컨텍스트윈도우
Claude Code vs Codex 실전 비교, 두 에이전트를 모두 쓰는 개발자의 선택 기준
Claude Code와 Codex를 동시에 쓰는 개발자의 2026년 2월 실전 비교. 계획·툴 사용은 Opus, 코드 정확도는 Codex로 나눠 쓰는 실무 전략을 소개합니다.
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AI 코딩 에이전트 비용, 대화할수록 폭발하는 이유와 해결책
AI 코딩 에이전트는 대화가 길어질수록 캐시 읽기 비용이 2차 함수로 폭증합니다. 실제 250개 대화 데이터로 분석한 비용 구조와 그 원인을 소개합니다.
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Claude Sonnet 4.6, Opus급 성능을 Sonnet 가격에 — 코딩·컴퓨터 사용 대폭 개선
Anthropic이 Claude Sonnet 4.6을 출시했습니다. Opus급 성능을 Sonnet 가격에 제공하며, 코딩·컴퓨터 사용·장기 추론 전반에서 대폭 개선됐습니다.
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Clojure vs C, 2.6배 차이, AI 코딩 시대에 토큰 효율 좋은 언어가 유리한 이유
AI 코딩 에이전트 시대, 프로그래밍 언어의 토큰 효율성이 새로운 선택 기준으로 떠오릅니다. Clojure와 C의 2.6배 차이를 분석합니다.
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프롬프트 잘 쓴다고 끝? AI 시스템 실패의 진짜 원인은 컨텍스트 설계
LLM 앱이 데모를 넘어서지 못하는 이유는 프롬프트가 아닌 컨텍스트 설계에 있습니다. Weaviate가 제시하는 Context Engineering의 6가지 핵심 요소를 소개합니다.
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AI 에이전트가 며칠 걸리는 작업을 혼자 완수하는 법: Anthropic의 2단계 해법
AI 에이전트가 여러 세션에 걸친 긴 작업을 일관되게 수행하지 못하는 문제를 Anthropic이 Git과 체크리스트로 해결한 방법을 소개합니다.
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Glyph와 DeepSeek-OCR, 같은 문제 다른 해법: 긴 컨텍스트 압축 전쟁
LLM의 긴 컨텍스트 처리 비용 문제를 텍스트-이미지 압축으로 해결하는 두 가지 혁신적 접근법, Glyph와 DeepSeek-OCR을 비교 분석합니다. 3-4배 토큰 압축과 4배 빠른 추론 속도의 비밀을 알아보세요.
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Meta 슈퍼인텔리전스 연구소의 첫 논문이 RAG인 이유: 30배 빨라진 REFRAG의 비밀
Meta 슈퍼인텔리전스 연구소가 첫 논문으로 공개한 REFRAG는 RAG 시스템 응답 속도를 30배 개선하면서도 정확도를 유지합니다. 임베딩 직접 처리 방식으로 근본적 비효율을 해결한 실용적 혁신을 소개합니다.
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RAG는 죽지 않았다: Llama 4의 1천만 토큰 시대에도 여전히 필요한 이유
메타의 Llama 4가 1천만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하면서 제기된 ‘RAG 사망설’에 대한 반박과 함께, RAG 기술이 여전히 필요한 이유와 미래의 하이브리드 접근법에 대한 통찰을 제공합니다.
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