클로드 소넷 (Claude Sonnet)
속도, 비용, 성능 균형에 초점을 둔 Claude 실용형 주력 모델 계열
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Claude Sonnet이란?
Claude Sonnet은 Anthropic의 Claude 모델 중 속도와 비용 효율, 응답 품질의 균형을 목표로 최적화된 주력 계열입니다.
언제 적합한가요?
문서 초안 작성, 요약, 챗봇 응답, 대량 처리 파이프라인처럼 빠른 응답과 처리량이 중요한 업무에 적합합니다.
실무에서의 포인트
기본 운영은 Sonnet으로 시작하고, 추론 오류가 반복되거나 복잡도가 높아지는 구간만 Opus로 승격하는 방식이 비용 효율적입니다.
관련 용어
자연어 처리 (NLP)
클로드 오퍼스 (Claude Opus)
깊은 다단계 추론과 고난도 분석에 최적화된 Claude 상위 모델 계열
자연어 처리 (NLP)
어텐션 (Attention)
입력 데이터에서 중요한 부분에 집중하는 딥러닝 메커니즘
자연어 처리 (NLP)
에이전트 (AI Agent)
스스로 판단하고 도구를 활용해 작업을 수행하는 자율 AI
자연어 처리 (NLP)
임베딩 (Embedding)
텍스트나 이미지를 숫자 벡터로 변환하는 표현 기술
자연어 처리 (NLP)
재랭킹 (Reranking)
초기 검색 결과를 다시 평가해 더 관련도 높은 순서로 재정렬하는 후처리 단계
자연어 처리 (NLP)
정보 유실 현상 (Lost in the Middle)
긴 컨텍스트에서 문서 중간 정보가 상대적으로 덜 활용되어 답변 정확도가 떨어지는 현상