Anthropic이 드디어 100만 토큰 컨텍스트 문제를 해결했습니다

Claude Code의 100만 토큰 컨텍스트가 왜 기대만큼 강하지 않은지, 그리고 Anthropic 팀이 실제로 어떻게 관리하는지 한 번에 정리해드립니다.
핵심은 창 크기가 커졌다고 문제가 사라지는 게 아니라, 30만~40만 토큰 구간부터 시작되는 context rot을 어떻게 다루느냐입니다.

주요 포인트
- 100만 토큰 컨텍스트 윈도도 실제 성능 저하는 훨씬 일찍 시작될 수 있습니다.
- 자동 compaction은 중요한 맥락을 잃어버리기 쉬워서 직접 시점을 관리하는 편이 더 안전합니다.
- clear와 compaction을 상황에 맞게 나눠 쓰고, 필요하면 JSON handoff 문서로 핵심 상태만 넘기는 게 좋습니다.
- 긴 작업에서는 중간 요약, 서브에이전트 분리, rewind 같은 습관이 goal drift와 판단 흔들림을 줄여줍니다.
- Claude Code를 오래 쓰실수록 모델 성능보다 context engineering이 더 큰 차이를 만든다는 점을 보여줍니다.

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