Claude Sonnet 5는 Anthropic Sonnet 패밀리의 차세대 모델로(“속도와 지능의 최고의 조합”), Sonnet 4.6에서 그대로 갈아 끼울 수 있는 능력 업그레이드로 포지셔닝되며 코딩과 에이전트 과제에서 가장 큰 향상을 보입니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $2/M
- 출력
- 텍스트 $10/M
- 캐시 읽기
- $0.2/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 60% 저렴
- 지식 컷오프
- 2026-01
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent
가격의 위치
동종 60개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,000,000 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2026-01 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 명시적(옵트인) |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 1,024 |
| 수명 | 기본 5분, 1시간 옵션 |
| 쓰기 비용 | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
사고
| 공급사 파라미터 | thinking.type "adaptive" + output_config.effort |
|---|---|
| 허용 값 | thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max; "enabled" returns 400 |
| 기본값 | 사고 켜짐(적응형); effort는 high 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | 별도 설정 없이 사고가 켜져 있고, Opus 5와 달리 thinking {type "disabled"}는 어떤 effort 수준에서도 허용됩니다. display의 기본값은 “omitted”입니다. 이전 턴의 사고 블록은 컨텍스트에 남아 입력으로 과금됩니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 2026-08-31까지 MTok당 $2/$10 출시 기념 가격
- 1M 컨텍스트
- 적응형 사고 기본 활성화
- 새 토크나이저(토큰 약 30% 증가)
- 기본값이 아닌 샘플링 파라미터는 400 반환
- Priority Tier 없음
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
Claude Sonnet 5 통과 · 3 sentences
Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.
출력 194 tok 지연 시간 4.3 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
Claude Sonnet 5 통과 · 8/8 cases
## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]
출력 536 tok 지연 시간 7.1 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
Claude Sonnet 5 통과 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```
출력 348 tok 지연 시간 5.3 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
Claude Sonnet 5 통과 · 123 words, 0 banned, 1 question
## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.
출력 259 tok 지연 시간 4.8 s
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 Claude Sonnet 5 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-sonnet-5",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-sonnet-5",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-sonnet-5")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Claude Sonnet 5 소개
- Anthropic은 코드 생성, 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 시각 이해, 에이전틱 도구 사용을 위한 모델로, 그리고 Opus 급으로 옮기지 않고도 Sonnet 4.6 이상이 필요한 작업을 위한 선택지로 설명합니다.
- 기본으로 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 최대 출력, 강도 수준 제어가 가능한 기본 활성화 적응형 사고, 새 토크나이저, 비전 입력, Claude 전체 도구 세트를 탑재했으며, 2026년 8월 31일까지 출시 기념 가격이 적용됩니다.
- 1M 윈도우는 기본값이자 최대값이고(더 작은 컨텍스트 변형은 없습니다), 추론 강도는 xhigh까지 도달하는데 이는 Opus가 아닌 모델 중 유일하며, medium은 high 강도의 Sonnet 4.6과 대체로 비슷한 수준으로 설명됩니다.
- 마이그레이션에서 중요한 동작 변화는 세 가지입니다.
- 새 토크나이저는 같은 텍스트에 대해 약 30% 더 많은 토큰을 만들어 내므로, API를 바꾸지 않아도 사용량 집계, 출력 예산, 요청당 비용이 달라집니다.
- 기본값이 아닌 샘플링 파라미터는 이제 오류를 반환하는데, 이는 이전까지 Opus 4.7 이후에서만 보이던 제한입니다.
- 그리고 실시간 사이버보안 안전장치를 갖춘 최초의 Sonnet 티어 모델로, 거절된 요청은 오류가 아니라 거절 stop reason을 담은 정상 응답으로 돌아옵니다.
- Synthorai에서 Claude Sonnet 5는 다른 모든 카탈로그 모델과 동일한 OpenAI 호환 API로 응답합니다.
자주 묻는 질문
Claude Sonnet 5 API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $2/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 Claude Sonnet 5에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 62회 보낼 수 있습니다.
Claude Sonnet 5는 무엇에 가장 강한가요?
코딩·에이전트 과제에서 최대 향상, 기본 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, Sonnet 4.6에서 드롭인 능력 업그레이드. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
Claude Sonnet 5의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Claude Sonnet 5는 입력 토큰 100만 개당 $2, 출력 토큰 100만 개당 $10입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.2/M로 과금됩니다.
Claude Sonnet 5는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 옵트인 방식으로 안정적인 프리픽스를 cache_control 브레이크포인트로 표시합니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.2/M로 과금됩니다(미캐시 시 $2/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 기본 5분, 1시간 옵션). 프롬프트 캐싱 가이드 →
Claude Sonnet 5는 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="claude-sonnet-5"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
Claude Sonnet 5의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 Claude Sonnet 5의 지식 컷오프는 2026-01입니다(2026-07-09 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.