서론

2026년 6월, 프런티어 모델(Frontier Model)들이 일제히 등장했습니다. Anthropic의 Claude Fable 5 (100만 토큰 문맥·상시 사고·128K 출력), OpenAI의 GPT-5.6 Sol Preview (코드/과학/보안 강화), Google의 Gemini 3.5 Flash / Omni (플래그십급 지능을 Flash 속도로).

벤치마크가 수렴한 지금, 엔지니어에게 있어 논점은 "어느 것이 가장 똑똑한가"가 아니라 "태스크(Task)별로 어떻게 배분할 것인가"입니다. 본 기사에서는 태스크 특성에 따라 모델을 자동 선택하는 경량 라우터(Router)를 Python으로 구현합니다. Claude Fable 5가 공개 3일 만에 일시 중단된 사례를 바탕으로, 폴백(Fallback) 설계도 포함합니다.

설계 방침

라우팅의 판단 축은 심플하게 세 가지입니다. 첫째는 "입력 길이". 초장문(수십만 토큰)이라면 장문에 강한 모델로. 둘째는 "태스크 종류". 코딩/에이전트, 장문 요약, 멀티모달 생성 중 무엇인지 확인합니다. 셋째는 "가용성". 제1후보가 다운(규제·장애)되면 차순위로 폴백(Fallback)합니다.

라우터 구현

먼저 태스크를 표현하는 데이터 클래스(Data Class)와 이용 가능한 모델을 정의합니다.

from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class TaskKind(Enum):
...

라우팅 본체입니다. 태스크 종류와 입력 길이로 후보를 좁히고, 우선순위 순으로 반환합니다.

def rank_models(task, models):
def score(m):
fits = m.max_context >= task.approx_input_tokens
...

폴백을 포함한 실행

Claude Fable 5처럼 "최강이지만 갑자기 사용할 수 없게 되는" 케이스에 대비하여, 우선순위 순으로 시도하고 가장 먼저 성공한 것을 채택합니다.

class ModelUnavailable(Exception):
pass
def call_model(model, task):
...

동작 확인

# 50만 토큰의 계약서 요약 -> 장문에 강한 Claude가 선택됨
t1 = Task(TaskKind.LONG_CONTEXT, "계약서를 요약해줘", approx_input_tokens=500_000)
print(run_with_fallback(t1, MODELS)) # [claude-fable-5] -> ...
...

태스크 특성에 따라 타당한 모델이 선택되고, 제1후보가 떨어져도 자동으로 차순위로 전환되는 것을 확인할 수 있습니다.

요약

2026년 6월, Claude Fable 5·GPT-5.6 Sol·Gemini Omni가 모두 등장하면서, 선택의 논점은 "똑똑함"에서 "라우팅(Routing)"으로 옮겨갔습니다. 태스크 종류·입력 길이·가용성의 3축으로 배분하면, 십수 줄의 라우터로도 실용적으로 사용할 수 있습니다. 그리고 Claude Fable 5의 일시 중단 사례가 보여주듯, 폴백(Fallback)은 사치가 아니라 필수입니다. 단일 모델 의존은 사업 리스크가 됩니다.

실운용에서는 각 사 SDK 호출·레이트 제한(Rate Limit)·비용을 call_model에 구현하고, available을 헬스 체크(Health Check)를 통해 동적으로 업데이트하는 것이 좋습니다. 그럼, 즐거운 모델 라우팅 되시길.

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