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Claude 이해하기

설치보다 먼저, 이 도구가 무엇이고 무엇을 시킬 수 있는지부터 봅니다. 개념 네 개면 충분합니다.

개념 Claude

클로드가 뭔가요

시안 문구 다듬기, 회의록 정리, 표 만들기 — 자잘한데 시간을 먹는 일이 하루를 채우지 않나요? 그런 일을 문장으로 맡기는 도구가 Claude입니다.

털뭉치가 명함을 내밉니다 — Claude와의 첫 인사
털뭉치가 명함을 내밉니다 — Claude와의 첫 인사

이런 일은 없어지지 않고 쌓입니다. 설명하면 누구나 할 수 있는 일인데, 설명할 사람이 없어서 결국 내가 합니다.

Claude는 그 “설명하면 되는 일”을 받는 쪽입니다. 말귀를 잘 알아듣는 프리랜서 어시스턴트를 한 명 두었다고 생각하면 가깝습니다. 잘하는 일은 크게 넷입니다. 초안 만들기(글·기획·카피), 정리하기(긴 자료 요약·표로 변환), 바꾸기(형식·톤·언어 변환), 그리고 만들기(코드·문서·이미지 분석)입니다.

다만 어시스턴트와 같아서, 맡긴 결과는 확인이 필요합니다. 특히 숫자와 사실 관계는 출처를 함께 요청하고 직접 검증하는 습관이 필요합니다.

아래 연습을 그대로 붙여넣어 첫 결과를 받아 보세요. 지금 화면에서 바로 됩니다.

연습

결과에서 사실과 다른 부분이 없는지 한 번 훑어보세요. 맡기기와 검수가 한 세트입니다.

Claude에게 맡길 일 하나를 한 문장으로 말할 수 있으면 통과입니다.

막히는 지점

Claude가 만든 결과를 검증 없이 그대로 쓰면 틀린 숫자나 사실이 그대로 퍼집니다. 통계, 날짜, 인용처럼 확인 가능한 내용은 반드시 출처를 물어보고 직접 대조합니다. 출처를 대지 못하는 답은 다시 확인이 필요하다는 신호로 받아들입니다.

2026-07-02 기준 · 출처 · Claude Overview

개념 Models

모델 고르기

짧은 요약 하나 부탁했는데 답이 유독 느리게 나와 답답했던 적 있지 않나요? 같은 Claude 안에도 무겁고 가벼운 여러 모델이 있고, 무엇을 고를지는 성능·속도·비용 세 축으로 정합니다.

크기가 다른 세 털뭉치 — 성능·속도·비용의 축
크기가 다른 세 털뭉치 — 성능·속도·비용의 축

짧은 요약이나 형식 변환 같은 간단한 일인데 답이 유독 느리게 나오거나, 반대로 복잡한 기획 판단을 맡겼는데 답이 얕게 나온 적이 있을 겁니다. 일의 무게와 맞지 않는 모델을 쓰면 그렇게 됩니다.

모델은 Claude의 두뇌 등급입니다. 인쇄소에 견적을 맡길 때 빠르고 저렴한 디지털 인쇄와 느리지만 정교한 옵셋 인쇄를 나눠 맡기듯, 일의 무게에 따라 두뇌를 고릅니다.

큰 모델은 깊게 추론합니다. 복잡한 기획, 긴 문서 분석, 어려운 판단에 씁니다. 대신 느리고 비쌉니다. 작은 모델은 빠르고 저렴합니다. 요약, 분류, 형식 변환처럼 답이 명확한 일에 씁니다.

2026년 7월 기준 라인업은 네 단계입니다. Fable 5는 가장 높은 등급으로 길게 이어지는 작업에 맞습니다. Opus 4.8은 복잡한 코딩과 전문적인 판단에 씁니다. Sonnet 5는 속도와 성능이 고르게 맞춰진 기본 선택지입니다. Haiku 4.5는 가장 빠르고 비용 부담이 적습니다. 이름은 다음 개편에서 또 바뀌므로, 이름보다 이 축을 기억하는 편이 오래 갑니다.

직군으로 보면 감이 더 빠릅니다. 마케터가 캠페인 카피 초안 여러 개를 빠르게 뽑아볼 때는 작은 모델로 충분합니다. 기획자가 여러 부서 회의록을 종합해 방향을 판단할 때는 큰 모델이 낫습니다. 디자이너가 시안 설명 문구를 다듬는 정도라면 중간 등급으로도 충분합니다.

항상 가장 큰 모델만 쓰는 것은 안티패턴입니다. 짧은 요약이나 단순 변환까지 최고 등급 모델에 맡기면 응답이 느려지고 비용만 쌓입니다. 일의 난이도를 먼저 가늠하고 모델을 맞추는 습관이 낫습니다.

처음에는 기본 선택된 모델로 시작해도 충분합니다. 답이 얕다 싶을 때 한 등급 올리는 식으로 조절합니다.

이번 주 맡길 일 하나를 놓고, 아래 실습으로 어느 등급이 맞을지 판단해 보세요.

연습

받은 추천이 실제 일의 무게와 맞는지 다시 확인해 보세요.

두 종류의 일에 서로 다른 모델을 붙일 수 있으면 통과입니다.

막히는 지점

모델 이름을 외우는 데 집착하면 다음 개편 때마다 다시 헷갈립니다. 이름 대신 성능·속도·비용 세 축으로 기억하면 이름이 바뀌어도 판단 기준은 남습니다. 반대로 항상 가장 큰 모델만 쓰면 속도와 비용에서 손해를 봅니다. 이때는 일의 난이도에 맞춰 등급을 낮추는 것이 맞습니다.

2026-07-13 기준 · 출처 · Models overview

개념 Map

제품 지도

웹 채팅에서 하던 것처럼 파일을 붙여 넣고 시켰는데, 다른 창구에서는 안 먹힌 적 있지 않나요? Claude는 한 곳에서만 만나는 도구가 아닙니다. 웹, 데스크탑 앱, 터미널의 Claude Code, 그리고 디자인까지 창구가 여럿입니다.

창구는 여러 개
창구는 여러 개

웹 채팅에서 파일을 척척 붙여 넣던 방식 그대로 Claude Code에서도 될 거라 기대했다가, 왜 안 되는지 헤매 본 적 있을 겁니다. 창구가 다르면 접근 범위도 함께 달라지기 때문입니다.

같은 사람을 전화로도, 사무실로도, 작업실로도 만날 수 있습니다. Claude도 같습니다. 두뇌(모델)는 하나인데, 만나는 작업대가 여러 개입니다.

브라우저의 웹 버전과 모바일 앱, 컴퓨터에 설치하는 데스크탑 앱, 시안을 만드는 디자인 도구까지 대화창 자체가 여러 개입니다. 그중에서도 터미널에서 폴더째 작업을 맡기는 Claude Code는 창구가 한 번 더 나뉩니다.

Claude Code는 터미널 CLI를 기본으로 하고, VS Code·JetBrains 같은 IDE 안에서 확장 형태로도 열립니다. 별도의 데스크탑 앱, 브라우저에서 바로 쓰는 웹(claude.ai/code)도 있고, 팀 단위에서는 Slack 멘션이나 GitHub Actions·GitLab CI 같은 자동화 파이프라인에도 붙습니다.

직군마다 자주 여는 창구가 다릅니다. 디자이너는 시안 문구를 다듬을 때 웹이나 디자인 도구를 열고, 기획자는 회의록 정리 정도면 모바일 앱으로도 충분합니다. 폴더 단위로 파일을 직접 고치는 작업이라면 마케터든 기획자든 결국 Claude Code 창구로 넘어옵니다.

창구 하나에서 되던 일이 다른 창구에서도 똑같이 될 거라 가정하는 것은 안티패턴입니다. 웹 채팅은 파일 시스템에 손대지 못하지만 Claude Code는 폴더 안 파일을 직접 읽고 고칩니다. 창구를 옮기기 전에는 그 창구가 어디까지 손댈 수 있는지부터 확인합니다.

지금 자주 열 창구 하나를 정해서, 아래 실습으로 그 창구가 어디까지 할 수 있는지 직접 물어보세요.

연습

받은 답을 실제로 그 창구에서 열어 맞는지 비교해 보세요.

"같은 Claude, 다른 작업대"를 자기 말로 설명할 수 있으면 통과입니다.

막히는 지점

창구를 바꾸면 접근 범위도 함께 바뀝니다. 웹 채팅에서 파일을 첨부해 처리하던 방식이 Claude Code에서도 그대로 될 거라 기대하면 왜 안 되는지부터 헷갈립니다. 이때는 지금 쓰는 창구가 로컬 파일에 접근하는지, 브라우저 안에서만 도는지부터 확인합니다.

2026-07-13 기준 · 출처 · Overview

개념 Plans

요금제와 개인정보

회사 자료나 고객 정보를 별생각 없이 붙여넣었다가 나중에 찜찜했던 적 있지 않나요? Claude는 무료로 시작할 수 있습니다. 유료로 올리는 기준과, 업무 자료를 넣기 전 확인할 두 가지만 짚습니다.

넣을 자료와 잠글 자료를 나눕니다
넣을 자료와 잠글 자료를 나눕니다

회사 자료나 고객 정보를 무심코 붙여넣고 나서, 그 내용이 어디까지 쓰이는지 뒤늦게 걱정해 본 적 있을 겁니다. 무료로 시작하는 건 쉽지만, 넣기 전에 확인해야 할 것은 따로 있습니다.

요금제의 축은 단순합니다. 무료(Free)는 웹·모바일·데스크탑에서 채팅, 코드 생성, 자료 요약 같은 기본 기능을 씁니다. 다만 이 코스에서 다루는 Claude Code는 무료 플랜에 포함되지 않습니다. Claude Code, 코워크(Cowork), 디자인처럼 폴더 단위로 일을 맡기는 기능은 Pro부터 열립니다. 그 위 Max는 사용량 한도가 더 크게 늘어난 등급입니다.

금액과 조건은 자주 바뀌므로 이 코스에서는 숫자를 다루지 않습니다. 실무 기준은 단순합니다. 쓰다가 사용량 한도에 자주 걸리면 그때 올립니다. 결제 전에는 항상 공식 요금 페이지에서 최신 금액과 포함 범위를 확인합니다.

업무 자료를 넣기 전 확인할 것은 두 가지입니다. 첫째, 회사의 AI 사용 정책입니다. 고객 개인정보, 계약서, 사내 기밀은 회사마다 반출 기준이 다릅니다. 둘째, 데이터 설정입니다. 내 대화가 모델 학습에 쓰이는지 설정에서 확인하고 필요하면 끕니다.

직군별로 걸리는 지점이 다릅니다. 마케터는 캠페인 데이터에 고객 연락처가 섞여 있는지부터 봅니다. 기획자는 아직 공개 전인 사업 계획서를 프로젝트에 올려도 되는지 확인합니다. 디자이너는 클라이언트 브랜드 자산을 외부 저장 위치에 남겨도 되는지 계약서를 다시 봅니다.

회사 정책을 확인하기 전에 업무 자료부터 넣는 것은 안티패턴입니다. 한 번 넣은 자료는 설정을 나중에 바꿔도 이미 처리된 이력까지 되돌리기 어렵습니다.

모르는 외주 업체에 보내지 못할 자료라면, 확인 전에는 넣지 않습니다.

지금 자신의 업무 자료 하나를 놓고, 아래 실습으로 넣어도 되는지부터 확인해 보세요.

연습

받은 답이 실제로 짚어야 할 위험을 놓치지 않았는지 다시 확인해 보세요.

유료로 올릴 기준 하나와, 넣으면 안 되는 자료 유형 하나를 말할 수 있으면 통과입니다.

막히는 지점

데이터 학습 설정을 확인하지 않고 업무 자료부터 넣으면, 원치 않아도 그 내용이 모델 학습에 쓰일 수 있습니다. 이때는 설정에서 학습 사용 여부를 먼저 확인하고 필요하면 끕니다. 회사 정책을 확인하기 전에 고객 정보부터 입력하는 것도 같은 문제입니다. 반출 기준을 모르면 넣지 않는 쪽을 기본으로 합니다.

2026-07-13 기준 · 출처 · Claude Pricing, Anthropic Privacy Policy

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