LLM 모델 목록, 2026년 8월: 프런티어 라인업 및 필터링 방법

2026년 8월의 LLM 모델 목록을 단숨에 나열하자면: Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Kimi K3, Qwen3.8 Max, Claude Sonnet 5, Grok 4.5, GLM 5.2, Gemini 3.6 Flash, GPT-5.6 Luna, DeepSeek V4 Flash — 이번 달에 주목할 이름은 이 정도이고, 그 외 200개 이상의 모델도 단일 API 키 하나로 호출할 수 있습니다. 하지만 이름의 나열은 답이 아닙니다. 각 행에 가격, 컨텍스트 창, 성능이 담겨 있고, 읽은 가격이 곧 지불할 가격이 될 만큼 목록이 최신일 때만 비로소 답이 됩니다. 이 페이지가 바로 그런 곳입니다. 실제 수치를 담은 현재 라인업, 컬럼 읽는 법, 그리고 200개가 넘는 모델을 하나의 좋은 선택으로 좁혀 주는 세 가지 필터가 여기 있습니다. 아래의 모든 수치는 2026년 8월 10일에 각 출처에서 직접 확인한 값입니다.

사용 가능한 목록에는 네 개의 열이 있습니다.

모델 이름만 나열된 페이지 — 가격도, 컨텍스트 윈도우도, 기능 설명도 없는 — 는 사람들이 $0.09 모델이 처리할 작업에 토큰 백만 개당 $50를 지불하게 되는 이유다. 실제로 쓸 만한 목록은 각 행에 네 가지를 담으며, 그중 어느 것도 선택 사항이 아니다.

• 이름과 공급업체.제품군이 아닌 정확한 모델명. GPT-5.6 Luna와 GPT-5.6 Sol은 50배의 가격 차이가 나는 서로 다른 제품이며, 이 둘을 모호하게 만든 목록은 아예 없는 목록보다 나쁩니다.

• 1M 토큰당 가격. 입력과 출력은 별도로 나열됩니다. 일부 모델에서는 이 둘의 차이가 최대 20배까지 벌어질 수 있고, 실제 청구서는 출력을 기준으로 계산되므로, 단일 혼합 숫자는 사실을 숨기게 됩니다.

• 컨텍스트 창. 한 번의 호출에 소스 자료가 얼마나 들어갈 수 있는지를 의미합니다. 200K 창, 1M 창, 1.3M 창은 서로 호환되지 않으며, 그 차이가 프롬프트가 온전히 유지되는지를 결정합니다.

• 능력 및 모달리티. 일반 추론, 코딩, 에이전트 신뢰성, 그리고 모델이 이미지를 수용하는지 여부. 텍스트 전용 모델은 스레드에 붙여넣은 스크린샷을 디버깅하지 않습니다.

지금의 최첨단 라인업

리더보드는 매주 변경되므로, 2026년 8월 10일 기준 스냅샷은 다음과 같습니다. 가격은 OrcaRouter 정가(공급업체 가격을 마크업 없이 그대로 통과시킨 가격)이며, 지수는 오늘 기준으로 읽은 Artificial Analysis Intelligence Index입니다.

• Claude Opus 5 — $5 / $25, 1M 컨텍스트, AA Index 63. 이번 달 지수에서 최고의 범용 점수를 기록했으며, 어려운 추론과 장시간 에이전트 작업의 기본 선택입니다.

• Claude Fable 5 — $10 / $50, 1M, AA Index 62. 이 목록에서 가장 비싼 프론티어 모델이며, 지수 기준으로 검증된 2위입니다. 작업의 하드 테일이 사용량 비용을 정당화할 때만 프리미엄을 지불하세요.

• GPT-5.6 Sol — $5 / $30, 1M, AA Index 61. OpenAI의 가장 강력한 범용 모델로, 멀티모달을 지원하며, Claude 듀오를 긴장시키는 코딩 프로필을 갖추고 있습니다.

• Kimi K3 — $3 / $15, 1M, AA Index 60. 상위 5개 중 최고의 가성비: Claude Opus 5 가격의 약 1/3 수준인 Moonshot의 플래그십 모델.

• Qwen3.8 Max — $2 / $6, 1M, AA Index 58. 알리바바의 플래그십 모델로, 프런티어급에서 가장 강력한 오픈 가중치 옵션이자 인덱스 점수 대비 가격이 이례적인 모델입니다.

• Claude Sonnet 5 — $2 / $10, 1M, AA Index 55. 클로드 패밀리의 가성비 라인업 — 상위 모델들과 동일한 보수적인 하우스 스타일을 클로드 오퍼스 5의 5분의 1 가격에 제공합니다.

• Grok 4.5 — $2 / $6, 500K, AA Index 56. xAI의 플래그십 모델로, 이 등급 중에서는 빠르고 저렴하지만, 이 그룹의 다른 모델들보다 컨텍스트 창이 더 작습니다.

• GLM 5.2 — $0.76 / $2.42, 1M, AA Index 53.Z.ai의 오픈 가중치 모델로, 1M 윈도우를 폐쇄형 플래그십 가격의 일부에 제공합니다.

• Gemini 3.6 Flash — $1.50 / $7.50, 1M, AA Index 52. 속도 추천: 인덱스에서 출력 속도 2위(초당 약 238토큰)로, 지연 시간에 민감한 대용량 루프에 최적화되어 있습니다.

• GPT-5.6 Luna — $0.10 / $0.60, 1M, AA Index 52. 같은 제품군이면서도 50배 저렴: 소형 모델 가격에 중간급 Index 점수.

• DeepSeek V4 Flash — $0.09 / $0.18, 1M, AA Index 52. 이 목록에서 프론티어 규모의 컨텍스트 창을 갖춘 가장 저렴한 모델: 2,840억 개의 파라미터와 130억 개의 활성 파라미터를 보유한 오픈 가중치 전문가 혼합(MoE) 모델입니다.

이 목록이 작성된 후에 도착한 것은 무엇인가

위 라인업은 2026년 8월 10일 기준으로 확인되었습니다. 그 이후 카탈로그에 두 모델이 추가되었으며, 두 모델 모두 Intelligence Index v5.0.1 점수를 보유합니다 — 해당 스냅샷의 v4.3 수치와는 다른 평가 세트이므로, 이를 그 스냅샷의 재순위화로 보지 말고 별도의 코호트로 해석하세요.

• Gemini 4 Carbon — $2.00 / $10.00, 1M 컨텍스트, 지수 60, 78개 중 4위. 오디오와 비디오를 포함한 멀티모달 입력, 65K 출력 상한, 1M당 $0.100의 캐시 읽기: 60점을 기록하는 모델에 100만 토큰의 혼합 미디어를 제공하는 이 페이지에서 가장 저렴한 방법입니다.

• Claude Fable 5.2 — $8.00 / $40.00, 1M 컨텍스트, 지수 65, 78개 중 1위. 현재 평가 세트에서 가장 높은 점수이자 이 페이지에서 가장 비싼 항목이며, 출력 한도는 128K이고 상시 사고(thinking)와 캐시 읽기는 1M당 $0.200입니다.

목록을 필터링하는 방법

누구도 300개의 모델을 원하지 않습니다. 그들이 원하는 것은 딱 맞는 하나입니다. 세 가지 필터가 대부분의 작업을 처리하며, 라이브 카탈로그는 바로 이 필터들을 중심으로 구성됩니다.

• 먼저 역량 기준으로 필터링하세요. 모델이 수행해야 할 작업부터 시작하세요. 어려운 추론과 긴 에이전트 루프 → Claude Opus 5 또는 Claude Fable 5. 저장소 규모 코딩 → 코딩 인덱스 선두 모델인 Claude Opus 5와 GPT-5.6 Sol. 지연 시간에 민감한 자동 완성 → Gemini 3.6 Flash. 그리고 프롬프트에 이미지가 포함될 수 있다면 다른 무엇보다 먼저 모든 텍스트 전용 모델을 제외하세요 — 이 필터 하나만으로 DeepSeek V4 Flash가 즉시 제외됩니다.

• 두 번째: 가격으로 필터링.이번 달 가격 스펙트럼은 무료(NVIDIA의 Nemotron 티어, Google의 Gemma 4 31B 무료 티어)부터 Claude Fable 5의 $10/$50까지로, 최저점의 100배 이상입니다. 실제로 대부분의 프로덕션은 유용한 중간대에 있습니다: DeepSeek V4 Flash와 GPT-5.6 Luna는 $0.20/$0.60 미만, Claude Sonnet 5와 Qwen3.8 Max는 약 $2, 플래그십은 입력 기준 $3–$10입니다. 이러한 스펙트럼을 보여줄 수 없는 가격 필터는 가격 필터가 아닙니다.

• 셋째, 컨텍스트 윈도우로 필터링하세요.Claude Haiku 4.5는 200K로 제한되어 있고, 대부분의 프런티어 모델은 1M 수준이며, Llama 4 Scout는 1.3M까지, Grok 4.20은 2M까지 확장됩니다. 하지만 광고된 컨텍스트는 상한선이지 보장이 아닙니다. 한도에 가까워질수록 품질이 저하되므로 여유를 두고 선택하세요. 페이로드가 150K 토큰이라면 200K 모델은 적합한 선택이 아니라 함정입니다.

라이브 목록이 있는 곳

블로그 게시물의 모든 표는 — 이 글의 표도 포함해서 — 스냅샷이며, 이 시장에서 스냅샷은 일주일 안에 낡은 것이 됩니다. 실시간 버전의 목록은 OrcaRouter의 /models 페이지에 있습니다: 하나의 API 키 뒤에 200개 이상의 모델이 있으며, 사이드바에는 제공업체, 컨텍스트, 가격 필터가, 상단에는 모달리티 탭이 있습니다. 그 페이지가 갖고 있고 목록형 기사들이 모두 갖추지 못한 속성은, 그것이 실제 카탈로그라는 점이며, 단순히 복사해 붙인 것이 아니라는 점입니다. 프런티어 릴리스는 공급업체가 발표한 지 하루 정도 안에 그곳에 반영되고, 오픈 웨이트 모델은 며칠 안에 반영됩니다. 표시된 가격은 마크업 0%로 전달되는 실시간 업스트림 요금이므로, 페이지에 표시된 금액이 계정에 청구되는 금액입니다. 그것이 바로 하나의 키로 200개 이상의 모델을 라우팅하는 이유이기도 합니다: 목록이 바뀔 때 — 그리고 목록은 매주 바뀝니다 — 여러분의 코드는 바뀌지 않습니다. 하나의 계약, 하나의 API 형태, 그리고 model-id만이 변하는 유일한 것입니다.

목록이 당신을 오도할 때

컬럼은 목록을 유용하게 만들어 주지만, 동시에 잘못된 확신을 만들어내기도 한다. 어떤 행을 신뢰하기 전에 짚어둘 네 가지 함정이 있다.

• 최신이 최고는 아닙니다. 지난주에 출시된 모델이 자동으로 올바른 선택이 되는 것은 아닙니다. 인덱스는 변형과 작업 수준이 변경됨에 따라 다시 계산되며, 장애 조치가 내장된 검증된 모델은 출시 당일의 새로운 모델보다 낫습니다.

• 가격은 성능이 아니다. GPT-5.6 Luna는 $0.10 / $0.60의 가격으로 지수 52를 기록한다 — 두 모델 모두가 처리하는 작업에서 가격이 15배인 Gemini 3.6 Flash와 1점 차이다. 프리미엄 등급은 평균적인 경우가 아니라 까다로운 꼬리 부분을 위한 것이다.

• 컨텍스트 길이는 광고되는 것이지, 실력으로 증명되는 것이 아닙니다. 1M 윈도우가 있다고 해서 모델이 1M 토큰을 잘 활용한다는 뜻은 아닙니다. 그 숫자를 상한선으로 간주하고 여유분을 확보하세요. 품질 보증으로 여기면 안 됩니다.

• 하나의 지수는 변동성을 숨깁니다.동일한 지수를 기록한 두 모델은 추론, 코딩, 에이전틱 스위트에서 서로 다른 점수를 받습니다. 목록은 선발 라인업을 보여주고, 작업별 순위가 승부를 결정합니다 — 이것이 코딩용 최고 LLM 가이드의 핵심 주장이며, 같은 모델이 모든 작업에서 승리하지 못하는 이유입니다.

• 오픈 대비 클로즈드는 질문을 바꿉니다. 자체 호스팅, 외부와 단절된 데이터, 또는 엄격한 비용 상한의 경우 순위가 뒤집힙니다: GLM 5.2, Qwen3.8 Max, DeepSeek V4 Flash가 인덱스 위치가 시사하는 것보다 더 매력적으로 보이는데, 이는 토큰당 비용을 전혀 지불하지 않기 때문입니다.

짧은 버전

LLM 모델 목록은 그 열(column)이 담는 내용만큼만 가치가 있다. 현재 최전선인 Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Kimi K3, Qwen3.8 Max, Claude Sonnet 5, Grok 4.5, GLM 5.2, Gemini 3.6 Flash, GPT-5.6 Luna, DeepSeek V4 Flash는 가격대가 대략 100:1에서 2M에 이르는 컨텍스트 창까지 다양하다. 먼저 성능으로, 그다음 가격, 마지막으로 컨텍스트로 필터링하라. 그리고 '어떤 모델'에 대한 답이 계속 바뀌면 스냅샷을 외우지 말고 라이브 /models 카탈로그를 사용하라. 여기서는 200개 이상의 모델을 하나의 키로, 공개 목록 가격 그대로 이용할 수 있다. 이 페이지는 일주일이면 낡는다. /models 페이지의 목록은 그렇지 않다.