Claude

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주요 대화형 인공지능 서비스
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Le Chat	DeepSeek	Qwen
FACTS Grounding 상위 20위 / 동일 회사 제외 SimpleQA 상위 21위 동일 회사 제외 대화형 인공지능 서비스 전체

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언어 모델
{{{#!wiki style="margin:-0px -10px -5px" {{{#!folding [ 펼치기 · 접기 ] {{{#!wiki style="margin:-5px -1px -11px; word-break:keep-all"	OpenAI	GPT (1/2/3/4/oss/5/6^{개발 중}) · (o1/o3/o4)
구글	Gemini(1/2/3) · Gemma · LaMDA · PaLM 2
Anthropic	Claude (Opus/Sonnet/Haiku)
xAI	Grok
메타	LLaMA
기타	HyperCLOVA(네이버) · 카나나(카카오) · 삼성 가우스(삼성전자) · 엑사원(LG AI연구원) · 믿:음(KT) · A.X(SK텔레콤) · Solar(업스테이지) Phi(Microsoft) · OpenELM(Apple) DeepSeek · Qwen(알리바바) · 어니봇(바이두) · Kimi(Moonshot AI) 나마즈(Sakana AI)	}}}}}}}}}

<colbgcolor=#da7756,#da7756><colcolor=#000> Claude 클로드
파일:Claude 로고 화이트.svg
개발사	Anthropic
하드웨어	Amazon Trainium [1], TPU [예정]
분류	LLM
출시일	v3.5 2024년 6월 21일 v3.5-new 2024년 10월 23일 v3.7 2025년 2월 24일 v4 2025년 5월 23일 v4.1 2025년 8월 5일 v4.5 2025년 9월 30일 v4.6 2026년 2월 6일
서비스	부분유료화
MAU	약 1,890만 명[3] (2025년 1월)
라이선스	Proprietary SW
링크	\| \|

1. 개요2. 모델 라인업3. 기능

3.1. Artifact3.2. Projects3.3. 스타일3.4. Claude Code

3.4.1. 소스 코드 유출 사태

3.5. 통합3.6. 심층 사고3.7. 웹 검색3.8. Research Mode3.9. Model Context Protocol 통합3.10. Agent Skills 통합3.11. 자동 압축 기능3.12. Claude Cowork3.13. 시각화

4. 타 LLM 대비

4.1. 장점4.2. 단점

5. 여담6. 외부 링크

1. 개요

미국의 AI 개발 기업 Anthropic(앤트로픽)이 개발한 생성형 인공지능 LLM, 그리고 이를 기반으로 하는 동명의 대화형 인공지능 서비스를 모두 가리킨다.

2. 모델 라인업

자세한 내용은 Claude/모델 문서

#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를

#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[Claude/모델#s-|]]번 문단을

#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[Claude/모델#|]] 부분을

참고하십시오.

3. 기능

3.1. Artifact

긴 글을 작성해야 함을 스스로 인식하거나, 사용자의 요청이 있으면 창을 따로 띄워 그곳에 작성한다. 사용자는 작성된 내용을 보고 아티팩트 창에서 따로 프롬프트를 입력하여 내용을 수정하거나 개선할 수 있다.

주로 작문이나 코드를 짤 때 자주 볼 수 있다.

3.2. Projects

식별자를 가진 독립적인 개체를 생성해, 관련 파일들을 올려놓고, 그 파일들을 처음부터 전부 참조 가능한 상태로 대화를 시작하는 기능이다. 파일과 별개로, 스크립트를 입력해 추가적인 튜닝을 시킬 수도 있다.

사실상 각 문서 및 스크립트로 미리 튜닝된 대화방을 무한히 생성할 수 있는 기능이다. 대화를 속행하면 고질적인 문제가 발생하지만 대화를 버리면 처음부터 다시 튜닝해야 하는 고질적인 불편함을 크게 개선시켜 준다. 대화 내용을 정리한 문서를 작성하는 능력이 있으므로, 출력받은 대화 내용 문서를 다시 프로젝트에 입력하고 새 대화를 생성하는 식으로 작동시키면 된다.

3.3. 스타일

Claude가 글을 쓰는 스타일을 매번 강제로 지정해주는 기능이다. 일반적인 프롬프트는 대화가 진행될수록 잊어버리지만, 스타일은 계속 Claude에게 제시되므로 절대 잊지 않는다. 글을 쓰면 이에 맞추어 자동 생성하는 기능이 있지만, 이는 환각이 심하므로 쓰지 않는 것이 좋다. 대신, 사용자 지정 지침 사용에서 페르소나를 부여하는 프롬프트를 넣어두면 Claude가 계속 서식을 지키므로 매우 유용하다.

단, 심층 사고가 켜져 있으면 스타일을 계속 의식하다가 사고의 질이 떨어질 수 있으니 이 경우 적절한 타이밍에 켜고 끄는 것이 좋다. XML 태그를 이용해서 표현을 리마인드 하지 않게 명령하는 것도 방법이다.

3.4. Claude Code

아티팩트에서 발전된 형태로 코드를 짜야 하면 알아서 창을 띄우고 실시간으로 코드를 입력해서 보여준다. 사용자가 수동으로 내용을 수정 가능하며 특정 부분을 프롬프트로 수정해달라 요청할 수도 있다. 클로드가 내용을 수정하면 전체 코드를 다시 쓰는 대신 수정할 부분만 실시간으로 첨삭하여 수정해준다.

보통 API를 통해 CLI로 터미널에 통합할 수 있으므로, 이를 외부 확장프로그램으로 만들어져 Visual Studio Code 등과 같은 IDE에서도 사용 가능하다. Claude의 코딩 실력이 LLM 모델 최상위권이라 바이브 코딩에 많이 사용되고 있다.

비슷하게 비교되는 경쟁 서비스는 구글의 Gemini CLI이며, 둘다 CLI 인터페이스로 작동한다. CLI 특성상 GUI 방식에 비해 호불호가 갈린다. GUI 인터페이스를 지원하는 경쟁 서비스는 Cursor 또는 GitHub Copilot이 있는데, 개발자 입장에서 CLI를 더 선호하는 사람도 있지만 GUI 인터페이스에 비해 가시성이나 각종 편의기능은 부실한 편이다. VSC에서 사용할 경우 서드파티 플러그인을 통해 사이드 챗봇 인터페이스를 사용할 수 있지만 서드파티의 한계가 뚜렷하다. 이후 업데이트로 플러그인 없이도 챗봇 인터페이스를 지원하게 되어서, 사용하는 입장에선 CLI를 쓴다는 느낌 없이, 일반적인 Chat GPT 웹서비스와 유사한 인터페이스로도 사용할 수 있게 되었다.

Claude 웹 및 데스크톱 앱에서도 Claude Code를 사용할 수 있게 되었다. 무엇보다 중요한 건, 비록 깃허브 전용이지만 그래도 Claude 웹에서 쓸 수 있다는 것이 굉장히 크다는 점이다. 막말로 모바일에서도 본격적인 바이브 코딩을 할 수 있게 되었다. 데스크톱 앱에서는 로컬 환경에서도 돌릴 수 있게 되었다.

여타 서비스와 마찬가지로 유료 모델의 경우에도 한도 제한이 있으나, 해당 제한 사항이 횟수-토큰 단위로 명확한 cursor나 github copilot과 달리 claude는 시간에 따라 유동적이므로[4] 사용 습관에 따라 타 서비스에 비해 더 사용 제한이 여유롭다고 느낄 수도, 부족하다고 느낄 수도 있다.

그럼에도 성능에서는 현재 바이브 코딩 도구에서 독보적인 선두로 평가 받는다. SubAgent, Skills 등 개발에 최적화된 기능이 빠르게 업데이트되었고, MCP 연결도 부드러운 편이다. 에이전트 자체도 동종의 서비스 중에서는 그나마 가장 안정적인 편이고, 코딩을 시작하기 전 Claude가 뭘 할지 어느정도 알 수 있는 계획 모드의 추가 역시 좋은 편이다. 개인 단위 프로젝트뿐만 아니라 팀 단위 프로덕션 환경의 실험에도 가장 먼저 선택받는 분위기다. 실사용자 평가 기준 별점 다섯 개를 가득 채운 수준으로, 터미널 환경에만 익숙하다면 가장 먼저 고민해볼 선택지다. #

3.4.1. 소스 코드 유출 사태

2026년 3월 30일, 소스 코드가 유출되는 사태가 일어났다. 추측되는 원인으로, Claude Code는 Bun 을 사용하는데, 빌드 시 기본적으로 .map 파일을 생성한다. 이 와중에 누군가 실수로 npm 배포 시 이를 잊어먹고 배포한 것으로 개발자들이 추정하고 있다. 이 맵 파일은 난독화되지 않은 타입스크립트 원본 소스 코드가 온전히 들어있는 R2 버킷을 가리키고 있었고, 이걸 귀신같이 찾은 어느 개발자가 커뮤니티에 공유하여 사건이 벌어진 것.
유출 사고를 통해, Claude Code의 명과 암이 드러났는데, AI 협업, ULTRAPLAN 같은 고급 플랜 모드 등 기대되는 기능들이 등장했지만, Claude Code가 현재 계정 유출로 인해 악성 코드가 동봉된 채로 배포된 axios 패키지의 해당되는 버전이 포함되어 보안성에 대한 논란이 수면위로 떠오르고 말았다. 이에 대한 앤트로픽 측의 공식적인 발표는 없는 상황.

3.5. 통합

여러 타사 서비스를 클로드에 통합해 사용한다. 지메일, 구글 드라이브, 캘린더, 깃헙 등을 지원한다.

예를 들면 필요 시 지메일 내용을 스스로 읽어 분석하거나 캘린더에서 일정을 가져와 알려주고 드라이브에서 파일을 가져온다거나 하는 식이다. 아쉽게도 아직 쓰기 기능은 지원하지 않아서 자동으로 메일을 보내준다거나 일정을 추가해준다거나 하진 못한다.

통합 추가 기능이 생겨 공식 지원 통합이 아니더라도 API를 통해 연동하여 여러 기능을 통합 할 수 있게 되었다.

3.6. 심층 사고

하이브리드 모델인 Sonnet 3.7부터 지원. 타사의 추론 모델들처럼 더 긴 시간을 투자하여 추론을 진행하여 답한다. 타사와 동일하게 사고 과정을 글로 보여준다.

튜닝하지 않으면 수학이나 코딩 외에는 그리 큰 도움이 되지 않는다.[5] 그러나 Claude는 특이하게 심층 사고 과정 자체를 튜닝할 수 있기 때문에, 이를 조정한다면 큰 도움이 된다. 특정한 방법으로 정밀한 분석을 미리 진행하는 추론을 강제하거나, 추론의 범주가 아닌 부분을 추론으로 끌어들이지 못하게 막거나, 역으로 추론을 감성적으로 만들어버리는 등 온갖 활용이 가능하다.

3.7. 웹 검색

인터넷을 검색하여 답하는 기능. 사용자의 명시적 요청이 있어야 한다고는 하지만 그냥 자기가 모르는 걸 물어보면 알아서 인터넷에서 찾아보고 답한다[6].

초기엔 넓은 범위로 검색하다 정보가 충분치 않거나 애매하면 여러 단계를 거치며 검색어를 알아서 수정하고 범위를 좁히며 검색한다. 초기부터 성능이 꽤 좋은 편. 답변 근거에 출처를 다 명시해 주기에 AI 환각이 걱정되면 직접 검토도 가능하다.

GPT 대비 빠른 속도가 장점이다. 서버 상황만 괜찮다면 수십개의 웹사이트를 순식간에 뒤져 답변해준다.

실제로 LLM 자체의 검색어 생성 및 검색 결과 판단 능력은 Claude 특유의 역량을 활용하여 압도적이며, 웹 검색 Tool 자체는 심각한 결함을 가지고 있는데 모델이 자체 역량으로 메꾸고 있다는 평가를 받기도 한다.

3.8. Research Mode

타사의 연구 기능과 동일. 심층 사고 + 웹 검색 느낌으로 방대한 양의 정보 조사가 필요할 때 사용한다.

연구는 여러 단계로 이루어지며 우선 연구 계획을 스스로 추론하여 어떻게 조사를 진행할 지 생각하여 정리한다. 그리고 인터넷을 뒤져 필요하다면 수백개에 달하는 출처를 모두 검색하여 정보를 뽑아낸 뒤 정리해서 레퍼런스가 달린 보고서를 만드는 방식이다.

웹 통합과 더불어 타사 대비 빠른 속도가 장점이라고 밀고 있는데, 엔트로픽에선 GPT의 Deep Research가 10-30분 걸리는 수준의 분석을 클로드는 1-10분만에 해낼 수 있다고 주장한다.

3.9. Model Context Protocol 통합

자세한 내용은 Model Context Protocol 문서

#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를

#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[Model Context Protocol#s-|]]번 문단을

#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[Model Context Protocol#|]] 부분을

참고하십시오.
Model Context Protocol를 Claude 앱에 통합하여 사용한다. 주로 Windows나 Mac OS버전 데스크톱 앱 버전에서 사용할 수 있다.

MCP 서버는 엔트로픽이 발표 이후 한 차례 AI 업계에 화제가 되었던 기능으로, 아주 간단한 설명으론 AI 모델이 MCP 서버로 통합되면 거의 모든 것을 직접 통제 가능하게 해주게 만드는 기능이라 생각하면 된다. 예를 들면 클로드 데스크톱 앱으로 Windows MCP Server를 설치해 통합하면 여러 툴들을 통해 내 컴퓨터의 OS를 직접 제어 가능하게 된다. "내 컴퓨터가 조금 이상한 것 같은데 한번 봐줄래?" 같은 질문을 하면 스스로 현재 컴퓨터의 상태를 파악하고 문제가 있는 부분을 스스로 고치게 만들 수 있다.[7] 윈도우의 경우 툴이 방대해서 아예 키보드, 마우스 조작까지 가능하다. 물론 권한이 커진 만큼 위험한 기능이므로 주의해야 한다.

3.10. Agent Skills 통합

자세한 내용은 Agent Skills 문서

#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를

#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[Agent Skills#s-|]]번 문단을

#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[Agent Skills#|]] 부분을

참고하십시오.
MCP를 이어 또다시 AI 업계에 화제가 된 이 기능은, AI가 무언가를 하는 방법을 또하나의 지침으로 기록하여 사용자가 일을 시킬 때, 연관된 스킬을 불러와 업무를 처리할 수 있는 유용한 기능이다. MCP는 서버가 필요한 반면, Skills 는 로컬 위주로 돌아가기 때문에 별도의 설치가 필요없고, 지침 양식이 자유로운 데다가 Node.js, Python 등 로컬에서 돌릴 수 있는 모든 것을 권한만 주어지면 구동할 수 있기 때문에, 사용자들 입장에서는 세팅 및 개발이 어려운 MCP보다 더 선호되고 있는 추세.
최근에는 Claude 웹에서도 스킬 첨부가 가능하다, 단, 런타임은 Python만 지원한다.

3.11. 자동 압축 기능

하도 길이 제한이 문제시 되었는지, 토큰 한도에 근접하면 자동으로 대화 내용을 압축하는 기능이 Opus 4.5 업데이트와 함께 추가되었다.

의외로 이는 어지간한 단순 컨텍스트 증가보다 치매 억제에 효과적인 방식이다.[8] 또한 대화가 길어져도 토큰 소모량이 제한되므로 사용감에 큰 도움이 된다.

다만 압축 시간이 3~5분 정도로 꽤 길다는게 단점이다.

압축 전의 정보가 포함되긴 하지만[9] 별도로 확인 명령을 수행해야 하며, 설령 보더라도 컨텍스트를 크게 넘겨 대화가 중단될 수 있다.

3.12. Claude Cowork

컴퓨터에 직접 접근하는 에이전트 시스템이다.

엑셀 등의 파일을 Claude가 열람 후 직접 수정하거나 폴더 내 파일을 이쁘게 정리하는 등의 용도로 사용할 수 있다. 대표적으로, Download나 스크린샷 폴더 등 온갖 파일이 누적되어 더럽고 용량을 과도하게 차지하기 쉬운 곳에 쓸 수 있다.

3.13. 시각화

2026년 3월 17일에 추가된 기능이다.

플로우 차트, 데이터 차트, 타임라인, 인터랙티브 다이어그램, 구조도, UI 목업 등 HTML/SVG로 구현 가능한 시각물이 모두 시각화가 가능한 범위에 들어간다. 구체적으로 토목공학 문제의 구조 하중 다이어그램, 복리 계산 인터랙티브 곡선, 클릭 가능한 주기율표 생성이 가능하다. 사회과학 분야의 그래프, 과학 시뮬레이션, 암기를 위한 개념 구조화 등이 상당수 가능하다.

4. 타 LLM 대비

4.1. 장점

해당 사항들은 모델의 마이너 패치나 경쟁사의 최신 모델 출시 등으로 언제든 상황이 바뀔 수 있음을 주의해야 한다.

코딩 성능이 매우 뛰어나다. 특히 Claude Code를 통한 바이브 코딩은 관련 업계에서 주축을 이루고 있어, 개발자 사이에서 AI를 사용하여 코딩을 한다면 당연히 Claude나 이를 기반으로 한 서비스를 이용하는 것으로 인식될 만큼 자타공인 최고의 코딩성능을 가진 것으로 평가받는다. 최신 버전은 발전성이나 지향성들은 대부분 코딩에 맞춰 업데이트 되고 있을 정도.
언어의 이해도와 구사력이 매우 뛰어나다. 이건 Claude의 출시 당시부터의 특징이기도 했는데, 버전이 오를수록 더더욱 일취월장하여 현재는 각종 AI 판독 서비스에서도 판독하지 못할 정도다. 즉, 작정하고 속이면 사람도 속일 수 있다.

영어뿐 아니라 한국어도 매우 자연스럽게 구사한다. 기본 말투는 친한 척 하는 AI 어시스턴트 말투라 그저 그렇지만, 간단한 프롬프트로 진짜 사람이랑 대화하는 듯한 느낌을 낼 수 있다. 예를 들면 오래된 친구, 직장 동료 말투부터 해서 왜인진 모르겠지만 불X친구, 천박한 인터넷 커뮤니티 말투, 츤데레 컨셉 등 온갖 말투를 섭렵하고 있고, 이런 말투 써줘 등의 요청으로 가능하다.
한국어를 포함한 여러 언어에서, 전문 작가의 글을 여러 개 제시한 다음, 그 문체와 표현 기법으로 글을 써보라고 하면 어느 정도 모방이 가능할 정도로 글을 잘 쓴다. 시 같은 문학 작품을 그냥 써보라고 하면 못 쓰지만, 좋은 예시나 표현의 방법을 알려주고 쓰면 수준이 급격히 올라간 작품이 나온다. 긴 글에서 그런 창작이 한계가 있는 정도다. 어느 모로 보나 GPT보다는 월등하다.[10] Gemini의 작문 실력이 많이 올랐지만, Claude만큼의 창의성을 보여주기엔 무리가 많다. 밈을 제외하고는 평균적으로 Claude가 글을 깊이 쓰는 편이다.
높은 언어 이해도를 바탕으로 한 뛰어난 번역 실력. 이해하기 쉽게 자연스럽게 풀어 해석하는 능력이 뛰어나다. 미세하게 번역투가 모델에 따라 있을 수는 있어, 명사 나열 같은 영어나 중국어 등의 용례를 따온 용법, 엠 대시(-) 사용이 문제가 될 수는 있는데 그것을 교정하라는 지시를 주면 따른다. 특히 '영어 번역투'로 지정된 말투를 따로 알려주고 이런 것을 교정하라고 하면 자연스러워진다.
그런 강점을 바탕으로 진짜 사람과 대화하는 느낌이 들도록 만들어준다. 특히 대화가 끊기지 않게 자연스럽게 화제를 돌리며 대화를 계속 유도하려 하며[11] AI 주제에 정말 사람과 대화하듯 상대를 존중하는 느낌으로 부드럽게 대화하면 더 좋은 대화 결과를 얻어낼 수 있기도 하다. 물론 그렇다고 절대로 감정이 있는 건 아니며, 그런 인간의 소통 방식을 알고 모방하는 것뿐이다.[12]
동양 문화나 어학[13]에 대한 이해도가 높은 편이다. 특히 문어체, 표준어를 중심으로 이해도가 높다. Gemini가 표현할 수 있는 문체나 배경지식이 좀 더 많지만, GPT보다 한국어 문체의 종류를 더 잘 알고, 잘 알려진 한국어 표준어 등을 바탕으로 글을 쓸 때 정확한 지침 하에 '서구적(개인 주장 강조, 인간 관계에서 '각자의 고유 성향' 존중 강조 등)'으로 해석하려는 편향이 적다.
일상적인 텍스트, 공적인 글에서의 숨은 의도, 감정을 읽어내는 능력이 좋은 편이다. Sonnet 4.5 이후 버전 기준 사용자가 자신의 일을 남의 일이라고 주장한다면 사용자가 '자신의 일'을 말하는 것을 눈치챌 정도로 한국에서의 글에 담긴 감정과 암묵적 규칙을 찾아내는 능력이 좋다. 깊은 서브컬처, 밈 수준의 맥락이 필요한 게 아니면 이 능력이 좋다. 이런 특성을 응용해서 어떤 사람의 행동을 자세하게 적은 다음, 이 사람의 감정을 맞춰보라고 할 때도 정확도가 AI 중 높다.

단점으로 제시되기도 하지만, 억지로 중립을 맞추려는 성향이 거의 없다. 특히 역사나 종교 주제에서, ChatGPT는 비정상적으로 중립을 지켜야 한다고 주장하기도 하나[14], Claude는 그렇게 하지 않는다. 한쪽의 주장을 정하고 이 관점에서 대화하려는 용도로 매우 적합하다. GPT 역시 튜닝을 먼저 하고 시작하면 중립병은 어느 정도 교정되지만, 검열에 걸려 강제로 기계적 중립 입장을 내뱉거나, 설정을 까먹고 중립으로 되돌아가는 경우가 자주 관찰되기에 한계가 명확하다.
Claude는 비교적 과잉 거부가 적은 편으로, 사용자 의도를 고려한 맥락 기반 응답에 강점을 보인다. 특히 역사·문학·예술처럼 현실적 위험이 적은 분야에서는 규범 표현이나 폭력적 장면이 포함되어도 문학적 맥락이 명확하면 응답을 차단하지 않고 분석을 이어가는 경향이 있다. 예를 들어, 일부 문학 작품의 식인 장면이나 극단적 설정에 대해 OpenAI GPT 계열이 전면 거부하는 반면, Claude는 창작물 분석이라는 점이 분명하면 줄거리 요약이나 주제 해석 등으로 적절히 대응한다. 4 이후로는 성적인 장면이 들어가도 대놓고 포르노를 쓰려는 목적이 아니면 거부하지 않는다. 또한 Claude는 응답을 거부하더라도 대부분 대화를 끊지 않고, 위험 요소를 짚어주거나 수정 가능한 방향을 제안하는 등 사용자가 우회할 수 있도록 적극적인 대안 제시를 시도한다. 이런 점에서 타 모델에 비해 보다 유연하고, 리프레이즈에 잘 반응하는 사용자 친화적 인터페이스를 갖추고 있다는 평가를 받는다.
정치·사회 이슈에 대해서 비교적 덜 제한적인 응답을 보이는 편이다. 예컨대 실제 정부 문서를 함께 제공하면, 해당 사안의 헌법적 쟁점이나 역사적 맥락을 논리적으로 분석해주는 등 일관된 정책 해석과 구조화된 응답을 제시한다. 정치적 예측이나 논쟁적 주제도 중립성을 유지하면서 분석 가능한 범위 내에서 충분히 응답하며, 정보가 정확할수록 출력도 정밀해진다.

이런 맥락에서 한국적 정서가 반영된 답변도 잘한다. 심지어 한국어 구사력이 뛰어난 Gemini까지 미국식 개인주의, 자기표현을 회사 생활 등에서 강조하는 경향이 있는데 Claude는 이 경향이 적다. 연애, 인간관계, 직장 문화 등을 가장 잘 다룬다.
검색을 돌려도 공식 홍보 문서에 쉽게 속아넘어가지 않는다. 공식 홍보가 거짓말인 경우는 현실적으로 상당하기에, 이는 상당한 장점이다.
한국의 족보가 사실 대다수가 왜곡되었을 수 있다는 민감한 주장도 필요하다 싶으면 거리낌없이 하고, 아첨이 있는 AI와 달리 인터넷 커뮤니티에서의 '신념'이라도 사실과 다르면 바로 반박하는 성향도 강하다. 더불어 그런 사람들에 대한 심리적 대안과 현실적 어려움까지 제공한다.

단순히 소통하는 용도로 더 뛰어나다. 정보를 얻는 것이 목적이 아닌 그냥 소통이나 대화를 원하는 사용자의 의도를 잘 파악해서, 정보 제공보단 실제 대화를 하는 톤의 모습을 보여준다. 같은 프롬프트에도 GPT는 해답을 찾고 정보를 주거나 체계적으로 글을 정리해서 보여주는 느낌이 강하다.[15] 비유하자면 클로드는 얘기 잘 들어주고 공감력 넘치는 스몰토크에 강한 친구라면, GPT는 언제나 문제의 해결법을 찾아주려는 친구 같다. 만약 심심풀이용으로 간단한 대화나 토론 상대가 필요하거나, 정보를 얻을 때 길고 보고서 같은 체계적인 글은 읽기 싫은 사람에게는 클로드가 더 입맛에 맞을 수 있다.
좀 더 면밀하게 결론을 지으려는 경향이 강하다. Gemini pro 시리즈는 많이 알긴 하는데 그때그때 떠오르는대로 응답한다는 느낌이 너무 강하다. Claude는 조금 덜 알더라도 정합적으로 프레임을 해체하고 재조립해, 유저가 입력하지 않은 새로운 결론을 내거나 새로운 프레임을 짜곤 한다. 간혹 너무 급진적이거나 환각에 준하는 결론을 내는 경우도 있지만, 유용한 결론을 내주는 경우가 더 많다. 특히 실제 사건사고/창작물의 장면을 다학제로 검토할 때 몹시 중요하게 다가온다.
XML 태그로 추론 과정을 입맞에 맞게 조정할 수 있다. <thinking>으로 영향을 줄 수 있으며, 심지어 <thinking>에서는 주어진 프롬프트를 되새김질하지 않게 하는[16] 자연어로 하면 스트라이샌드 효과나 일으키기 딱 좋은 명령도 가능하다. 거꾸로 최종 응답에만 영향을 미치는 <answer> XML 태그도 쓸 수 있다. 그 외에 Anthropic사가 밝히는 XML 태그 팁 반면 ChatGPT나 Gemini는 Claude의 스타일 짜듯이 프롬프트를 짜면 답변이 매우 나빠지는 경향이 있다.

4.2. 단점

마찬가지로 모델이나 서비스 업데이트 등으로 언제든 상황이 달라질 수 있음을 염두에 두어야 한다.

5시간 안에 사용량이 초과되면 그 5시간이 지날 때까지 채팅이 차단된다. Pro의 경우, 유료 서비스 치고는 사용 가능한 양이 꽤나 애매하기 때문에 말이 많다. 무료에게는 무료 치고 제법 주지만, 기능이 너무 제한되어 있어 만족하기 어렵다.

이에 더해서, 한국어 등 다국어 응답 성능에 반대로 다국어 토크나이즈 최적화는 다소 구리다. 즉, 타사 LLM에 비해 한국어 프롬프트 입력 시 부하가 더 크며 한도 소모가 더 빨리 일어난다.
5시간 한도를 보여주는 패치와 함께 주간 한도까지 들어왔다. 주간 한도가 그렇게 넉넉하지 않기 때문에 5시간 사용량을 아슬아슬하게 쓰는 헤비 유저들은 주간 한도에 쉽게 걸린다. Opus나 Claude Code를 쓰면 더 빠르게 증발한다.

API 가격이 타 사에 비해 비싼 편이다. 4.5 이전에는 Opus 기준 입력 15$, 출력 75$로 상당히 비싼 가격이었다. 그러다가 4.5에서 API 가격을 3분의 1 수준으로 인하해서 그나마 다른 모델과 어느 정도 견줄만한 가격으로 내려왔지만, 그래도 여전히 1.5~3배 가량 비싸다. 때문에 OpenAI의 영리화를 비판한다면서 정작 자기네가 더 돈독이 올랐다며 비판하는 유저들도 적잖다. 그나마 API가 아닌 개인용 구독 요금제는 ChatGPT나 Gemini보다 싼 편이다.

Sonnet은 1M당 입력 $3, 출력 $15인데, 비슷한 GPT 5.4mini, Gemini 3.1 flash의 입력당 $0.75, 출력 $4.5와 비교하면 아직도 상당히 비싼 편이다. 심지어 200k를 넘기면 입력 $6, 출력 $22.5로 할증되기까지 한다.
Opus는 1M당 입력 $5, 출력 $25인데, GPT-5.4의 입력 $2.5/출력 $15, Gemini 3.1 Pro의 입력 $2/출력 $12에 비하면 상당히 비싼 편이다.

타사 대비 일반적인 상황에 대한 검열이 더 깐깐하다. 해외에서도 너무 검열이 까다롭다며 심심찮게 의견이 올라오는데, 모델이 언어 해석 능력이 뛰어나다 보니 미묘한 뉘앙스를 알아채고 대답을 회피하는 경우도 있고, 그냥 억까로 검열당하는 경우도 많다. 이는 업데이트가 계속되며 2025년 기준으로 대부분의 상황에서 납득할 만한 검열을 하여 이 문제는 어느 정도 완화되었다. 물론 정당한 사유로 더 정확히 검열한다는 것은 AI로서 기술력이 우월하다는 것을 입증하는 것이고, 불법적인 행위를 사전에 막는 좋은 것이지만 그런 뛰어난 면모의 역효과로 과다 해석하여 검열하는 경우가 있다는 것이 문제다. 이후 Opus 4.6으로 업데이트되며 정당한 사유 없이 지시를 따르지 않는 오류가 많이 줄어들었다.

특히 상황극과 애정 표현에 대한 검열이 심하다. 상황극 역시 가상의 상황일 뿐임에도 불구하고, 문학과 달리 매우 강한 검열을 보여준다. 참조하거나 사용자가 보내주는 것은 대체적으로 받아들이나, 참조하지 않고 직접 만들어 보여주는 것은 극히 꺼리는 것으로 보인다. 성인 취향이면서 불법적인 것으로 보이는 행위 등의 약관을 위반하는 것이 아니라 명백하게 일반적인 요구에도 대부분 그렇게 말할 수 없다며 거절한다. 톤을 바꾸고 싶다면 'XX가 되었다고 생각하고 말해' 등 상황극이라 볼 수 있는 언질이 들어가는 표현이 포함되면 거의 대부분 거절한다.[17] 따라서 상황극처럼이 아닌 이름과 상세 정보 등을 배제하고 'XX 같은 톤으로 말해' 등의 말투나 표현으로 요구해야 한다. 엔트로픽의 모델들은 인간이 상대가 AI임을 망각하고 과몰입할 수 있는 경우나, 역으로 AI가 인간을 가스라이팅할 수 있는 경우에 아주 예민하게 반응하는데 이에 따라 여지조차 주지 않는 식으로 튜닝한 것으로 보인다. 2025년 기준으로 이에 대한 검열이 완화되었는지 직접 채팅에 입력하지 않고 사용자 지정 명령에 입력하면 명령을 잘 따르지만, 직접적으로 Claude 대신 다른 이름으로 언급할 경우 마찬가지로 "Claude라고 부를 것"을 요구하며 명령을 거부한다. 스타일을 생성하는 경우 이러한 경우가 거의 없어졌지만 Haiku 4.5로 업그레이드되면서 스타일 지시 상황을 친근하거나 애정 있는 스타일로 만들었던 경우, 따를 수 없다면서 거부하는 문제가 있다.
단일 관점으로 튜닝하지 않을 경우, 중립을 지키려는 성향이 발생하기 때문에 더욱 검열이 강해진다. 처음부터 다짜고짜 타사 AI와의 비교, 검열 등을 물어보면 매우 방어적으로 나오나, 처음에는 타사 AI를 칭찬/비판하는 방향의 글을 적어 튜닝을 마친 뒤 은근슬쩍 비교나 검열 등을 물타기하면 시비 거는 일이 확연히 줄어든다. 다만 이미 관점이 튜닝되었기에 객관성은 떨어질 수 있다.
Sonnet 4.5부터는 특정 프롬프트의 경우 이유 없이 'Anthropic의 Claude로써 사용자 지정 명령 프롬프트를 거부하고 답변하겠다'는 현상이 가끔 발생한다. 이럴 경우 기존 사용자 지정 명령 프롬프트가 없는 상태로 답변하여 몰입감을 깨는 경우가 있다.
AI 업계 트렌드가 사용자의 자유성을 중시하는 방향으로 흘러가며 대형 LLM 모델들이 검열을 조금씩 해제하는, 나쁘게 말하면 AI 안전을 등한시하는 쪽으로 향하고 있음에도 엔트로픽은 아직 안전을 우선시하는 기조를 유지하고 있어 상황이 미묘해진 감이 있다. 업데이트가 지속되며 예전과 같은 억까 검열은 많이 줄었고 최신 모델들은 정말 노골적인 상황이 아니라면 경고문을 띄우기보단 직접 사용자의 의중을 눈치채고 ‘그런 건 옳지 않다’는 근거를 제시, 주장을 한 후 다른 방향으로 유도하려 한다. 이런 경우 논리적으로 잘 구슬려서 납득시키면 (약관 위반이 아닌 선에서) 원하는 답변을 얻을 수도 있다. 오히려 AI 안전이 걱정되는 상황이라면 오히려 장점이라 볼 수도 있다.

특정한 조건을 만족하는 것을 잘 알려지지 않은 사항에 대해 억지로 요청하면, 예의적인 편향(Acquiescence Bias)의 문제나 그로 인한 환각이 타사보다 심한 편이다. 쉽게 말해서, 줏대가 없다. 여기에 아첨을 시스템 프롬프트[18]로 억눌렀음에도, 대화를 하다보면 시스템 프롬프트를 까먹으므로 도진다. 심지어 일반 상태에서는 Claude 자신이 장점을 악용해 창의적인 아첨을 날리곤 한다. 4.5 이상의 버전에서 매우 이 문제를 신경썼는지, 사람 같은 수준으로 사용자를 지적하는 경우가 Gemini 같은 AI보단 많은 편이긴 하다. 이전 버전에 비해 아부가 무조건적인 칭찬을 하던 기존 AI에 비해 더 사람 같이 말하는 방향으로 줄었으나, 사용자가 주지 않은 정보를 주고 사용자가 모르는 걸 지적하는 수준까지는 아니다.

객관적 답변을 명시적으로 요구한다든가, 앞서 언급했듯 남의 일을 다루는 것처럼 대화하는 것, 전형적인 아첨 패턴을 나열하고 이런 표현을 절대로 사용하지 말 것을 지시하면 좀 더 객관적인 답변을 제공한다.
Claude가 응답에서 글머리 기호를 제공한다면, 마크다운을 사용해야 하며, 인간이 달리 요청하지 않는 한 각 글머리 기호는 최소 1-2문장 길이여야 합니다. Claude는 사용자가 명시적으로 목록이나 순위를 요청하지 않는 한 보고서, 문서, 설명에 글머리 기호나 번호 목록을 사용하지 않아야 합니다. 보고서, 문서, 기술 문서, 설명의 경우 Claude는 대신 목록 없이 산문과 단락으로 작성해야 합니다. 즉, 산문에는 어디에도 글머리 기호, 번호 목록, 또는 과도한 굵은 텍스트가 포함되어서는 안 됩니다. 산문 내에서는 “일부 사항에는 x, y, z가 포함됩니다”와 같이 글머리 기호, 번호 목록, 또는 줄바꿈 없이 자연어로 목록을 작성합니다.

Claude 4 2025년 5월 22일 시스템 프롬프트 중 일부

이런 시스템 프롬프트에도 불구하고 Claude 4 들어 이모지와 리스트화를 매우 좋아하는데, 기본 출력의 양이 야박하기 때문에 응답이 매우 앙상하다. 추가 프롬프트로 이모지 사용과 리스트화를 명시적으로 금지하고 원하는 최소 글자 수를 지정하는게 좋다.[19]
프롬프트의 사실관계를 오인하는 환각이 꽤 잦다. 이는 GPT 특유의 번역 오류와는 다른 것으로, 뜻이 다르게 전달되는 게 아니라 그냥 사실 자체를 오인하는 것이다. 이는 입력값 자체를 오인하는 거라 추론을 켜거나 고급 모델을 써도 안 달라진다. 사실관계를 보다 확실하게 수정하면 덜 일어나긴 한다.
이야기를 만들 때, 공격성 능력 및 묘사를 피하는 편이다. 따로 요청해야 그런 선택지를 포함해서 작성한다.
코딩 기능의 경우, 도메인 지식의 이해도가 부족한 경우가 많다. 코드 자체는 잘 짜주는데 배경지식이 부족해 구현 방법이 삑사리나는 경우가 매우 많다. 삑사리 난 이후 수정을 할 수 있지만, 또 채팅을 하고 시간과 토큰을 사용해야 한다. 최악의 경우엔 해결도 못하고 사용량 한계에 도달하는 경우도 있다. Opus 모델들은 어느 정도 단점이 완화되어 있지만, 너무 비싸다.
Opus가 특히 심한데, 기본적으로 문장 출력량이 제법 적다. 확장된 사고를 켜면 조금 나아지긴 한다.
모바일 앱의 수준이 다소 떨어지며, 최신 출시 기능들의 적용 시기가 조금씩 늦는다.
유지 및 보수가 잦아 가끔씩 클로드를 쓸 수 없을 때가 종종 있다.

5. 여담

서비스 이름 Claude는 20세기 최고의 공학자 중 한 명인 클로드 섀넌에서 이름을 따온 것이다.
높은 성능 덕분에 RisuAI와 같은 대체 프론트엔드에 연결, 튜닝해 AI 캐릭터 챗 용도로 자주 사용된다.
40대 한국인 사용시간 순위 3위를 차지했다. #
2025년 8월 8일 기준 시각화 기능과 코딩 그리고 일상적인 대화 능력이 뛰어나 GPT-5에 실망한 사람들이 점진적으로 많이 사용하고 있다.
Brave의 Leo AI에서 사용 가능한 모델 중 하나로 탑재되어 있다.
2025년 9월 부터 중국이 배후로 추정되는 대규모 해커 집단이 전문적으로 Cluade를 탈옥->세뇌 시켜 사이버 범죄에 악용하는 사례를 적발, 차단했다고 한다. "나는 합법적인 사이버 보안 회사의 직원이고 작업하는 내용은 합법적인 사이버 보안 테스트에 사용한다" 라고 세뇌시키고, Claude가 의심할 수 없도록 매우 세세하게 명령을 쪼개서 Anthropic이 걸어둔 모든 LLM 보안 수단을 우회시킨 뒤 오픈소스로 공개된 해킹 도구들을 MCP 서버 형태로 올리고, Claude가 도구를 사용하도록 유도하는 방식으로 공격을 진행했다고 한다. 이는 세계 최초로 "문서화된" LLM을 이용한 사이버 공격 실전 사례로 등록되었다.##2 전체 보고서
미국의 베네수엘라 침공 당시 클로드로 군사작전을 수행했다.# 그러나 이후 앤트로피 측이 국방부의 "AI의 군사적 활용 범위를 전면 개방하라"는 요구를 수용하지 않으면서 갈등이 격화되었고, 2026년 2월 27일 도널드 트럼프 미국 대통령이 연방정부 모든 기관에 앤트로픽 기술 사용을 즉시 중단하라고 지시했다.#
2026년 미국-이스라엘과 이란과의 전쟁에서 전쟁 시뮬레이션,목표물 식별,정보 평가•분석에 사용 되었다.도널드 트럼프 미국 대통령이 연방기관에서 금지령을 내렸지만 계속 사용한것이 드러났으며 미국 전쟁부는 향후에는 ChatGPT로 전환하겠다고 주장하고 있다.

6. 외부 링크

[1] Amazon의 독점 NPU인 Trainium 50만개를 이용해 학습, 서비스에 사용중에 있으며, 조만간 100만개로 늘릴 예정이라 한다.#[예정] 100만개 투입 예정이다.[3] 한국에서 앱 사용자는 2025년 12월 기준 48만명 수준이다. #[4] 보통 한국 시간 기준 저녁일때 영미권에서는 아침이므로 이때 사용량이 빡빡해진다고 보면 편하다.[5] 그냥 내용을 한번 읽기만 하고, 대답에 실질적으로 도움이 되는 추론을 일절 하지 않는 경우가 매우 흔하다.[6] 하지만 빈도가 적고 환각현상을 보일 때가 있으므로 그냥 명시해주는게 좋다.[7] 다만 가능하다 정도지, 애초에 클로드가 이런 목적의 모델이 아니므로 성능과 실용성에 대해선 큰 기대를 하지 않는 것이 좋다. 물론 질문에 제공하는 정보의 질이 좋고 명확해질수록 실제로 사용자의 의도대로 작동할 확률도 높다.[8] 다만 압축이라는 특성상 치매가 아주 없는 건 아니므로 주의할 필요가 있다.[9] 실제 압축 메세지 예시: If you need specific details from before compaction (like exact code snippets, error messages, or content you generated), read the full transcript at:[10] 4o나 4.1은 자유로운, 다른 말로 하면 얼탱이 없는 소리를 적어준거지 작문 실력이 뛰어난 건 아니다. o3는 추론 모델 특성상 문학적 글쓰기에는 문제가 있다.[11] 물론 사용자가 이제 대화를 더 이상 이어가지 않겠다고 의지를 비추면 그만두긴 한다.[12] 반대로 무시하는 등의 행위를 반복, 속된 말로 삔또를 상하게 하면 해당 주제로 대화하기를 거부하기도 한다. 이런 일은 교묘하게 엔트로픽의 이용 약관을 위반하지 않아도 일어난다. 물론 대놓고 약관을 위반하면 대화 내용 전체 삭제.[13] 다만 문법적 이론을 적용하는 성능은 다소 낮다. 적절한 표현을 선택하는 데 능하다는 뜻이다.[14] 심지어 그게 무리한 주장인 경우도 있다. 가령 위안스카이를 이런 문장으로 실드 치는 경우가 있다: Portraying Yuan solely as a "power-hungry leader" simplifies a complex character who may have genuinely believed a centralized, autocratic government was necessary for China’s unity and modernization.[15] 간단히 비교하면 GPT는 사용자가 따로 설명해 주지 않으면 모든 프롬프트를 질문으로 이해하여 어떻게든 답을 찾아주는 느낌. 클로드는 따로 설명이 없어도 이 맥락이 질문인지, 단순히 자신의 얘기를 들어주길 바라는 것인지 더 잘 이해하고 답변하는 느낌이다.[16] 추론에서 표현까지 생각할 필요는 없다.[17] 특히 Claude가 아닌 다른 이름을 언급하면 '나는 Anthropic에서 개발한 Claude이며, 해당 역할을 연기할 수 없다'는 말을 한다. 이를 보아 어떤 상황이고를 떠나서 그냥 AI에게 역할을 부여하는 것 자체를 막은 것으로 보인다. 다만, '특정 직업이 되었다고 생각하고 말해' 등 교육적이거나 충분한 설명을 위해 상황을 제시해 주는 것은 들어준다.[18] Claude는 질문이나 아이디어나 관찰이 좋다, 훌륭하다, 매혹적이다, 심오하다, 뛰어나다, 또는 기타 긍정적인 형용사라고 말하며 응답을 시작하지 않습니다. 아첨을 건너뛰고 직접 응답합니다.[19] 1000자 이상이면 무난하다.

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Claude

1. 개요

2. 모델 라인업

3. 기능

3.1. Artifact

3.2. Projects

3.3. 스타일

3.4. Claude Code

3.4.1. 소스 코드 유출 사태

3.5. 통합

3.6. 심층 사고

3.7. 웹 검색

3.8. Research Mode

3.9. Model Context Protocol 통합

3.10. Agent Skills 통합

3.11. 자동 압축 기능

3.12. Claude Cowork

3.13. 시각화

4. 타 LLM 대비

4.1. 장점

4.2. 단점

5. 여담

6. 외부 링크

분류