클로드 AI 소네트 3.7로 한 권의 책 만들기

최근 Claude Sonnet 3.7의 새로운 업데이트에 관한 여러 기사를 읽었습니다. 이 기사들은 출력 품질과 추론 능력의 개선을 다루었습니다.

하지만 가장 혁신적인 업데이트 하나가 크게 주목받지 못했습니다. 바로 OUTPUT 토큰 길이의 대폭 증가입니다.

공식 발표는 다음과 같습니다:

128K 출력 토큰(베타): 클로드 3.7 소네트는 이전보다 15배 이상 늘어난 최대 128K 출력 토큰을 지원합니다. 이는 풍부한 코드 생성 및 상세한 콘텐츠 제작에 특히 유용합니다. 128K 출력 토큰에 대한 지원은 일반적으로 일괄 처리와 메시지 API에서 베타 버전으로 제공됩니다

엄청난 기능입니다.

간단히 말해서

대규모 언어 모델과 상호작용할 때, 긴 출력을 요청하면 모델이 "게으른" 경향이 있습니다. 예를 들어, 모델에게 PDF 책(현재는 책 전체를 읽을 수 있죠)을 최소 10,000단어로 요약해달라고 하면, 요약본을 제공하지만 대개 요청한 길이에 미치지 못합니다. 이유는 간단합니다. 이러한 모델들이 그렇게 긴 결과물을 생성하도록 훈련되지 않았기 때문입니다. 일부 모델은 미세 조정 후에 이 작업이 가능하지만, GPT나 Gemini 같은 기본 모델은 보통 2,000단어 정도에서 한계에 부딪힙니다.

이제 클로드가 이 게임의 판도를 바꾸었습니다.

이 업데이트의 인상적인 적용에도 불구하고, 출력 토큰(상용 모델의 경우)은 입력 토큰(프롬프트)보다 훨씬 더 비싸다는 점을 항상 염두에 두시기 바랍니다. 클로드 소네의 경우 API를 사용하면 5배(입력 토큰은 약 3달러, 출력 토큰은 약 15달러)가 더 비쌉니다.

재미있는 부분으로 들어가기: 실용적인 애플리케이션

가장 흥미로운 응용 사례 중 하나는 단 한 번의 프롬프트로 AI를 사용해 책 전체를 만드는 것입니다.

특별한 도구나 구독 없이 Claude AI와 대화하기만 하면 됩니다.

Claude에게 70,000단어짜리 책을 만들어달라고 요청하기만 하면 되죠.

결과는 놀라웠습니다. 이전보다 훨씬 더 많은 양의 토큰을 한 번에 생성하여 10,000개 이상의 단어에 해당하는 토큰 수를 달성했습니다.

하지만 책 생성이 중단되었을 때도 내용이 완성되지 않은 상태였습니다. 저는 Claude에게 계속 이어서 작성해달라고 요청했고, 이전 프롬프트의 결과물을 활용하여 자연스럽게 이어나갈 수 있었습니다.

잠시 후, 과도한 사용으로 구독 한도에 도달하는 것을 방지하기 위해 직접 프로세스를 중단했습니다—다른 프로젝트에도 Claude가 필요하니까요!

아직 API로 시도해보지는 않았지만, API 한도는 Anthropic이 약속한 토큰 수에 훨씬 더 가깝게 도달할 것으로 예상됩니다. 새로운 소식이 있는 대로 계속 업데이트하겠습니다.

이제 나만의 전자책을 판매하겠다는 멋진 생각은 잊어버리세요. 대신 여행 중에 듣거나 해변에서 읽을 수 있는, 여러분이 정말 좋아하는 주제에 대한 책 한 권을 인공지능이 써준다고 상상해보세요. 멋지지 않나요?

한 단계 더 나아가기

이 블로그 게시물에서는 Claude가 텍스트뿐만 아니라 개념을 설명하고 시각적으로 더 매력적인 책을 만들기 위한 이미지도 생성할 수 있도록 하여 이 아이디어를 한 단계 더 발전시켜보겠습니다.

이미 알고 계시겠지만, 현재 Claude에는 이미지 생성 기능이 내장되어 있지 않습니다. 하지만 Flux, DALL-E 등 이미지를 생성할 수 있는 다양한 모델이 있습니다. Claude는 이러한 이미지 생성기를 사용하여 자세한 설명 없이도 실시간으로 이미지를 생성하고 블로그 게시물에 삽입할 수 있습니다(물론 더 자세한 설명을 원한다면 그것도 가능합니다).

이것이 어떻게 가능할까요?

대규모 언어 모델은 진공 상태에서 작동하지 않기 때문에, 외부 시스템과 API를 연결하는 것이 실제 세계에 AI를 적용하는 데 핵심입니다. LLM은 자체적으로 모든 작업을 수행할 수 없어서 MCP라는 표준 프로토콜을 사용해 외부 서비스와 상호 작용합니다. 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다:

모델 컨텍스트 프로토콜 소개모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 데이터가 있는 시스템에 AI 어시스턴트를 연결하기 위한 개방형 표준입니다... www.anthropic.com

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 다양한 데이터 소스와 연결하여 AI 비서의 관련성을 높이기 위해 개발된 오픈 소스 표준입니다. 원활한 연결을 위한 단일 프로토콜을 제공함으로써 데이터 사일로와 다양한 정보 시스템 통합의 복잡성으로 인한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. MCP에는 사양, SDK, Claude 데스크톱 앱을 위한 로컬 서버 지원, 서버의 오픈 소스 리포지토리가 포함되어 있습니다. 개발자는 데이터 소스와 AI 애플리케이션 간에 안전한 양방향 연결을 구축할 수 있으며, Block 및 Apollo와 같은 초기 사용자는 이미 더 나은 컨텍스트 이해를 위해 MCP를 사용하고 있습니다. 사용자는 Claude for Work를 사용하여 MCP 서버의 로컬 테스트를 시작할 수 있으며, 향후 원격 배포를 계획하고 있습니다. Claude 데스크톱 앱에서 제공되는 사전 구축된 서버와 빠른 시작 가이드를 통해 MCP 커넥터를 더욱 간편하게 구축할 수 있습니다. 이 프로젝트는 커뮤니티 협업을 장려하며 개발자와 기업을 초대하여 상황 인식 AI 기술의 미래를 만들어가고 있습니다.

이 프로토콜을 사용하여 Claude가 OpenAI의 DALL-E로 이미지를 생성하도록 할 것입니다. DALL-E를 선택한 이유는 두 가지입니다. 많은 사람들이 이미 ChatGPT나 OpenAI API를 사용하고 있다는 점과 생성된 이미지를 OpenAI 클라우드에 임시로 저장할 수 있다는 점입니다.

이는 이미지를 로컬에 저장할 필요 없이 블로그에 바로 임베드할 수 있다는 것을 의미합니다. 단, 이미지는 몇 시간 후에 삭제될 수 있으므로 더 오래 보관하고 싶다면 책이나 블로그를 내보내거나 이미지를 다운로드해야 합니다.

간단하게 하기 위해 이미지 생성 비용을 줄이고자 예제 책을 약 5,000단어로 제한했습니다. 원하는 만큼 더 많은 콘텐츠와 이미지를 자유롭게 만들어보세요.

재료

이 튜토리얼에는 많은 재료가 필요하지 않습니다:

• 인공지능 앱

• OpenAI와 통신하는 MCP 서버(DALL-E 모델)

• OpenAI 키

단계별 안내

1단계: MCP 서버 다운로드

깃허브 - prasanthmj/primitive-go-mcp-server: MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 Go 구현...MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 도구의 Go 구현 - GitHub - prasanthmj/primitive-go-mcp-server: A Go... github.com

main.go 파일을 편집하여 imageURL을 반환합니다. 기본적으로 로컬 경로를 반환하지만, 공개 URL을 사용하면 어디에나 붙여넣을 수 있고 이미지가 표시됩니다.

response = JSONRPCResponse{
 JSONRPC: "2.0",
 ID: request.ID,
 Result: CallToolResult{
 Content: []ToolContent{
 {
 Type: "text",
 텍스트: fmt.Sprintf("이미지 생성 및 저장 위치: %s\n원본 URL: %s", imageURL, imageURL),
 },
 },
 },
}

변경 사항을 적용하여 서버를 다시 빌드합니다:

go build -o ./bin/imagegen-go ./main

npm run dev 또는 이와 유사한 것을 실행할 필요는 없습니다. 서버는 클로드에서 필요에 따라 호출됩니다.

2단계: Claude에 통합하기

Claude 개발자 설정을 열고 새 서버를 추가합니다. 이전 단계에서 리포지토리를 다운로드한 위치에 따라 명령 경로를 업데이트해야 합니다.

이것으로 거의 완료되었습니다.

3단계: 책/블로그 생성

이제 마지막 단계는 원하는 주제에 대한 책이나 블로그를 생성하는 것입니다. 길이와 주제를 선택할 수 있습니다. 요즘에는 가격이 상당히 저렴해졌지만 DALL-E로 이미지를 생성하는 데 비용이 들 수 있다는 점만 기억하세요. OpenAI 가격에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

이 데모에서는 이미지당 약 1.6센트의 가장 낮은 해상도인 256의 매우 저렴한 DALL-E 2 모델을 사용했습니다.

제가 사용한 프롬프트는 다음과 같습니다:

간헐적 단식에 대한 2000단어 블로그를 작성하고 블로그 게시물에 삽입할 이미지를 만드세요.
지나치게 복잡한 그래픽을 사용하지 마세요.
경로가 아닌 URL을 삽입하세요

그리고 그냥 실행합니다.

보시다시피 Claude는 텍스트 생성을 시작하고 거의 모든 새 섹션에 대해 이미지 생성을 호출하여 번갈아 가며 텍스트 생성을 시작하는데, 이는 매우 일반적입니다. 그런 다음 반환된 URL이 텍스트에 임베드됩니다.

최종 책은 내 블로그 (구독 필요)에서 찾을 수 있습니다:

Claude는 어떤 이유로 이미지를 표시하지 않는다는 점에 유의하세요(대부분의 챗봇은 이제 이미지를 표시할 수 있으므로 약간 이례적입니다). 마크다운을 복사하여 다른 외부 마크다운 편집기에 붙여넣어야 합니다. 저는 OneMarkdown을 사용하지만 원하는 웹 기반 마크다운 편집기를 사용할 수도 있습니다. 문제 없이 이미지를 렌더링할 수 있습니다.

이전 글에서 Claude Sonnet 3.7의 출력 컨텍스트 길이가 놀랍도록 확장되었다는 점과 이 기능을 사용하여 몇 문단 또는 단 한 문단으로 방대한 콘텐츠, 심지어 책 전체를 만들 수 있는 방법에 대해 이야기했습니다.

이 작업을 해보셨다면 생성된 콘텐츠로 무엇을 할 수 있을지 궁금할 것입니다. 텍스트 에디터에 복사하여 붙여넣어 읽거나 PDF로 만들 수도 있고.

하지만 훨씬 더 매력적인 옵션인 전자책을 만들 수도 있습니다.

전자책을 만들어 판매하거나 독서(또는 듣기)를 즐길 수 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 마크다운이라는 Claude의 출력물에서 이러한 전자책을 만드는 방법을 보여드리겠습니다.

#1 마크다운 콘텐츠 복사

먼저 페이지 하단의 복사 버튼을 클릭하여 마크다운 링크를 열어야 합니다.

#2 마크다운에서 전자책 생성하기

마크다운에서 전자책을 생성하려면 다음 단계별 지침을 따르세요(개발 기술 필요).

직접 만든 전자책을 즐겨보세요 :)