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Anthropic의 S-1, LLM 가격 인하, vLLM 도구 호출 및 피부암 CNN: Daily Diff의 네 가지 개발자 이야기

월요일의 네 가지 개발자 이야기: Anthropic은 2026년 상반기 매출 163억 달러, 순손실 807억 달러(대부분 전환사채의 공정가치 변동액)를 보고하는 공개 Form S-1을 제출했으며, 가격과 주식 수는 아직 비어 있습니다.

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월요일의 네 가지 개발자 이야기: Anthropic은 2026년 상반기 매출 163억 달러, 순손실 807억 달러(대부분 전환사채의 공정가치 변동액)를 보고하는 공개 Form S-1을 제출했으며, 가격과 주식 수는 아직 비어 있습니다. OpenAI와 Anthropic은 LLM 가격을 인하했으며, 제출 서류에는 Anthropic의 가격 인하에 대한 자체 설명이 담겨 있습니다. Ubicloud는 제한된 디코딩이 vLLM에서 Kimi 및 DeepSeek 도구 호출 스키마 정확도를 92%에서 100%로 끌어올린다고 보고했습니다. 피부과 의사의 200개 병변 테스트에서 10년 된 이미지 네트워크가 GPT-6 Astra 및 Claude Fable 5.1을 62% 대 42%로 능가했지만, 그가 직접 나열한 주의사항이 있습니다. 각 주장은 주요 출처에 귀속되며, 투자 또는 의료 자문이 아니며, 평결은 NEEDS REVIEW입니다.

서면판 읽기 (영어) ↗

이 동영상에서 다루는 내용

  • Anthropic의 Form S-1은 2026년 10월 26일 뉴욕 시간 오전 9시에 SEC EDGAR에 의해 접수되었습니다. 이는 예비 제출 서류로, 가격 범위, 주식 수 및 일부 최신 수치는 비어 있으며, 회사는 Nasdaq Global Select Market에 ANT라는 심볼로 Class A 주식을 상장 신청했습니다.
  • S-1의 요약 표에 따르면 2026년 상반기 매출은 162억 8,600만 달러(2025년 전체: 45억 8,500만 달러), 컴퓨팅 및 인프라 비용은 89억 4,500만 달러, 영업 손실은 6억 9,300만 달러(영업 이익률 -4%), 주식 기반 보상 21억 8,500만 달러 및 기타 항목을 다시 추가한 조정(비GAAP) 영업 이익은 16억 1,800만 달러, 순손실은 807억 4,800만 달러로 보고되었습니다. 손실의 723억 8,800만 달러는 전환사채, 파생상품 부채 및 SAFE의 공정가치 변동액으로, 제출 서류에 따르면 이는 주로 회사의 기업 가치 상승에 기인합니다.
  • S-1은 또한 15억 달러의 바르츠 합의금(2026년 7월 법원 승인), 2026년 6월 30일 기준 현금 및 현금 등가물 1124억 달러, 그리고 Claude Code를 사용하지 않는 Claude Enterprise 사용자는 2026년 9월 30일까지 3개월 동안 월 평균 75달러 미만을 지출했지만, Claude Code를 사용하는 상위 5%의 Claude Enterprise 사용자는 그 20배를 지출했다고 보고합니다.
  • OpenAI는 GPT-5.6 Luna가 2026년 7월 30일에 80% 저렴해졌다고 말하며, GPT-6.1 Sol은 백만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러, 캐시된 입력 0.10달러로, GPT-6 Astra의 표준 입출력 가격의 5분의 1이라고 명시합니다. Anthropic은 Opus 5.5가 Opus 5보다 실행 비용이 약 40% 적게 든다고 말하며, S-1은 9월의 가격 인하가 마진을 유지하면서 가격 인하와 효율성 향상을 결합한 것이라고 말합니다.
  • Ubicloud(2026년 10월 20일)는 vLLM 0.28에서 Kimi K2.6의 도구 호출 스키마 정확도가 92%로, 25개 도구 호출 중 2개가 실패했음을 측정했으며, Kimi 및 DeepSeek 모델에서 제한된 디코딩(vLLM의 tool-strict-level 플래그, vLLM 0.31)을 활성화한 후 100%를 기록했습니다. vLLM은 일부 모델에서 사용자들이 문제를 보고했기 때문에 기본적으로 이 기능을 켜지 않습니다.
  • Magnus Lynch 박사(가이 병원, 킹스 칼리지 런던; 2026년 10월 25일)는 GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 및 미세 조정된 Inception v3 CNN을 200개의 생검으로 확인된 병변에 대해 테스트했습니다. CNN은 125개(62%)에서 올바른 진단을 내렸고, 각 챗봇은 42%였습니다. CNN은 30개의 흑색종 중 13개를 첫 번째 선택으로 지명했으며, 챗봇은 각각 8개와 11개를 지명했습니다. 그는 적은 수의 표본과 챗봇당 한 번의 실행을 포함하여 자신이 직접 주의사항을 나열합니다. 이것은 의료 자문이 아닙니다.

자주 묻는 질문

Anthropic의 S-1 제출 서류는 매출 및 손실에 대해 무엇을 보고하나요?

2026년 10월 26일 SEC에 접수된 Anthropic의 Form S-1은 2026년 상반기 매출이 162억 8,600만 달러였으며, 2025년 전체 매출은 45억 8,500만 달러였습니다. 영업 손실은 6억 9,300만 달러였고, 조정된 비GAAP 영업 이익은 16억 1,800만 달러였으며, 순손실은 807억 4,800만 달러였습니다. 그 중 723억 8,800만 달러는 전환사채의 공정가치 변동액으로, 제출 서류에 따르면 이는 주로 회사 가치 상승에 기인합니다. 가격 범위와 주식 수는 비어 있습니다.

이 부분을 시청하세요 0:51 · U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR) · U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)

OpenAI와 Anthropic이 LLM 가격을 인하한 이유는 무엇이며, GPT-6.1 Sol의 가격은 얼마인가요?

OpenAI는 GPT-5.6 Luna가 2026년 7월 30일에 80% 저렴해졌다고 말하며, GPT-6.1 Sol은 백만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러, 캐시된 입력 0.10달러로, GPT-6 Astra의 표준 가격의 5분의 1이라고 명시합니다. Anthropic은 Opus 5.5가 Opus 5보다 실행 비용이 약 40% 적게 든다고 말하며, S-1은 컴퓨팅 효율성 덕분에 마진을 유지하면서 가격을 인하할 수 있었다고 말합니다. Max Woolf는 오픈 가중치 모델과의 경쟁을 지적합니다.

이 부분을 시청하세요 2:28 · OpenAI · OpenAI · Anthropic

vLLM으로 오픈 모델을 서비스할 때 도구 호출 정확도를 어떻게 높일 수 있나요?

Ubicloud는 vLLM 0.28에서 Kimi K2.6의 도구 호출 스키마 정확도가 92%에 불과하여 25개 호출 중 약 2개가 실패했음을 측정했습니다. vLLM 0.31에서 tool-strict-level 플래그로 사용할 수 있는 제한된 디코딩을 켜면 모델이 도구의 JSON 스키마를 깨는 토큰을 샘플링하는 것을 방지하며, Ubicloud는 Kimi 및 DeepSeek 모델에서 100%를 측정했습니다. vLLM은 일부 모델에서 사용자들이 문제를 보고했기 때문에 기본적으로 이 기능을 켜지 않습니다.

이 부분을 시청하세요 3:56 · Ubicloud

10년 된 CNN이 피부암 진단에서 정말 GPT-6 Astra와 Claude Fable 5.1을 이겼나요?

Magnus Lynch 박사의 2026년 10월 25일 200개의 생검으로 확인된 병변 테스트에서 미세 조정된 Inception v3 네트워크는 125개(62%)에서 올바른 진단을 내렸고, 각 챗봇은 42%에서 올바른 진단을 내렸습니다. 흑색종의 첫 번째 선택에서는 30개 중 13개를 맞혔고, 챗봇은 각각 8개와 11개를 맞혔습니다. Lynch는 적은 수의 표본, 챗봇당 한 번의 실행, 그리고 규제된 제품이 이 기준선보다 성능이 좋다는 점을 언급합니다. 이것은 블로그 테스트이며 어떤 내용도 의료 자문이 아닙니다.

이 부분을 시청하세요 4:39 · Dr Magnus Lynch (lynchlab.net)

The Daily Diff는 이 네 가지 이야기에 대해 어떤 평결을 내렸나요?

The Daily Diff의 평결은 NEEDS REVIEW였습니다. Niko의 이유는 Anthropic 제출 서류에 서류상 손실, 조정된 측정치상 이익, 그리고 많은 빈칸이 있고, 가격 이야기는 부분적으로 한 블로거의 해석에 달려 있으며, 피부암 테스트는 200건의 사례를 한 번 실행한 것이기 때문입니다. 조언은 제출 서류를 직접 읽고, 현재 가격 페이지를 기준으로 LLM 비용 추정치를 다시 실행하고, 오픈 모델을 서비스하는 경우 도구 호출 설정을 확인하라는 것입니다.

이 부분을 시청하세요 5:54 · U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR) · Max Woolf (minimaxir.com) · Dr Magnus Lynch (lynchlab.net)

번역된 스크립트

원래 영어 내레이션에서 번역되었습니다. 사용 가능한 오디오 및 캡션은 YouTube에서 제어합니다.

800억 달러 손실의 원천은 무엇인가요?

0:00 6개월 동안 160억 달러의 매출은 회사가 돈을 찍어내는 것처럼 들립니다. Anthropic의 자체 투자설명서는 같은 6개월 동안 800억 달러의 순손실을 기록했습니다. 이 비디오에서는 네 가지 이야기가 있습니다. Anthropic의 S-1에는 무엇이 들어있고, 그 손실은 어디서 왔을까요? OpenAI와 Anthropic이 가격을 인하한 이유는 무엇일까요? 하나의 서버 플래그가 오픈 모델을 고칠 수 있을까요? 그리고 10년 된 이미지 모델이 피부암 발견에서 최신 챗봇을 어떻게 이길 수 있을까요?

0:28 피부암 연구는 첫 번째 이야기의 회사 도구로 작성되었습니다. 마지막에 다시 언급하겠습니다. 오늘은 10월 26일 월요일이고, The Daily Diff입니다. 투자설명서는 회사가 주식을 대중에게 팔기 전에 제출하는 문서입니다. 전체 사업에 대한 릴리스 노트라고 생각하세요. 모든 줄에 변호사의 손길이 닿아 있습니다. Claude를 만드는 회사인 Anthropic은 오늘 첫 투자설명서를 제출했습니다. 첫 번째 이야기. 뉴욕 시간 월요일 아침 9시 직후,

Anthropic이 제출한 서류는 무엇이며, 무엇이 비어 있나요?

0:51 Anthropic은 SEC에 Form S-1을 제출했습니다. 나스닥 심볼은 A N T입니다. 예비 제출 서류이므로 주가, 주식 수 및 최신 분기 매출은 아직 비어 있습니다. 2023년 매출은 약 4,100만 달러였고, 2025년에는 약 46억 달러였습니다. 올해 상반기만 해도 160억 달러였습니다. 그리고 손실. 이 6개월 동안의 영업 손실은 약 7억 달러로, 매출의 4%였습니다. 순손실은 800억 달러였고, 그 중 720억 달러는 한 줄에 해당하는 금액, 즉 전환사채의 공정가치 변동액입니다.

1:19 간단히 말해, 회사의 가치가 올라갈수록 회사가 빚진 채권의 가치도 올라가며, 회계에서는 이를 손실로 기록합니다. 제출 서류에는 또한 16억 달러의 조정 영업 이익이 보고되어 있으며, 이는 주식 보상 및 기타 몇 가지 항목을 다시 추가한 것입니다. 같은 제출 서류에는 저작권 청구서가 나와 있습니다. 2025년 9월 Anthropic은 Bartz 작가 집단소송을 15억 달러에 합의하기로 합의했으며, 이는 비용 표에 자체적인 줄로 표시되어 있습니다. 이 합의는 한 달 전 OpenAI의 저작권 침해 도서 이야기에서 언급되었습니다. 여기 개발자들을 위한 부분이 있습니다. 9월 말까지의 3개월 동안, 제출 서류에 따르면 Claude Enterprise 사용자는 Claude Code를 사용하지 않는 경우 월 평균 75달러 미만을 지출했습니다. 이를 사용한 상위 5%는 그 약 20배를 지출했습니다. 소유권은 특이합니다.

1:44 신탁은 자체 주식 클래스를 통해 이사회 과반수를 선출하고, 설립자가 소유한 회사는 투표권의 50.1%에 해당하는 특별 주식 하나를 보유합니다. 두 번째 이야기. minimaxir로 블로그를 운영하는 Max Woolf는 6월 이후 OpenAI와 Anthropic의 모든 가격 변동을 정리했으며, 이 게시물은 Hacker News에서 380점 이상을 받았습니다. OpenAI의 자체 게시물에 따르면 7월 30일에 GPT 5.6 Luna가 80% 저렴해졌다고 합니다. 9월 29일까지 OpenAI는 GPT 6.1 Sol을 백만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러로 책정했는데, 이는 최고 모델인 Astra 가격의 5분의 1이었습니다. Anthropic은 Opus 5.5가 Opus 5보다 실행 비용이 약 40% 적게 든다고 말합니다. 이것은 우리가 9월에 다룬 가격 전쟁입니다. Woolf의 반응은 하향 조정이었습니다. 그는 Codex 계획을 사용량 한도의 5분의 1로 줄였습니다.

2:08 같은 모델이 이제 4배 더 효율적이 되었기 때문입니다. 그는 또한 코딩 에이전트에서 캐시 읽기가 대부분의 토큰 요금을 차지한다고 언급합니다. Anthropic의 제출 서류는 자체 설명을 제공합니다. 9월의 인하 조치는 더 낮은 가격과 더 나은 효율성을 결합한 것이라고 말하며, 컴퓨팅 효율성 덕분에 마진을 유지할 수 있었다고 합니다. 더 저렴한 Opus 4.5 이후에,

OpenAI와 Anthropic이 가격을 인하한 이유는 무엇인가요?

2:28 분기별 매출 성장은 48%에서 132%로 증가했으며, 다른 요인들도 도움이 되었다고 합니다. Woolf의 설명은 오픈 가중치 모델입니다. 10월 23일 출시된 Kimi K 3.1 Pro는 GPT 6.1 Sol과 동일하게 2달러와 10달러로 책정되었습니다. 그러니 오늘 가격 페이지를 기준으로 비용 추정치를 다시 실행하세요. 에이전트 작업에서는 캐시된 입력 라인이 가장 중요하며, OpenAI는 Sol의 경우 이 부분을 절반으로 줄였습니다. 세 번째 이야기. 클라우드 회사인 Ubicloud는 오픈 모델의 도구 호출에 대한 수정 사항을 발표했습니다. vLLM 0.28에서 Kimi K 2.6을 서비스할 때, 도구 호출의 92%만이 도구의 스키마와 일치했으며,

2:57 이는 25개 중 2개가 실패했음을 의미합니다. 해결책은 제한된 디코딩입니다. 서버는 모델이 도구의 JSON 스키마를 깨는 토큰을 선택하는 것을 방지합니다. vLLM 0.31에서는 tool strict level이라는 플래그이며, Ubicloud는 Kimi와 DeepSeek에서 100%를 측정했습니다. vLLM은 GLM 5.1과 같은 일부 모델에서 사용자들이 문제를 보고했기 때문에 기본적으로 이 기능을 켜지 않습니다. Ubicloud의 요점은 엔진과 설정이 사용자가 보는 품질을 변화시킨다는 것입니다. 네 번째 이야기. 런던 가이 병원에서 근무하는 피부과 의사 Magnus Lynch는 GPT 6 Astra와 Claude Fable 5.1에 200개의 생검된 피부 병변(각각 클로즈업 및 피부경 이미지 포함) 테스트를 실시했습니다. 그는 또한 2015년에 Google이 발표한 이미지 네트워크인 Inception v 3를 하나의 GPU에서 약 20분 동안 미세 조정했습니다. 이것은 병변의 62%에서 정확했습니다.

3:23 각 챗봇은 42%에서 정확했습니다. 챗봇은 좋아하는 것이 있었습니다. GPT 6 Astra는 25개가 기저세포암이었을 때 75개의 병변을 기저세포암으로 진단했습니다. 가장 중요한 흑색종의 경우, 작은 네트워크는 30개 중 13개를 첫 번째 선택으로 지명했으며, 챗봇은 각각 8개와 11개를 지명했습니다. Lynch는 자신이 직접 주의사항을 나열합니다. 200건의 사례는 적고, 각 챗봇은 한 번 실행되었으며, 네트워크는 규제된 제품이 이기는 기준선입니다. 이것은 WebGPU를 통해 휴대폰 브라우저에서 실행되며 아무것도 업로드되지 않습니다. 여기에 있는 어떤 것도 의료 조언이 아닙니다. 그리고 처음부터의 스레드.

3:49 Lynch는 분석과 초안은 Anthropic의 코딩 도구인 Claude Code로 작성되었으며, 그가 테스트한 두 챗봇 중 하나도 Anthropic의 것이라고 썼습니다. 제가 말하는 것을 듣는 것보다 읽고 싶다면, diff는 매일 아침 무료로 daily diff dot dev에서 받은 편지함으로 도착하며, 아래 링크가 있습니다. 그래서 오늘의 평결은 NEEDS REVIEW입니다. Anthropic 제출 서류에는 서류상 손실, 조정된 측정치상 이익, 그리고 많은 빈칸이 있고, 가격 이야기는 부분적으로 한 블로거의 해석에 달려 있으며, 피부암 테스트는 200건의 사례를 한 번 실행한 것이기 때문에 검토하겠습니다.

하나의 서버 플래그가 오픈 모델을 고칠 수 있을까요?

4:00 그리고 오늘diff는 여기까지입니다. 저는 Axrisi의 Niko입니다. 책임감 있게 병합하세요. 여섯 달에 160억 달러의 매출은 회사가 돈을 찍어내는 것 같습니다. Anthropic의 자체 투자 설명서는 같은 여섯 달 동안 800억 달러의 순손실을 기록했습니다. 이 비디오에서는 네 가지 이야기가 있습니다. Anthropic의 S-1에는 무엇이 들어있고, 그 손실은 어디서 왔을까요?

4:33 OpenAI와 Anthropic이 가격을 인하한 이유는 무엇일까요? 하나의 서버 플래그가 오픈 모델을 고칠 수 있을까요?

오래된 모델이 최신 챗봇을 어떻게 이길까요?

4:39 그리고 10년 된 이미지 모델이 피부암 발견에서 최신 챗봇을 어떻게 이길 수 있을까요? 피부암 연구는 첫 번째 이야기의 회사 도구로 작성되었습니다. 마지막에 다시 언급하겠습니다. 오늘은 10월 26일 월요일이고, The Daily Diff입니다. 투자설명서는 회사가 주식을 대중에게 팔기 전에 제출하는 문서입니다. 전체 사업에 대한 릴리스 노트라고 생각하세요. 모든 줄에 변호사의 손길이 닿아 있습니다. Claude를 만드는 회사인 Anthropic은 오늘 첫 투자설명서를 제출했습니다. 첫 번째 이야기. 뉴욕 시간 월요일 아침 9시 직후,

5:08 Anthropic은 SEC에 Form S-1을 제출했습니다. 나스닥 심볼은 A N T입니다. 예비 제출 서류이므로 주가, 주식 수 및 최신 분기 매출은 아직 비어 있습니다. 2023년 매출은 약 4,100만 달러였고, 2025년에는 약 46억 달러였습니다. 올해 상반기만 해도 160억 달러였습니다. 그리고 손실. 이 여섯 달 동안의 영업 손실은 약 7억 달러로, 매출의 4%였습니다. 순손실은 800억 달러였고, 그 중 720억 달러는 한 줄에 해당하는 금액, 즉 전환사채의 공정가치 변동액입니다.

5:37 간단히 말해, 회사의 가치가 올라갈수록 회사가 빚진 채권의 가치도 올라가며, 회계에서는 이를 손실로 기록합니다. 제출 서류에는 또한 16억 달러의 조정 영업 이익이 보고되어 있으며, 이는 주식 보상 및 기타 몇 가지 항목을 다시 추가한 것입니다. 같은 제출 서류에는 저작권 청구서가 나와 있습니다. 2025년 9월 Anthropic은 Bartz 작가 집단소송을 15억 달러에 합의하기로 합의했으며, 이는 비용 표에 자체적인 줄로 표시되어 있습니다. 이 합의는 한 달 전 OpenAI의 저작권 침해 도서 이야기에서 언급되었습니다. 여기 개발자들을 위한 부분이 있습니다. 9월 말까지의 3개월 동안, 제출 서류에 따르면 Claude Enterprise 사용자는

NEEDS REVIEW 도장은 무엇을 받나요?

5:56 Claude Code를 사용하지 않는 경우 월 평균 75달러 미만을 지출했습니다. 이를 사용한 상위 5%는 그 약 20배를 지출했습니다. 소유권은 특이합니다. 신탁은 자체 주식 클래스를 통해 이사회 과반수를 선출하고, 설립자가 소유한 회사는 투표권의 50.1%에 해당하는 특별 주식 하나를 보유합니다. 두 번째 이야기. minimaxir로 블로그를 운영하는 Max Woolf는 6월 이후 OpenAI와 Anthropic의 모든 가격 변동을 정리했으며, 이 게시물은 Hacker News에서 380점 이상을 받았습니다. OpenAI의 자체 게시물에 따르면 7월 30일에 GPT 5.6 Luna가 80% 저렴해졌다고 합니다.

출처

  1. Anthropic, PBC Form S-1 (registration statement)U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)
  2. EDGAR filing index for accession 0001628280-26-067168U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)
  3. OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?Max Woolf (minimaxir.com)
  4. Advancing the price-performance frontier with GPT-5.6OpenAI
  5. Introducing GPT-6.1 SolOpenAI
  6. Claude Opus 5.5Anthropic
  7. Fixing Tool-Call Accuracy in vLLMUbicloud
  8. A 10-year-old CNN outperforms frontier LLMs for skin cancer diagnosisDr Magnus Lynch (lynchlab.net)
  9. Kimi K3.1 ProOpenRouter

Niko from Axrisi

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