# Anthropic, 새로운 모델인 Claude 3.7 Sonnet과 코딩 도구 Claude Code 미리보기 출시 **URL:** \ **Category:** 읽을거리&정보공유\ **Tags:** claude-code, claude-3-7-sonnet, hybrid-reasoning-model, extended-thinking, anthropic\ **Created:** [2월 25, 2025, 12:00오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/anthropic-claude-3-7-sonnet-claude-code/6206 "2025-02-25T00:00:28Z")\ **Posts on this page:** 2\ **Page:** 1
**Author:** ![9bow](https://discuss.pytorch.kr/user_avatar/discuss.pytorch.kr/9bow/32/16301_2.png) [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **Post date:** [2월 25, 2025, 12:00오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/anthropic-claude-3-7-sonnet-claude-code/6206/1 "2025-02-25T00:00:28Z")
![Anthrophic, 새로운 모델인 Claude 3.7 Sonnet과 코딩 도구 Claude Code 미리보기 출시](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/d/d6dde5187632afb69fa8ee0888ea32c0c052876a.png) ## Claude 3.7 Sonnet 및 Claude Code 소개 Anthropic이 새로운 AI 모델 **Claude 3.7 Sonnet** 을 발표했습니다. 이번 모델은 기존 Claude 3.5 Sonnet을 업그레이드한 버전으로, 특히 코딩과 프론트엔드 개발 능력이 크게 향상되었습니다. 또한, 새로운 AI 기반 개발 도구 **Claude Code** 도 함께 공개되었는데요, 이를 통해 터미널에서 직접 AI에게 엔지니어링 작업을 맡길 수 있습니다. ## Claude 3.7 Sonnet 소개 [![](https://img.youtube.com/vi/t3nnDXa81Hs/maxresdefault.jpg "Claude 3.7 Sonnet with extended thinking") ](https://www.youtube.com/watch?v=t3nnDXa81Hs) Claude 3.7 Sonnet은 Anthropic의 가장 지능적인 AI 모델이며, 하이브리드 추론 모델(hybrid reasoning model)로 설계되었습니다. 이는 기존 AI 모델과 달리, 빠른 응답과 깊이 있는 사고를 상황에 맞게 조절할 수 있다는 특징을 가집니다. 특히 코딩, 수학, 물리, 명령어 실행 및 일반적인 문제 해결 능력이 크게 향상되었으며, API 사용자는 모델이 얼마나 깊이 사고할지를 조정할 수 있는 기능도 제공됩니다. Claude 3.7 Sonnect 모델에서 개선된 주요 내용은 다음과 같습니다: - 하이브리드 추론 모델 적용 - 빠른 응답과 심층적 사고를 상황에 맞게 선택 가능 - 사용자가 직접 Claude가 생각할 수 있는 토큰 한도 조절 가능 - 강력한 코딩 및 논리적 문제 해결 능력 - 코드 작성 및 유지보수 능력 향상 - 수학 및 물리 문제 해결 능력 개선 - [Extended Thinking Mode](https://www.anthropic.com/research/visible-extended-thinking) 추가 - Claude가 스스로 더 깊이 사고하여 복잡한 문제 해결 가능 - 논리적 추론이 중요한 분야(수학, 과학, 엔지니어링)에서 성능 향상 특히, Claude 3.7 Sonnet은 실제 소프트웨어 문제 해결(SWE-bench), 복잡한 작업 수행(TAU-bench), 그리고 범용 추론 능력 평가에서 최고 점수 를 받으며, 현존하는 AI 모델 중 가장 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다: ![Claude 3.7 Sonnet 모델의 성능 비교: SWE-bench 기준](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/8/89c710f2bd90c25263704afe7b61ac083eefabcf.jpeg) ![Claude 3.7 Sonnet 모델의 성능 비교: TAU bench 기준](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/b/b15e6fc80e5ffc98b285cb8bf3448d0442b8d4f1.jpeg) ![Claude 3.7 Sonnet 모델의 성능 비교: 주요 모델들과의 성능 비교](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/7/7ae1c285b693a12d4e40f69415979aa9c3c68182.jpeg) ### Claude 3.7 Sonnet 사용 방법 Claude 3.7 Sonnet은 Anthropic API 및 주요 클라우드 서비스에서 사용 가능합니다: - [Claude 웹사이트](https://claude.ai/new)에서 직접 사용 가능 - [Anthropic API](https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models)를 통해 앱/서비스에 통합 가능 - [AWS Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/claude/) 및 [Google Cloud Vertex AI](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/use-claude)에서도 제공 특히 API를 통해 사용할 경우, 개발자는 Claude의 사고 시간 및 비용을 직접 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 짧은 응답이 필요한 경우 “빠른 응답 모드”를, 깊이 있는 분석이 필요한 경우 "확장 사고 모드(Extended Thinking Mode)"를 선택할 수 있습니다. 확장 사고 모드와 관련한 자세한 내용은 [Anthropic의 Claude API 문서](https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/extended-thinking)를 참고해주세요. ## Claude Code ![Anthropic의 Claude Code 미리보기(Research Preview) 소개](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/5/5a92c0ee873724bfddc4eaf7ce1b05f79ffc6305.jpeg) 뿐만 아니라, 새로운 AI 기반 코딩 도구인 [Claude Code의 미리보기(Research Preview)](https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview)도 출시되었습니다. 이를 통해 개발자는 터미널에서 직접 Claude를 활용하여 코드를 검색하고, 편집하며, 테스트 및 커밋까지 자동화할 수 있습니다. 초기 테스트 결과에 따르면, Claude Code를 활용하여 45분 걸리는 작업을 단 한 번의 실행으로 해결할 수 있다고 합니다. [![](https://img.youtube.com/vi/AJpK3YTTKZ4/maxresdefault.jpg "Introducing Claude Code") ](https://www.youtube.com/watch?v=AJpK3YTTKZ4) Claude Code 주요 기능은 다음과 같습니다: - **터미널 기반 AI 코드 도우미** : AI가 코드를 분석하고 필요한 부분을 수정하며, 테스트 작성 및 실행까지 자동으로 처리합니다. 특히, 개발자가 직접 명령어를 입력하지 않아도 AI가 필요한 작업을 수행합니다. - **GitHub 연동** : GitHub 저장소에서 직접 코드 검색 및 수정하며, AI가 변경 사항을 자동으로 Commit과 Push를 수행합니다. - **실전 엔지니어링 최적화** : 버그 수정, 코드 리팩토링, 문서화를 지원하며, CI/CD 파이프라인과 연계하여 자동화가 가능합니다. - **초기 사용자 피드백 반영** : 현재 미리보기(Research Preview) 버전으로 제공하며, 개발자들의 피드백을 적극 반영하여 개선 예정입니다. ### Claude Code 설치 및 사용법 Claude Code를 사용하기 위해서는 먼저 [Claude Code 미리보기 프로그램](https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview)에 신청해야 합니다: [https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview](https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview) 사용 시 Claude Code는 GitHub 저장소와 연동되어 개발자의 코드베이스를 분석하고 직접 코드 변경 가능합니다. 또한, 직접 코드를 수정하고, 테스트를 실행한 후, GitHub에 푸시까지 자동화할 수 있어 기존 LLM 기반 코딩 도구보다 훨씬 강력한 엔지니어링을 지원합니다. ## 📜 Claude 3.7 Sonnet 및 Claude Code 공개 블로그 > **[Claude 3.7 Sonnet and Claude Code](https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet)** > > Today, we’re announcing Claude 3.7 Sonnet, our most intelligent model to date and the first hybrid reasoning model generally available on the market. ## 📜 Claude 3.7 Sonnet 기술 문서 > **[9ff93dfa8f445c932415d335c88852ef47f1201e.pdf](https://www-cdn.anthropic.com/9ff93dfa8f445c932415d335c88852ef47f1201e.pdf)** > > 5.70 MB ## 더 읽어보기 - Claude 모델의 확장 사고 모드 관련 블로그: [https://www.anthropic.com/research/visible-extended-thinking](https://www.anthropic.com/research/visible-extended-thinking) - 확장 사고 모드 관련 API 문서: [https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/extended-thinking](https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/extended-thinking) - Claude Code 관련 문서: [https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview](https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview) * * * _이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다._ 🤗 [:pytorch:파이토치 한국 사용자 모임🇰🇷](https://pytorch.kr/)이 정리한 이 글이 유용하셨나요? 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**Author:** ![9bow](https://discuss.pytorch.kr/user_avatar/discuss.pytorch.kr/9bow/32/16301_2.png) [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **Post date:** [2월 25, 2025, 12:22오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/anthropic-claude-3-7-sonnet-claude-code/6206/2 "2025-02-25T00:22:37Z")
VSCode Copilot에서도 사용해볼 수 있네요! 🤩 ![image](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/2/2048c4dce0beac5097d9b592279f26a56d9d9705.png)