TECH NOTES
기술노트
현장에서 검증된 개발 지식을 기록합니다.
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AI
Anthropic Claude 4.9 출시 — 100시간 사용 평가
Claude 4.9 (Opus·Sonnet·Haiku) 출시 후 100시간 사용 평가. SWE-bench 82.1%, 1M needle 정확도, 가격 정책 변화.
AI
Anthropic MCP 2.0 — push notification + remote auth 정착 6개월
MCP 2.0 spec 정식 후 사내 서버 14개 운영. push 알림으로 long-running 작업 패턴, OAuth 2.1 흐름 실전.
AI
Anthropic Batch API — 대량 처리 비용 50% 절감 운영 패턴
Anthropic Batch API로 분석·임베딩·재처리 워크로드 비용을 절반으로. 큐 설계, 실패 처리, 데드라인 보장 패턴.
AI
구조화 출력 2026 — Anthropic · OpenAI JSON Schema 모드 실전 비교
Anthropic의 structured output GA와 OpenAI Strict 모드를 동일 스키마 50개로 비교. 응답 신뢰성과 비용 검증.
AI
Anthropic Files API + Prompt Caching — 멀티문서 처리 비용 80%↓
Files API 업로드, 캐싱 TTL/granularity 설계, 문서 100개 검색 비용 변화 실측. RAG 결합 패턴.
AI
Claude MCP 서버 직접 만들기 — 사내 도구를 Claude에 통합하는 패턴
MCP(Model Context Protocol) 서버를 만들어 사내 시스템을 Claude·Cursor에 통합하는 실전 가이드. TypeScript 구현·배포·인증.
AI
Claude Opus 4.7 1M 컨텍스트 — 코드베이스 전체를 한 번에 읽히는 실전 가이드
Opus 4.7의 1M 토큰 컨텍스트로 전체 레포를 한 번에 분석하는 패턴, 토큰 비용·캐싱 전략, 마이그레이션 주의점.
AI
Anthropic Prompt Caching 실전 — 비용 90% 절감 패턴
Claude API의 Prompt Caching으로 같은 컨텍스트 반복 사용 시 90% 비용 절감. 5분 vs 1시간 TTL 선택, cache hit율 모니터링까지.
AI
Anthropic Managed Agents 실전 — Claude Agent SDK 30분 가이드
Anthropic Managed Agents의 30분 셋업 가이드 — Claude Agent SDK로 도구·메모리·조정자 패턴까지. 인프라 없이 운영 가능한 첫 매니지드 에이전트 플랫폼.
AI
MCP(Model Context Protocol) 완전 가이드 — AI 에이전트와 외부 도구 연결하는 표준
MCP는 LLM과 외부 도구·데이터를 연결하는 표준 프로토콜이다. 서버·클라이언트 구조, Resources/Tools/Prompts 3대 프리미티브, 구현 패턴을 정리한다.
AI
Claude API 프롬프트 캐싱 완벽 활용 — 비용 90% 절감 실전 패턴 6가지
Claude API의 프롬프트 캐싱은 시스템 프롬프트·도구 정의·긴 문서 재사용 시 비용을 최대 90% 절감한다. cache_control 사용법과 실전 6가지 패턴을 정리한다.
AI
Claude 4.6 Opus & Sonnet 완전 분석 — 1M 컨텍스트 시대의 실전 활용법
Anthropic Claude 4.6 Opus/Sonnet 1M 컨텍스트, Adaptive Thinking, Agent Teams 등 핵심 변경사항과 실전 활용법 정리