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We’re upgrading our smartest model. The new Claude Opus 4.6 improves on its predecessor’s coding skills. It plans more carefully, sustains agentic tasks for longer, and features a 1M token context window.


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We’re upgrading our smartest model. The new Claude Opus 4.6 improves on its predecessor’s coding skills. It plans more carefully, sustains agentic tasks for longer, and features a 1M token context window.
We’re upgrading our smartest model. The new Claude Opus 4.6 improves on its predecessor’s coding skills. It plans more carefully, sustains agentic tasks for longer, and features a 1M token context window.
We’re upgrading our smartest model. The new Claude Opus 4.6 improves on its predecessor’s coding skills. It plans more carefully, sustains agentic tasks for longer, and features a 1M token context window.
Rocket.new는 단 하나의 자연어 프롬프트로 웹사이트와 웹 애플리케이션을 생성합니다. 양식 기능, 내비게이션, 디자인 결정 사항을 모두 갖춘 완성 상태의 멀티 페이지 사이트가 생성되므로 사용자가 반복 수정할 필요가 없습니다.
시작 단계부터 Rocket의 엔지니어 35명은 '깊이'에 집중했습니다. 사용자가 여러 번 다듬어야 완성되는 결과물이 아니라, 단 하나의 프롬프트로 멀티 페이지 웹사이트 경험을 생성하는 것이 목표였습니다.
초기 사용자 피드백은 이러한 접근 방식의 유효성을 입증해 주었지만, 동시에 보완해야 할 점도 시사했습니다. Rocket의 CEO이자 공동 창립자인 Vishal Virani는 "솔루션 자체는 훌륭하지만 디자인이 시대에 뒤떨어져 보인다는 피드백이 끊이지 않았습니다."라고 말했습니다. 사용자들은 Rocket 특유의 완전한 결과물과, 최신 트렌드에 맞으면서도 직관적인 디자인 품질을 동시에 원했습니다.
팀은 디자인 생성에 특화된 다른 모델로의 전환도 검토해 보았지만, 그럴 경우 Claude를 기반으로 수개월간 최적화해 온 코드 품질과 완전성을 포기해야 한다는 사실을 깨달았습니다. Rocket은 처음부터 Claude Sonnet 4를 기반으로 플랫폼을 구축했기에, 엔지니어들은 이러한 트레이드오프를 수용하는 대신 Claude의 역량을 더욱 깊이 파고들어 깊이와 디자인 품질이라는 두 마리 토끼를 모두 잡아보기로 결정했습니다.
Rocket의 확신은 이미 확인한 Claude의 결과물에서 비롯되었습니다. Virani는 "코드 품질은 기준을 충분히 충족했고, 환각 현상도 매우 적었습니다. 다른 모델로 전환해서 우리가 가진 솔루션의 깊이를 희생시키고 싶지 않았습니다."라고 설명했습니다. 대신 엔지니어링팀은 Sonnet 4.5에서 고품질의 시각적 결과물을 얻기 위해 시스템 프롬프트, 컨텍스트 레이어, 리서치 입력을 조정하며 수백 번의 실험을 거듭했습니다. 그 결과 불과 몇 주 만에 Rocket은 별도의 반복 작업 없이도 창의적이고 애니메이션과 다양한 미디어를 갖춘 웹사이트 디자인을 생성할 수 있게 되었습니다.
Rocket의 Claude 활용 방식은 단순한 API 호출을 넘어섭니다. 이 플랫폼은 7단계의 의사결정 아키텍처를 사용하여, 코드를 생성하기 전에 모든 사용자 프롬프트를 일련의 단계에 따라 처리합니다.
이 프로세스는 Claude의 채팅 인터페이스에서 시작되었습니다. Virani는 "여러 모델에 동일한 기본 프롬프트를 실행하고 결과물을 비교했습니다."라고 말했습니다. "이를 통해 어떤 유형의 쿼리에 어떤 모델을 사용해야 할지, 언제 딥 씽킹 모드를 켜고 꺼야 할지를 이해하기 시작했습니다." 이후 팀은 API로 전환해, 엔지니어들이 다양한 모델 설정 조합을 테스트하고 결과를 나란히 평가하며 코드 품질을 검증할 수 있는 내부 평가 도구를 구축했습니다.
이제 Rocket의 시스템은 사용자가 단 한 문장의 프롬프트를 입력하더라도 각 레이어를 거치며 어떤 모델을 사용할지, 확장 사고 모드를 활성화할지, 어떤 디자인 컨텍스트를 제공할지, 어떤 콘텐츠 결정을 내릴지, 최종 코드는 어떤 구조로 생성할지 등을 스스로 판단합니다. 이후 플랫폼은 Claude 모델군에 전략적으로 작업을 라우팅합니다.
이러한 하이브리드 접근 방식을 통해 Rocket은 품질과 비용을 모두 최적화할 수 있었습니다. Virani는 "사용자에게 모델 선택권을 주어 비용을 높이기보다, 목적에 맞는 여러 모델 조합을 사용하여 비용과 속도를 최적화하기로 했습니다."라고 말했습니다.
공동 창립자이자 COO인 Deepak Dhanak은 "모든 모델이 모든 분야에 뛰어날 수는 없습니다."라고 덧붙였습니다. "수천 번의 실험 끝에, 우리는 결정권을 갖고 언제 어떤 모델을 사용할지 스스로 판단하는 플랫폼을 설계하기로 했습니다."
엔지니어링에 쏟은 투자는 구체적인 성과로 이어졌습니다. 전통적인 에이전시를 고용하면 약 $20,000의 비용과 한 달의 시간이 소요될 웹사이트 프로젝트를, Rocket에서는 약 15분 만에 단돈 $200의 비용으로 생성할 수 있습니다. 다른 AI 도구로는 만족스러운 결과물을 얻기 위해 10시간 이상 수정 작업을 반복하던 사용자들도 이제는 단 하나의 프롬프트로 원하는 결과에 도달할 수 있게 되었습니다. 현재까지 100만 명 이상의 사용자가 이 플랫폼을 통해 웹사이트를 구축했습니다.
디자인 품질의 변화는 시스템이 생성하는 결과물에서 확연히 드러납니다. 인디 일렉트로닉 아티스트를 위한 랜딩 페이지를 요청하는 단 한 문장의 프롬프트만으로도 애니메이션, 임베디드 오디오 트랙, 장르에 맞는 시각언어로 완성된 사이트가 반환됩니다. 추가 프롬프트는 거의 필요하지 않습니다. 보다 복잡한 요청을 하더라도 플랫폼은 예약 워크플로우, 양식, 내비게이션을 갖춘 멀티 페이지 웹사이트를 생성하고, 프롬프트에서 추론한 컨텍스트를 바탕으로 글꼴, 색상 구성, 레이아웃 등 디자인에 대한 의사결정을 스스로 내립니다. "사용자가 단 한 줄만 입력하더라도 우리는 직관적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다."라고 Virani는 말했습니다.
디자인 개선에 대한 반응은 Rocket의 로드맵에도 영향을 주었습니다. 이 시스템이 무(無)에서 창조해 내는 결과물을 확인한 사용자들은 기존 웹사이트를 개편할 수 있는지도 문의하기 시작했습니다. 현재 Rocket 팀은 사용자가 URL을 입력하고 제약 조건(예: SEO는 유지하면서 비주얼만 재설계, 카피는 그대로 두고 레이아웃만 업데이트)을 지정하면 시스템이 그에 맞춰 사이트를 재구축해 주는 기능을 개발 중입니다.
Virani의 팀은 향후 기능 확장을 위해 Anthropic의 Agent SDK를 활용한 실험도 진행하고 있지만, 해당 계획들은 아직 초기 단계에 있습니다.
"우리는 Anthropic 시스템의 거의 모든 요소를 활용하고 있습니다."라고 Virani는 밝혔습니다. "우리는 사용자가 원하는 결과를 얻기 위해 계속해서 프롬프트를 입력하며 인지 부하를 느끼지 않기를 바랍니다. 대신 그들에게 마법 같은 경험을 선사하고 싶어요."