개발지식창고 | AI·유튜브 실측 기록

파이썬 크롤링 하는 법: 결과가 0개일 때 브라우저가 필요한지 가리는 기준

일손덜기 — Wed, 21 Oct 2026 20:13:48 +0900

이 글에서 얻는 것

requests로 첫 크롤링 코드를 돌리고 결과를 확인할 수 있습니다
결과가 0개일 때 브라우저가 필요한지 직접 가릴 수 있습니다
수집 전에 robots.txt 허용 여부를 코드로 확인할 수 있습니다

바로 받기

글에 나온 코드 5개와 점검 목록 7항목을 파일 하나로 묶었습니다.

파이썬으로 웹페이지를 받았는데 화면에 보이던 글이 0개로 나와 막힐 때가 있습니다. 결론은 간단합니다. 먼저 requests로 받아 보고, 원하는 내용이 없을 때만 Playwright로 브라우저를 띄우면 됩니다. 이 글을 따라 하면 첫 크롤링 코드를 돌려 볼 수 있습니다.

브라우저가 필요한 페이지인지도 직접 가릴 수 있습니다.

왜 화면에는 보이는데 결과는 0개일까?
따라 하기: 첫 크롤링부터 브라우저까지
그래도 막히면 무엇을 볼까?
requests와 브라우저, 실제로 무엇이 다를까?
크롤링해도 되는 사이트인지 어떻게 확인하나?
자주 묻는 질문
시작 전 점검 목록

왜 화면에는 보이는데 결과는 0개일까?

크롤링은 프로그램으로 웹페이지 내용을 모으는 일입니다. 비유하면 신문을 받아 와서 필요한 기사에 형광펜을 긋는 일입니다.

그런데 어떤 페이지는 신문이 반쯤 빈 채로 옵니다. 내용이 HTML(웹페이지의 뼈대가 되는 글)이 아니라 자바스크립트 안에 들어 있어서입니다.

requests: 웹페이지를 받아 옵니다. 신문을 배달하는 역할입니다.
BeautifulSoup: 받은 HTML에서 필요한 부분만 골라냅니다.
Playwright: 진짜 브라우저를 프로그램으로 움직입니다.

따라 하기: 첫 크롤링부터 브라우저까지

도구를 설치합니다. 명령 창에 아래 코드를 입력합니다. 이어서 아래 코드도 입력합니다. 오류 없이 끝나면 성공입니다.
```
pip install requests beautifulsoup4 playwright
playwright install chromium
```

아래 코드를 돌립니다. 연습용 서점 사이트에서 3쪽을 받아 쪽마다 책 제목 수를 셉니다.

PYTHON

import time, requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {"user-agent": "my-app/0.0.1"}
with requests.Session() as s:  # 연결을 다시 씀
  for n in range(1, 4):
    r = s.get(
      f"https://books.toscrape.com/catalogue/page-{n}.html",
      headers=headers,
      timeout=10,
    )
    r.raise_for_status()  # 400번대·500번대면 오류
    soup = BeautifulSoup(
      r.text, "html.parser"
    )
    print(
      len(
        soup.select(
          (
            "article.produc"
            "t_pod h3 a"
          )
        )
      )
    )
    time.sleep(1)  # 요청 사이 1초 쉬기

결과를 확인합니다. 한 쪽에 20권이 있어서 20이 세 번 나오면 성공입니다. timeout은 응답을 기다릴 최대 시간입니다. 이 값이 없으면 프로그램이 끝없이 멈출 수 있습니다. user-agent는 내 프로그램 이름입니다. Session은 한 번 맺은 연결을 계속 쓰는 방식입니다.

골라내는 법을 익힙니다. select()는 CSS 선택자(태그를 찾는 주소 같은 표현)로 찾습니다. find_all()은 맞는 태그를 모두 돌려주고, find()는 첫 하나만 돌려줍니다. 맞는 태그가 없으면 find()는 None을 돌려줍니다.

원하는 문구가 받은 글에 있는지 검사합니다. 반복문 안에서 r을 받은 줄 아래에 같은 들여쓰기로 넣습니다.

PYTHON

r.raise_for_status()
print(
  "찾을문구" in r.text
)  # True면 requests로 충분

스크립트로 그리는 페이지와 비교합니다. quotes.toscrape.com/js/는 명언을 자바스크립트로 그리는 연습용 페이지입니다. 앞 코드 아래에 이어 붙여 돌립니다.

PYTHON

r = requests.get(
  "https://quotes.toscrape.com/js/",
  timeout=10,
)
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
print(len(soup.select("div.quote")))

제가 돌렸을 때 결과는 0개였습니다. 이렇게 0개가 나오거나 앞 단계 검사에서 False가 나오면 다음 단계로 갑니다.

이럴 때만 브라우저를 씁니다. 화면을 다 그린 뒤의 HTML을 받아 BeautifulSoup으로 읽습니다.

PYTHON

from playwright.sync_api import (
  sync_playwright,
)
from bs4 import BeautifulSoup

with sync_playwright() as p:
  browser = p.chromium.launch()
  page = browser.new_page()
  page.goto(
    (
      "https://quotes.toscrape.co"
      "m/js/"
    )
  )
  page.wait_for_selector(
    "div.quote"
  )  # 명언이 그려질 때까지 기다림
  print(
    len(
      BeautifulSoup(
        page.content(),
        "html.parser",
      ).select("div.quote")
    )
  )
  browser.close()

제가 잴 때는 명언 10개를 가져왔습니다. 기다리는 줄이 없으면 그리기 전에 읽어서 0개가 나올 수 있습니다.

그래도 막히면 무엇을 볼까?

브라우저로도 0개일 때: 기다리는 시간이 모자란 것일 수 있습니다. 아래 코드 안의 선택자가 실제 칸과 맞는지 봅니다.

wait_for_selector()

문구는 있는데 개수가 0일 때: 선택자를 잘못 적었을 수 있습니다. 서점 사이트라면 아래 코드부터 넣어 봅니다. None이 나오면 태그 이름이 틀린 것입니다. 결과가 나오면 그 안의 h3, a 순서로 좁혀 갑니다.

soup.find("article")

한글이 깨질 때: 인코딩(글자 저장 방식)이 맞지 않는 경우입니다. r.content에서 HTML에 적힌 인코딩을 찾아 r.encoding에 넣습니다.

**raise_for_status()에서 오류가 날 때:** 요청 간격을 늘립니다. robots.txt와 이용약관도 다시 봅니다.

requests와 브라우저, 실제로 무엇이 다를까?

연습용 사이트 두 곳에서 방식마다 5~6번 요청해 직접 쟀습니다. 요청 사이에는 1초를 쉬었습니다.

표 1. 스크립트로 그리는 페이지(가져온 개수 비교)

방식	가져온 개수	시간(초)	조건
Session	0	0.229	이후 중간값
Playwright	10	1.032	화면 없이 실행

글에 나온 표를 화면 그대로 캡처한 그림

정적 페이지 1회 수집 시간 중앙값 (직접 측정)
출처: 직접 측정 (2026-10-21, PC 한 대)

중요한 것은 속도가 아니라 내용을 가져오느냐입니다. 명언이 HTML이 아니라 스크립트 안에 있어서 requests로는 0개가 나왔습니다.

표 2. 일반 페이지(Session, 매번 20개)

요청	시간(초)
첫 요청	1.404
이후 중간값	0.694

이후 요청이 더 짧았던 것은 연결을 다시 쓴 영향일 수 있습니다. 다만 잰 횟수가 적어서 단정하기는 어렵습니다.

> 일반 페이지에서 Playwright는 0.565초였습니다. 하지만 캐시(미리 저장해 둔 자료)가 있는 조건이라 표 2와 견주면 안 됩니다.

크롤링해도 되는 사이트인지 어떻게 확인하나?

robots.txt는 사이트가 수집을 허락하는 곳과 막는 곳을 적어 둔 안내문입니다. 파이썬에 들어 있는 도구로 바로 확인할 수 있습니다.

PYTHON

from urllib.robotparser import (
  RobotFileParser,
)

rp = RobotFileParser(
  (
    "https://books.toscrape.com/rob"
    "ots.txt"
  )
)
rp.read()
print(
  rp.can_fetch(
    "my-app/0.0.1",
    "https://books.toscrape.com/",
  )
)

True면 수집을 허락한 곳입니다. Google 검색 센터에 따르면 robots.txt는 지나친 요청을 막는 장치입니다. 그리고 지킬지는 각자에게 맡겨져 있습니다.

법무법인 세종 뉴스레터에 따르면 대법원은 2022년 5월 12일 2021도1533 판결에서 무죄를 확정했습니다. 경쟁사 서버를 크롤링한 피고인들에 대한 판결입니다. 보호조치와 이용약관 같은 사정을 함께 보고 접근 권한을 판단해야 한다고 했습니다.

다만 이것은 그 사건의 사정에 따른 결론입니다. 크롤링이 늘 허용된다는 뜻은 아닙니다. 이 글은 법률 자문이 아니니 구체적인 판단은 전문가에게 확인하시기 바랍니다.

참고로 요청 간격 안내는 rp.crawl_delay()로 볼 수 있습니다. 문서를 읽는 방식으로 저는 설치가 필요 없는 html.parser를 씁니다. BeautifulSoup 문서는 속도 때문에 lxml을 권합니다.

이 글의 명령어·요금제·화면은 2026-10-22 기준으로 공식 문서와 대조했습니다. 이후 바뀔 수 있으니 최신 안내를 함께 확인하세요.

자주 묻는 질문

파이썬 크롤링은 어떤 순서로 하면 되나요?

먼저 requests로 페이지를 받아 보고, 원하는 내용이 없을 때만 Playwright로 브라우저를 띄우면 됩니다. 받은 HTML에서 필요한 부분은 BeautifulSoup으로 골라냅니다.

크롤링 결과가 0개로 나오는 이유는 무엇인가요?

내용이 HTML이 아니라 자바스크립트 안에 들어 있는 페이지이기 때문입니다. 이런 페이지는 requests로 받으면 화면에 보이던 글이 비어 있을 수 있습니다.

크롤링에 필요한 도구는 어떻게 설치하나요?

명령 창에 pip install requests beautifulsoup4 playwright를 입력하고, 이어서 playwright install chromium도 입력합니다. 오류 없이 끝나면 성공입니다.

브라우저(Playwright)가 필요한 페이지인지 어떻게 가리나요?

requests 결과에서 원하는 문구 검사가 False이거나 개수가 0개로 나오면 브라우저가 필요한 페이지입니다. 이때만 Playwright를 씁니다.

크롤링한 글자가 깨질 때는 어떻게 하나요?

인코딩이 맞지 않는 경우이므로, HTML에 적힌 인코딩을 찾아 r.encoding에 넣습니다. 찾을 때는 r.content를 봅니다.

시작 전 점검 목록

can_fetch()로 robots.txt를 확인했다
이용약관에 자동 수집을 막는 조항이 있는지 읽었다
요청 사이에 간격을 두었다(저는 1초)
모든 요청에 timeout과 user-agent를 넣었다
requests 결과에 원하는 문구가 있는지 먼저 확인했다
결과가 False나 0개일 때만 Playwright를 쓰고, 기다리는 줄을 넣었다
문서와 제도는 바뀔 수 있으니 최신 안내를 다시 확인한다

연재 이어 보기

다음 편 예고: 엑셀 열 기준으로 파일 나누기, 엑셀모아 사용법과 실측 시간

함께 읽으면 좋은 글

파이썬, 여러분은 어떻게 하고 계신가요? 막힌 곳이나 궁금한 점을 댓글로 남겨 주시면 다음 글에서 직접 해 보고 답하겠습니다.

새 글을 놓치지 않으려면 블로그 오른쪽 위 '구독하기'를 누르거나 RSS(https://chon91.tistory.com/rss)를 등록해 주세요.

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했으며, 수치는 직접 수집한 데이터에서 계산한 값입니다. 틀린 곳을 알려 주시면 확인해 고치겠습니다.

출처

클로드 코드 설치 방법: 준비물부터 첫 실행 확인까지 4단계

일손덜기 — Wed, 21 Oct 2026 19:39:47 +0900

이 글에서 얻는 것

설치 명령 한 줄로 깔고 첫 로그인까지 마친다
API 키 설정과 CLAUDE.md 길이를 점검해 한도를 아낀다

바로 받기

글에 나온 코드 1개와 점검 목록 5항목을 파일 하나로 묶었습니다.

클로드 코드 사용법의 첫걸음은 설치입니다. 유료 계정을 준비하고 운영체제에 맞는 설치 명령 한 줄을 실행한 뒤, 작업할 폴더에서 claude를 입력하면 됩니다.

이 글을 따라 하면 계정과 컴퓨터 조건 확인부터 첫 로그인까지 마칠 수 있습니다.

설치 전에 확인할 것: 계정과 컴퓨터
따라 하기: 설치하고 처음 실행하기
클로드 코드 설치나 로그인이 안 될 땐?
자주 묻는 질문
바로 해 볼 점검 목록

설치 전에 확인할 것: 계정과 컴퓨터

무료 요금제로는 쓸 수 없습니다. 공식 설정 문서에 따르면 Pro, Max, Team, Enterprise, Console 중 하나가 있어야 합니다.

Amazon Bedrock 같은 외부 업체를 거쳐 쓰는 방법도 있습니다.

컴퓨터 조건도 공식 설정 문서에 나와 있습니다.

항목	조건
맥	macOS 13.0 이상
윈도우	10 1809 이상, Server 2019 이상
리눅스	Ubuntu 20.04, Debian 10, Alpine 3.19 이상
하드웨어	메모리(RAM) 4GB 이상, x64 또는 ARM64
npm으로 설치할 때	Node.js 22 이상

따라 하기: 설치하고 처음 실행하기

터미널을 엽니다. 터미널은 글자로 명령을 입력하는 창입니다.
- 맥: Spotlight에서 '터미널'을 검색해 엽니다.
- 윈도우: PowerShell을 엽니다.
운영체제에 맞는 한 줄을 붙여 넣고 실행합니다. 공식 개요 문서에 나온 명령입니다. WSL은 윈도우 안에서 리눅스를 쓰는 기능입니다.

BASH

# 맥, 리눅스, WSL
curl \
  -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# 윈도우 PowerShell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

설치가 끝나면 작업할 폴더로 옮겨 갑니다. 그 폴더에서 claude를 입력합니다.
처음 실행하면 로그인(인증)하라는 안내가 화면에 나옵니다. 안내대로 유료 계정으로 로그인하면 질문을 입력할 수 있습니다.

이 방식으로 깔면 알아서 자동 업데이트됩니다. Homebrew나 WinGet(프로그램 설치 도우미)으로 깔면 기본적으로 자동 업데이트가 되지 않습니다.

클로드 코드 설치나 로그인이 안 될 땐?

아래 네 가지는 공식 문서에 나온 내용입니다.

로그인이 되지 않으면 요금제부터 확인합니다. 무료 요금제로는 쓸 수 없습니다.
윈도우에서는 Git for Windows 설치를 권합니다. 없으면 명령이 PowerShell로 실행됩니다.
npm으로 설치한다면 sudo(관리자 권한)를 붙이지 않습니다. 권한 문제와 보안 위험이 있다고 경고합니다.
터미널이 낯설면 VS Code 확장, JetBrains 플러그인, 데스크톱 앱, 웹에서도 쓸 수 있습니다.

다음 두 가지는 공식 문서 인용이 아니라 일반적인 확인법입니다.

claude를 찾을 수 없다고 나오면 터미널을 닫았다가 다시 열어 봅니다.
claude --version을 입력해 버전 번호가 나오면 설치는 된 것입니다.

자주 묻는 질문

클로드 코드는 무료로 쓸 수 있나요?

무료 요금제로는 쓸 수 없습니다. Pro, Max, Team, Enterprise, Console 중 하나가 있어야 합니다.

클로드 코드 설치 방법은 무엇인가요?

터미널에 운영체제에 맞는 한 줄을 붙여 넣어 실행합니다. 맥, 리눅스, WSL은 curl 명령을, 윈도우 PowerShell은 irm 명령을 씁니다.

클로드 코드 설치 방법 윈도우에서는 어떻게 하나요?

윈도우에서는 PowerShell을 열고 irm https://claude.ai/install.ps1 | iex 명령을 실행합니다. Git for Windows를 함께 설치하길 권합니다.

클로드 코드는 설치 후 어떻게 실행하나요?

설치가 끝나면 작업할 폴더로 옮겨 가서 claude를 입력합니다. 처음 실행하면 나오는 안내대로 유료 계정으로 로그인하면 됩니다.

클로드 코드 업데이트는 어떻게 하나요?

공식 명령으로 설치하면 자동으로 업데이트됩니다. Homebrew나 WinGet으로 설치했다면 기본적으로 자동 업데이트가 되지 않아 직접 업데이트해야 합니다.

터미널이 낯설면 클로드 코드를 다른 방법으로 쓸 수 있나요?

가능합니다. VS Code 확장, JetBrains 플러그인, 데스크톱 앱, 웹에서도 쓸 수 있습니다.

이 글의 명령어·요금제·화면은 2026-10-22 기준으로 공식 문서와 대조했습니다. 이후 바뀔 수 있으니 최신 안내를 함께 확인하세요.

바로 해 볼 점검 목록

유료 계정(Pro, Max, Team, Enterprise, Console 중 하나)이 있는지 확인했습니다.
공식 설치 명령으로 깔았는지 확인했습니다. Homebrew나 WinGet이라면 직접 업데이트합니다.
관계없는 작업으로 넘어갈 때 /clear를 입력하기로 했습니다.
복잡한 작업 전에는 Shift+Tab으로 플랜 모드로 바꾸기로 했습니다.
요금제와 화면은 바뀔 수 있습니다. 최신 안내는 공식 개요 문서, 비용 관리 문서, 요금제 도움말에서 확인합니다.

연재 이어 보기

다음 편 예고: VRAM 8GB·12GB에 맞는 Ollama 로컬 LLM 모델 고르는 법

출처

claude -p 자동 호출 토큰 줄이는 법, 4만에서 900으로

일손덜기 — Wed, 21 Oct 2026 11:00:44 +0900

이 글에서 얻는 것

usage 세 값을 더해 내 호출 크기를 잴 수 있다
플래그와 짧은 지시문으로 4만 토큰을 900토큰대로 줄인다
오류가 나면 claude --help로 플래그를 확인한다

바로 받기

글에 나온 코드 1개와 점검 목록 7항목을 파일 하나로 묶었습니다.

claude -p로 짧은 요청을 자동으로 반복해 보내 보면, 답은 몇 글자인데 사용량은 생각보다 많이 쌓입니다.

이럴 때는 필요 없는 기능을 끄는 플래그와 한 문장짜리 지시문을 붙이면 됩니다.

제가 haiku 모델로 조건마다 한 번씩 재 보니, 호출 한 번에 실리는 양이 39,967토큰에서 900토큰으로 97.7% 줄었습니다.

이 글을 읽으면 다음을 할 수 있습니다.

내 호출이 실제로 몇 토큰을 싣는지 직접 잽니다.
플래그와 짧은 지시문으로 39,967토큰을 900토큰 수준까지 줄이는 방법을 따라 합니다.
줄이기 전후를 같은 기준으로 비교합니다.

짧은 요청인데 왜 토큰이 4만 개나 붙나요?
따라 하기: 내 호출을 가볍게 만들기
줄이면 실제로 얼마나 달라지나?
이 숫자를 볼 때 조심할 점은?
자주 묻는 질문
바로 해 볼 점검 목록

짧은 요청인데 왜 토큰이 4만 개나 붙나요?

토큰은 AI가 글을 읽을 때 세는 단위입니다. claude -p는 명령창에서 한 번 묻고 답을 받는 방식입니다.

'준비 완료'를 한 번 출력하라는 요청을 옵션 없이 보내 봤습니다. 답은 7토큰이었는데, 문맥은 39,967토큰이었습니다.

문맥은 내 요청과 함께 AI에게 한꺼번에 보내는 내용 전부입니다. 여기에 도구 31개와 스킬 35개가 함께 실려 있었습니다.

도구는 AI가 파일을 읽거나 명령을 실행할 때 쓰는 기능입니다. 스킬은 특정 작업을 할 때 꺼내 쓰도록 미리 넣어 둔 작업 안내서 묶음입니다.

비유하자면 한 줄짜리 쪽지를 보낼 때마다 두꺼운 설명서를 같이 넣는 셈입니다. 수백 번 부르면 그 설명서도 수백 번 쌓입니다.

따라 하기: 내 호출을 가볍게 만들기

지금 크기를 잽니다. 평소 명령 뒤에 아래 코드를 붙여 실행합니다. 출력 기록에서 usage 항목을 찾습니다. 그 안에 input_tokens, 아래 코드, cache_read_input_tokens 세 값이 보이면 성공입니다.
```
--output-format stream-json --verbose
cache_creation_input_tokens
```
문맥 합계를 계산합니다. 세 값을 더합니다. 제 기본 실행에서는 usage 부분이 아래 코드처럼 나왔습니다(필요한 부분만 줄여 옮김). 2 + 10,773 + 29,192 = 39,967토큰입니다.
```
"input_tokens":2, "cache_creation_input_tokens":10773, "cache_read_input_tokens":29192
```
외부 도구 연결을 비웁니다. --strict-mcp-config와 아래 코드를 붙입니다. MCP(외부 도구를 연결하는 장치) 서버가 하나도 없는 설정만 쓰게 됩니다.
```
--mcp-config '{"mcpServers":{}}'
```
도구·설정·훅을 끕니다. --tools ""로 도구를 0개로 만듭니다. --safe-mode와 --setting-sources ""로 설정 출처를 비웁니다. 아래 코드로 훅(정해진 때 저절로 실행되는 동작)을 모두 끕니다.
```
--settings '{"disableAllHooks":true}'
```
기본 지시문을 한 문장으로 바꿉니다. --system-prompt를 씁니다. 시스템 프롬프트는 AI에게 미리 주는 기본 지시문입니다.
다시 재서 비교합니다. 1~2번을 다시 해서 합계가 처음보다 작아졌으면 성공입니다.

캐시는 앞서 보낸 내용을 잠시 저장해 두었다가 다시 꺼내 쓰는 것입니다. 캐시 생성은 새로 저장한 양이고, 캐시 읽기는 저장해 둔 것을 다시 읽은 양입니다.

이 두 값은 입력과 따로 집계되므로 입력 칸만 보면 차이를 놓칩니다.

아래는 측정에 쓴 실행기의 플래그를 명령 한 줄로 옮긴 예시입니다. 이 한 줄 자체를 다시 재 보지는 않았으니, 쓰실 때는 1~2번 방법으로 꼭 직접 재 보세요.

BASH

claude -p "준비 완료를 한 번 출력해" --model haiku \
  --strict-mcp-config --mcp-config '{"mcpServers":{}}' \
  --tools "" --safe-mode --setting-sources "" \
  --settings '{"disableAllHooks":true}' \
  \
  --system-prompt "한국어로, 요청받은 형식 그대로만 답한다."

막힐 때는 이렇게 해 봅니다.

알 수 없는 옵션이라는 오류가 나면 claude --help로 지금 버전의 플래그 이름을 확인합니다. 버전에 따라 이름이 다를 수 있습니다.
도구가 꼭 필요한 작업이라면 플래그는 그대로 둡니다. 대신 --tools와 --allowedTools로 필요한 도구만 엽니다. 권한을 통째로 여는 방식은 쓰지 않았습니다.
플래그를 넣어도 스킬은 22개가 남았습니다. 스킬 수가 0이 아니어도 이상한 것이 아닙니다.

줄이면 실제로 얼마나 달라지나?

같은 요청을 세 조건으로 한 번씩 보내 직접 쟀습니다. 모델은 haiku입니다. A는 옵션 없이 새로 만든 빈 임시 폴더에서 실행했습니다.

B는 축소 플래그만, C는 축소 플래그에 짧은 지시문을 더했습니다.

A 기본 실행

문맥 합계

39,967

입력

캐시 생성

10,773

캐시 읽기

29,192

비용(달러)

0.00258

시간(초)

3.9

도구

스킬

A보다 줄어든 비율

B 축소 플래그

문맥 합계

3,312

입력

캐시 생성

2,661

캐시 읽기

649

비용(달러)

0.00067

시간(초)

2.8

도구

스킬

A보다 줄어든 비율

91.7%

C 축소 + 짧은 지시문

문맥 합계

900

입력

캐시 생성

898

캐시 읽기

비용(달러)

0.00031

시간(초)

3.2

도구

스킬

A보다 줄어든 비율

97.7%

문맥 합계 비교 (위 표의 값)
출처: 글 표의 값을 그대로 옮김

claude -p 호출 한 번의 기본 문맥 토큰 (자체 실측)
출처: 자체 실측 (token_baseline_haiku_20261021_052037.json)

핵심은 세 가지입니다.

문맥이 39,967토큰에서 900토큰으로 97.7% 줄었습니다.
지시문만 바꿔도 B보다 72.8%가 더 줄었습니다. B와 C의 차이는 지시문 하나뿐이라, 줄어든 약 2,412토큰은 기본 지시문 차이로 보입니다.
비용은 88% 줄어 토큰보다 덜 줄었습니다. A는 문맥의 73.0%가 캐시 읽기였고 C는 0이었지만, 단가별로 나눠 보지는 않았습니다.

이 숫자를 볼 때 조심할 점은?

조건마다 한 번씩만 잰 값이라 참고용입니다.

B는 여러 플래그를 한꺼번에 바꾼 조건입니다. 그래서 어느 플래그가 얼마를 줄였는지는 모릅니다.

C는 B보다 가벼운데 시간은 더 걸렸습니다. 한 번씩 잰 값이라 속도 차이를 말하기는 어렵습니다.

모델이나 명령창 프로그램 버전이 바뀌면 숫자도 달라질 수 있습니다. 캐시 상태에 따라 생성과 읽기 비율도 바뀌어서 비교는 합계로 했습니다.

구독형이라 표의 비용을 실제로 내지는 않습니다. 그래도 호출 크기를 비교하는 잣대로는 쓸 만합니다.

자주 묻는 질문

가장 쉽게 아끼는 방법은 무엇인가요? 도구가 필요 없는 호출이면 축소 플래그에 짧은 지시문을 더합니다. 제 측정에서는 900토큰까지 줄었습니다.

입력 토큰만 확인하면 되나요? 아닙니다. 세 조건 모두 입력은 2토큰이었고, 차이는 캐시 생성과 캐시 읽기에 있었습니다.

어느 플래그가 가장 많이 줄였나요? 이 측정으로는 알 수 없습니다. 여러 플래그를 한꺼번에 바꿨기 때문입니다.

도구가 필요한 작업에도 쓸 수 있나요? 쓸 수 있습니다. 플래그는 그대로 두고 필요한 도구만 --tools와 --allowedTools로 엽니다.

명령을 넣었더니 오류가 납니다. claude --help로 지금 버전에 그 플래그가 있는지, 이름이 같은지 먼저 확인합니다.

이 결과를 그대로 믿어도 되나요? 잠정적인 결과로 봐 주세요. 조건마다 한 번만 쟀고, 모델과 버전에 따라 달라질 수 있습니다.

바로 해 볼 점검 목록

지금 쓰는 호출을 아래 코드로 실행해 usage 항목을 찾았다.
```
--output-format stream-json --verbose
```
입력·캐시 생성·캐시 읽기 세 값을 더해 문맥 합계를 냈다.
claude --help로 쓰려는 플래그 이름이 내 버전에 있는지 확인했다.
도구가 필요 없는 호출에 축소 플래그를 붙였다.
답 형식이 정해진 작업은 지시문을 한 문장으로 바꾸고 전후 합계를 비교했다.
플래그별 효과가 궁금하면 하나씩 따로 켜서 쟀다.
조건마다 여러 번 재고, 모델과 버전을 함께 적어 두었다.

Claude Code, 여러분은 어떻게 하고 계신가요? 막힌 곳이나 궁금한 점을 댓글로 남겨 주시면 다음 글에서 직접 해 보고 답하겠습니다.

새 글을 놓치지 않으려면 블로그 오른쪽 위 '구독하기'를 누르거나 RSS(https://chon91.tistory.com/rss)를 등록해 주세요.

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했으며, 수치는 직접 수집한 데이터에서 계산한 값입니다. 틀린 곳을 알려 주시면 확인해 고치겠습니다.

출처

자체 프로젝트 기록(코드·실측 파일)

환영합니다!

일손덜기 — Tue, 20 Apr 2021 20:08:14 +0900

#1 글을 작성하고 블로그를 관리해보세요.

전재호님의 회원 가입을 진심으로 축하합니다. 이 글은 비공개로 작성돼 있습니다.
'편집'으로 내용을 바꾸시거나, 삭제 후 '새 글을 작성'하셔도 됩니다.
글 뿐만 아니라 블로그의 각종 설정을 변경할 수도 있습니다. '블로그관리'를 확인해보세요.

#2 다양한 스킨이 있어요.

티스토리에 있는 다양한 '스킨'도 살펴 보세요.
블로그나 사이트를 사용하는 목적에 맞게 스킨을 고를 수 있습니다.
어떤 이야기를 주로 하실 건가요? 잘 생각해 보시고, 마음에 드는 스킨을 고르세요.
'스킨 편집'을 통해 다양한 커스텀, 그리고 홈 꾸미기를 적용하실 수도 있답니다.

#3 포럼에서 사람들과 소통하세요.

마지막으로 사용하시다가 티스토리에 대해 궁금한 내용이 있다면 '포럼'을 확인하세요.
찾기 어려울 땐 직접 질문을 해보는 건 어떨까요? 친절한 티슷터 분들이 바로 답변해 줄 거에요.