[AI] Claude 개념 정리

Claude는 Anthropic이 만든 대규모 언어 모델(LLM) 제품군이자, 그 모델을 쓰는 앱과 개발 도구를 함께 부르는 이름입니다. 같은 모델을 웹과 데스크톱 앱, 터미널의 Claude Code, API, 그리고 AWS, Google Cloud, Microsoft Foundry 같은 클라우드에서 쓸 수 있어서, 무엇을 쓸지보다 어떤 경로로 쓸지를 먼저 정하는 편이 이해가 빠릅니다. 이 글에서는 Claude의 모델 라인업과 쓰는 방법, 다른 LLM과 다른 점을 정리하고 Claude Code로 Pod 로그를 분석하는 과정을 확인합니다.

1. Claude란

Claude를 이야기할 때는 두 가지를 구분해야 합니다. 하나는 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하는 모델 자체이고, 다른 하나는 그 모델 위에 대화 화면, 파일 처리, 도구 연결을 붙인 서비스입니다. ChatGPT, Gemini, Claude 비교에서 다룬 요금제는 서비스의 이야기이고, 이 글에서 다루는 Opus, Sonnet 같은 이름은 모델의 이야기입니다.

 

구분	설명
만든 곳	Anthropic, AI 안전 연구를 중심에 둔 공익 법인(Public Benefit Corporation)
모델	Fable, Opus, Sonnet, Haiku 네 가지 라인, 숫자는 세대를 뜻함 (예: Opus 5.5)
서비스	Claude 앱(웹, 데스크톱, 모바일), Claude Code, Claude API
입력과 출력	텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력, 여러 언어 지원, 도구 사용 가능

 

Anthropic은 회사의 목표를 세상이 변혁적인 AI로 안전하게 넘어가도록 하는 것이라고 설명합니다. 이 방향은 뒤에서 다룰 Claude의 헌법(constitution)이나 도구 실행 전 사용자 승인을 요구하는 설계에서도 드러납니다.

2. 모델 라인업

2026년 10월 기준 최신 모델은 Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 네 가지입니다. 오른쪽으로 갈수록 추론이 깊어지는 대신 느리고 비싸지며, 네 모델 모두 컨텍스트 1M 토큰, 최대 출력 128K 토큰, 텍스트와 이미지 입력, 도구 사용을 지원합니다.

오른쪽으로 갈수록 추론이 깊어지는 대신 느리고 비싸지며, 컨텍스트와 최대 출력은 네 모델이 같습니다

 

모델	API ID와 쓰임새
Fable 5.1	claude-fable-5-1, 까다로운 추론과 며칠씩 이어지는 긴 에이전트 작업, 입력 $10 / 출력 $50
Opus 5.5	claude-opus-5-5, 오래 걸리는 에이전트 코딩과 지식 작업, 입력 $4 / 출력 $20
Sonnet 5.5	claude-sonnet-5-5, 속도와 성능의 균형, 일상 업무와 글쓰기, 입력 $2 / 출력 $10
Haiku 5.5	claude-haiku-5-5, 분류, 추출, 라우팅처럼 양이 많고 빨라야 하는 작업, 입력 $0.10~ / 출력 $0.50~

 

가격은 API 기준 100만 토큰(MTok)당 달러이고, Batch API는 50% 할인되며 프롬프트 캐시를 읽을 때는 입력 가격보다 훨씬 싸게 과금됩니다. 공식 문서는 어떤 모델을 쓸지 모르겠다면 Opus 5.5로 시작하고, 높은 effort로도 결과가 부족할 때 Fable 5.1을 쓰라고 안내합니다. 저도 처음에는 Opus로 품질 기준을 잡은 뒤, 같은 결과가 나오는 작업만 Sonnet이나 Haiku로 내려 비용을 줄이는 순서를 권합니다. 처음부터 싼 모델로 시작하면 결과가 나쁠 때 모델 탓인지 프롬프트 탓인지 구분하기 어렵기 때문입니다.

 

토큰과 컨텍스트 윈도우가 무엇인지는 LLM 토큰과 컨텍스트 윈도우 개념 정리에서 자세히 다루었습니다. 1M 토큰은 현재 토크나이저 기준으로 대략 영어 55만 단어 분량입니다.

3. Claude를 쓰는 방법

Claude는 크게 세 가지 경로로 씁니다. 사람이 직접 쓰는 앱, 개발자가 프로그램에서 호출하는 API, 이미 쓰고 있는 클라우드 계정으로 쓰는 방식입니다. 어느 경로든 뒤에서 동작하는 모델은 같습니다.

같은 Claude 모델을 앱, API, 클라우드 중 쓰는 방식에 맞는 경로로 사용합니다

 

경로	설명과 쓰임새
Claude 앱	claude.ai 웹, 데스크톱, 모바일 앱, 대화, 파일 분석, 웹 검색, 프로젝트 단위 작업
Claude Code	터미널, IDE, 데스크톱에서 쓰는 코딩 에이전트, 파일을 읽고 고치고 명령을 실행, Pro 이상 유료 플랜이나 API 계정 필요
Messages API	모델을 직접 호출, 대화 기록과 도구 실행 반복은 직접 구현
Claude Managed Agents	Anthropic이 관리하는 인프라에서 에이전트를 실행, 오래 걸리는 비동기 작업에 적합
클라우드	Amazon Bedrock, Claude Platform on AWS, Google Cloud, Microsoft Foundry, 기존 클라우드 계정의 권한과 과금 체계를 그대로 사용

 

회사에서 Azure를 쓰고 있다면 Microsoft Foundry로 배포하는 방법이 보안 검토와 비용 처리 면에서 가장 수월합니다. 네트워크와 권한을 기존 Azure 구독 안에서 관리할 수 있기 때문이고, Foundry 구성은 Microsoft Foundry 구성 정리에서 다루었습니다. 같은 모델이라도 플랫폼마다 모델 ID 형식과 지원 종료 일정이 조금씩 다르므로, 배포 전에 각 플랫폼 문서를 확인하는 것이 좋습니다.

4. 다른 LLM과 다른 점

모델 성능은 세대마다 바뀌므로, 여기서는 쉽게 바뀌지 않는 설계상의 특징을 정리합니다.

 

특징	설명
헌법(constitution)	Claude가 따라야 할 가치와 행동을 적은 문서를 공개하고 학습에 사용, 우선순위는 안전, 윤리, Anthropic 지침, 도움이 되는 것 순서
적응형 사고(adaptive thinking)	답하기 전에 얼마나 생각할지 모델이 스스로 정함, API의 effort 값(low~max)으로 깊이를 조절
긴 컨텍스트	전 모델 1M 토큰, 긴 로그나 코드베이스를 한 번에 넣을 수 있음
도구 사용과 MCP	모델이 도구 호출을 요청하고 실행은 애플리케이션이 담당, 도구 연결 표준인 MCP를 Anthropic이 처음 공개

 

헌법은 지켜야 할 규칙을 나열하기보다 왜 그렇게 행동해야 하는지를 설명하는 방식으로 쓰여 있고, CC0 라이선스로 누구나 읽을 수 있게 공개되어 있습니다. 업무에 도입할 때 모델이 어떤 요청을 거절하거나 확인을 구하는 이유를 이 문서에서 찾을 수 있어서, 저는 보안 검토 자료로 함께 첨부하는 편입니다.

 

도구 사용과 MCP의 동작 방식은 AI 에이전트와 MCP 개념 정리에서 정리했고, Claude가 실제로 도구를 쓰는 환경을 어떻게 구성하는지는 다음 글에서 이어서 다루겠습니다.

5. 실습: Claude Code로 Pod 로그 분석하기

Claude를 터미널에서 가장 빠르게 써 보는 방법은 Claude Code입니다. macOS, Linux, WSL에서는 공식 설치 스크립트 한 줄로 설치하고, 처음 실행할 때 브라우저로 로그인합니다.

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
claude --version

2.1.311 (Claude Code)

claude만 입력하면 대화형 세션이 열리지만, -p 옵션을 쓰면 질문 하나에 답만 출력하고 끝나서 스크립트나 파이프라인에 넣기 좋습니다. 재시작을 반복하는 Pod의 describe 결과 일부를 파일로 저장하고, 가장 빠른 Haiku 모델에 원인을 물어보았습니다.

cat pod.log
NAME                     READY   STATUS             RESTARTS      AGE
api-7d9f8c6b5-x2k4p      0/1     CrashLoopBackOff   5 (40s ago)   4m
  Last State:     Terminated
    Reason:       OOMKilled
    Exit Code:    137
  Limits:
    memory:  256Mi
  Requests:
    memory:  128Mi

cat pod.log | claude -p "이 Pod가 재시작되는 원인과 확인할 명령을 3줄 이내로 알려줘" --model haiku

원인: 컨테이너가 메모리 limit 256Mi를 넘어 OOMKilled(exit 137)로 강제 종료되고, 재시작이 반복되어 CrashLoopBackOff 상태입니다.
확인: `kubectl describe pod api-7d9f8c6b5-x2k4p`로 Limits/Last State를 보고, `kubectl top pod api-7d9f8c6b5-x2k4p`나 `kubectl logs api-7d9f8c6b5-x2k4p --previous`로 종료 직전 메모리 사용량과 로그를 확인하세요.
조치: 실제 사용량이 256Mi를 계속 넘는다면 memory limit을 올리거나, 메모리 누수/과다 사용 원인을 코드에서 찾아 고치세요.

OOMKilled와 종료 코드 137을 근거로 메모리 limit 초과를 짚었고, 직전 컨테이너의 로그를 보는 --previous 옵션까지 제시했습니다. limits와 OOMKilled의 관계는 리소스 requests, limits와 HPA 정리에서 다룬 내용과 같습니다. 다만 답은 붙여 넣은 텍스트만 보고 추론한 것이므로, 제시한 명령을 직접 실행해 실제 사용량을 확인한 뒤에 limit을 바꿔야 합니다.

 

-p 없이 대화형으로 실행하면 Claude Code가 kubectl 같은 명령을 직접 실행해 확인하려 합니다. 이때 명령마다 실행 여부를 묻는데, 운영 클러스터의 kubeconfig가 잡혀 있는 터미널이라면 조회 명령만 허용하고 변경 명령은 직접 검토한 뒤 실행하는 것이 안전합니다.

6. 업무에 쓸 때 확인할 것

항목	확인할 내용
플랜과 데이터	개인 플랜은 모델 학습 설정을 직접 확인, 회사 데이터는 Team, Enterprise, API나 클라우드 경로로 사용
모델 버전	API ID는 고정된 스냅샷이므로 운영 코드에는 모델 ID를 명시하고, 지원 종료 일정을 확인
비용	출력 토큰이 입력보다 5배 비쌈, 반복 호출은 Batch API와 프롬프트 캐시 활용
권한	Claude Code나 에이전트에 넘기는 자격 증명은 읽기 전용, 최소 범위부터
검증	답의 명령과 수치는 직접 실행해 확인한 뒤 적용

 

어떤 정보를 입력하면 안 되는지는 생성형 AI 업무 활용 시 보안 주의점 정리에, 요금제 비교는 ChatGPT, Gemini, Claude 비교에 정리했습니다.

7. 정리

• Claude는 Anthropic의 LLM 제품군이자 그 모델을 쓰는 앱, Claude Code, API를 함께 부르는 이름입니다.
• 최신 모델은 Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5이며, 모르겠다면 Opus 5.5로 시작해 같은 결과가 나오는 작업만 아래 모델로 내립니다.
• 같은 모델을 앱, API, 클라우드(Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry) 중 맞는 경로로 쓸 수 있습니다.
• 공개된 헌법, 적응형 사고, 1M 컨텍스트, 도구 사용과 MCP가 설계상의 특징입니다.
• Claude Code의 -p 옵션으로 로그 분석을 터미널과 스크립트에 붙일 수 있지만, 답은 직접 확인한 뒤 적용합니다.

참고

• Claude Docs - Models overview
• Claude Docs - Intro to Claude
• Claude Code Docs - Advanced setup
• Anthropic - Claude's constitution
• Anthropic - Company