최종 업데이트: 2026년 7월 19일. 모델 이름, ID 및 가격이 Claude Opus 4.8, Sonnet 5, Haiku 4.5로 갱신되었으며, 최신 Ollama Cloud 및 OpenRouter 가격과 Claude Code를 Gemini에 연결하는 새로운 섹션이 추가되었습니다.
Claude Code는 Anthropic 모델과 함께 제공되지만, 단일 환경 변수 ANTHROPIC_BASE_URL 하나로 실질적으로 모든 LLM 제공자에게 요청을 라우팅할 수 있습니다. 즉, Claude Opus의 출력 토큰당 약 $25 대신 DeepSeek V4 Flash를 토큰당 약 $0.18에서 실행하거나, Ollama를 통해 모델을 로컬에서 무료로 실행할 수 있다는 뜻입니다. 이 가이드는 Claude Code에서 다양한 모델을 사용하는 모든 방법을 다루며, 각 접근 방식에 대한 실습적인 설정을 바탕으로 자세한 Claude Code 비교를 기반으로 합니다.
모든 방법 한눈에 보기
상황에 맞는 방법을 선택한 후, 설정 코드는 해당 섹션으로 이동하세요.
각 방법의 단계별 설정을 읽거나, 이미 필요한 사항을 알고 있다면 의사결정 프레임워크로 이동하세요.
Claude Code 모델 전환은 실제로 어떻게 작동하나요?
프록시를 구성하기 전에, 대부분의 튜토리얼이 왜 깨진 설정으로 끝나는지 이해해야 합니다. Claude Code는 하나가 아닌 세 개의 모델 슬롯을 내부적으로 사용합니다:
- Haiku 슬롯: 파일 요약 및 탭 자동 완성 같은 백그라운드 작업
- Sonnet 슬롯: 기본 코딩, 가장 많이 상호작용하는 모델
- Opus 슬롯: 복잡한 추론, 계획 수립, 다단계 에이전트 작업
/model 또는 --model로 모델을 변경하면, 주요 슬롯만 변경됩니다. Claude Code는 여전히 Anthropic API를 사용하여 다른 두 슬롯을 호출하려고 시도합니다. ANTHROPIC_BASE_URL을 프록시에 지정했지만 모델 하나만 설정했다면, 다른 슬롯은 "모델을 찾을 수 없음" 오류로 실패합니다.
해결책: 모든 슬롯이 프록시를 통해 라우팅되도록 세 개의 환경 변수를 모두 설정합니다.
이제 네 번째 슬롯도 있습니다: ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL - Claude Code의 최상위 Fable 5 모델용입니다. /model fable을 명시적으로 실행하는 경우에만 중요하므로 대부분의 프록시 설정은 이를 건너뛸 수 있지만, Fable을 프록시를 통해 라우팅하면서 매핑하지 않으면 동일한 "모델을 찾을 수 없음" 오류가 발생합니다.
기본 모델 전환 (Anthropic 모델)
Anthropic의 모델 계열 내에서 머물러있다면 전환이 간단합니다. Claude Code 내부에서 /model 명령을 사용하거나, 터미널에서 시작할 때 --model을 전달하거나, 설정 파일의 availableModels 배열에 모델을 추가합니다. Anthropic은 계속해서 여기에 옵션을 추가하고 있으며, 2026년 Claude Code의 최신 기능 요약에서 최근에 출시된 내용을 추적합니다.
opusplan 전략
opusplan은 Claude Code의 기본 제공 다중 모델 라우팅입니다. 계획 모드에서는 Opus로 추론한 다음, 실행으로 이동하여 코드를 작성하기 시작하면 자동으로 Sonnet으로 전환됩니다. 수동으로 구성할 필요가 없고, 모델로 선택하기만 하면 됩니다. "일상적인 구현 작업에 Opus 가격을 지불해야 하나?"라는 질문에 대한 Anthropic의 자체 답변입니다. 원시 속도가 우선이라면 Anthropic의 빠른 모드와 함께 타사 라우터를 찾기 전에 시도해 볼 가치가 있습니다.
OpenRouter, 하나의 API 키, 300+ 모델
OpenRouter는 API 집계기 역할을 합니다. 단일 API 키를 얻고 Anthropic, Google, Meta, Mistral, DeepSeek 등에서 300+ 모델에 액세스할 수 있습니다. 대부분의 모델의 가격은 통과 방식이며, 수수료는 없습니다.
설정 단계
- openrouter.ai에서 계정을 생성하고 API 키를 생성합니다.
claude /logout을 실행하여 기존 Anthropic 세션을 지웁니다.- 환경 변수를 설정합니다:
- claude를 시작하고 연결을 확인합니다.
세 개의 슬롯 변수를 주목하세요. 건너뛰면 위에서 다룬 "모델을 찾을 수 없음" 오류가 발생합니다. 공식 OpenRouter 통합 가이드에서 이 설정을 확인합니다.
OpenRouter를 통한 추천 모델
OpenRouter의 모든 모델이 Claude Code의 도구 호출을 안정적으로 처리하지는 않습니다. 실제로 잘 작동하는 모델은 다음과 같습니다:
비용 및 청구
OpenRouter는 대부분의 모델에 대해 통과 방식의 가격을 책정합니다. 기본 제공자가 청구하는 요금을 정확히 지불하며, 일부 타사 모델에 대해 약간의 마진을 추가합니다. OpenRouter 대시보드에서 지출 한도를 설정하여 놀람을 피합니다.
평가: OpenRouter는 최대 모델 다양성을 원하면서 최소한의 설정을 원하는 개발자에게 최고의 옵션입니다. 하나의 API 키, 하나의 청구 대시보드, 300+ 모델. 유연성 면에서 따라올 수 없습니다.
Ollama, 무료, 로컬 및 개인 정보 보호
Ollama는 모델을 전적으로 머신에서 실행합니다. v0.14.0(2026년 1월)부터 Anthropic Messages API를 기본적으로 지원하므로, Claude Code가 변환 계층 없이 이와 통신할 수 있습니다. Ollama는 계속해서 배포되었으며, 2026년 7월 현재 v0.30.x에 있으며, 이 호환성 계층은 이제 스트리밍, 다중 회차 대화, 도구 호출 및 확장된 사고를 포함합니다. 코드는 머신을 벗어나지 않습니다.
사전 요구 사항 및 하드웨어
사용 가능한 경험을 위해 적절한 하드웨어가 필요합니다:
- 7B 모델 (빠른 편집, 단순 작업): 최소 16GB RAM
- 14B 모델 (견고한 코딩 품질): 32GB RAM, GPU 권장
- 32B+ 모델 (클라우드에 가까운 품질): 64GB RAM 또는 24GB+ VRAM이 있는 전용 GPU
하드웨어 요구 사항 및 모델 선택에 대해 더 깊이 있게 살펴보려면, 로컬에서 LLM 실행에 대한 우리의 가이드를 확인하세요.
설정 단계
- ollama.com에서 Ollama를 설치합니다.
- 코딩 중심 모델을 가져옵니다.
- Claude Code 호환성으로 시작합니다.
- 환경 변수를 설정합니다.
Ollama 통합 문서에서는 최고의 Claude Code 경험을 위해 64k+ 토큰 컨텍스트 윈도우를 가진 모델을 권장합니다.
코딩을 위한 최고의 로컬 모델
한 가지에 대해 정직해야 합니다: 로컬 모델은 복잡한 다단계 에이전트 작업에서 Claude Sonnet 5보다 눈에 띄게 낮은 품질의 코드를 생성합니다. 도구 호출의 신뢰성이 낮으며, 환각된 파일 경로가 더 많이 표시됩니다. 빠른 편집, 단순 생성 및 개인 정보 보호 민감 작업에는 훌륭하지만, 50개 파일 리팩토링에서 네이티브 Claude 품질을 기대하지 마세요.
평가: Ollama는 개인 정보 보호 민감 작업과 무료의 무제한 사용을 원하는 개발자에게 최고의 선택입니다. 하드웨어가 있다면 "영원히 0달러"와 논쟁하기 어렵습니다.
Ollama Cloud vs OpenRouter: 가격 및 각각이 승리하는 경우
Ollama와 OpenRouter는 비용 문제를 반대편에서 해결합니다. 로컬 Ollama는 사용자가 제어하는 하드웨어에서 토큰당 비용 0으로 실행됩니다. 호스팅 계층인 Ollama Cloud는 토큰당 청구를 정액 월간 요금으로 바꿉니다: Free ($0/월, 무제한 로컬 사용 + 가벼운 클라우드 액세스), Pro ($20/월 또는 $200/년, 무료보다 클라우드 사용량 50배 증가 3개 동시 클라우드 모델 포함), Max ($100/월, Pro보다 사용량 5배 증가 10개 동시 모델 포함). Team 계층이 출시될 예정입니다. 반대로 OpenRouter는 300+ 호스팅 모델에 걸쳐 토큰당 통과 방식 가격을 책정하며, 구독은 없고 관리할 하드웨어가 없습니다.
프라이버시, 오프라인 사용 또는 높은 볼륨의 일상적인 편집이 중요하고 이미 하드웨어를 소유하고 있을 때 로컬 Ollama를 선택합니다. GPU를 구입하지 않고 Ollama의 모델 카탈로그를 원할 때, 정액 월간 요금이 토큰 계량을 이기는 경우에 Ollama Cloud를 선택합니다. 최대 모델 다양성을 원하고, 초기 하드웨어가 없으며, 사용한 것에만 지불할 때 OpenRouter를 선택합니다.
LM Studio, GUI가 있는 로컬 모델
LM Studio는 Ollama와 동일한 로컬 모델 실행을 제공하지만 시각적 인터페이스가 있습니다. GUI에서 모델을 찾아보고, 클릭으로 양자화 수준을 선택하고, Claude Code에 지정하기 전에 채팅을 테스트합니다. Ollama와 동일한 하드웨어 요구 사항입니다. 실행기를 비교하는 경우, 로컬에서 LLM을 실행하는 최고의 도구에 대한 우리의 가이드에서 절충안을 다룹니다.
설정
- LM Studio를 다운로드하고 설치합니다.
- 코딩 모델(Qwen3-Coder, Devstral 등)을 검색하고 다운로드합니다.
- LM Studio 인터페이스에서 로컬 서버를 시작합니다.
- Claude Code가 이를 가리키도록 합니다:
시각적 설정 가이드를 선호한다면 LM Studio 블로그에 스크린샷이 있는 안내가 있습니다.
평가: LM Studio는 로컬 모델 관리를 위해 CLI보다 GUI를 선호하는 개발자에게 최고입니다. ollama pull과 구성 파일에 이미 익숙하다면 Ollama를 계속 사용합니다. 모델을 시각적으로 찾아보고 슬라이더로 설정을 조정하려면 LM Studio를 선택합니다.
claude-code-router, 스마트 모델 라우팅
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