이미지: Claude 릴리스노트
요약
- Claude Managed Agents 세션에 예산 상한(hard cap)을 설정할 수 있게 됐다. 예산 소진 시 새 요청 없이 budget_reached 상태로 일시 중지된다.
- 어드바이저 모델 기능이 추가돼, 에이전트 본 스레드가 실행 중간에 더 유능한 모델에 전략적 조언을 구할 수 있다.
- 추론 실행 지역 제어와 GitHub 저장소 기반 스킬 자동 로딩도 함께 출시됐다.
세션 예산 한도: 비용 초과를 막는 하드캡
Claude Managed Agents 세션에 이제 예산 한도를 설정할 수 있다. 설정된 금액은 공개 목록 요금(public list rates) 기준으로 적용되는 하드캡으로, 세션이 이 한도에 도달하면 새 모델 요청을 시작하지 않고 budget_reached 중지 사유와 함께 일시 정지된다. 예산을 변경하거나 제거하면 세션은 자동으로 재개된다.
디플로이먼트(Deployments) 단위에서도 동일한 예산 설정을 받아들이며, 해당 디플로이먼트가 시작하는 각 세션에 동일한 한도가 적용된다. 자세한 내용은 공식 문서의 Session budgets 항목에서 확인할 수 있다. 장시간 실행되는 에이전트 워크플로에서 의도치 않은 비용 급증을 막는 데 직접적으로 활용할 수 있는 기능이다.
어드바이저 모델: 실행 중 전략 조언 요청
세션의 기본 스레드가 실행 중간에 별도 모델에 전략적 조언을 구할 수 있는 어드바이저(advisor) 기능이 추가됐다. 어드바이저로 지정되는 모델은 에이전트 자체 모델과 동급이거나 더 유능한 모델이어야 한다. 설정 방법은 에이전트의 멀티에이전트 로스터에 {"type": "advisor"} 항목을 추가하고, 조언을 구할 모델 이름을 명시하면 된다.
이 기능은 단일 모델이 처리하기 어려운 복잡한 판단이나 계획 수립 단계에서, 더 강력한 모델의 판단을 중간에 삽입할 수 있게 해 준다. 어드바이저 도구는 max_tokens 파라미터를 통해 모델의 출력 길이를 제한할 수도 있으며, 이는 응답 지연과 출력 토큰 비용을 줄이는 데 활용된다. 공식 문서의 Give the session an advisor 항목에서 구체적인 설정 방법을 안내하고 있다.
추론 지역 제어와 GitHub 스킬 자동 로딩
이번 업데이트에는 모델 추론이 실행되는 지역을 직접 제어하는 기능도 포함됐다. 에이전트를 생성할 때 모델 객체 안에 inference_geo를 설정하거나, 단일 세션에 대해 이를 재정의(override)할 수 있다. 사용 가능한 지역과 지역별 요금은 공식 문서의 Data residency 항목에서 확인할 수 있다. 데이터 주권 요건이 있는 기업 환경에서 중요한 역할을 하는 기능이다.
GitHub 저장소 기반 스킬 자동 로딩 기능도 함께 출시됐다. 세션이 저장소를 마운트하면, 해당 저장소 루트의 .claude/skills 디렉터리에 있는 스킬들이 세션 시작 시 자동으로 탐색되어 에이전트에서 바로 사용 가능한 상태가 된다. 별도의 수동 등록 없이 저장소 구조만으로 스킬 세트를 관리할 수 있다.
이전 업데이트 맥락: 에이전트 플랫폼의 빠른 확장
8월 7일 업데이트 직전에도 Claude Managed Agents와 플랫폼 전반에 걸친 변경이 잇따랐다. 8월 5일에는 인퍼런스 훅(Inference hooks)이 Claude Enterprise 조직 대상 베타로 출시됐고, Claude Opus 4.1 모델(claude-opus-4-1-20250805)은 같은 날 폐기돼 모든 요청이 오류를 반환한다. Anthropic은 Claude Opus 5로의 업그레이드를 권고하고 있으며, 연구자는 외부 연구자 접근 프로그램(External Researcher Access Program)을 통해 지속적인 접근을 신청할 수 있다.
7월에는 Claude Opus 5(claude-opus-5)가 출시됐다. 1M 토큰 컨텍스트 창과 128k 최대 출력 토큰을 지원하며, 가격은 입력 $5/백만 토큰, 출력 $25/백만 토큰으로 Claude Opus 4.8과 동일하다. 또한 Claude Sonnet 5(claude-sonnet-5)는 2026년 8월 31일까지 입력 $2/백만 토큰, 출력 $10/백만 토큰의 도입 가격이 적용되며, 이후에는 입력 $3/백만 토큰, 출력 $15/백만 토큰으로 전환된다. 이 두 모델 모두 1M 토큰 컨텍스트 창과 128k 최대 출력 토큰을 지원한다.
