01 / 15페이블 5.1은 업그레이드인가 수습인가
감자나라 AI TALK
클로드, 3개월 만에
다시 냈습니다
클로드 페이블 5.1 — 업그레이드일까, 수습일까
🥔 감자나라ai
01 / 15
- 6월 출시 뒤 9월에 다시 나온 페이블 5.1의 변화 배경을 살펴봅니다.
- 벤치마크 상승만 보기보다 이전 사용자가 겪었던 문제가 어떻게 달라졌는지에 초점을 둡니다.
02 / 15벤치마크 앞에 놓인 출시 맥락
벤치마크 표부터
보지 마세요
6월, 오퍼스 위에 '페이블'이라는 새 등급이 생겼습니다
7월, 사용자들은 "이건 페이블이 아니다"라고 했습니다
9월, 5.1이 나왔습니다 — 성능 뉴스가 아니라 수습 뉴스입니다
🥔 감자나라ai
02 / 15
- 강의는 6월 새 상위 등급 도입, 7월 사용자 반발, 9월 5.1 출시의 흐름으로 이야기를 구성합니다.
- 페이블 5.1을 단순한 성능 뉴스보다 이전 문제를 수습하는 업데이트로 해석합니다.
03 / 15오퍼스 위의 페이블 등급
먼저 정리
페이블은 오퍼스 위에 새로 생긴 등급입니다
→
→
→
페이블
입력 $10 · 출력 $50
2026년 6월 신설
페이블 = 미토스
같은 모델, 안전장치만 다릅니다.
페이블은 누구나 쓰고, 미토스는 미국 검증 기관만 씁니다.
값은 오퍼스의 정확히 2배
100만 토큰당 입력 10달러, 출력 50달러.
오퍼스 5(5달러/25달러)의 딱 두 배입니다.
🥔 감자나라ai
03 / 15
- 강의는 하이쿠·소넷·오퍼스 위에 페이블이 추가된 등급 구조를 설명합니다.
- 당시 API 100만 토큰당 입력·출력 단가는 오퍼스 5가 5달러·25달러, 페이블이 10달러·50달러로 소개됩니다.
- 페이블과 미토스는 같은 기반 모델에 안전장치와 접근 자격이 다르다는 설명이며, 미토스의 접근은 미국 검증 기관으로 제한된다고 정리합니다.
04 / 15출시부터 재정비까지의 석 달
3개월 타임라인
출시 → 역풍 → 수습, 딱 석 달
6월 9일
페이블 5 · 미토스 5 동시 공개 — 오퍼스 위 최상위 티어
기대
6월 말
아마존 연구진이 안전장치 우회 취약점 발견
긴급
7월 24일
오퍼스 5 출시 — 반값인데 대부분 벤치에서 페이블 5와 동급 이상
존재 이유 흔들림
8월 31일
신규 API 계정 증류 차단 조치
방어
9월 2일
페이블 5.1 · 미토스 5.1 발표
수습
🥔 감자나라ai
04 / 15
- 6월 9일 페이블 5·미토스 5 공개 이후 안전장치 우회 취약점 발견과 7월 초 분류기 적용이 이어졌다고 소개합니다.
- 7월 24일 오퍼스 5가 반값으로 등장하며 페이블의 가격 대비 성능에 의문이 제기됐다는 흐름입니다.
- 8월 31일 신규 API 계정의 증류 방지 조치와 9월 2일 한국 시간 기준 5.1 발표를 함께 정리합니다.
05 / 15안전장치가 정상 작업을 막은 사례
7월에 무슨 일이
비싼 모델에 돈 내고, 싼 모델 답을 받았다
디버깅 점수
86.2 → 25.9
재출시 직후 브릿지마인드 벤치마크.
석 달 전 점수의 3분의 1도 안 됩니다.
리팩토링 점수
73.6 → 38.4
C/C++·러스트·보안 용어가 보이면 오퍼스 4.8로 자동 전환됐기 때문입니다. (생물·화학은 오퍼스 5로)
모델이 멍청해진 게 아닙니다.
안전장치가 정상 업무까지 막았습니다.
그리고 7월 24일, 반값 오퍼스 5가 나와 페이블 5를 대부분 벤치에서 이겼습니다.
🥔 감자나라ai
05 / 15
- 강의가 인용한 브릿지마인드 재출시 직후 결과는 디버깅 86.2에서 25.9, 리팩토링 73.6에서 38.4로의 하락입니다.
- 일부 코딩·보안 용어가 오퍼스 4.8로, 생물·화학 요청이 오퍼스 5로 전환되는 동작을 배경으로 설명합니다.
- 모델 자체의 능력 변화와 안전장치 때문에 실제로 다른 모델을 쓰게 되는 문제를 구분합니다.
06 / 15고쳐야 했던 세 가지 문제
5.1이 고친 것
수습해야 할 문제는 세 개였습니다
문제 ①
과잉 차단
정상적인 코딩·의학 질문까지 막아서 비싼 모델을 못 쓰게 했다.
문제 ②
비싼 값
2배 가격인데, 반값 동생 오퍼스 5한테 대부분 벤치에서 졌다.
문제 ③
도둑질
답을 대량으로 빼가서 싸구려 복제 모델을 만드는 '증류'를 못 막았다.
이제 세 개를 하나씩 뜯어봅니다.
🥔 감자나라ai
06 / 15
- 정상적인 코딩·의학 요청까지 막히는 과잉 차단이 첫 번째 문제입니다.
- 오퍼스보다 두 배인 가격에 비해 성능 차이가 충분한지라는 비용 문제가 두 번째입니다.
- 대량의 답변 추출을 통한 모델 증류를 막는 문제가 세 번째로 제시됩니다.
07 / 15과잉 차단을 줄였다는 발표
수습 ① 과잉 차단
안전장치가 덜 튀게 만들었다
사이버보안 오탐
−60%
정상 요청을 잘못 막는 비율.
방어 목적의 취약점 탐색은 이제 페이블에서 허용됩니다.
생물·의학 오발동
−85%
기초 생물학·의학 질문에서 안전장치가 잘못 켜지는 빈도.
평범한 건강 질문이 막히던 문제입니다.
단, 침투 테스트·익스플로잇 생성은 여전히 오퍼스로 넘어갑니다.
완전 개방이 아니라 '조정'입니다.
🥔 감자나라ai
07 / 15
- 앤트로픽은 사이버보안 오탐을 60%, 생물·의학 분야의 잘못된 안전장치 발동을 85% 줄였다고 발표했습니다.
- 방어 목적의 취약점 탐색은 허용하지만 침투 테스트와 익스플로잇 생성은 여전히 오퍼스로 넘어간다고 강의는 설명합니다.
- 이 수치는 회사 발표이며 커뮤니티의 실제 체감 검증은 당시 진행 중이라는 조건을 유지합니다.
08 / 15캐시 인하와 최대 노력 모드의 비용
수습 ② 비싼 값
단가는 안 내리고, 오래 돌리는 사람만 싸게
캐시 읽기 100만 토큰당 1달러 → 0.25달러. 오래 도는 일에 쓰라고 값으로 말한 것.
단, 최대 노력 모드는 출력 토큰이 1.7배 늘어 과제당 20% 더 비쌉니다.
🥔 감자나라ai
08 / 15
- 입력·출력 단가는 10달러·50달러를 유지하고 캐시 읽기는 100만 토큰당 1달러에서 0.25달러로 75% 인하됐습니다.
- 회사 발표의 페이블 5 대비 비용 절감은 일반 업무 약 25%, 에이전트 작업 약 45%입니다.
- 반면 Artificial Analysis 사전평가의 최대 노력 설정은 출력 토큰이 1.7배 늘어 과제당 비용이 약 20% 더 높았다고 소개합니다.
- 캐시를 반복 활용하는 작업과 최대 노력으로 오래 추론하는 작업은 비용 조건을 나누어 봐야 합니다.
09 / 15증류 의혹과 신규 API 제한
수습 ③ 도둑질 = 증류
답을 빼가서 복제 모델을 만들었다
2026. 02
1,600만 건
가짜 계정 2만 4천 개로 빼간 대화.
DeepSeek·문샷AI·미니맥스 지목, 문샷 단독 340만 건.
2026. 07
백악관이 지목
과학고문: "문샷이 클로드를 복제해 Kimi K3를 만들었다"
2026. 08. 31 이후
신규 API 계정 차단
대화 기록을 편집하면서 사고 과정을 보존하는 추출 수법을 막았습니다.
못 박기: 일반 사용자 · 클로드 코드는 영향 없습니다. 기존 API 계정은 "당분간" 예외 — 앞으로 전체 적용을 예고했습니다.
🥔 감자나라ai
09 / 15
- 앤트로픽은 2월 발표에서 가짜 계정 2만 4천 개와 대화 1,600만 건의 추출을 주장하며 DeepSeek·문샷AI·미니맥스를 지목했다고 소개합니다.
- 문샷이 클로드를 복제해 Kimi K3를 만들었다는 말은 백악관 과학고문의 주장으로 구분합니다.
- 8월 31일 이후 신규 API 계정에는 대화 이력을 편집하며 사고 과정을 보존하는 추출 방식에 제한이 적용됐다고 정리합니다.
- 강의 당시 일반 사용자와 클로드 코드는 영향이 없고 기존 API 계정은 당분간 예외였으며, 전체 적용은 예고 상태입니다.
10 / 15공식 벤치마크의 개선 폭
- 과학 연구 에이전트 점수는 페이블 5의 24.7%에서 5.1의 52.6%로, 코딩 에이전트는 42.0%에서 55.8%로 상승했습니다.
- 컴퓨터 사용은 72.9%에서 77.9%, 업무 자동화는 17.1%에서 31.4%로 상승한 공식 수치를 제시합니다.
- 비교 대상 오퍼스 5의 네 항목 수치는 각각 29.0%, 52.3%, 75.4%, 26.9%이며 서로 다른 벤치마크 항목입니다.
11 / 15비용을 낼 만한 차이가 있는 작업
반전
값은 2배인데, 코딩 차이는 3.5점
코딩 에이전트
55.8 vs 52.3
페이블 5.1 vs 오퍼스 5.
코딩만 보면 2배 값을 낼 이유가 약합니다.
과학 연구 에이전트
52.6 vs 29.0
여기서만 격차가 2배 가까이 벌어집니다.
업무 자동화는 오퍼스 5(26.9)보다 4.5점 앞.
페이블은 "코딩 잘하는 모델"이 아니라 "혼자 오래 일하는 모델"로 방향을 틀었습니다.
🥔 감자나라ai
11 / 15
- 페이블 5.1과 오퍼스 5의 코딩 에이전트 차이는 55.8 대 52.3으로 3.5점입니다.
- 과학 연구 에이전트는 52.6 대 29.0으로 격차가 더 크고, 업무 자동화 차이는 4.5점입니다.
- 강의는 단순 코딩보다 혼자 오래 진행하는 작업에서 페이블의 추가 비용을 검토하자고 해석합니다.
12 / 15초기 고객사의 평가
현장에서는
먼저 써본 회사들의 한 줄 평
코그니션 (Devin)
출시 당일 갈아탐
오퍼스 5로 돌리던 트래픽을 페이블 5.1로 전부 이전.
"결과는 더 좋고 비용은 더 낮다"
밀레니엄 (헤지펀드)
4~5년 미제 해결
"팀 누구도 설명하지 못했던 희귀 크래시의 원인을 찾아냈다"
제인스트리트
더 많이 푼다
"페이블 5나 오퍼스 5보다 우리 코딩 문제를 더 많이 해결한다"
🥔 감자나라ai
12 / 15
- 코그니션은 오퍼스 5 트래픽을 페이블 5.1로 옮기고 결과와 비용이 좋아졌다고 평가한 사례로 소개됩니다.
- 밀레니엄은 4~5년간 풀지 못한 희귀 크래시 원인 발견, 제인스트리트는 더 많은 코딩 문제 해결을 언급했습니다.
- 세 사례는 앤트로픽 발표문에 실린 얼리액세스 고객 평가이며 독립 비교 실험과 구분해야 합니다.
13 / 15미토스 5.1의 연구 사례와 접근 제한
미토스 5.1
안전장치를 푼 쪽은 딴 세상입니다
단백질 설계
10배
결합 친화도가 대회 최고 기록의 10배.
적중률 약 50% (통상 10~15%)
금성 지도
2~3km
기존 10~20km 해상도의 고도 지도를 다시 그렸습니다.
높이 정확도 25% 향상.
유전체 분석
−30~60%
딥러닝 모델 7개를 최대 2.5배 최적화해 GPU 비용을 이만큼 줄였습니다.
미국 검증 기관(CVP · LSVP)만 씁니다.
한국 사용자는 당분간 구경만.
🥔 감자나라ai
13 / 15
- 공식 발표 사례로 단백질 결합 친화도 10배와 적중률 약 50%, 금성 고도 지도 해상도 2~3km를 소개합니다.
- 유전체 분석에서는 모델 7개를 최대 2.5배 최적화해 GPU 비용을 30~60% 줄였다는 발표를 정리합니다.
- 강의 당시 미토스는 미국 검증 기관 프로그램인 CVP·LSVP의 대상이며 한국 일반 이용자에게 제공되는 서비스로 설명하지 않습니다.
14 / 15사용자별로 확인할 변화
그럼 나는?
내 상황에서 바뀌는 것
무료 · Pro 채팅
거의 안 바뀜
체감 변화는 출력에 심긴 보이지 않는 워터마크 정도.
그냥 쓰던 대로 쓰면 됩니다.
코딩 헤비유저
다시 테스트
7월에 실망해서 떠났다면 차단 완화가 핵심.
막히던 파일로 다시 돌려보세요.
API · 기업
에이전트부터
캐시 인하는 같은 컨텍스트를 반복하는 파이프라인에만 듭니다. 거기부터 갈아타세요.
못 박기: 오퍼스로 충분하면 오퍼스.
페이블은 "오래 도는 일"에만.
🥔 감자나라ai
14 / 15
- 일반 무료·Pro 채팅 이용자는 체감 변화가 작다는 것이 강의의 판단입니다.
- 과거 차단 때문에 불편했던 코딩 사용자는 같은 작업으로 차단 완화를 다시 시험하도록 제안합니다.
- API·기업 이용자는 같은 컨텍스트를 반복 읽는 에이전트 작업부터 캐시 인하 효과를 검토합니다.
- 오퍼스로 충분한 작업은 유지하고 오래 이어지는 작업에서만 페이블의 추가 가치를 따져봅니다.
15 / 15업그레이드와 수습을 함께 평가하기
여러분이 보기엔,
업그레이드입니까 사과문입니까?
댓글로 알려주세요.
다음 영상에서 뵙겠습니다.
🥔 감자나라ai
15 / 15
- 페이블 5.1은 성능 수치뿐 아니라 이전의 차단·비용 문제를 얼마나 해결했는지로 평가합니다.
- 자신의 실제 작업에서 달라진 결과를 기준으로 이번 변화를 판단하도록 강의를 마무리합니다.
