Anthropic Claude 4의 기능: 새롭게 추가되고 개선된 사항

여행 계획 세우기, 코드 디버깅, 차트 분석, 법률 문서 요약과 같은 작업은 일반적으로 서로 다른 도구를 사용하거나 도메인 전문 지식을 필요로 합니다. 오늘날에는 최근 AI 발전 덕분에 단일 대규모 언어 모델 (LLM)이 이러한 모든 작업을 지원할 수 있습니다.

LLM은 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 학습된 AI 모델의 한 유형입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트(도서, 웹사이트, 대화 등)를 분석하여 사람들이 글을 쓰고 말하는 방식과 관련된 패턴을 인식하는 방식으로 학습합니다. 학습이 완료되면 LLM은 질문에 답하고, 코드를 작성하고, 문서를 요약하며, 지시가 거의 없어도 다양한 언어 기반 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 유형의 모델을 개발하는 기업 중 하나가 Anthropic입니다. 전직 OpenAI 직원들이 2021년에 설립한 Anthropic은 안전하고 신뢰할 수 있으며 사용하기 쉬운 AI 시스템을 만드는 데 집중하고 있습니다. 최신 출시 제품은 Claude 4 모델 제품군으로, Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4의 두 가지 버전으로 구성됩니다.

2025년 5월 22일에 출시된 Claude Opus 4는 대규모 코드베이스를 다루거나 심층적인 연구를 수행하는 것처럼 고도의 추론과 지속적인 집중력이 필요한 복잡한 작업을 위해 설계되었습니다. 한 테스트에서는 자체 메모리 파일을 생성하고 참조하여 Pokémon Red를 플레이했으며, 게임 중간에 진행 상황을 유지하는 데 도움이 되는 탐색 가이드까지 생성했습니다.

그림 1. Pokémon을 플레이하는 Claude 4의 예시입니다.

Claude Sonnet 4는 성능이 다소 낮지만 더 빠르고 효율적이므로 글쓰기, 요약, 일반적인 문제 해결과 같은 일상적인 작업에 신뢰할 수 있는 선택입니다. 이 글에서는 Claude 4의 주요 기능과 실제로 영향을 미치는 분야를 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

대규모 언어 모델 (LLM) 개요#

Claude 4와 그 기능을 살펴보기 전에 대규모 언어 모델이 실제 환경에서 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다.

최첨단 LLM의 대부분은 Transformer라는 머신 러닝 아키텍처를 기반으로 하며, 이 아키텍처는 긴 텍스트에서 단어 간 관계를 이해하도록 돕습니다. 따라서 문장을 자동 완성하는 것뿐만 아니라 문서 요약, 코드 작성, 질문 답변, 언어 번역도 수행할 수 있습니다.

실제로 LLM의 주요 강점은 유연성입니다. 학습이 완료되면 추가 튜닝을 거의 또는 전혀 하지 않고도 광범위한 작업에 사용할 수 있습니다. 따라서 고객 지원과 교육부터 소프트웨어 개발, 콘텐츠 제작, 연구에 이르는 다양한 애플리케이션에서 유용하게 활용됩니다.

그림 2. 대규모 언어 모델의 사용 사례입니다.

AI 도입이 증가함에 따라 LLM은 고객 서비스 팀의 응답 자동화를 지원하고, 튜터링 도구를 통해 학생들을 돕고, VS Code와 같은 코딩 환경에서 개발자를 지원하며, 전문가가 계약서, 보고서, 데이터를 쉽게 검토할 수 있도록 돕고 있습니다. 한편 일부 LLM은 AI 에이전트에 통합되어 계획 수립, 연구, 작성 워크플로와 같은 여러 단계의 작업을 수행할 수 있습니다.

Claude LLM의 발전 과정#

Anthropic의 Claude 모델은 출시될 때마다 속도, 추론 능력, 전반적인 기능이 꾸준히 향상되었습니다. Claude 4에 이르기까지 Claude 제품군이 어떻게 발전해 왔는지 간단히 살펴보겠습니다.

• Claude Instant 1.2, 2, 2.1: 이 초기 모델들은 비용 효율적이고 빠른 응답을 제공하도록 설계되었습니다. Claude 2.1은 200,000토큰 컨텍스트를 지원하기 시작했으며, 이에 따라 전체 대화 기록과 같은 긴 입력을 한 번의 상호작용에서 처리할 수 있었습니다.
• Claude 3 Haiku 및 3.5 Haiku: 속도와 효율성에 최적화된 경량 모델입니다. 요약, 기본 채팅, 고객 지원과 같은 실시간 애플리케이션에 적합했습니다.
• Claude 3 Sonnet 및 3.5 Sonnet: 두 모델 모두 속도를 희생하지 않으면서 강력한 성능을 제공하는 균형 잡힌 모델이었습니다. 대규모 프롬프트와 긴 출력물을 지원하여 다양한 비즈니스 사용 사례에 적합했습니다.
• Claude 3 Opus: 복잡하고 추론 중심적인 작업을 위해 설계된 고성능 모델이었습니다. 속도가 느리고 더 많은 리소스를 필요로 했지만, Opus는 상세하고 정확한 응답을 제공하여 연구, 전략 수립, 창의적 작업에 적합했습니다.
• Claude 3.7 Sonnet: Claude 4가 출시되기 전까지 가장 발전된 Claude 모델이었습니다. 더욱 심층적인 응답을 위한 확장 사고 모드를 도입했고, 긴 작업에서 일관성을 개선했으며, 고급 프로그래밍, 상세한 분석, 장문 작성에 적합했습니다.

Anthropic의 Claude 4 알아보기#

Claude 4는 대규모 언어 모델이 복잡하고 장시간 지속되는 작업을 처리하도록 설계되는 방식에 대한 기존의 관점을 바꿉니다. Anthropic의 최신 모델인 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4는 속도나 출력 품질에만 집중하는 대신 지속적인 추론, 향상된 컨텍스트 처리, 더욱 안정적인 성능을 지원하는 것을 목표로 합니다.

예를 들어 Claude 4 모델은 작업을 완료하기 위해 지름길이나 편법을 사용하지 않고 더욱 신중하게 사고합니다. 실제로 Sonnet 3.7과 같은 이전 버전에 비해 그렇게 행동할 가능성이 65% 낮습니다.

두 모델의 또 다른 주요 기능은 확장 사고입니다. 이를 통해 응답하기 전에 잠시 멈추고 여러 단계를 고려할 수 있습니다. 따라서 Claude 4는 분기형 작업 탐색, 다단계 프로세스 계획, 구조화된 콘텐츠 작성처럼 신중한 단계별 추론이 중요한 상황에서 특히 유용합니다.

또한 Claude Opus 4는 향상된 메모리 기능을 제공합니다. 개발자가 로컬 파일에 대한 액세스 권한을 제공하면 모델은 세션 간 주요 세부 정보를 추적하기 위해 영구 메모리 파일을 생성하고 참조할 수 있습니다.

두 모델 모두 외부 도구와 함께 작동하도록 설계되었습니다. Claude 4는 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)이라는 개념을 사용하여 API와 파일 시스템에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 응답을 생성하고, 실제 데이터와 상호작용하고, 백그라운드 작업을 실행하거나, 워크플로의 일부로 사용자 지정 도구를 사용하는 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

Claude 4 AI 모델의 애플리케이션#

에이전틱 AI 및 모델 컨텍스트 프로토콜과 같은 개념은 Claude 4의 사용 방식에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 모델은 단순히 프롬프트에 응답하도록 만들어진 것이 아니라 더 복잡한 작업을 수행하고, 도구에 연결하며, 더 큰 시스템의 일부로 작동하도록 설계되었습니다.

이제 Claude 4를 코딩 및 이미지 분석과 같은 애플리케이션에 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

Claude Opus 4의 코딩 기능 살펴보기#

깔끔하고 신뢰할 수 있는 코드를 작성하는 일은 숙련된 개발자에게도 때때로 어려울 수 있습니다. 그래서 한 사람이 작성하고 다른 사람이 검토하는 페어 프로그래밍은 수년간 신뢰받아 온 접근 방식입니다. 이제 개발자는 Claude Opus 4와 같은 AI 모델을 통해 지능형 어시스턴트로부터 유사한 지원을 받을 수 있습니다.

Claude Opus 4는 복잡한 코딩 프로젝트를 처리하도록 설계되었습니다. 오픈 소스 코드의 실제 버그를 AI 모델이 얼마나 잘 수정하는지 평가하는 SWE-bench와 명령줄 환경에서 작업을 얼마나 잘 처리하는지 테스트하는 Terminal-bench와 같은 벤치마크에서 우수한 점수를 기록합니다. 흥미롭게도 Claude Opus 4는 이미 Claude Code를 통해 VS Code와 같은 도구에서 사용되고 있으며, 새 함수 작성, 수정 사항 제안, 버그 수정과 같은 작업을 지원합니다.

그림 3. VS Code의 Claude Code 인터페이스입니다.

Claude 4의 비전 기능#

Claude 4는 텍스트와 코드뿐만 아니라 이미지를 분석하는 데도 뛰어납니다. 이전 모델을 기반으로 시각적 기능이 강화되어 이제 작성된 콘텐츠와 함께 이미지를 분석하고 해석할 수 있습니다. 또한 여러 이미지를 한 번에 지원하므로 디자인 비교, 차트 읽기, 다이어그램 요약, 사용자 인터페이스 목업 검토와 같은 작업에 유용합니다.

Claude는 시각적 요소를 해석하는 데 뛰어나지만 한계도 있습니다. 사람을 인식할 수 없고, 체스판이나 시계와 같은 정확한 레이아웃을 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 의료 진단을 위해 설계된 모델도 아닙니다. 중요한 사용 사례에서는 출력 결과를 반드시 다시 확인하는 것이 좋습니다.

Claude 4의 이미지 기능을 신중하게 활용하면 개발자의 시각적 인터페이스 디버깅, 교육자의 학습 자료 제작, 연구자의 시각적 데이터 검토를 지원할 수 있습니다. 이를 통해 텍스트와 이미지를 결합하는 멀티모달 작업에서 영향력 있는 도구로 활용할 수 있습니다.

Anthropic Claude 4의 기능을 사용해 보는 방법#

Claude 4를 사용해 보는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• Claude.ai: Anthropic 웹사이트에서 Claude를 직접 사용할 수 있습니다. Sonnet 4는 기본 계정에서 사용할 수 있으며, Opus 4를 사용하려면 Pro 등급을 통한 액세스 권한이 필요합니다.
• Anthropic API: 개발자는 API를 사용하여 Claude를 자체 도구나 서비스에 통합할 수 있습니다. Sonnet과 Opus 두 모델을 모두 지원하며, 설정하려면 API 키가 필요합니다.
• GitHub Copilot: Claude 4는 GitHub Copilot Chat에서 사용할 수 있습니다. Sonnet 4는 유료 사용자에게 제공되며, Opus 4에 대한 액세스 권한은 사용 중인 요금제에 따라 달라집니다. 이 모델은 GitHub 사이트, VS Code, 모바일 앱에서 사용할 수 있습니다.

그림 4. GitHub Copilot의 Claude 4 모델입니다.

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

이러한 통합을 통해 클라우드 애플리케이션과 엔터프라이즈 도구에서 모델을 더욱 쉽게 사용할 수 있습니다.

핵심 요점#

Claude 4는 AI 모델이 얼마나 발전했는지를 보여 주는 훌륭한 사례입니다. 더 강력한 추론 능력, 향상된 메모리, 텍스트와 이미지를 모두 처리하는 기능을 갖춘 Claude 4는 더욱 복잡한 실제 업무를 수행하도록 설계되었습니다.

코딩, 데이터 분석, AI 기반 도구 구축 등 어떤 작업을 수행하든 Claude 4가 지원할 수 있습니다. LLM이 계속 발전함에 따라 Claude와 같은 도구는 일상적인 워크플로에서 더욱 일반적으로 사용될 가능성이 높습니다.

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