Claude Code 성능 저하: 추론 깊이 -73%

# Claude 코드 성능 저하: 추론 깊이 73% 급감, 비용 122배 폭등

AMD AI 부문 디렉터 스텔라 로렌코(Stella Lourenco)가 6,852개의 Claude 코드 세션을 분석한 결과, 2026년 1월에서 3월 사이 추론 깊이가 73%나 급락한 사실을 밝혀냈습니다. 동일한 작업과 프롬프트에서 Read:Edit 비율이 6.6에서 2.0으로 떨어졌고, API 비용은 같은 작업량에 대해 345달러에서 42,121달러로 122배나 치솟았습니다. 이제 편집의 3분의 1이 모델이 한 번도 열어본 적 없는 파일을 대상으로 합니다.

로렌코는 GitHub 이슈 #42796에 234,760개의 도구 호출과 17,871개의 추론 블록 원시 데이터를 공유하며 "Claude는 복잡한 엔지니어링 작업을 맡길 수 없다"고 선언했습니다. 이 이슈는 4월 13일에 368개의 댓글을 받은 후 닫혔습니다.

성능 저하의 어휘 지표

프롬프트 빈도 분석에서 감정 톤 변화가 드러났습니다:

• "simplest"가 642% 급증 (천 호출당 0.01에서 0.09로);
• "stop" +87%;
• "fuck" +68%;
• "great" −47%;
• "please" −49%;
• "commit" −58%.

긍정:부정 비율이 4.4:1에서 3.0:1로 악화됐으며, 이는 시스템 프로그래밍 생산 환경에서 개발자들의 실제 좌절감을 반영합니다.

확인된 3가지 행동 변화

Anthropic이 공지 없이 배포한 3가지 업데이트를 문서와 Claude 코드 개발자 보리스 체르니(Boris Cherni)의 응답으로 확인:

• 2월 9일: 적응형 사고. 고정 budget_tokens에서 자체 평가 추론 양으로 전환. 복잡한 단계에서 추론 토큰이 0이 되어 환각 발생 (가짜 SHA, 존재하지 않는 패키지).

• 3월 3일: 노력 수준 high → medium. 기본 노력 수준을 무통보 하향. 30분 이상 긴 자율 세션에 큰 타격.

• 3월 5~12일: 추론 블록 숨김. 추론 블록 가시성이 100% (1월 30일)에서 0% (3월 12일)로 하락. 체르니는 UI 조정이라고 했지만, 데이터상 이전 67% 추론 감소가 있었다.

Read:Edit 지표와 맹목 편집

핵심 지표: 읽은 파일 대 편집 파일 비율:

| 기간 | Read:Edit | 맹목 편집 (%) | 전체 파일 쓰기 (%) |

|---------|-----------|---------------|-------------------|

| 1월 | 6.6 | 6.2 | 4.9 |

| 3월 | 2.0 | 33.7 | 11.1 |

모델이 편집 전에 의존성, 헤더, 테스트를 건너뛰어 컴파일러와 GPU 드라이버 프로젝트 빌드가 깨집니다. 추론 루프가 3배 증가; 서브에이전트가 요청의 26% 차지.

API 호출이 80배 (1,498 → 119,341), 출력 토큰 64배 폭증.

성능 복구 워크어라운드

Anthropic의 임시 조치:

export CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING=1
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max

세션 내: /effort max.

~/.claude/settings.json에:

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING": "1",
    "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max"
  }
}

Marginlab의 SWE-Bench-Pro 데이터에 따르면 워크어라운드로 성능이 50%에서 56%로 회복. 팁: 세션을 쪼개기, /clear 사용, 비수기 실행 (오후 11시 PST에 추론 28% 높음).

성능 저하 재현 방법

자신의 작업에서 테스트:

• 다중 파일 작업 선택 (리팩토링, 버그 수정).
• 상태 확인: /effort, echo $CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING.
• 기본값으로 실행, Read:Edit 로그.
• 워크어라운드 적용 후 재실행.
• 지표 비교.

차이는 워크플로에 영향을 미친다는 증거입니다.

주요 교훈

• 추론 깊이 73% 폭락: 적응형 사고와 노력 수준 하향 탓;
• Read:Edit 6.6 → 2.0 추락, 맹목 편집 33.7%;
• API 비용 ×122 동일 작업;
• 워크어라운드 효과적: 두 환경 변수로 ~90% 성능 복구;
• Read:Edit 추적: 저하 감지 카나리 지표.

분석 한계

데이터는 한 사용자(AMD, MLIR/GPU, 50 에이전트)에서. 사고 서명 상관관계 0.971 (Pearson r)이지만, 웹 개발로 확대는 위험. 뒷받침 증거: SWE-Bench-Pro (56%→50%), 368 댓글, 30 r/ClaudeAI 스레드. 모델 행동 변경 로그 부재는 업계 공통 문제.

— Editorial Team