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Sonnet 5 리뷰 논란: 가격·성능 GLM 5.2 비교와 혹평 정리
AICodeKing이 Sonnet 5를 직접 테스트하고 내린 혹평. 소개가 대비 성능·가격이 애매하고, 자신의 벤치마크에선 GLM 5.2보다 결과가 나빴다는 주장을 정리한다.

핵심 메시지
쉽게 이해하기
이 영상은 유튜버 AICodeKing이 Anthropic의 Sonnet 5를 직접 써 보고 남긴 주관적 리뷰다. 제작자는 이 모델이 Opus보다 저렴한 최상위급으로 소개됐고, 추론·도구 사용·코딩·지식 작업 같은 에이전트 성능에서 전작 Sonnet 4.6 대비 크게 개선됐다고 홍보됐다고 전한다. 다만 Anthropic이 제시한 벤치마크 표가 Terminal Bench, HLE, OS World Verified, GDP Eval 등 다섯 개뿐이라 이례적으로 작다고 지적한다.
가격에 대해 제작자는 도입가가 100만 토큰당 입력 $2·출력 $10로 2026년 8월 31일까지 적용되고 이후 입력 $3·출력 $15로 오른다고 소개한다. 그러면서 자신이 인용한 Artificial Analysis 결과에서는 Sonnet이 평균 작업당 $2.29로 이전 Sonnet과 Opus보다도 비싸고 Fable 5에 살짝 못 미치는 수준이며, 반면 GLM 5.2는 작업당 $0.29로 성능은 비슷하다고 비교한다.
제작자의 자체 테스트에서는 엘리베이터 시뮬레이터가 비동기로 동작하지 않고 레이아웃도 좋지 않았으며, 콘택트렌즈 케이스용 3js 모델은 아예 로드되지 않았고 몇 번 고치라고 해도 실패했다고 말한다. 3js 접이식 테이블 애니메이션은 잘 됐지만, 버거 먹는 판다 SVG는 어색했고 활쏘기 시뮬레이터 게임과 수학 문제는 제대로 되지 않았다고 전한다.
제작자는 정량 비교로 GLM 5.2가 81.43점에 최대 노력 기준 총 $4.88인 반면 Sonnet은 $9.40을 쓰고도 55.71%에 그쳤다고 주장한다. 또 Sonnet 5가 현재 작업 디렉터리 대신 루트의 temp 폴더에서 작업하려 해 매번 권한을 묻는 등 이상 동작이 있었고, open code 같은 도구에서 시스템 지시를 잘 따르지 않았다고 덧붙인다.
결론적으로 제작자는 이 모델이 새로울 게 없고 가격도 말이 안 되며 8월 이후엔 더 비싸진다며, 차라리 Opus를 쓰거나 GLM을 쓰는 편이 낫다고 혹평한다. 이는 어디까지나 한 크리에이터의 개인 테스트와 의견이므로, 실제 도입 시엔 공식 지표와 본인 워크로드로 직접 검증할 필요가 있다.
주요 인사이트
- 동일 벤더의 '더 싸다'는 마케팅과 서드파티 비용 지표(작업당 실비용)가 어긋날 수 있어, 토큰 단가만이 아니라 작업당 총비용을 봐야 한다는 점을 시사한다.
- 제작자는 벤치마크 표가 유난히 작다는 점 자체를 신호로 읽어, 공개 지표의 '양'도 해석 대상이 된다고 본다.
- 개인 리뷰의 정량 수치(점수·비용)는 테스트 조건에 크게 좌우되므로 절대치보다 비교 맥락으로 받아들이는 게 안전하다.
- 모델이 루트 temp 폴더에서 작업하려 해 권한 요청이 잦았다는 관찰은, 코딩 에이전트에서 작업 디렉터리 준수 같은 '행동 규율'이 실사용 경험을 좌우함을 보여준다.
자주 묻는 질문
이 리뷰의 핵심 주장은 무엇인가요?
제작자는 Sonnet 5가 Opus보다 싸다는 인상과 달리 자신의 테스트에선 성능이 나빴고 작업당 비용도 GLM 5.2보다 비싸, 가격 대비 가치가 낮다고 혹평합니다.
영상에서 언급된 Sonnet 5의 가격은 어떻게 되나요?
제작자에 따르면 도입가는 100만 토큰당 입력 $2·출력 $10로 2026년 8월 31일까지 적용되고, 이후 입력 $3·출력 $15로 인상된다고 소개됩니다.
GLM 5.2와의 비교 수치는 무엇인가요?
제작자는 자신의 실행에서 GLM 5.2가 81.43점에 총 $4.88, Sonnet은 $9.40을 쓰고 55.71%였다고 제시하며, 작업당 비용도 GLM 5.2가 훨씬 저렴했다고 말합니다.
이 내용을 그대로 믿어도 되나요?
이는 한 유튜버의 개인 테스트와 주관적 의견입니다. 표본과 조건이 제한적이므로 도입 전에는 공식 시스템 카드 지표와 본인 실제 작업으로 직접 검증하는 것이 좋습니다.
원문과 출처
이 글은 원본 영상의 자막을 바탕으로 한국어 독자를 위해 요약했습니다. 전체 맥락과 최신 정보는 원문에서 확인하세요.
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