Claude Fable 5 vs Opus 4.6 심층 비교: Mythos Class의 첫 번째 모델
📺 원본 영상: 드디어 출시한 클로드 미토스 🎙️ 채널: 코드팩토리 📅 정리 일자: 2026-06-10 ⚠️ Note: 본 리포트는 영상의 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 정리한 것입니다. 화면에 표시된 자료(차트, 코드, 슬라이드 등)는 포함되지 않을 수 있습니다.
개요
Anthropic이 수개월의 기다림 끝에 드디어 Mythos Class 모델을 출시했다. “Fable 5”라는 이름으로 공개된 이 모델이 기존 Claude Opus 4.6과 어떻게 다른지, 코드팩토리 채널에서 직접 실험을 통해 검증했다. Figma 클론과 Notion 클론이라는 동일한 태스크를 양쪽 모델에 부여하고, 소요 시간·토큰 사용량·결과물 품질·보안 분석 능력을 종합적으로 비교했다. 이 리포트는 그 실험 과정과 핵심 발견을 상세히 정리한 것이다.
Mythos Class란 무엇인가
Anthropic의 새 모델 등급 체계를 이해하는 것이 이번 비교의 출발점이다. “Mythos”는 특정 모델의 이름이 아니라 **모델 클래스(Class)**를 뜻한다. 강연자는 이를 해군의 잠수함 클래스에 비유하여 설명했다. 장보고급, 장영실급처럼 클래스 안에 실제 모델 객체들이 존재하는 구조로, 이번에 출시된 Fable 5는 Mythos Class에 속하는 최초의 공개 모델이다. 강연자의 분석에 따르면 Fable 5는 이 클래스 중에서도 아마 가장 낮은 티어일 가능성이 높다.
Mythos Class 안에는 아직 공개되지 않은 모델도 존재한다. Project Glasswing을 통해 개발 중인 보안 특화 모델이 그 예로, 현재는 아직 출시되지 않은 것으로 보인다고 강연자는 언급했다. 결국 Fable 5는 Mythos Class의 시작점일 뿐이며, 이 클래스 안에서 더 높은 능력치의 모델들이 순차적으로 나올 수 있음을 염두에 두어야 한다.
Anthropic의 공식 발표에 따르면 Fable 5는 기존 모델 대비 비용 대비 성능 스코어가 크게 향상되었으며, Agentic 코딩 능력에서도 프론티어 모델 수준을 달성했다.
00:51 - Fable 5 공식 발표 슬라이드 - 능력치 향상 및 비용 대비 성능 스코어 그래프
특히 이번 버전에서 Vision 능력이 대폭 강화되어, 코드 없이 Vision만으로 포켓몬 레드를 클리어하거나, 일식(Solar Eclipse) 예측 프로그램을 한 번에 생성하고, 전략 시뮬레이션 게임 Factorio와 CAD 도구까지 자동으로 제작하는 수준에 이르렀다.
01:04 - Vision 능력 시연 화면 - 포켓몬 레드 클리어, Factorio/CAD 자동 생성 예시
바이오(Bio) 분야에서도 Protein Folding 예측 능력이 눈에 띄게 향상되었고, 정렬(Alignment) 평가 및 사이버 보안(Cyber Security Evaluation)에서도 우수한 점수를 기록했다.
실험 설계: 4개 세션을 동시에 돌리다
이번 실험의 가장 큰 특징은 투명성이다. 강연자는 비교 과정 전체를 영상으로 기록해 공개했으며, 공정한 프롬프트 설계를 위해 별도의 AI 도구(Codex)에 프롬프트 작성을 맡겼다. 실험 구조는 다음과 같다. Figma 클론과 Notion 클론, 두 가지 태스크를 Mythos(Fable 5)와 Opus 4.6 각각에 부여하여 총 4개의 세션을 동시에 실행했고, 모든 세션에 동일한 프롬프트를 적용했으며 Effort Level은 Max로 설정했다.
한 가지 중요한 통제 변수가 있다. 강연자는 의도적으로 Ultra Code 모드를 사용하지 않았다. Ultra Code 모드를 활성화하면 모델에 강한 Harnessing(출력 제어)이 적용되어 두 모델의 결과물이 수렴될 가능성이 높기 때문이다. 순수한 기본 능력을 비교하기 위해 기본 설정만 유지한 것이다. 강연자는 “만약 4개 세션 모두에 Ultra Code를 적용했다면, 현재 구독 중인 200달러 플랜을 전부 소진했을 것”이라고 덧붙였다. 실제로 4개 세션을 동시에 실행한 결과, Claude Code 사용량은 0%에서 36%까지 소진되었다.
02:30 - 4개 세션 동시 실행 레이아웃 - 왼쪽 Mythos(Fable), 오른쪽 Opus 2x2 비교 화면
가장 극명한 차이: 추론 시간과 토큰 사용량
실험 시작 직후, 두 모델의 가장 두드러진 차이가 곧바로 드러났다. Opus 4.6은 시작 후 약 5분의 사고(Thinking) 시간을 거쳐 작업에 돌입했으며, 이 사고 단계에서 약 23,000 토큰을 소비했다. 반면 Mythos(Fable 5)는 5분이 지나도 전혀 움직이지 않았다.
Notion 클론을 담당하던 Mythos가 14분 만에 작업을 시작했을 때, 사고하는 데만 이미 50,000 토큰이 넘는 양을 소비한 상태였다. Figma 클론을 담당하던 Mythos는 더 오래 생각했다. 무려 25분의 사고 끝에 작업을 시작했으며, 이 시점에서 이미 약 100,000 토큰을 사고에만 사용한 상태였다. 이 수치만 봐도 Mythos가 얼마나 깊이 있는 사전 계획을 세우는지 알 수 있다.
작업 완료 시간도 차이가 났다. Opus가 Figma 클론을 38분 만에, Notion 클론을 49분 만에 완료한 반면, Mythos는 Figma 클론을 53분, Notion 클론을 58분에 완료했다. 전체 실험 소요 시간은 약 1시간이었다. 요약하면, Mythos는 더 오래 생각하고, 더 많은 토큰을 소비하며, 더 오래 작업한다. 이것이 Mythos의 가장 뚜렷한 첫 번째 특징이다.
Figma 클론 비교: 감성과 완성도의 차이
Figma 클론의 결과물은 양쪽 모두 놀라운 수준이었다. 도형 그리기, 색상 변경, 투명도(Opacity) 조절, 스트로크 변경, 화살표 그리기, 요소 간 연결, 스티키 노트(Sticky Note) 추가 등 Figma의 핵심 기능들이 양쪽에서 모두 정상 동작했다. PNG 내보내기(Export) 기능도 두 모델 모두 정확하게 구현해냈다. 강연자 스스로 “어디 하나는 안 될 줄 알았는데 둘 다 굉장히 잘해줬다”고 말할 정도였다.
그럼에도 차이는 분명 있었다. 가장 눈에 띄는 것은 UI 테마 선호도다. Opus 4.6은 다크(Dark) 테마를 선호하는 경향을 보인 반면, Mythos(Fable 5)는 두 작업 모두 밝은 라이트(Light) 테마로 제작했다.
04:37 - Figma 클론 최종 결과물 비교 - Mythos(좌, 라이트 테마) vs Opus(우, 다크 테마)
더 나아가, Mythos의 결과물에서는 사람의 감성에 더 가까운 디테일이 발견됐다. 스티키 노트에 3D 질감을 주는 그림자(Shadow) 효과, 요소에 자연스러운 기울기(Tilt)를 부여한 것이 대표적인 예다. 이는 강연자가 지시한 것이 아니라 Mythos가 스스로 판단해 추가한 것이었다.
06:13 - Mythos Figma 클론의 디테일 - 3D 그림자가 적용된 스티키 노트 및 기울기 처리
강연자는 이를 두고 “왠지 왼쪽(Mythos)이 조금 더 프로덕션 레디(Production-ready)한 느낌이 든다”고 평가했으며, 이는 단순한 기능 구현을 넘어 미적 감각과 UX 완성도에서 Mythos가 한 단계 앞서 있다는 것을 시사한다.
Notion 클론 비교: 기능 구현은 유사, QA 한계는 공통
Notion 클론에서도 양쪽 모두 높은 완성도를 보였다. Slash 명령어로 헤딩, 제목 등의 블록 요소를 삽입하는 기능이 정상 동작했으며, 데이터베이스 삽입 기능도 기대 이상으로 잘 구현됐다. 필터 기능, 태그 기능, 멘션(@ 태그) 기능 모두 두 모델에서 원활하게 작동했다. 강연자는 “전반적으로 모든 모델들의 성능이 좋아진 게 아닌가 싶을 정도로 예측보다 훨씬 잘 됐다”고 평가했다.
한 가지 공통적인 한계도 드러났다. 요소를 드래그 앤 드롭으로 재배치하는 기능에서 양쪽 모두 정확한 위치에 삽입되지 않는 QA 이슈가 있었다. Opus에서 먼저 이 문제가 확인되었고, Mythos에서도 동일한 현상이 발생했다. 이는 특정 모델의 약점이라기보다는 현재 AI 코딩 도구 전반이 공유하는 UI 인터랙션 정밀도의 한계로 볼 수 있다. 일정 수준 이상에서는 두 모델의 결과물을 구분하기가 점점 어려워졌으며, 강연자도 “이 정도에서는 더 이상 구분하기가 조금 어렵다”고 솔직하게 인정했다. 한 가지 소소한 차이로, Mythos는 Notion 클론의 기본 언어를 한국어로 설정한 반면, Opus는 영어를 기본으로 사용했다는 점이 있었다.
보안 취약점 분석: 에이전틱 접근 방식의 차이
보안 취약점 분석 태스크는 두 모델의 작업 철학 차이를 가장 선명하게 드러낸 실험이었다. Opus 4.6은 서브 에이전트(Sub-agent)를 전혀 실행하지 않고 단독으로 모든 코드를 분석하는 방식을 택했다. 그 결과 11분 만에 작업을 완료하며 총 7건의 취약점을 발견했다. 발견된 항목은 WebSocket Hijacking 가능성, CSP(Content Security Policy) 누락, X-Frame-Options 헤더 미설정, Open Redirect 취약점, Rate Limit 미설정, Log Injection 등이었다. 최종적으로 Opus는 “즉시 악용 가능한 미인증·크로스 테넌트(Cross-tenant) 데이터 유출 취약점은 없다”고 결론지었다.
Fable 5(Mythos)는 전혀 다른 접근을 택했다. 작업 시작 즉시 5개의 서브 에이전트를 병렬로 실행하며 분석을 시작했고, 이후에도 추가 에이전트를 계속 생성할 기세였다.
08:52 - 보안 분석 태스크 시작 직후 - Fable가 5개 서브 에이전트를 병렬 실행하는 화면
결과적으로 Mythos는 총 23건의 취약점을 발견했다.
09:57 - 보안 분석 최종 결과 비교 - Opus 7건 vs Mythos 23건 취약점 목록
크리티컬(Critical) 등급의 취약점은 Opus와 마찬가지로 없었지만, 낮은 레벨의 취약점은 훨씬 더 많이 식별해냈다는 점에서 차별화됐다. 강연자는 이 과정을 지켜보며 “Mythos가 확실히 더 상세하게 작업하려 한다는 것을 확인할 수 있었다”고 말했다. 코드베이스가 이미 한 차례 보안 점검을 거친 상태였기 때문에 Mythos가 새로운 크리티컬 취약점을 추가로 발굴해내는 장면은 없었으나, 더 오래 돌고 더 많은 토큰을 소비하며 더 꼼꼼하게 훑는다는 특성은 이 실험에서 가장 분명하게 드러났다.
활용 전략: 언제 Mythos를 써야 하는가
이번 실험 결과를 바탕으로 강연자가 제시한 실용적 결론은 명확하다. 일상적인 바이브 코딩(Vibe Coding) 수준의 작업에서는 Opus 4.6으로도 충분하다. 강연자는 “대강적인 일반적 바이브 코딩 수준에서는 Opus가 상당히 충분하다”고 직접 언급했다. 두 모델의 결과물 차이가 크지 않은 반면, Mythos는 훨씬 더 오랜 추론 시간과 대규모 토큰 소비를 수반하기 때문에, 매번 Mythos를 사용하는 것은 비용 효율 면에서 최적이 아니다.
반면 Mythos의 진가가 발휘되는 영역은 따로 있다. 더 오랜 시간 에이전틱(Agentic)하게 작업을 수행하고, 훨씬 깊이 있는 사전 사고를 거쳐 정밀한 결과를 내려는 특성은, 중요한 릴리스(Release)나 크리티컬한 버그 픽스처럼 한 번에 제대로 된 결과가 필요한 작업에서 진가를 발휘한다. 강연자는 “Mythos가 구독 플랜에서 빠지는 순간이 오면, 중요한 릴리스나 버그 픽스가 있을 때만 한 번씩 사용할 것 같다”고 밝혔다.
이용 가능 시기도 확인해야 할 사항이다. Mythos는 2026년 6월 말까지 현재 구독 플랜 내에서 사용 가능하며, 이후에는 Extra Usage 방식으로 별도 과금이 적용된다. 현재 구독 플랜에서 사용할 수 있는 기간을 최대한 활용하는 것이 합리적인 전략이다.
마무리: AI가 너무 많이 왔다
이번 비교 실험이 남긴 가장 인상적인 메시지는 기술적 세부 사항이 아니라 큰 그림에 있다. 강연자는 “Ultra Code 없이 바닐라(Vanilla, 기본 설정)로 이렇게 사용했을 때도 이렇게 강력한지 생각하지 못했다”고 고백했다. 평소에 더 강력한 모드만 써왔기 때문에, 기본 설정만으로도 이 정도 결과가 나온다는 사실이 오히려 새삼스럽게 느껴진 것이다.
Fable 5가 Mythos Class의 첫 번째이자 아마도 가장 낮은 티어의 모델이라는 사실을 상기하면, 앞으로 나올 더 높은 티어의 Mythos 모델들에 대한 기대감은 자연스레 커진다. 강연자는 “다음에 또 새로 나오는 친구들을 확인해보면 Mythos Class의 진짜 능력치를 더 자세히 알 수 있지 않을까”라고 말했다. 동시에, 이 빠른 발전 속에서 소프트웨어 업계가 어떻게 바뀔지에 대한 우려와 두려움도 함께 커지고 있다고 강연자는 솔직하게 털어놓았다. 그 변화의 흐름 속에서 새로운 기술과 스킬을 지금부터 빠르게 습득해야 한다는 메시지로 영상은 마무리된다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 드디어 출시한 클로드 미토스 |
| 채널 | 코드팩토리 |
| 리포트 작성 | 2026-06-10 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
💬 본 리포트는 영상 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 정확한 내용은 원본 영상을 참조해 주세요.