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Claude 가이드 - 이 글은 시리즈의 일부입니다.
이 글은 Claude API 공식 문서의 Advisor tool 페이지를 정리한 글입니다. 원문: https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/advisor-tool 마지막 확인: 2026-06-08
1. 한 줄 요약 #
빠르고 저렴한 Claude에게 일을 시키되, 중요한 순간에는 더 똑똑한 Claude에게 슬쩍 조언만 받아오는 기능입니다.
2. 무엇이고 왜 좋을까 #
요리사 한 명이 주방을 맡고, 헤드셰프가 옆에서 가끔 “이건 이렇게 해보세요"라고 조언만 해주는 모습과 같습니다.
긴 작업을 AI에게 맡기다 보면 늘 같은 고민이 생깁니다. 똑똑한 모델을 쓰자니 비용이 부담스럽고, 빠른 모델을 쓰자니 가끔 엉뚱한 방향으로 가요. Advisor(어드바이저, 조언자) 도구는 이 둘을 한자리에 모아둡니다. 평소에는 빠른 모델이 일을 하다가, “어, 이건 좀 어려운데?” 싶은 순간에만 똑똑한 모델에게 전체 상황을 보여주고 짧은 조언을 받아옵니다.
조언 한 번에 보통 400~700자 정도의 짧은 안내가 돌아오고, 나머지 긴 결과물은 빠른 모델이 계속 만들어냅니다. 결과는 똑똑한 모델만 썼을 때와 비슷한 품질이 나오는데 총비용은 훨씬 가벼워지는 거예요. 한 번의 API(에이피아이, 외부 프로그램과 대화하는 통로) 요청 안에서 모두 자동으로 일어나서, 사용자가 따로 두 모델을 번갈아 부를 필요도 없습니다.
3. 이런 상황에서 써요 #
이 기능이 진짜 빛나는 순간은 “여러 단계에 걸친 긴 작업"입니다. 한두 문장 질문/답변에는 어울리지 않아요. 대신 이런 상황에는 잘 맞습니다.
상황 1: 학생 — 학기말 리포트를 단계별로 도와주는 도우미 #
논문 다섯 편을 읽고, 표를 만들고, 리포트 초안까지 이어 쓰는 작업을 AI에게 부탁한다고 생각해보세요. 빠른 모델이 논문을 한 편씩 읽고 정리하는 건 무난한데, “이 다섯 편을 어떤 흐름으로 엮어야 가장 설득력 있는 리포트가 될까?” 같은 큰 그림 결정은 어렵습니다. 이럴 때 빠른 모델이 조용히 똑똑한 모델에게 전체 상황을 넘기고, “이런 순서로 묶으세요"라는 짧은 조언만 받아옵니다. 그 다음부터는 다시 빠른 모델이 글을 쭉 써 내려가요. 학생 입장에서는 비싼 모델만 썼을 때와 비슷한 글이 나오는데, 지갑은 훨씬 가볍습니다.
상황 2: 직장인 — 회사 매뉴얼을 보고 보고서 한 편 만들기 #
100쪽짜리 제품 매뉴얼을 읽고, 고객 문의 자료를 종합해서, 분기 보고서를 만들어달라고 한다고 해볼게요. 매뉴얼에서 필요한 문장을 찾는 일, 표를 정리하는 일은 빠른 모델이 충분히 합니다. 하지만 “어디서부터 어떻게 구성해야 위쪽에서 잘 읽을까?“라는 판단은 좀 더 신중한 모델에게 맡기고 싶죠. Advisor 도구를 켜두면 빠른 모델이 알아서 “이쯤에서 조언 한 번 받아오자"라고 결정하고 짧은 가이드를 받아옵니다. 결과물 품질은 올라가고, 매번 모든 작업을 비싼 모델로 돌릴 필요가 없어요.
상황 3: 일반인 — 책 한 권 분석하기 같은 호흡 긴 프로젝트 #
소설 한 권을 분석해서 인물 관계도와 줄거리 정리와 감상 글까지 한 번에 부탁한다고 생각해보세요. 평범한 요약은 빠른 모델이 잘하지만, “이 인물이 왜 결말에서 그런 선택을 했는가” 같은 해석은 더 깊이 있는 모델에게 묻고 싶습니다. Advisor 도구는 이런 분기점에서 자동으로 똑똑한 모델의 의견을 한 번 받아오고, 그 흐름을 따라 나머지 분석을 이어가게 해줘요. 사용자는 그냥 책 한 권만 던져주면 됩니다.
4. 가볍게 시작하기 #
💻 개발 경험이 있으신가요? 아래 코드는 Python(파이썬) 기준으로 가장 짧은 예시입니다. 비개발자라면 “아, 이런 식으로 두 모델을 짝지어 쓰는구나” 정도만 보고 넘어가셔도 충분합니다.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6", # 실제 일하는 빠른 모델 (실행자)
max_tokens=4096,
betas=["advisor-tool-2026-03-01"],
tools=[
{
"type": "advisor_20260301",
"name": "advisor",
"model": "claude-opus-4-8", # 옆에서 조언만 해주는 똑똑한 모델
}
],
messages=[
{"role": "user", "content": "이 자료를 바탕으로 분기 보고서 초안을 써줘."}
],
)
print(response)위 코드에서 핵심은 두 줄입니다. model="claude-sonnet-4-6"은 실제로 글을 써내려가는 빠른 일꾼이고, 도구 안에 들어간 "model": "claude-opus-4-8"은 옆에서 가끔 조언만 해주는 똑똑한 코치예요. 둘을 짝지어 한 번에 요청하면, 빠른 모델이 “지금이 조언받을 때다” 싶을 때 알아서 옆자리 코치에게 말을 걸고 짧은 가이드를 받아옵니다. 사용자는 코치를 언제 부를지 직접 정할 필요가 없어요.
5. 흔한 오해와 함정 #
⚠️ 함정 1: “그냥 켜두면 무조건 더 똑똑해지겠죠?” #
아쉽게도 그렇지는 않습니다. 짧은 한두 문장 질문에는 Advisor 도구가 큰 도움이 안 돼요. 조언이 빛나려면 여러 단계에 걸친 긴 작업이어야 합니다. 자료를 읽고, 정리하고, 글을 쓰는 흐름이 있어야 “지금 조언받자"라는 순간이 생기거든요. 한 줄짜리 답변에는 그냥 똑똑한 모델 하나만 쓰는 편이 훨씬 단순합니다.
⚠️ 함정 2: “코치 모델은 아무거나 골라도 되겠죠?” #
코치는 일하는 사람보다 같거나 더 똑똑한 모델이어야 합니다. 빠른 모델에게 더 빠른 모델이 조언하는 건 의미가 없어요. 짝이 안 맞는 모델 두 개를 골라서 요청하면 “이 조합은 지원하지 않는다"는 오류가 돌아옵니다. 헷갈리면 “실행자보다 한 단계 위 모델을 코치로” 정도로 기억해두세요.
⚠️ 함정 3: “조언받고 나면 끝났으니 그 부분은 지워도 되겠죠?” #
대화를 이어가다 보면 답변 안에 “조언 결과” 블록이 들어 있는 게 보일 거예요. 다음 질문을 보낼 때 이 블록을 빼고 보내면 오류가 납니다. AI 입장에서는 “방금 받은 조언을 기억해야 다음 대화가 자연스러운데, 갑자기 사라졌다"라고 느끼는 거예요. 받은 답변은 통째로 다음 요청에 다시 넣어 보낸다고 생각하면 안전합니다.
6. 한 단계 더 (관심 있는 분만) #
🎯 여기까지 오신 분 환영합니다. 이 섹션은 비용을 조금 더 다듬고 싶은 분을 위한 보너스입니다. 본문만 읽으셔도 충분히 이해할 수 있어요.
코치 모델은 똑똑한 만큼 길게 말하는 경향이 있습니다. 가만히 두면 한 번 조언할 때 4,000자 넘게 쏟아내는 경우도 있어요. 짧고 핵심만 받고 싶다면 조언 길이에 천장을 씌울 수 있습니다.
tools = [
{
"type": "advisor_20260301",
"name": "advisor",
"model": "claude-opus-4-8",
"max_tokens": 2048, # 조언 한 번에 이만큼까지만
}
]max_tokens(맥스 토큰, 답변 최대 길이)에 2048을 주면, 코치가 알아서 “이 안에서 핵심만 말하자"라고 길이를 조절해줍니다. 공식 자료의 실험에서도 이 설정 하나로 조언 길이가 평균 7배 정도 짧아졌고, 결과 품질에는 큰 차이가 없었다고 해요. 한 줄 더 추가하는 것만으로 비용이 가볍게 빠지는 셈이라, 길게 도는 작업에 쓸 거라면 이 옵션부터 챙겨보길 권합니다.
요약하면 이런 그림이에요.
| 사용하는 방식 | 결과 품질 | 비용 부담 |
|---|---|---|
| 빠른 모델 하나만 | 무난 | 가벼움 |
| 똑똑한 모델 하나만 | 좋음 | 큼 |
| 빠른 모델 + 코치 (Advisor) | 좋음에 가까움 | 중간 |
| 빠른 모델 + 코치 + 길이 제한 | 좋음에 가까움 | 중간보다 가벼움 |
7. 한 마디 #
“빠른 일꾼 옆에 똑똑한 코치를 두기” — 이 한 줄만 기억하셔도 충분합니다. 처음에는 모델 두 개를 한 번에 다룬다는 게 좀 부담스럽게 느껴질 수 있지만, 사실은 tools(툴, 도구) 목록에 줄 몇 개 추가하는 정도가 다예요. 막히는 부분이 있다면 십중팔구 함정 1~3 중 하나일 가능성이 큽니다. 짧은 질문에 굳이 켤 필요는 없고, 모델 짝이 맞는지 확인하고, 받은 답변은 통째로 다시 보내기 — 이 세 가지만 챙기면 거의 다 잘 돌아갑니다.
다음 글에서는 Claude 가이드 #26 — Memory 도구로 찾아뵐게요. 이번엔 “AI가 어떻게 사용자의 기록을 오래 기억하는가"를 함께 살펴봅니다. 천천히 따라오세요, 어렵지 않습니다.
— 키스 드림
