Claude Code 토큰 완벽 가이드: AI 네이티브 개발의 핵심

Claude Code를 사용하다가 갑자기 사용량 제한에 걸린 경험이 있으신가요? 처음에는 똑똑하던 AI가 대화가 길어지면서 바보처럼 같은 코드를 반복하거나 이상한 답변을 하는 걸 느끼셨나요? 이 모든 현상의 원인은 바로 토큰입니다. 토큰을 제대로 이해하면 같은 요금제로 10배 더 많은 작업을 할 수 있습니다.

토큰이란 무엇인가

토큰(Token)이란 AI가 텍스트를 처리하는 최소 단위입니다. 우리가 글자나 단어를 세듯이, AI는 토큰 단위로 정보를 읽고 생성합니다.

예를 들어 영어 단어 "Hello"는 약 1개의 토큰이고, 한글 "안녕하세요"는 약 5개 토큰입니다. 그리고 여기서 중요한 건, 토큰의 크기는 고정되어 있지 않다는 거예요. 이는 AI 모델마다 텍스트를 토큰으로 나누는 방식인 토크나이저(Tokenizer)가 다르기 때문입니다.

입력 토큰과 출력 토큰

Claude와의 모든 상호작용은 토큰으로 측정됩니다. 이 상호작용은 크게 두 가지로 나뉩니다.

입력 토큰(Input Token)은 내가 Claude에게 주는 모든 정보입니다. 내가 보내는 메시지, 첨부한 파일 내용, 이전 대화 히스토리, CLAUDE.md 같은 컨텍스트가 모두 입력 토큰으로 계산됩니다.

출력 토큰(Output Token)은 Claude가 나에게 주는 모든 답변입니다. Claude가 생성하는 코드, 설명, 분석 결과 등이 모두 출력 토큰입니다.

쉽게 말해, 입력 토큰은 AI가 "읽는" 과정이고, 출력 토큰은 AI가 "생각하고 쓰는" 과정입니다. 출력 토큰이 더 비싼 이유가 바로 여기에 있습니다.

컨텍스트 윈도우: AI의 작업 메모리

컨텍스트 윈도우(Context Window)란 AI가 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰량입니다. Anthropic 공식 문서에서는 이를 "모델의 작업 메모리"라고 설명합니다.

현재 Claude 모델의 컨텍스트 윈도우는 200K 토큰입니다. 200K 토큰은 대략 책 한 권 분량에 해당합니다. 이 200K 안에서 입력과 출력이 모두 관리된다는 점이 핵심입니다.

대화가 진행되면서 토큰이 어떻게 쌓이는지 살펴보겠습니다. 첫 번째 대화에서 내가 메시지를 보내면 입력 토큰이 쌓이고, Claude가 답변하면 출력 토큰이 쌓입니다. 두 번째 대화에서는 첫 번째 대화 내용이 모두 입력 토큰에 포함되고, 여기에 새로운 메시지가 더해집니다. 세 번째, 네 번째 대화로 계속 진행되면 입력과 출력이 계속 누적됩니다.

이것이 바로 대화가 길어질수록 Claude가 "바보"가 되는 이유입니다. 컨텍스트 윈도우가 가득 차면 Claude가 이미 작성한 코드를 다시 작성하거나, 앞서 한 말을 잊어버리는 현상이 발생합니다.

더 자세한 내용은 영상으로

여기까지 토큰의 기본 개념을 살펴봤는데요, 아래 YouTube 영상에서는 더 깊이 있는 내용을 다룹니다.

영상에서 확인할 수 있는 내용:

/clear, /compact, /context 등 컨텍스트 관리 명령어 실전 활용법
Claude 모델별(Opus, Sonnet, Haiku) 가격 비교와 전략적 선택 방법
Claude Code 사용량 제한 구조 (Current Session, 주간 제한) 완벽 분석
프롬프트 최적화로 토큰 사용량 10분의 1로 줄이는 구체적인 방법
MCP, 플러그인, CLAUDE.md가 컨텍스트에 미치는 영향

토큰 관리는 단순히 비용을 아끼는 것이 아니라, AI 네이티브 개발의 본질입니다. 영상을 통해 실전에서 바로 적용할 수 있는 노하우를 확인해보세요.

참고자료