환경에서 Claude Opus 4.6은 Anthropic의 리더십을 다시 한번 확인시켜 주었습니다. 경제적으로 가치 있는 지식 작업(금융, 법률, 전략)의 성능을 측정하는 독립 벤치마크인 GDPval-AA에서 Opus 4.6은 OpenAI의 GPT-5.2보다 약 144 Elo 점수 앞선 성능을 보였습니다.

또한, 실제 에이전트 기반 코딩 능력을 평가하는 Terminal-Bench 2.0에서 Opus 4.6은 전문 코딩 모델들을 제치고 **65.4%**의 점수로 1위를 차지했습니다. 이는 텍스트 생성기뿐만 아니라 컴퓨터 인터페이스를 탐색하고 복잡한 명령줄 작업을 실행할 수 있는 기능적 운영자로서의 유용성을 강화합니다.

기술적 비교: Opus 4.6 대 경쟁 모델

다음 표는 Claude Opus 4.6이 현재 시장의 이전 모델 및 주요 경쟁 모델과 어떻게 비교되는지 보여줍니다.

Feature Category|Claude Opus 4.6|Claude Sonnet 4.5|GPT-5.2 (OpenAI)
---|---|----
컨텍스트 창|1,000,000 토큰 (Beta)|200,000 토큰|128,000 토큰
긴 컨텍스트 정확도|76% (MRCR v2 @ 1M)|18.5% (MRCR v2 @ 1M)|N/A (제한된 컨텍스트)
에이전트 역량|기본 에이전트 팀 (병렬)|순차적 실행|단일 에이전트 / Codex CLI
추론 모델|적응형 사고 (자동)|표준 / 확장|사고의 사슬(Chain-of-Thought)
코딩 점수|65.4% (Terminal-Bench 2.0)|59.8% (Terminal-Bench)|64.7% (Terminal-Bench)
가격 (입력)|100만 토큰당 $5.00|100만 토큰당 $3.00|100만 토큰당 $4.50

결론: 업무를 위한 새로운 운영 체제

Claude Opus 4.6의 출시는 단순한 사양 향상 그 이상입니다. 이는 AI가 인력에 통합되는 방식의 구조적 변화를 의미합니다. 긴 컨텍스트 검색의 신뢰성 문제를 해결하고 병렬 에이전트 협업을 가능하게 함으로써, Anthropic은 진정으로 자율적인 기업용 워크플로우를 위한 토대를 마련했습니다.

Creati.ai 독자들과 AI 전문가들에게 보내는 메시지는 명확합니다. 병목 현상은 더 이상 모델의 읽기 능력이나 코딩 능력이 아닙니다. 이러한 새로운 대규모 에이전트를 활용하는 워크플로우를 설계하는 우리의 능력이 관건입니다. **에이전트 팀(Agent Teams)**이 프리뷰에서 정식 버전으로 성숙해짐에 따라 소프트웨어 구축 방식, 법률 조사 수행 방식, 그리고 글로벌 기업의 데이터 관리 방식에서 급격한 변화가 일어날 것으로 예상됩니다.