유토닉스 AI 특강 · 2026년 10월

Claude 이해하기

모델이 무엇을 읽고 어떻게 생각하는지부터, 2026년의 에이전트 기술까지 열두 장으로 봅니다.

이 발표의 그림 여섯 개는 모두 포인터에 반응합니다. 마우스를 올리고 슬라이더를 움직여 보세요. 그림은 hairline-create 스킬로 그렸습니다.

01 기본

Claude는 읽고, 생각하고, 행동하는 모델 패밀리입니다

만든 곳은 Anthropic입니다. 모든 기능은 하나의 엔드포인트, Messages API로 씁니다. 도구와 출력 형식 제약도 별도 API가 아니라 이 엔드포인트의 옵션입니다.

02 모델

네 단계의 모델, 하나의 API

Anthropic 1차 API 가격, 2026-09-25 기준. Mythos 5.1은 Fable 5.1과 같은 모델이지만 승인된 기관만 쓸 수 있습니다. 모델을 고르기 전에 effort를 먼저 조절하는 편이 보통 더 쌉니다.

03 토큰

모델은 토큰 단위로 읽고, 한 번에 읽는 양에 한계가 있습니다

• 토큰은 글자보다 조금 큰 조각입니다. 같은 뜻이라도 한국어는 영어보다 대체로 토큰을 더 씁니다.
• 컨텍스트 윈도우는 시스템 프롬프트, 대화 기록, 도구 결과를 합친 상한입니다. 1M 토큰이고 Haiku만 200K입니다. 출력은 한 번에 최대 128K입니다.
• 넘칠 것 같으면 두 가지가 있습니다. 서버가 앞부분을 요약하는 압축(compaction), 오래된 도구 결과를 지우는 컨텍스트 편집.
• 토큰 수는 짐작하지 말고 count_tokens로 셉니다. 모델마다 토크나이저가 달라 같은 글도 수가 다릅니다.

압축은 기본 150K 토큰에서 작동하는 베타 기능입니다. 응답의 content 블록을 그대로 다시 넣어야 압축 상태가 이어집니다.

04 API

첫 호출: system, user, assistant

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()  # ANTHROPIC_API_KEY 환경 변수를 읽습니다

msg = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=16000,
    system="당신은 유토닉스 AI 특강의 조교입니다. 짧고 정확하게 답합니다.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "컨텍스트 윈도우를 한 문장으로 설명해 줘."},
    ],
)

if msg.stop_reason == "refusal":
    print("안전 분류기가 거절했습니다:", msg.stop_details)
else:
    print("".join(b.text for b in msg.content if b.type == "text"))

5.x 모델에서는 assistant 프리필이 400 에러입니다. 답의 형식을 강제하려면 구조화 출력(output_config.format)이나 strict: true 도구를 씁니다. 사고는 Opus 5.5에서 기본으로 켜져 있어 따로 적지 않았습니다.

05 사고

생각의 깊이는 다섯 눈금의 손잡이로 조절합니다

• 적응형 사고(adaptive thinking). 언제 얼마나 생각할지 모델이 정합니다. 5.x에서는 기본으로 켜져 있고, Opus 5.5에서는 끌 수 없습니다.
• effort는 low · medium · high · xhigh · max. Opus 5.5의 기본은 medium, Sonnet 5.5는 high입니다. 코딩과 에이전트 작업에는 xhigh가 잘 맞고, 분류나 짧은 대화는 low로 충분합니다.
• 예전 방식인 budget_tokens는 5.x에서 400 에러입니다. 사고 내용은 기본으로 숨겨지며 display: "summarized"로 요약을 받습니다.
• 사고 블록은 그것을 만든 모델과 대화에 묶입니다. 기록은 덧붙이기만 하고 앞부분을 고치지 않습니다.

output_config={"effort": "xhigh"} 한 줄이면 됩니다. 모델을 바꾸기 전에 같은 모델에서 effort를 낮춰 보는 쪽이 비용 대비 효과가 큰 경우가 많습니다.

06 에이전트

한 턴은 네 정거장을 도는 루프입니다

1. 요청. 메시지와 함께 도구 정의(tools)를 보냅니다. 이름, 설명, 입력 스키마가 전부입니다.
2. 호출. 모델이 tool_use 블록으로 어떤 도구를 어떤 인수로 부를지 답합니다. 한 번에 여러 개를 부르기도 합니다.
3. 결과. 내 코드가 도구를 실행하고, tool_result를 한 메시지에 모두 담아 돌려줍니다. 실패도 is_error로 돌려줍니다.
4. 답. 더 부를 도구가 없으면 end_turn으로 끝납니다. 있으면 두 번째 정거장으로 돌아갑니다.

SDK의 Tool Runner가 이 루프를 대신 돕니다. 웹 검색, 웹 가져오기, 코드 실행 같은 서버 도구는 선언만 하면 Anthropic 쪽에서 실행되어 같은 응답에 결과가 실려 옵니다.

07 연결

도구를 꽂는 여섯 개의 소켓

08 최신

2026년에 바뀐 것들

09 선택

에이전트를 만드는 네 가지 길: 누가 루프를 돌리고, 누가 배포하는가

단순한 것부터 시작합니다. 분류, 요약, 추출은 호출 한 번이면 됩니다. 에이전트는 과제가 여러 단계이고 미리 다 적을 수 없을 때, 그리고 틀린 결과를 잡아낼 방법이 있을 때 씁니다.

10 도구

Claude Code: 터미널에서 함께 일하는 에이전트

같은 하네스를 내 프로그램 안에서 라이브러리로 쓰는 길이 Claude Agent SDK입니다. 서버에서 Anthropic이 대신 운영하는 길은 Managed Agents입니다.

정리

세 가지만 기억하세요

모델, 가격, 기능 정보는 2026-09-25 기준 Anthropic 공개 자료입니다. 베타로 표시한 기능은 바뀔 수 있으니 최신 값은 문서에서 확인하세요.