Anthropic의 Claude 4 기능: 무엇이 새롭고 개선되었나요?

여행 계획 수립, 코드 디버깅, 차트 분석 또는 법률 문서 요약과 같은 작업은 일반적으로 서로 다른 도구를 사용하거나 도메인 전문 지식이 필요합니다. 오늘날에는 최신 AI 발전 덕분에 단일 대규모 언어 모델(LLM)으로 이러한 모든 작업을 지원받을 수 있습니다.

LLM은 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 AI 모델의 한 유형입니다. 방대한 양의 텍스트(도서, 웹사이트, 대화 등)를 분석하여 사람들이 글을 쓰고 말하는 방식과 관련된 패턴을 인식하는 방식으로 학습합니다. 일단 훈련되면 LLM은 질문에 답하고, 코드를 작성하고, 문서를 요약하며, 기타 많은 언어 기반 작업을 최소한의 지시만으로도 수행할 수 있습니다.

이러한 유형의 모델을 구축하는 기업 중 하나가 Anthropic입니다. 전직 OpenAI 직원 그룹이 2021년에 설립한 Anthropic은 안전하고 신뢰할 수 있으며 작업하기 쉬운 AI 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다. 이들의 최신 릴리스는 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4라는 두 가지 버전으로 구성된 Claude 4 모델 제품군입니다.

2025년 5월 22일에 출시된 Claude Opus 4는 대규모 코드베이스 작업을 수행하거나 심층적인 연구를 수행하는 등 깊이 있는 추론과 지속적인 집중이 필요한 더 복잡한 작업을 위해 구축되었습니다. 한 테스트에서 이 모델은 자체 메모리 파일을 생성 및 참조하고 게임 중간에 탐색 가이드를 생성하여 목표를 유지하는 방식으로 포켓몬 레드(Pokémon Red)를 플레이하기까지 했습니다.

그림 1. Claude 4가 포켓몬을 플레이하는 모습의 예시.

Claude Sonnet 4는 성능은 다소 낮지만 더 빠르고 효율적이어서 글쓰기, 요약, 일반적인 문제 해결과 같은 일상적인 작업에 신뢰할 수 있는 선택입니다. 이 기사에서는 Claude 4의 주요 기능과 어떤 영향을 미치고 있는지 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

Link to this section대규모 언어 모델(LLM) 개요#

Claude 4와 그 기능을 알아보기 전에, 대규모 언어 모델이 실제 환경에서 어떻게 사용되고 있는지 살펴보겠습니다.

대부분의 최첨단 LLM은 Transformer라는 머신러닝 아키텍처를 기반으로 구축되어 긴 텍스트 전체에서 단어 간의 관계를 이해하도록 돕습니다. 이를 통해 단순히 문장을 자동 완성하는 것을 넘어 문서 요약, 코드 작성, 질문 답변, 언어 번역 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

사실 LLM의 핵심 강점은 유연성입니다. 일단 훈련되면 추가적인 튜닝 없이도 광범위한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 이로 인해 고객 지원 및 교육부터 소프트웨어 개발, 콘텐츠 제작, 연구에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 유용하게 쓰입니다.

그림 2. 대규모 언어 모델 사용 사례.

AI 도입이 증가함에 따라 LLM은 고객 서비스 팀의 응답 자동화를 돕고, 튜터링 도구로 학생들을 지원하며, VS Code와 같은 코딩 환경 내에서 개발자를 지원하고, 전문가들이 계약서, 보고서 및 데이터를 쉽게 검토할 수 있도록 합니다. 한편, 일부 LLM은 계획, 연구 또는 워크플로 작성과 같은 다단계 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트에 통합되고 있습니다.

Link to this sectionClaude LLM의 진화#

Anthropic의 Claude 모델은 릴리스될 때마다 속도, 추론 및 전반적인 기능 측면에서 꾸준히 개선되었습니다. Claude 4에 이르기까지 Claude 제품군이 어떻게 진화해 왔는지 간략히 살펴보겠습니다.

• Claude Instant 1.2, 2 및 2.1: 초기 모델은 비용 효율적이고 빠른 응답을 위해 설계되었습니다. Claude 2.1은 200,000 토큰 컨텍스트 지원을 도입하여 단일 상호작용에서 전체 대본과 같은 긴 입력을 처리할 수 있게 되었습니다.
• Claude 3 Haiku 및 3.5 Haiku: 속도와 효율성에 최적화된 경량 모델입니다. 요약, 기본 채팅, 고객 지원과 같은 실시간 애플리케이션에 이상적이었습니다.
• Claude 3 Sonnet 및 3.5 Sonnet: 둘 다 속도를 희생하지 않으면서 강력한 성능을 제공하는 균형 잡힌 모델이었습니다. 대규모 프롬프트와 긴 출력을 지원하여 다양한 비즈니스 사용 사례에 적합했습니다.
• Claude 3 Opus: 복잡하고 추론 중심적인 작업을 위해 설계된 고성능 모델이었습니다. 속도가 느리고 리소스를 더 많이 사용하지만, Opus는 상세하고 정확한 응답을 제공하여 연구, 전략 및 창의적인 작업에 적합했습니다.
• Claude 3.7 Sonnet: Claude 4 출시 전까지 가장 진보된 Claude 모델이었습니다. 더 심층적인 응답을 위한 확장된 사고 모드를 도입하고 장기 작업에 대한 일관성을 개선했으며, 고급 프로그래밍, 상세 분석 및 긴 형식의 글쓰기에 이상적이었습니다.

Link to this sectionAnthropic의 Claude 4 알아보기#

Claude 4는 대규모 언어 모델이 복잡하고 장기적인 작업을 처리하도록 설계되는 방식에 대한 서사를 변화시킵니다. Anthropic의 최신 모델인 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4는 속도나 출력 품질에만 집중하기보다 지속적인 추론, 향상된 컨텍스트 처리 및 더 안정적인 성능을 지원하는 것을 목표로 합니다.

예를 들어 Claude 4 모델은 더 신중하게 생각하며 작업을 완료하기 위해 지름길이나 편법을 사용하는 것을 피합니다. 사실, Sonnet 3.7과 같은 이전 버전에 비해 그럴 가능성이 65% 낮습니다.

두 모델의 또 다른 핵심 기능은 확장된 사고로, 응답하기 전에 잠시 멈추고 여러 단계를 고려할 수 있게 합니다. 이는 분기 작업 탐색, 다단계 프로세스 계획 또는 구조화된 콘텐츠 작성과 같이 사려 깊고 단계적인 추론이 중요한 상황에서 Claude 4를 특히 유용하게 만듭니다.

또한 Claude Opus 4는 향상된 메모리 기능을 도입했습니다. 개발자가 로컬 파일에 대한 액세스 권한을 제공하면 모델은 지속적인 메모리 파일을 생성하고 참조하여 세션 전반에 걸쳐 핵심 세부 정보를 추적할 수 있습니다.

두 모델 모두 외부 도구와 함께 작동하도록 구축되었습니다. Claude 4는 Model Context Protocol (MCP)라는 개념을 사용하여 API 및 파일 시스템에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 응답을 생성하고, 실제 데이터와 상호 작용하며, 백그라운드 작업을 실행하거나 워크플로의 일부로 사용자 지정 도구를 사용할 수 있는 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

Link to this sectionClaude 4 AI 모델의 애플리케이션#

에이전트 AI 및 Model Context Protocol과 같은 개념은 Claude 4를 사용하는 방식의 핵심입니다. 이러한 모델은 단순히 프롬프트에 응답하도록 구축된 것이 아니라 더 복잡한 작업을 수행하고, 도구와 연결하며, 더 큰 시스템의 일부로 작동하도록 설계되었습니다.

다음으로 Claude 4가 코딩 및 이미지 분석과 같은 애플리케이션에서 어떻게 사용될 수 있는지 알아보겠습니다.

Link to this sectionClaude Opus 4의 코딩 기능 살펴보기#

깨끗하고 신뢰할 수 있는 코드를 작성하는 것은 숙련된 개발자에게도 때때로 어려울 수 있습니다. 이것이 한 사람이 작성하고 다른 사람이 검토하는 페어 프로그래밍이 수년 동안 신뢰받는 접근 방식인 이유입니다. Claude Opus 4와 같은 AI 모델을 통해 개발자는 이제 지능형 어시스턴트로부터 유사한 지원을 받을 수 있습니다.

Claude Opus 4는 복잡한 코딩 프로젝트를 처리하도록 구축되었습니다. 이 모델은 AI 모델이 오픈 소스 코드의 실제 버그를 얼마나 잘 수정할 수 있는지 확인하는 SWE-bench와 명령줄 환경에서 작업을 처리하는 방식을 테스트하는 Terminal-bench와 같은 벤치마크에서 좋은 점수를 얻었습니다. 흥미롭게도 Claude Opus 4는 이미 Claude Code를 통해 VS Code와 같은 도구에서 사용되고 있으며, 새로운 함수 작성, 편집 제안 또는 버그 수정과 같은 작업을 돕고 있습니다.

그림 3. VS Code의 Claude Code 인터페이스.

Link to this sectionClaude 4의 비전 기능#

Claude 4는 텍스트와 코드만 잘하는 것이 아니라 이미지 분석도 가능합니다. 이전 모델을 기반으로 하여 이제는 작성된 콘텐츠와 함께 이미지를 분석하고 해석할 수 있는 더 강력한 시각적 기능을 갖추었습니다. 또한 여러 이미지를 동시에 지원하므로 디자인 비교, 차트 읽기, 다이어그램 요약 또는 사용자 인터페이스 목업 검토와 같은 작업에 유용합니다.

Claude는 시각적 해석에 능숙하지만 한계가 있습니다. 사람을 인식할 수 없으며 체스판이나 시계와 같은 정확한 레이아웃에 어려움을 겪을 수 있고, 의료 진단용으로 설계되지 않았습니다. 중요한 사용 사례의 경우 출력을 다시 확인하는 것이 가장 좋습니다.

신중하게 사용하면 Claude 4의 이미지 기능은 시각적 인터페이스를 디버깅하는 개발자, 학습 자료를 만드는 교육자, 시각적 데이터를 검토하는 연구원을 지원하여 텍스트와 이미지를 결합하는 멀티모달 작업에 강력한 도구가 될 수 있습니다.

Link to this sectionAnthropic Claude 4 기능 사용해 보기#

Claude 4를 사용해 볼 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• Claude.ai: Anthropic 웹사이트에서 직접 Claude를 사용할 수 있습니다. Sonnet 4는 기본 계정으로 이용 가능하며, Opus 4는 Pro 등급을 통해 액세스해야 합니다.
• Anthropic API: 개발자는 API를 사용하여 Claude를 자체 도구나 서비스에 통합할 수 있습니다. Sonnet과 Opus 두 모델 모두 지원되며, 설정 시 API 키가 필요합니다.
• GitHub Copilot: Claude 4는 GitHub Copilot Chat에서 사용할 수 있습니다. Sonnet 4는 유료 사용자에게 제공되며, Opus 4에 대한 액세스는 특정 플랜에 따라 다릅니다. 이 모델들은 GitHub 사이트, VS Code 및 모바일 앱 내에서 사용할 수 있습니다.

그림 4. GitHub Copilot의 Claude 4 모델.

Claude 4는 Amazon Bedrock 및 Google Cloud의 Vertex AI와 같은 플랫폼에서도 사용할 수 있습니다.

이러한 통합을 통해 클라우드 애플리케이션 및 엔터프라이즈 도구 내에서 모델을 더 쉽게 사용할 수 있습니다.

Link to this section핵심 요약#

Claude 4는 AI 모델이 얼마나 발전했는지를 보여주는 훌륭한 예입니다. 더 강력한 추론, 더 나은 메모리, 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있는 기능을 갖추어 더 복잡한 실제 업무를 위해 구축되었습니다.

코딩, 데이터 분석 또는 AI 기반 도구 구축 중 무엇을 하든 Claude 4가 작업을 지원할 수 있습니다. LLM이 계속 개선됨에 따라 Claude와 같은 도구는 일상적인 워크플로에서 더욱 일반적이 될 것입니다.

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