에이전트형 코딩 어시스턴트를 구축하는 개발자는 중요한 선택에 직면합니다: Claude Sonnet 4.5 같은 폐쇄형 모델에 출력 토큰 100만 개당 3~15달러를 지불하거나, 유사한 기능을 훨씬 저렴한 비용으로 제공하는 오픈 추론 모델로 전환하는 것. 알리바바의 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507은 전용 "생각 모드"로 추론 성능을 제공하면서도 Novita AI를 통해 입력/출력 토큰 100만 개당 각각 $0.30/$3.00이라는 가격으로 이 트레이드오프에 도전합니다.
이 가이드에서는 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507을 Anthropic 호환 터미널 에이전트인 Claude Code에 통합하는 방법을 설명합니다. 이 235B MoE 모델(토큰당 22B 활성 파라미터)이 Claude Code의 풍부한 도구 환경을 활용하여 확장된 추론 과정을 통해 복잡한 코딩 작업을 자동화하는 방법을 확인할 수 있습니다.
지금 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 사용해보기!
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507이 실제 추론 성능을 제공할까?
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507은 Qwen3 라인업의 최신 생각 기능 모델로, 추론 능력에서 큰 발전을 이루었습니다. 논리적 문제 해결, 수학, 과학 분석, 코딩, 학술 평가에서 뛰어난 성능을 보이며 인간 전문가 수준의 성능에 도달하거나 이를 능가하고, 오픈소스 추론 모델 중에서 경쟁력 있는 성능을 제공합니다. 추론 강점 외에도 더 정확한 명령 수행, 고급 도구 통합, 매우 자연스러운 텍스트 생성, 인간 의도와의 더 나은 정렬 등 향상된 일반 기능을 제공합니다. 또한 확장된 131K 토큰 컨텍스트를 지원하여 긴 문서와 복잡한 논의를 일관성 있고 깊이 있게 처리할 수 있습니다.
아키텍처 및 기능
| 기술 파라미터 | 사양 | 설명 |
|---|---|---|
| 모델 유형 | 인과 언어 모델 | Transformer 아키텍처 기반 |
| 총 파라미터 | 235B | 22B 활성화 파라미터 |
| 비임베딩 파라미터 | 234B | 실제 계산 파라미터 |
| 레이어 수 | 94개 | 심층 신경망 구조 |
| 어텐션 헤드 | Q: 64, KV: 4 | GQA 메커니즘 사용 |
| 전문가 수 | 128개 | MoE 아키텍처 설계 |
| 활성화된 전문가 | 8개 | 동적 전문가 선택 |
| 컨텍스트 길이 | 262,144 토큰 | 네이티브 긴 컨텍스트 지원 |
벤치마크 성능 (추론 작업)
출처: Hugging Face
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507은 추론 중심 및 지식 집약적 작업, 특히 수학, 다국어 지식, 문서/비디오 이해에서 뛰어납니다. 복잡한 인지 및 이해 벤치마크에서 대규모 모델과 일관되게 경쟁력 있는 성능을 보입니다.
비용 및 토큰 효율성
입력 토큰 100만 개당 $0.30, 출력 토큰 100만 개당 $3.00의 가격으로 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507은 Claude Sonnet 4.5(토큰 100만 개당 $3/$15) 대비 입력에서 90%, 출력에서 80%의 비용 절감 효과를 제공합니다. 확장된 추론 작업의 경우 모델은 최대 81K 토큰을 출력할 수 있습니다. 즉, 단일 복잡한 작업의 출력 토큰 비용이 Claude의 $1.22에 비해 $0.24에 불과할 수 있습니다.
지금 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 사용해보기!
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507이 Claude Code와 가장 잘 작동하는 이유
Claude Code는 Anthropic이 출시한 터미널 기반 에이전트형 코딩 인터페이스입니다. 도구(파일 편집, bash 명령, 검색)를 호출하고, 작업 간 컨텍스트를 관리하며, 피드백에 따라 반복하여 다단계 워크플로를 조율합니다. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507의 명시적 추론 과정은 이 에이전트 패러다임과 완벽하게 일치합니다 — 모델이 도구 호출을 실행하기 전에 계획 단계를 보여주므로 복잡한 워크플로를 디버깅 가능하고 투명하게 만듭니다.
1. 에이전트형 상호작용에 최적화
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507은 행동을 취하고, 도구를 사용하며, 다단계 작업을 관리하도록 설계되었습니다. 이 모델의 생각 모드는 Claude Code가 기대하는 계획 → 실행 → 검증 워크플로와 일치하는 구조화된 추론 체인을 출력합니다. 모델이 5개 파일에 걸친 리팩토링을 계획할 때, 파일 편집이 발생하기 전에 단계별 추론을 확인할 수 있습니다.
2. 풍부한 도구 체인 및 API 지원
Claude Code는 파일 시스템 작업, bash 실행, grep/검색, git 명령, 외부 도구 통합에 대한 사전 구성된 액세스를 제공합니다. Qwen3 모델은 도구 호출 스키마, JSON 모드, 함수 정의를 지원하므로 자동화된 테스트, 배포 스크립트, 다중 파일 리팩토링과 같은 작업에 Claude Code의 도구 모음을 원활하게 호출할 수 있습니다.
3. 실시간 피드백 루프
모델의 생각 모드는 적응형 디버깅을 가능하게 합니다. 도구 호출이 실패하면(예: 테스트 스위트 오류), 추론 과정에서 모델이 가정한 내용이 표시되므로 세션 중간에 오해를 수정할 수 있습니다. 이는 초기 오류가 20단계 이상으로 연쇄될 수 있는 에이전트 워크플로에 매우 중요합니다.
4. 복잡한 추론을 위한 확장된 출력
“8개 파일에 걸친 인증 흐름 리팩토링” 또는 "프로파일러 통합으로 메모리 누수 디버깅"과 같은 Claude Code 작업은 10K+ 토큰 출력이 필요한 다단계 계획이 필요합니다. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507은 복잡한 추론을 위해 최대 81K 토큰을 지원하여 표준 모델 한계를 훨씬 초과하면서도 비용은 Claude의 $1.22에 비해 $0.24(81K 출력 기준)로 관리 가능한 수준을 유지합니다.
Claude Code에서 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 사용 방법
Novita AI는 Anthropic 호환 API 엔드포인트를 제공하므로 Claude Code가 간단한 환경 변수 설정만으로 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507과 함께 작동합니다 — 코드 변경이 필요 없습니다. 256K 컨텍스트 윈도우와 토큰 100만 개당 $0.30/$3.00의 가격 책정으로 확장된 코딩 세션에 이상적입니다.
사전 준비 — Novita AI API 키 받기
1단계: Novita AI에서 무료 계정을 만들고 로그인하세요.
2단계: 모델 라이브러리로 이동하여 qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507을 검색하세요.
3단계: 무료 체험 시작을 클릭하여 액세스를 활성화하세요(Novita는 신규 사용자에게 체험 크레딧을 제공합니다).
4단계: 설정 → API 키로 이동하여 API 키 생성을 클릭하세요. 키를 복사하세요.
5단계: 다음 Python 테스트로 API 연결을 확인하세요:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=32768,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
thinking 태그로 둘러싸인 추론 과정이 포함된 모델의 응답을 볼 수 있습니다.
지금 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 사용해보기!
Claude Code 설정 가이드
1단계: Claude Code 설치
#macOS, Linux, WSL:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
#Windows PowerShell:
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
#Windows CMD:
curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd
Windows는 Git for Windows가 필요합니다. 설치되어 있지 않다면 먼저 설치하세요.
2단계: 환경 변수 설정
Claude Code는 4개의 환경 변수를 사용하여 API 요청을 Novita AI로 라우팅합니다:
#For macOS/Linux (Bash/Zsh):
# Set the Anthropic SDK compatible API endpoint provided by Novita.
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
# Set the model provided by Novita.
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"
#For Windows (PowerShell):
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.novita.ai/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "Novita API Key"
$env:ANTHROPIC_MODEL = "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"
$env:ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL = "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"
설명:
ANTHROPIC_BASE_URL: Claude Code를 Novita의 Anthropic 호환 엔드포인트로 연결ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: 귀하의 Novita API 키(Anthropic 키 아님)ANTHROPIC_MODEL: 복잡한 작업을 위한 기본 모델 (생각 모드)ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: 빠른 작업을 위한 폴백 모델 (일관된 추론 동작을 원하면 동일한 모델로 설정)
3단계: Claude Code 시작
프로젝트 디렉토리로 이동하여 Claude Code를 시작하세요:
cd <your-project-directory>
claude .
대화형 세션 내에서 Claude Code 프롬프트가 표시됩니다. 모델의 생각 모드는 복잡한 쿼리에 대해 자동으로 활성화됩니다.
예제 작업:
> 인증 모듈을 세션 대신 JWT 토큰을 사용하도록 리팩토링하세요. 관련된 5개 파일을 모두 업데이트하고 단위 테스트를 추가하세요.
Claude Code는 요청을 분석하고, Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507을 호출하여 다단계 계획을 생성한 다음( thinking 블록에서 확인 가능), 파일 편집을 실행하고, 테스트를 작성하며, 변경 사항을 검증합니다.
프로 팁: 수학 중심 또는 알고리즘 설계 작업의 경우 API 호출에서
max_tokens를 131072로 늘려 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507의 확장된 추론 용량을 활용하세요. Claude Code의 설정에서 토큰 제한을 노출하는 경우 설정하세요.
지금 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 사용해보기!
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507은 폐쇄형 모델의 극히 일부 비용으로 고급 추론, 긴 컨텍스트 처리, 구조화된 다단계 계획을 제공합니다. Claude Code와 결합하면 투명하고 디버깅 가능한 에이전트형 코딩 워크플로가 가능해져, 엄청난 토큰 비용 없이 고성능 추론과 코딩 자동화를 원하는 개발자에게 실용적인 솔루션이 됩니다.
결론
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507은 확장된 추론, 투명한 사고 사슬 출력, 강력한 도구 사용 기능을 Claude Code의 에이전트형 워크플로에 폐쇄형 모델의 극히 일부 비용으로 제공합니다. 복잡한 코딩 작업을 수행하는 개발자에게 이 조합은 성능과 예산 효율성을 모두 제공합니다.
핵심 요점: 4개의 환경 변수를 설정하고 Claude Code를 Novita AI의 Anthropic 호환 엔드포인트로 연결하면 몇 분 안에 고급 추론 워크플로를 실행할 수 있습니다. Novita AI에서 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 사용해보기를 통해 지금 구축을 시작하세요.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507이 일반 코딩 모델과 다른 점은 무엇인가요?
코드를 생성하기 전에 thinking 블록에 구조화된 추론 과정을 출력하는 생각 전용 모델로, 복잡한 에이전트 워크플로를 투명하고 디버깅 가능하게 만듭니다. 일반 명령 모델과 달리 경쟁 프로그래밍, 알고리즘 설계, 다단계 디버깅과 같은 추론 중심 작업에 특화되어 있습니다.
Claude Code 외에 다른 도구에서 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507을 사용할 수 있나요?
네 — OpenAI 호환 API를 지원하는 모든 도구에서 작동합니다. Trae(GUI IDE), OpenCode(터미널 에이전트), Cursor(코드 편집기), 사용자 정의 Python/Node.js 스크립트 모두 Novita AI의 https://api.novita.ai/v3/openai 엔드포인트를 통해 지원합니다.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507을 로컬에서 실행하려면 GPU가 필요한가요?
네 — FP8 기준 약 4×H100 80GB가 필요합니다. 대부분의 개발자에게 월 10,000개 이상의 작업을 실행하지 않는 한 Novita AI의 API가 자체 호스팅보다 비용 효율적입니다.
추천 자료
Novita AI는 개발자와 스타트업이 고성능, 신뢰성, 비용 효율성으로 모델 및 에이전트 애플리케이션을 구축, 배포, 확장할 수 있도록 지원하는 AI 및 에이전트 클라우드 플랫폼입니다.
