#11 Claude API 기초 — 코드 없이 파라미터 이해하기lecture_script
코스: claude-autowork · 에이전트: producer
HOOK (45초)
Claude로 자동화 세팅을 해봤는데, 어떤 날은 답변이 너무 창의적이고 어떤 날은 너무 딱딱하게 나와서 결과를 믿을 수가 없었던 적 있으시죠?
그 원인은 코드 실력이 아닙니다. 파라미터를 모르기 때문입니다.
오늘 이 영상 하나로, Claude가 왜 그렇게 답하는지 제어할 수 있게 됩니다.
PROMISE (30초)
이 차시가 끝나면, temperature·max_tokens·system prompt 세 가지 파라미터가 각각 무엇을 하는지 설명할 수 있고, 세 가지 조합의 출력 차이를 비교한 분석표를 직접 작성할 수 있습니다.
CORE (8–10분)
중요 개념 1 — Temperature: '온도 조절기'
설명
Temperature는 Claude 답변의 다양성을 조절하는 값입니다. 0에서 1 사이 숫자로 설정합니다. 낮을수록 예측 가능하고, 높을수록 다채롭습니다.
이미지로 기억하세요. 커피 온도계입니다. 차가울수록(0에 가까울수록) 답이 고정되고, 뜨거울수록(1에 가까울수록) 자유롭게 흘러넘칩니다.
예시
temperature를 0.1로 설정하고 "계약서 검토 체크리스트를 만들어줘"라고 요청하면, 매번 거의 동일한 형식의 목록이 나옵니다. 반복 실행해도 결과가 안정적입니다.
반대로 0.9로 설정하고 "새 제품 슬로건 아이디어 줘"라고 하면, 실행할 때마다 다른 문체와 표현이 등장합니다.
반례
temperature를 높이면 무조건 좋다고 오해하기 쉽습니다. 하지만 정형화된 데이터 추출 작업에서 0.9를 쓰면, 제 경험상 형식이 매번 달라져서 후처리가 훨씬 복잡해집니다.
정리
창의성이 필요하면 높게, 일관성이 필요하면 낮게. 업무 자동화의 대부분의 경우 0.2 이하가 안전합니다.
중요 개념 2 — System Prompt: '역할 명찰'
설명
System prompt는 Claude에게 대화 시작 전에 붙여주는 역할 지시문입니다. 대화 내내 유지되는 맥락입니다. 사용자 메시지보다 먼저, 더 강하게 작동합니다.
이미지로 기억하세요. 명찰입니다. 컨퍼런스에서 "저는 법무팀 계약 전문가입니다"라고 적힌 명찰을 달면, 그 사람은 모든 질문에 법무 관점으로 답합니다. System prompt가 바로 그 명찰입니다.
예시
System prompt에 "당신은 B2B SaaS 영업 전문가입니다. 답변은 항상 300자 이내 한국어로 작성합니다"라고 설정하면, 이후 어떤 질문을 해도 Claude는 영업 관점의 간결한 한국어로만 답합니다.
반례
System prompt를 너무 길고 복잡하게 쓰면 효과가 떨어집니다. "당신은 전문가이고, 친절하고, 논리적이고, 창의적이고, 공감하며…" 식으로 10가지를 나열하면, 제 경험상 Claude가 어느 하나도 뚜렷하게 지키지 않는 경향이 있습니다.
정리
역할 하나, 형식 하나, 제약 하나. 세 줄이면 충분합니다. 명찰은 간결할수록 잘 읽힙니다.
중요 개념 3 — Max Tokens: '말할 수 있는 칸 수'
설명
Max tokens는 Claude가 한 번에 생성할 수 있는 텍스트의 최대 길이입니다. 토큰은 단어와 비슷한 단위입니다. 한국어 기준으로 대략 1토큰이 1–2글자 수준입니다.
이미지로 기억하세요. 원고지 칸 수입니다. 200칸짜리 원고지를 주면, 아무리 할 말이 많아도 200칸 안에서 끝내야 합니다.
숫자로 감 잡기
- 500 tokens → 짧은 이메일 한 통 수준
- 2,000 tokens → A4 한 장 분량
- 8,000 tokens → 긴 보고서 수준
예시
요약 자동화 파이프라인을 만든다면 max_tokens를 500으로 제한해서, 길고 장황한 요약이 나오지 않도록 통제할 수 있습니다. 비용도 함께 줄어듭니다.
반례
max_tokens를 너무 낮게 설정하면 답변이 중간에 잘립니다. "3단계 액션플랜을 작성해줘"라고 했는데 300 tokens만 주면, 2단계까지만 나오고 문장이 끊깁니다. 완성도가 떨어지는 결과물이 그냥 나옵니다.
정리
원하는 출력 길이를 먼저 정하고, 그보다 20–30% 여유를 더해서 설정하세요.
EXERCISE (3–4분)
지금 영상을 일시정지하고 직접 해보세요. 준비물은 종이나 스프레드시트 하나면 됩니다.
Step 1 — 표 틀 만들기
아래 6개 열을 만드세요.
조합 번호 / Temperature / Max Tokens / System Prompt 요약 / 테스트 질문 / 출력 특징
Step 2 — 3가지 조합 설정하기
조합 A: Temperature 0.1 / Max Tokens 300 / System prompt "당신은 데이터 분석 보고서 작성자입니다. 항상 불릿 형식으로 답하세요."
조합 B: Temperature 0.7 / Max Tokens 600 / System prompt "당신은 마케팅 카피라이터입니다. 감성적이고 간결하게 표현하세요."
조합 C: Temperature 0.9 / Max Tokens 1000 / System prompt 없음
Step 3 — 동일한 질문 입력하기
세 조합 모두에 같은 질문을 입력하세요. 예시 질문: "재택근무의 장단점을 설명해줘"
Step 4 — 출력 특징 기록하기
각 조합의 결과를 보고 표의 마지막 열에 3–5 단어로 특징을 씁니다. 예: "구조적·반복 안정", "감성적·다양한 표현", "산만하나 독창적" 등
표가 완성되면 영상을 다시 재생하세요.
CTA (30초)
다음 차시 #12에서는 이 파라미터 조합을 실제 API 호출 코드에 연결하는 법을 다룹니다. 코드를 처음 보는 분도 복사·붙여넣기로 바로 실행할 수 있도록 준비했습니다.
오늘 만든 비교표를 댓글에 남겨주세요. 어떤 조합에서 가장 유용한 출력이 나왔는지 궁금합니다.
예상 분량: 15분