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| 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) · Exaone(LG AI연구원) · 믿:음(KT) · A.X(SK텔레콤) · Phi(Microsoft) · OpenELM(Apple) · DeepSeek · Qwen(알리바바) · 어니봇(바이두) · Kimi(Moonshot AI) | }}}}}}}}} |
| <colbgcolor=#da7756,#da7756><colcolor=#000> Claude 클로드 | |
| | |
| 개발사 | Anthropic |
| 하드웨어 | Amazon Trainium[1], TPU[예정] |
| 분류 | LLM |
| 출시일 | v3.5 2024년 6월 21일v3.5-new 2024년 10월 23일v3.7 2025년 2월 24일v4 2025년 5월 23일v4.1 2025년 8월 5일v4.5 2025년 9월 30일 |
| 서비스 | 부분유료화 |
| MAU | 약 1,890만 명[3] (2025년 1월) |
| 라이선스 | Proprietary SW |
| 링크 | |
1. 개요
미국의 AI 개발 기업 Anthropic(앤트로픽)이 개발한 생성형 인공지능 LLM이자 이를 기반으로 하는 대화형 인공지능 서비스.2. 모델 라인업
#!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#|]] 부분을3. 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 프롬포트를 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 박아 넣고 새 대화를 생성하는 식으로 작동시키면 된다.
3.3. 스타일
Claude가 글을 쓰는 스타일을 매번 강제로 지정해주는 기능이다. 일반적인 프롬프트는 대화가 진행될수록 까먹지만, 스타일은 계속 Claude에게 제시되므로 절대 까먹지 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 키고 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 프롬포트로 수정해달라 요청할 수도 있다. 클로드가 내용을 수정하면 전체 코드를 다시 쓰는 대신 수정할 부분만 실시간으로 첨삭하여 수정해준다.보통 API를 통한 CLI로 터미널에 통합하여 Visual Studio Code 등에서 사용한다. 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 사용 습관에 따라 타 서비스에 비해 더 사용 제한이 널널하다고 느낄 수도, 빡빡하다도 느낄 수도 있다.
그럼에도 성능에서는 현재 바이브 코딩 도구에서 1황으로 평가 받는다. SubAgent, Skills 등 개발에 최적화된 기능이 빠르게 업데이트되었고, MCP 연결도 부드러운 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. #
3.5. 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 그런 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.[4] 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.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.
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
#!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#|]] 부분을Model Context Protocol를 Cluade 앱에 통합하여 사용한다. 주로 Windows나 Mac OS버전 데스크톱 앱 버전에서 사용할 수 있다.
MCP 서버는 안트로픽이 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.[5] 윈도우의 경우 툴이 방대해서 아예 키보드, 마우스 조작까지 가능하다. 물론 권한이 커진 만큼 위험한 기능이므로 주의해야 한다.
4. 타 LLM 대비
4.1. 장점
해당 사항들은 모델의 마이너 패치나 경쟁사의 최신 모델 출시 등으로 언제든 상황이 바뀔 수 있음을 주의해야 한다.- 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.
- 영어 뿐 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.[6] Gemini의 작문 실력이 많이 올랐지만, Claude만큼의 창의성을 보여주기엔 무리가 많다. 밈을 제외하고는 평균적으로 Claude가 글을 깊이 쓰는 편이다.
{{{#!folding [인공지능 모델을 묘사한 글의 예시(펼치기·접기)]
[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] 그냥 내용을 한번 읽기만 하고, 대답에 실질적으로 도움이 되는 추론을 일절 하지 않는 경우가 매우 흔하다.[5] 다만 가능하다 정도지, 애초에 클로드가 이런 목적의 모델이 아니므로 성능과 실용성에 대해선 큰 기대를 하지 않는 것이 좋다. 물론 질문에 제공하는 정보의 질이 좋고 명확해질 수록 실제로 사용자의 의도대로 작동할 확률도 높다.[6] 4o나 4.1은 자유로운, 다른 말로 하면 얼탱이 없는 소리를 적어준거지 작문 실력이 뛰어난 건 아니다. o3는 추론 모델 특성상 문학적 글쓰기에는 문제가 있다.