Anthropic Claude 4 기능: 새롭게 추가되고 개선된 점

여행 계획, 코드 디버깅, 차트 분석, 법률 문서 요약과 같은 작업은 일반적으로 여러 도구를 사용하거나 해당 분야의 전문 지식을 필요로 합니다. 최근 AI의 발전 덕분에 이제 하나의 대규모 언어 모델(LLM)로 이러한 작업을 모두 지원할 수 있습니다.

LLM은 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 AI 모델의 한 종류입니다. 사람들의 글쓰기와 말하기 방식에 관한 패턴을 파악하기 위해 방대한 양의 텍스트(책, 웹사이트, 대화 등)를 분석하며 학습합니다. 훈련을 마친 LLM은 질문에 답하고, 코드를 작성하고, 문서를 요약하는 등 지시가 거의 없어도 다양한 언어 기반 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 모델을 개발하는 기업 중 하나가 Anthropic입니다. 2021년 전 OpenAI 직원들이 설립한 Anthropic은 안전하고 신뢰할 수 있으며 사용하기 쉬운 AI 시스템을 만드는 데 주력합니다. 이 글을 작성하는 시점의 최신 출시는 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4, 두 가지 버전으로 구성된 Claude 4 모델 제품군입니다.

2025년 5월 22일에 출시된 Claude Opus 4는 대규모 코드베이스를 살펴보거나 심층 연구를 수행하는 것처럼 깊은 추론과 지속적인 집중이 필요한 복잡한 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 한 테스트에서는 자체 메모리 파일을 만들고 참조해 Pokémon Red를 플레이할 수 있었으며, 게임 도중 경로 안내를 생성해 진행을 이어가기도 했습니다.

그림 1. Pokémon을 플레이하는 Claude 4의 예시.

Claude Sonnet 4는 성능이 다소 낮지만 더 빠르고 효율적이어서 글쓰기, 요약, 일반적인 문제 해결과 같은 일상 작업에 적합하고 신뢰할 수 있는 선택입니다. 이 글에서는 Claude 4의 주요 기능과 활용 효과를 살펴보겠습니다.

대규모 언어 모델(LLM) 개요#

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

대부분의 최신 LLM은 긴 텍스트에서 단어 간 관계를 이해하는 데 도움이 되는 트랜스포머라는 머신러닝 아키텍처를 기반으로 합니다. 따라서 문장을 자동 완성하는 데 그치지 않고 문서 요약, 코드 작성, 질문 답변, 언어 번역까지 수행할 수 있습니다.

실제로 LLM의 주요 강점은 유연성입니다. 훈련을 마치면 추가 튜닝을 거의 또는 전혀 하지 않고도 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 따라서 고객 지원과 교육부터 소프트웨어 개발, 콘텐츠 제작, 연구에 이르기까지 여러 애플리케이션에 유용합니다.

그림 2. 대규모 언어 모델의 활용 사례.

AI 도입이 확대되면서 LLM은 고객 서비스 팀의 응답 자동화를 돕고, 학생에게 튜터링 도구를 제공하며, VS Code와 같은 코딩 환경에서 개발자를 지원하고, 전문가가 계약서, 보고서, 데이터를 쉽게 살펴볼 수 있도록 합니다. 한편 일부 LLM은 계획 수립, 조사, 글쓰기 워크플로와 같은 여러 단계의 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트에 통합되고 있습니다.

Claude LLM의 발전 과정#

Anthropic의 Claude 모델은 출시될 때마다 속도, 추론 능력, 전반적인 성능 면에서 꾸준히 개선되어 왔습니다. Claude 4에 이르기까지 Claude 제품군이 발전한 과정을 간단히 살펴보겠습니다.

• Claude Instant 1.2, 2, 2.1: 초기 모델은 비용 효율적이고 빠른 응답을 제공하도록 설계되었습니다. Claude 2.1은 200,000토큰 컨텍스트 윈도를 지원했습니다(즉, 전체 녹취록과 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 모델은 속도를 희생하지 않으면서 뛰어난 성능을 제공하는 균형 잡힌 모델이었습니다. 대규모 프롬프트와 긴 출력을 지원해 다양한 비즈니스 활용 사례에 적합했습니다.
• Claude 3 Opus: 복잡하고 추론 집약적인 작업을 위해 설계된 고성능 모델이었습니다. 속도가 느리고 리소스를 더 많이 사용했지만, Opus는 상세하고 정확한 응답을 제공해 연구, 전략 수립, 창작 작업에 적합했습니다.
• Claude 3.7 Sonnet: Claude 4가 출시되기 전까지 가장 발전된 Claude 모델이었습니다. 더 깊이 있는 응답을 위한 확장 사고 모드를 도입했고, 장시간 작업에서 일관성을 높였으며, 고급 프로그래밍, 상세 분석, 장문 작성에 적합했습니다.

Anthropic의 Claude 4 알아보기#

Claude 4는 대규모 언어 모델이 복잡하고 장시간 이어지는 작업을 처리하도록 설계되는 방식에 대한 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 더 신중하게 추론하며 작업을 끝내기 위해 지름길이나 편법을 사용하지 않습니다. 실제로 Claude 4 모델은 Sonnet 3.7과 같은 이전 버전보다 그렇게 행동할 가능성이 65% 낮습니다.

두 모델의 또 다른 주요 기능은 확장 사고입니다. 이 기능을 통해 모델은 응답하기 전에 잠시 멈춰 여러 단계를 검토할 수 있습니다. 따라서 Claude 4는 분기형 작업 처리, 다단계 프로세스 계획, 구조화된 콘텐츠 작성 등 신중하고 단계적인 추론이 중요한 상황에 특히 유용합니다.

또한 Claude Opus 4는 향상된 메모리 기능을 제공합니다. 개발자가 로컬 파일에 대한 액세스 권한을 제공하면 모델은 세션 간에 주요 정보를 추적하기 위해 지속성 메모리 파일을 만들고 참조할 수 있습니다.

두 모델 모두 외부 도구와 연동하도록 설계되었습니다. Claude 4는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 개념을 사용해 API와 파일 시스템에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 응답을 생성하고, 실제 데이터와 상호작용하고, 백그라운드 작업을 실행하거나, 워크플로의 일부로 맞춤 도구를 사용할 수 있는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

Claude 4 AI 모델의 활용 분야#

에이전트형 AI와 모델 컨텍스트 프로토콜 같은 개념은 Claude 4의 주요 활용 방식입니다. 이 모델은 프롬프트에 응답하는 데 그치지 않고 더 복잡한 작업을 수행하고, 도구에 연결하며, 더 큰 시스템의 일부로 작동하도록 설계되었습니다.

이어서 Claude 4를 코딩 및 이미지 분석과 같은 애플리케이션에 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

Claude Opus 4의 코딩 능력 살펴보기#

경험 많은 개발자도 깔끔하고 신뢰할 수 있는 코드를 작성하는 일이 어려울 때가 있습니다. 한 사람이 코드를 작성하고 다른 사람이 검토하는 페어 프로그래밍이 수년간 신뢰받는 접근 방식이었던 이유입니다. 이제 개발자는 Claude Opus 4와 같은 AI 모델을 통해 지능형 어시스턴트의 유사한 지원을 받을 수 있습니다.

Claude Opus 4는 복잡한 코딩 프로젝트를 처리하도록 설계되었습니다. 오픈소스 코드의 실제 버그를 AI 모델이 얼마나 잘 수정하는지 확인하는 SWE-bench와 명령줄 환경에서 작업을 처리하는 능력을 시험하는 Terminal-bench와 같은 벤치마크에서 좋은 점수를 받았습니다. 흥미롭게도 Claude Opus 4는 이미 Claude Code를 통해 VS Code와 같은 도구에서 사용되고 있으며, 새 함수 작성, 수정 제안, 버그 수정과 같은 작업을 지원합니다.

그림 3. VS Code의 Claude Code 인터페이스.

Claude 4의 비전 기능#

Claude 4는 텍스트와 코드뿐 아니라 이미지도 분석할 수 있습니다. 이전 모델의 기반을 이어받아 시각적 기능이 강화되었으며, 글과 함께 이미지를 분석하고 해석할 수 있습니다. 여러 이미지를 동시에 지원하므로 디자인 비교, 차트 읽기, 다이어그램 요약, 사용자 인터페이스 목업 검토와 같은 작업에 유용합니다.

Claude는 시각 자료를 해석하는 데 능하지만 한계도 있습니다. 사람을 인식하지 못하고, 체스판이나 시계처럼 정확한 배치가 필요한 대상은 처리하기 어려울 수 있으며, 의료 진단을 위해 설계된 모델도 아닙니다. 중요한 활용 사례에서는 출력을 반드시 다시 확인하는 것이 좋습니다.

Claude 4의 이미지 기능을 적절히 활용하면 개발자의 시각적 인터페이스 디버깅, 교육자의 학습 자료 제작, 연구자의 시각 데이터 검토를 지원할 수 있습니다. 따라서 텍스트와 이미지를 결합하는 멀티모달 작업에 효과적인 도구입니다. Claude Opus 5.5 및 Claude Sonnet 5.5와 같은 최신 Claude 모델은 실제 객체 탐지 성능을 기준으로 Ultralytics VLM Leaderboard에서 다른 비전 언어 모델과 비교됩니다.

Anthropic Claude 4의 기능 사용해 보기#

Claude 4를 사용해 보는 방법은 다음과 같습니다.

• Claude.ai: Anthropic 웹사이트에서 Claude를 직접 사용할 수 있습니다. Sonnet 4는 기본 계정으로 이용할 수 있으며, Opus 4를 사용하려면 Pro 등급에 가입해야 합니다.
• Anthropic API: 개발자는 API를 사용해 Claude를 자체 도구나 서비스에 통합할 수 있습니다. Sonnet과 Opus 두 모델을 모두 지원하며, 설정에는 API 키가 필요합니다.
• GitHub Copilot: Claude 4는 GitHub Copilot Chat에서 사용할 수 있습니다. Sonnet 4는 유료 사용자에게 제공되며 Opus 4에 대한 액세스는 사용 중인 요금제에 따라 달라집니다. GitHub 웹사이트, VS Code, 모바일 앱에서 모델을 사용할 수 있습니다.

그림 4. GitHub Copilot의 Claude 4 모델.

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

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

핵심 요점#

Claude 4는 AI 모델이 얼마나 발전했는지를 잘 보여주는 사례입니다. 더 강력한 추론 능력과 향상된 메모리를 갖추고 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있어 복잡한 실제 작업에 적합합니다.

코딩, 데이터 분석, AI 기반 도구 개발 등 다양한 작업에서 Claude 4의 지원을 받을 수 있습니다. LLM이 계속 발전함에 따라 Claude와 같은 도구는 일상적인 워크플로에서 더욱 흔히 사용될 것입니다.

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