AMD 엔지니어가 6,852개의 Claude Code 세션을 분석해 성능 저하를 증명했습니다. Anthropic이 인정한 부분과 부인한 부분, 그리고 실제로 효과가 있는 해결책을 소개합니다.

AMD AI 그룹의 한 선임 이사는 Claude Code가 점점 나빠지고 있다는 느낌을 받은 것에 그치지 않고, 측정 시스템을 구축하여 6,852개의 세션 파일을 수집하고 234,760건의 도구 호출을 분석하여 AI 역사상 가장 데이터가 풍부한 버그 리포트(GitHub Issue #42796)를 제출했습니다.

실제로 무슨 일이 일어났는지 요약해 드립니다.

데이터가 보여준 것:

• 편집당 파일 읽기: 6.6x → 2.0x (−70%)
• 블라인드 편집(Claude가 먼저 읽지 않은 파일을 편집): 6.2% → 33.7%
• "소유권 회피" 정지 훅 발생: 17일 동안 0 → 173회
• API 비용: 월 $345 → $42,121 (복합적인 원인 — 아래 참조)

편집당 읽기 횟수 지표가 핵심입니다. 이는 '느낌'이 아닌 행동 기반 지표입니다. Claude는 먼저 조사하고 편집하던 것에서 그냥 편집하는 것으로 바뀌었고, 이는 실제 컴파일러 코드를 망가뜨렸습니다.

Anthropic이 실제로 인정한 것:

• 2월 9일: Opus 4.6이 "적응형 사고(adaptive thinking)"로 전환됨 — 작업에 따라 추론 깊이가 달라짐
• 3월 3일: 기본 노력 수준이 **중간(85)**으로 하락 — 가장 영향력이 컸던 확인된 변경 사항
• 3월 26일: 피크 시간대 스로틀링 도입(평일 PT 오전 5시~11시), 사전 공지 없음
• 사고 토큰 0 버그: 확장된 사고(Extended Thinking)를 '높음'으로 설정해도 추론 토큰이 0으로 반환될 수 있는 버그
• 프롬프트 캐시 버그로 인한 비용 10-20배 증가

부인한 것:

• "사고 능력 67% 하락" 주장 — Anthropic은 변경 사항이 로그에서 사고 과정을 숨겼을 뿐 실제 추론 능력이 감소한 것은 아니라고 주장함 (AMD는 이에 반박)
• 의도적인 수요 관리/"너프" — Anthropic은 이를 단호히 부인함

$42,000 청구서에 대한 설명:

비용 급증은 단순히 성능 저하 때문만은 아니었습니다.

1. AMD 팀이 3월 초에 의도적으로 동시 에이전트를 1~3개에서 5~10개로 확장함
2. 두 개의 개별 캐시 버그가 토큰 비용을 10~20배 부풀림
3. 성능 저하로 인한 재시도가 겹침
4. 사고 토큰 0 버그: 스마트한 출력을 위해 비용을 지불했으나 얕은 출력을 얻음

여전히 현실이고, 여전히 엉망입니다. 하지만 원인은 단순히 "Anthropic이 모델을 너프했다"는 것보다 더 복잡합니다.

확인된 해결책 (Boris Cherny 직접 제공):

# 전체 노력 수준 복구
CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max

# 또는 세션 내에서
/effort max

# 적응형 사고 비활성화
CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING=1

# npx 대신 독립형 바이너리 사용 (Bun 캐시 버그 방지)
claude   # NOT: npx u/anthropic-ai/claude-code

# 관련 없는 작업 간 컨텍스트 초기화
/clear

참고: 4월 7일 기준으로 Anthropic은 API/Team/Enterprise 사용자를 위해 높은 노력 수준을 기본값으로 복구했습니다.