Fable 5 도입 대비 Skill 최적화의 17배 높은 성능 효율

Context

Opus 4.8 기반의 Coding Agent 운영 환경에서 모델 업그레이드를 통한 성능 도약 가능성 검토. 최상위 모델인 Mythos 클래스의 공개로 인한 고차원 추론 및 보안 취약점 탐지 능력 확보 필요성 대두.

Technical Solution

• Mythos-class 모델을 기반으로 Safety Classifiers를 결합한 Fable 5 구조 설계
• 단순 모델 교체가 아닌 Context 기반의 Skill 주입을 통한 Instruction-following 최적화
• Web Research 및 Scraping 작업의 Reasoning depth 강화를 통한 자율성 확보
• 고위험 작업에 대해 Safety Classifier가 작동하여 모델 응답을 거부하는 Fallback 매커니즘 적용
• Long-horizon Task 수행을 위해 Step-by-step Steering을 최소화한 자율 제어 구조 지향

Impact

• Skill 적용 시 Overall Score 17.2~17.5p 상승하여 모델 업그레이드 효과(0.9p)를 압도
• Fable 5의 Task당 비용 $1.25로 Opus 4.8($0.74) 대비 약 73% 프리미엄 발생
• 달러당 포인트 효율(Points per dollar) 기준 Opus 4.8(125)이 Fable 5(74)보다 우세
• Instruction-following 점수 Fable 5(89.3)가 Opus 4.8(88.0)보다 소폭 높음