컨텍스트 윈도우 (Context Window)

AI가 "기억"하는 게 아니라 매번 처음부터 다시 읽는다고 생각하면 정확합니다. 그 한 번에 읽을 수 있는 분량이 컨텍스트 윈도우예요. 대화가 길어지면 창이 뒤로 밀리면서 앞부분이 시야에서 빠집니다.

토큰이 뭔가요? 글자 수와 다른가요?#

다릅니다. 토큰은 모델이 텍스트를 쪼개는 단위로, 영어에서는 대략 단어 하나나 그 조각에 해당해요. Anthropic 문서는 100만 토큰을 약 55만 5천 단어 / 약 250만 자 정도로 안내합니다.

한국어 화자에게 중요한 지점이 여기예요. 대부분의 토크나이저는 영어 중심으로 만들어져서, 같은 내용이라도 한국어가 토큰을 더 많이 먹습니다. 배수는 측정마다 크게 갈려서(비교에 따라 1.1배부터 3배 이상까지) 하나의 숫자로 못 박기 어렵지만, 방향은 일관됩니다. 그래서 한국어로 긴 세션을 하면 체감 한도가 영어보다 빨리 옵니다.

토크나이저가 바뀌면 같은 글의 토큰 수도 바뀝니다. Anthropic은 Claude Opus 4.7부터 새 토크나이저를 쓰는데, 이전 모델 대비 같은 텍스트가 약 30% 더 많은 토큰이 된다고 문서에 명시해 두었어요.

얼마나 큰가요?#

모델마다 다르고 계속 커지고 있어서, 숫자를 외우기보다 내가 쓰는 모델의 공식 문서를 확인하는 습관이 낫습니다. 공식 문서로 확인 가능한 Claude 계열 기준은 이렇습니다 (2026년 7월).

실전에서 어떻게 터지나요?#

세 가지 형태로 나타납니다. 셋 다 에러 메시지가 안 뜨는 게 고약한 점이에요.

• 앞에서 정한 규칙을 잊습니다. 세션 초반에 "버튼은 무조건 이 색"이라고 했는데 한 시간 뒤 다른 색이 나옵니다. AI가 무시한 게 아니라 그 문장이 창 밖에 있는 거예요.
• 큰 코드베이스를 통째로 못 넣습니다. 그래서 AI가 이미 있는 함수를 다시 만들거나, 옆 파일의 규칙과 어긋나게 짭니다.
• 대화가 길어질수록 답이 나빠집니다. 한도에 닿기 전부터 서서히 시작돼요. 위의 컨텍스트 로트 현상입니다.

증상이 "AI가 갑자기 멍청해졌다"로 느껴진다면 대개 모델 문제가 아니라 세션이 길어진 문제입니다.

AI에게 시키기#

세션 시작 때 한 번 붙여넣어 두면 창이 밀려도 핵심이 살아남습니다.

이 작업의 규칙과 결정사항을 DECISIONS.md 파일로 관리해줘.
 
- 지금까지 정한 것을 그 파일에 먼저 정리해서 써줘
- 앞으로 새로운 결정이 나올 때마다 그 파일에 한 줄씩 추가해
- 코드를 고치기 전에 항상 DECISIONS.md 를 먼저 읽고 시작해
 
그리고 대화가 길어졌다고 판단되면 먼저 말해줘.
그때 지금까지의 진행 상황을 새 세션에 그대로 붙여넣을 수 있는
요약으로 만들어줄 것.

핵심은 중요한 것을 대화가 아니라 파일에 두는 것입니다. 대화는 밀려나지만 파일은 다시 읽을 수 있어요. 새 세션을 언제 시작할지 애매하면, 답이 눈에 띄게 나빠지거나 앞서 정한 규칙을 어기기 시작할 때가 신호입니다.

혼동 주의#

• 메모리와 다릅니다. 컨텍스트 윈도우는 이번 요청 한 번의 한도예요. 세션이 끝나면 그냥 사라집니다. 어제 대화를 오늘 기억하는 기능은 별도의 메모리 기능이고, 그것도 결국 내용을 창 안에 다시 넣는 방식으로 동작합니다
• 토큰 ≠ 단어 ≠ 글자. 특히 한국어는 글자 수로 어림잡으면 크게 빗나갑니다
• 크다 = 좋다가 아닙니다. 다 채워 넣는 것과 잘 골라 넣는 것은 다른 일이고, 대개 후자가 이깁니다. 관련 없는 자료를 잔뜩 넣으면 오히려 답이 흐려져요
• MCP로 도구를 붙여도 창은 그대로입니다. 도구가 읽어온 내용도 결국 창을 차지합니다 — 오히려 더 빨리 찹니다