Claude 3.7 Sonnet 심층 분석: 확장 사고로 추론의 한계를 넘다

개요

Anthropic이 2026년 2월 Claude 3.7 Sonnet을 공개했다. 이번 모델의 핵심은 확장 사고(Extended Thinking) — 모델이 최종 답변을 내놓기 전 내부적으로 긴 추론 체인을 거치도록 허용하는 방식이다.

단순히 더 빠르거나 더 크게 만드는 경쟁에서 벗어나, 어떻게 생각하는가에 초점을 맞춘 접근법이다.

확장 사고란 무엇인가

기존 LLM은 입력을 받으면 바로 출력 토큰을 생성한다. 확장 사고 모드에서는 모델이 먼저 내부 스크래치패드에 자유롭게 추론을 전개한 뒤, 그 결과를 바탕으로 최종 답변을 생성한다.

사용자는 이 과정을 요약 형태로 확인할 수 있어 모델의 판단 근거를 투명하게 볼 수 있다.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000  # 사고에 쓸 최대 토큰
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "이 비즈니스 모델의 리스크를 단계별로 분석해줘."
    }]
)

for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print("모델의 추론 과정:", block.thinking)
    elif block.type == "text":
        print("최종 답변:", block.text)

주요 벤치마크 결과

수학·추론

코딩

SWE-bench Verified(실제 GitHub 이슈 해결 능력)에서 Claude 3.7은 62.3% 를 기록, 직전 모델 대비 18%p 향상됐다.

한국어 성능 변화

이전 Claude 3.5 시리즈와 비교해 한국어 자연스러움이 체감할 수 있을 만큼 개선됐다. 특히 다음 영역에서 차이가 두드러진다.

1. 존댓말·반말 문맥 유지: 대화가 길어져도 처음 설정한 어투를 일관되게 유지
2. 전문 용어 번역: 법률·의료·금융 용어를 직역 없이 관용적 표현으로 처리
3. 뉴앙스 이해: 간접 표현, 비유, 문화적 맥락에 대한 이해도 향상

실무 활용 시나리오

장문 문서 분석

200K 토큰 컨텍스트 창 덕분에 300페이지 분량의 계약서, 연구 논문, 재무 보고서를 한 번에 처리할 수 있다. 법무팀·회계팀에서 특히 주목할 기능이다.

복잡한 코드 리팩터링

확장 사고 모드는 레거시 코드베이스를 이해하고 리팩터링 계획을 세우는 데 효과적이다. 단순 자동완성이 아닌, 아키텍처 수준의 제안을 내놓는다.

다단계 의사결정 보조

“A안 vs B안” 비교를 넘어, 각 선택의 2~3단계 downstream 결과까지 추론해 의사결정 리스크를 미리 파악할 수 있다.

결론

Claude 3.7 Sonnet은 더 크고 빠른 모델 경쟁에서 한발 물러서 더 깊이 생각하는 모델을 택했다. 이 접근법은 특히 법률, 금융, 연구 분야처럼 정확한 추론이 중요한 전문직 시장에서 경쟁 우위로 이어질 수 있다.

API 비용은 여전히 고려 사항이지만, 확장 사고 토큰을 선택적으로 활성화할 수 있어 비용 대비 효율을 조율하는 것이 가능하다.