클로드 3.7 소넷이 큰 화제를 일으키며 등장했습니다. AI 세계를 주목해왔다면, 여러분도 그 소문을 들었을 것입니다. 이 모델을 개발한 앤트로픽은 2025년 2월 24일 클로드 3.7 소넷을 발표하며, 지금까지 그들의 가장 발전된 AI로 자리매김하고 있습니다. 일반 대중에게 제공되는 첫 번째 “하이브리드 추론” 모델이라고 부르기도 합니다. 자, 이 모든 이목이 집중되는 이유가 궁금하다면, 매력을 느낄 준비를 하세요. 이 AI 릴리스는 코딩 커뮤니티, 기업 사용자, 그리고 일상 업무부터 복잡한 소프트웨어 개발까지 모든 것을 처리할 수 있는 스마트 어시스턴트를 찾는 이들에게 큰 관심을 받고 있습니다.

하이브리드 추론이란?

클로드 3.7 소넷의 핵심은 하이브리드 추론 기능에 있으며, 이것이 진짜로 그를 독특하게 만듭니다. 간단히 말해, 이 모델은 두 가지 운영 모드 간에 전환할 수 있습니다. 빠르고 일상적인 쿼리의 경우, 빠른 사실을 확인하거나 코드 조각을 얻기에 완벽한 번개처럼 빠른 응답을 제공합니다. 그러나 문제에 더 자세한 설명이나 복잡한 솔루션이 필요할 경우, 매끄럽게 연장된 사고 모드로 전환합니다. 이 “사고 모드”는 마치 정밀하게 조율된 기계의 기어를 엿보는 것처럼 여러분이 그 추론 과정을 관찰할 수 있게 합니다.
앤트로픽은 사용자가 128K 토큰까지 “예산”을 설정할 수 있게 하여 한 걸음 더 나아갔습니다. 급하게 진행 중이거나 디버깅이나 복잡한 문제 해결을 위한 깊이 있는 분석이 필요하다면, 모델의 출력을 여러분의 속도와 요구에 맞게 조정할 수 있습니다. 이 유연성은 개발자와 기업 사용자 모두에게 신선한 바람과 같은 존재로, 속도와 세부 사항 간의 균형을 제어할 수 있는 권한을 제공합니다.
세밀한 성능 분석

성능에 관해서, 클로드 3.7 소넷은 실망시키지 않습니다. 몇 가지 주요 벤치마크 하이라이트를 살펴보겠습니다:
- SWE-bench 검증:
기본 모드에서 클로드 3.7은 코딩 작업에서 인상적인 60.4%를 기록합니다. 그러나 고사양 사고 모드를 활성화하면 그 점수가 70.3%로 상승합니다. 이 도약은 심층적인 계획과 분석이 필요한 코딩 도전에 대한 능력을 강조합니다. - TAU-bench:
AI가 다단계 작업과 복잡한 상호작용을 얼마나 잘 처리하는지를 평가하기 위해 설계된 TAU-bench는 클로드 3.7 소넷이 많은 이전 모델들을 능가하는 것을 보여줍니다. 복잡한 워크플로를 간소화하기 위해 AI에 의존하는 조직에게 이 성능은 상당한 혁신이라 할 수 있습니다. - Aider Polyglot 리더보드:
여러 프로그래밍 언어를 사용하는 이들에게 클로드 3.7 소넷은 두드러집니다. 32K 토큰 사고 모드와 함께한 변형은 약 65%에 도달하여 클로드 3.5와 함께한 DeepSeek R1보다 우위를 점합니다. 표준 모드의 성능도 60% 대에 머무르며 결코 뒤처지지 않습니다. - Kagi의 LLM 벤치마크:
언어 및 논리 능력에 대한 더 넓은 평가에서 클로드 3.7 소넷은 약간 뒤쳐져 있긴 하지만, Gemini 2.0 Pro에 아슬아슬하게 뒤쳐지며 GPT-4o는 가뿐히 제쳤습니다.
숫자를 넘어 실제 세계의 피드백은 압도적으로 긍정적이었습니다. Box, Slack, Salesforce와 같은 주요 기업들은 모델이 요약 작업을 처리하고 조직적 맥락을 이해하는 방식에서 개선을 체감했습니다. 한편, Cursor 및 Cognition과 같은 회사의 사용자들은 대규모 코드베이스를 분석하고 코드 변경을 계획하는 데 있어 그 능력이 혁신적이라는 점을 강조하고 있습니다.
비용 효율적인 혁신
오늘날 경쟁이 치열한 AI 환경에서 성능은 비용 효율성과 함께 가야 합니다. 앤트로픽은 클로드 3.7 소넷의 가격을 이전 모델과 동일하게 유지했습니다:
- 입력 토큰: 백만당 $3
- 출력 토큰: 백만당 $15
이 요금은 작은 글씨로 보일 수 있지만, 시장의 다른 모델과 비교할 때 매우 중요해집니다:
- GPT-4o 및 오픈AI의 o1: 이 모델들은 일반적으로 백만 입력 토큰당 약 $5를 청구하며, 금방 금액이 커질 수 있습니다.
- DeepSeek R1: 이 대안은 백만 입력 토큰당 $4와 백만 출력 토큰당 $16을 청구하여 출력 작업이 많은 경우 다소 비쌉니다.
수치를 계산해 보면, 특히 심층적인 사고를 요구하는 하드코어 코딩 작업의 경우, 클로드 3.7 소넷은 종종 비용 효율적인 솔루션으로 나타납니다. Aider Polyglot 리더보드와 같은 벤치마크는 클로드 3.7 사고 모드의 경우 완성당 약 $36.83인 반면, GPT-4 o1은 완성당 최대 $186.50에 이를 수 있음을 나타냅니다. 물론 일부 스마트한 사용자들은 모델을 결합해 비용을 절감하기도 하지만, 만약 우수한 성능을 원한다면 클로드 3.7 소넷에 대한 추가 투자가 가치있을 수 있습니다.
클로드 코드 소개: 개발자의 새로운 친구

코드를 생명처럼 여기는 개발자들에게 편집, 테스트, 변경 사항 커밋을 위해 여러 도구를 전환하는 날이 곧 끝날 것입니다. 클로드 3.7 소넷과 함께 앤트로픽은 클로드 코드라는 유용한 명령 줄 도구를 출시했습니다. 이 도구는 여러분의 워크플로와 직접 통합되도록 설계되어 다음과 같은 기능을 제공합니다:
- 코드 검색 및 읽기: 코드베이스를 빠르게 탐색합니다.
- 즉시 편집: 터미널을 떠나지 않고도 즉각적으로 변경할 수 있습니다.
- 간편한 테스트: 앱을 전환하지 않고도 테스트를 작성하고 실행할 수 있습니다.
- 원활한 Git 통합: GitHub에 직접 변경 사항을 커밋하고 푸시할 수 있습니다.
- 명령 줄 유틸리티에 대한 접근: 모든 것을 단일 통합 인터페이스에서 가능합니다.
클로드 코드를 조기에 채택한 사용자들은 일상적인 작업에 소요되는 시간을 줄이고 개발 프로세스를 매끄럽고 효율적으로 유지한다고 극찬하고 있습니다. 그러나 한 가지 거래가 있습니다—연장된 사고 모드를 사용하면 토큰 소모량이 높아질 수 있으며, 바쁜 개발 주기에서는 개발자당 하루에 $5~10, 때로는 시간당 $100까지 올라갈 수 있습니다. GitHub Copilot의 월 $10 고정 요금 같은 예산 친화적 도구와 비교했을 때, 주의가 필요합니다.
혼잡한 분야에서 돋보이기
어떤 모델도 독립적으로 존재하지 않으며, AI 분야는 강력한 경쟁자들로 가득 차 있습니다. 클로드 3.7 소넷이 몇몇 주목할 만한 모델에 비해 어떻게 평가되는지 살펴보겠습니다:
- GPT-4 모델과의 비교: GPT-4는 여전히 강력한 힘을 가지고 있지만, 클로드 3.7 소넷은 다단계 코딩 작업을 계획하고 실행하는 데 특히 능숙하다는 것이 입증되었습니다. GPT-4는 고급 수학적 추론과 같은 특정 니치 영역에서는 여전히 앞설 수 있지만, 그 비용은 상당히 비쌀 수 있습니다.
- 오픈AI의 o1 및 o3 모델과의 비교: 이 모델들은 안정적인 성능을 제공하지만, 클로드 3.7의 연장된 사고 모드는 복잡한 문제 해결 시에 종종 유리한 점을 제공합니다. 기본적인 요구 사항이라면 차이가 사소할 수 있지만, 복잡한 작업을 위해서는 클로드 3.7이 빛을 발합니다.
- DeepSeek R1과의 비교: 비용 효율성으로 잘 알려진 DeepSeek R1은 많은 사용자들에게 인기가 있습니다. 그러나 복잡하고 다면적인 문제를 처리할 때 클로드 3.7의 추가 성능은 추가 비용을 정당화할 수 있습니다.
- Grok과의 비교: 새로운 경쟁자인 Grok은 아직 자리를 잡고 있습니다. 초기 비교에 따르면, 클로드 3.7은 최소한 동등한 수준이거나 특히 코딩 밀도가 높은 작업에서 한 걸음 앞선 것으로 보입니다.
진행 중 몇 가지 문제
클로드 3.7 소넷은 많은 부분에서 진전을 이루었지만, 몇 가지 특이점도 있습니다:
- 계산 문제: 연장된 사고 모드에서도 가끔 문자열의 정확한 문자 수를 결정하는 간단한 계산 작업에서 실수를 저지르기도 합니다.
- 구식 코드 참조: 때때로 더 이상 사용되지 않는 API를 제안하거나 원활하게 컴파일되지 않는 코드를 생성할 수 있습니다.
- 토큰 과사용: 연장된 사고 모드의 유연성 때문에 예상보다 높은 토큰 사용량으로 이어질 수 있으며, 이로 인해 비용도 증가할 수 있습니다.
- 제한된 커스터마이징: 자유롭게 조정할 수 있는 오픈 소스 모델과 달리 클로드 3.7 소넷은 앤트로픽의 관리 하에 있는 솔루션입니다.
이러한 도전 과제는 클로드 3.7 소넷이 강력하지만 모든 작업에 맞는 만능 솔루션이 아님을 상기시켜줍니다. 그 강점이 적절한 작업에 잘 조화될 때 가장 잘 작동합니다.
미래를 바라보며
앤트로픽의 클로드 3.7 소넷에 대한 비전은 현재 기능으로 끝나지 않습니다. 로드맵은 더욱 큰 컨텍스트 윈도우—현재 200K 토큰—및 현재 토큰 소비 문제를 해결할 수 있는 정교한 개선 작업을 예고합니다. 또한 클로드 코드를 간소화하고 바쁜 개발자들에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 새로운 가격 모델이나 더 효율적인 추론 기술을 도입할 가능성이 있는 작업도 ongoing 진행 중입니다.
복잡한 코딩 작업, 다단계 문제 해결 또는 필요에 따라 기어를 전환할 수 있는 AI를 조화롭게 관리하는 모든 이들에게, 클로드 3.7 소넷은 상당한 진전을 나타냅니다. 이는 그저 인상적인 벤치마크 숫자의 집합이 아니라, 하루하루 AI와 작업하는 방식을 변화시킬 수 있는 도구입니다.
마무리 생각
빠른 답변에서 깊이 있는 추론 세션까지 모든 것을 처리할 수 있는 AI 모델을 찾고 있다면, 클로드 3.7 소넷이 바로 여러분에게 필요한 모델일 수 있습니다. 이전 모델보다 더 빠르고 적응력이 뛰어나며, 업계의 몇몇 큰 이름들과도 대등한 경쟁력을 지니고 있습니다. 혁신적인 하이브리드 추론 모드는 여러분의 경험을 맞춤화할 수 있는 기회를 제공하여, 중요할 때 속도와 깊이를 모두 갖출 수 있게 해줍니다.
물론, 모든 고급 도구와 마찬가지로 고유의 도전 과제—높은 토큰 사용량, 비용 고려 사항, 그리고 일부 특이점이 동반됩니다. 그러나 진정으로 한계를 열어주는 강력하고 다재다능한 AI 솔루션을 찾고 있다면, 클로드 3.7 소넷이 여러분이 기다려온 혁신이 될 수 있습니다.
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