Claude Opus 4.7, 어디에 가장 잘 맞나

반대로 일상적인 질의응답, 짧은 문장 다듬기, 간단한 정보 추출, 부담 없는 아이디어 회의라면 Opus 4.7을 써야 할 근거가 상대적으로 약하다. 못 한다는 뜻이 아니다. 복잡도가 여러 단계에 걸쳐 커지는 업무에서 장점이 더 분명하다는 뜻이다.

1. 저장소 단위 소프트웨어 엔지니어링

가장 먼저 살펴볼 영역은 고급 코딩이다. Anthropic은 Opus 4.7을 전문 소프트웨어 엔지니어링에 맞춘 모델로 설명하며, Opus 4.6과 비교해 더 큰 코드베이스, 프로덕션 수준 코드, 오래 걸리는 복잡한 코딩 작업을 강조한다.

따라서 평가는 단발성 알고리즘 문제 하나로 끝내기 어렵다. 실제 저장소에서 여러 파일에 걸친 기능 추가, 까다로운 버그 수정, 리팩터링, 코드 리뷰, 테스트 생성, 코딩 에이전트 루프를 돌려봐야 한다. 중요한 질문은 ‘그럴듯한 코드 조각을 쓰는가’가 아니라, 많은 결정이 이어지는 동안 정확성과 일관성을 유지하는가다.

2. 장기 에이전트와 자동화

Opus 4.7은 여러 단계를 거치는 에이전트형 업무에도 맞춰져 있다. Anthropic은 이 모델을 장기 에이전트 작업, 도구 사용, 메모리를 많이 쓰는 업무에 적합하다고 설명한다. 정보 확인, 도구 호출, 계획 수정, 중간 실패 복구, 최종 산출물 작성까지 이어지는 자동화에 후보로 올릴 수 있다는 뜻이다.

다만 중요한 업무일수록 ‘자율성’만 믿어서는 안 된다. 성공 기준을 미리 정하고, 도구 호출 기록을 남기고, 실패 유형을 추적하고, 영향이 큰 조치에는 사람의 검토 단계를 두는 것이 안전하다.

3. 기업 지식 업무와 산출물 제작

Anthropic은 Opus 4.7이 고위험·고중요도 기업 업무와 전문 지식 업무를 위해 설계됐으며, 여러 날에 걸친 복잡한 프로젝트와 스프레드시트, 슬라이드, 문서 같은 산출물 작업을 포함한다고 설명한다.

이 영역에서 좋은 평가는 ‘요약을 잘하나’보다 ‘쓸 수 있는 결과물을 내나’에 가깝다. 많은 문서를 종합하고, 프로젝트 맥락을 유지하며, 이전 의사결정과 충돌하지 않게 정리하고, 조사 내용을 실제 업무 문서로 바꾸는 식의 테스트가 더 적합하다. 단순 요약만으로는 장기·복합 업무에 맞춘 모델의 장단점을 충분히 보기 어렵다.

4. 비전, 메모리, 긴 맥락 분석

Anthropic은 Opus 4.7의 비전 성능이 Opus 4.6보다 개선됐고, 더 높은 해상도의 이미지 이해를 지원하며, 초기 테스트에서 기술 도면과 화학 구조식을 읽는 사례가 언급됐다고 밝혔다. 또한 마이그레이션 가이드는 지식 업무, 비전 작업, 메모리 작업을 강조하고, Claude Opus 4.7이 100만 토큰 컨텍스트 창을 지원한다고 설명한다.

이런 설명이 가리키는 활용처는 단순한 이미지 캡션이 아니다. 기술 도면, 스크린샷, 차트, 회로도, 과학 시각 자료, 긴 프로젝트 이력, 정책 묶음, 계약서 묶음, 대규모 리서치 자료처럼 작은 디테일이 뒤따르는 판단에 영향을 주는 업무다.

5. 허가된 사이버보안 업무, 단 엄격한 범위 안에서

보안도 활용 가능성이 있지만 범위는 더 좁고 조건도 중요하다. Anthropic은 Opus 4.7이 취약점 연구, 침투 테스트, 레드팀 같은 합법적 보안 업무를 지원할 수 있다고 설명한다. 동시에 금지되거나 고위험인 사이버 사용은 안전장치로 차단되며, 일부 합법적 보안 사용 사례에는 검증이 필요할 수 있다고 밝힌다.

보안팀 관점에서는 ‘무제한 공격 자동화’가 아니라, 승인된 범위 안에서 감독되는 보조 도구로 보는 것이 맞다. 분류, 분석, 문서화, 테스트를 돕되, 범위와 감사 가능성을 분명히 해야 한다.

기본값으로 삼기 애매한 업무

Anthropic의 포지셔닝을 기준으로 보면 Opus 4.7을 기본 모델로 쓰기 어려운 경우도 있다.

• 일상적인 Q&A나 짧은 대화
• 간단한 문장 교정과 부담 없는 브레인스토밍
• 작은 입력에서의 단순 데이터 추출
• 품질 개선 폭을 측정하지 않은 대량 반복 업무
• 검토 없이 큰 영향을 줄 수 있는 비감독 자동화

가장 안전한 방법은 현재 쓰는 모델과 Opus 4.7을 실제 업무 샘플에서 나란히 비교하는 것이다. 특히 비용, 속도, 정확성, 리뷰 부담을 함께 봐야 한다.

개발자를 위한 API 이전 체크포인트

API 워크로드를 Opus 4.7로 옮긴다면, 단순한 교체라고 가정하기 전에 Anthropic의 마이그레이션 가이드를 확인해야 한다. Anthropic은 Claude Opus 4.7이 기존 extended thinking의 budget_tokens 설정을 더 이상 지원하지 않으며, 이 설정을 쓰는 요청은 400 오류를 반환한다고 설명한다. 가이드는 adaptive thinking으로 이전하라고 안내한다.

같은 가이드는 max 또는 xhigh effort로 실행하는 팀은 큰 max_tokens 출력 예산을 설정해야 한다고 설명하며, Claude Opus 4.7이 업데이트된 토크나이저를 사용한다고도 밝힌다. 기존 Opus 4.6 설정을 그대로 믿기보다 토큰 수, 출력 예산, 회귀 테스트를 다시 확인하는 편이 좋다.

도입 전 평가 방법

데모용 질문보다 실제 업무 표본을 쓰는 것이 중요하다. 실무 평가 계획에는 다음 항목을 넣는 편이 좋다.

• 코딩: 여러 파일 수정, 실패한 테스트 복구, 리팩터링, 코드 리뷰, 저장소 고유 규칙 준수.
• 에이전트: 도구 호출 정확도, 도구 실패 후 복구, 계획 수정, 완료율, 사람 개입이 필요한 지점.
• 기업 업무: 문서 간 사실 일관성, 스프레드시트·슬라이드 산출물의 품질, 최종 결과물의 실무 활용도.
• 비전: 작은 차이가 중요한 기술 도면, 스크린샷, 차트, 회로도, 과학 시각 자료.
• 보안: 승인된 범위, 정책 준수, 감사 로그, 적용되는 검증 요건.

결론

Claude Opus 4.7은 추론, 맥락 유지, 도구 사용, 품질 관리가 여러 단계에 걸쳐 함께 버텨야 하는 업무에서 가장 설득력이 크다. 우선 시험해볼 만한 영역은 고급 소프트웨어 엔지니어링, 장시간 실행되는 에이전트, 기업 문서 종합과 산출물 제작, 기술 비전, 긴 맥락 또는 메모리 의존도가 큰 작업이다.

반면 일상적인 업무에서 Opus 4.7이 무조건 기본값이어야 한다고 말할 근거는 아직 제한적이다. Anthropic의 설명을 유력한 후보 목록으로 삼되, 실제 코드베이스, 문서, 이미지, 도구, 검토 절차 위에서 직접 비교 평가하는 것이 현실적인 접근이다.