ChatGPT Work vs. Claude Cowork — 채팅에서 작업으로, 그리고 다시 채팅으로 전달되는 정보 (2026)

두 에이전트 모두 채팅에서 구축한 메모리에서 시작하며, 작업 내용을 채팅과 동일한 계정에 보관합니다.

Anthropic은 Cowork의 클라우드 세션에서 양방향 흐름을 다음과 같이 설명합니다. "Claude는 이미 채팅에서 기억하고 있는 내용부터 시작하며, Cowork 작업에서 발생하는 내용은 다시 채팅으로 전달됩니다."

OpenAI는 Work를 ChatGPT 자체의 일부로 설명합니다. "ChatGPT에는 Chat과 Work가 포함됩니다." Work는 "계정 및 워크스페이스에서 사용 가능한 메모리 설정을 사용"하며, Chat과 Work 채팅은 동일한 기록(history)에 위치합니다.

차이점은 세부적인 부분에 있습니다. 로컬에서 작업이 실행될 때 어떤 일이 일어나는지, 프로젝트가 메모리 범위를 어떻게 지정하는지, 그리고 예약되거나 공유된 작업이 무엇을 전달하는지에 따라 달라집니다.

ChatGPT Work

Work는 별도의 제품이 아니라 ChatGPT의 모드입니다. OpenAI의 메모리 문서는 "ChatGPT Work는 계정 및 워크스페이스에서 사용 가능한 메모리 설정을 사용하며, 로컬 Codex 메모리 저장소나 로컬 메모리 제어 기능을 사용하지 않는다"고 명시합니다. 저장된 메모리와 설정에 포함된 경우 과거 채팅에 대한 참조는 Chat에서와 동일한 방식으로 작동합니다.

메모리 FAQ는 이 두 부분이 어떻게 연관되는지 설명합니다. "저장된 메모리는 채팅 기록과 별도로 저장됩니다." 설정에서 '채팅 기록 참조'를 켜면 "ChatGPT가 과거 대화의 관련 정보를 사용하여 향후 응답을 개인화할 수 있습니다."

기록도 공유됩니다. "Chat과 Work 채팅은 '최근 항목'에 함께 표시되며, 여기서 채팅을 정렬, 필터링 및 고정할 수 있습니다." Work는 작업을 위한 컨텍스트를 수집할 때 "프로젝트, 메모리, ChatGPT Library 및 설치된 플러그인"을 가져올 수도 있습니다.

장점: 하나의 계정, 하나의 기록, Chat과 Work 전반에 걸친 하나의 메모리 설정 세트를 사용하므로 관리해야 할 두 번째 메모리가 없습니다.

Claude Cowork

Cowork는 Claude의 메모리를 채팅과 공유합니다. Anthropic의 발표에서는 이를 분명히 했습니다. "오늘부터 채팅에서 사용하는 메모리는 Claude Cowork에서 사용하는 것과 동일합니다." 고객 센터에서는 양방향 흐름을 모두 설명합니다. "Claude가 채팅에서 기억하는 내용은 클라우드의 Cowork에서 작업을 맡길 때 사용할 수 있으며, Cowork 작업에서 발생하는 내용은 다시 채팅으로 전달됩니다."

Claude의 메모리는 작업하는 동안 업데이트됩니다. Anthropic은 "Claude는 이제 대화가 끝난 후 요약하는 대신 채팅 중에 주제를 메모리에 추가한다"고 말합니다. 또한 이는 가시적입니다. "Claude가 기억하는 모든 내용은 메모리 설정의 '주제(Topics)' 아래 파일 목록에 있으며, 여기서 각 항목을 읽고 편집하거나 삭제할 수 있습니다."

첫 메시지를 보내기 전 작업 메뉴에서 메모리를 꺼서 메모리 없이 단일 작업을 실행할 수 있습니다. Anthropic은 "메모리 설정은 작업이 시작될 때 설정되며 나중에 변경할 수 없다"고 언급합니다.

장점: 채팅과 작업 간의 명시적인 양방향 흐름을 제공하며, 파일별로 읽고 편집할 수 있는 주제별로 정리된 메모리를 갖추고 있습니다.

컴퓨터에서 작업이 실행될 때

두 에이전트 모두 데스크톱 앱을 통해 컴퓨터에 액세스할 수 있으며, 두 에이전트 모두 작업 컨텍스트를 클라우드에 저장합니다.

Work의 경우, OpenAI는 "작업이 로컬에서 실행되더라도 메시지와 작업 컨텍스트가 클라우드에 저장될 수 있다"고 명시합니다. 데스크톱에서 Work는 사용자가 권한을 부여한 파일과 앱을 사용할 수 있습니다. ChatGPT Work 클라우드와 로컬 간의 컨텍스트 유지 가이드에서 이 구분을 자세히 다룹니다.

Cowork의 경우, 메모리 링크는 클라우드에 묶여 있습니다. 고객 센터에서는 "Cowork와 채팅 간의 메모리 공유는 Cowork가 클라우드에서 실행될 때만 작동합니다. 컴퓨터에서 로컬로 실행되는 Cowork 세션에서는 사용할 수 없습니다"라고 설명합니다. Cowork는 현재 클라우드에서 작업을 실행하며, 작업에 로컬 파일이나 브라우저가 필요할 때 데스크톱 앱을 통해 컴퓨터에 액세스합니다. 시작하기 문서에 따르면 Pro 및 Max 플랜의 로컬 세션은 10월 6일 이전에 컴퓨터에서 시작된 작업이었습니다.

프로젝트가 메모리 범위를 지정하는 방식

두 제품 모두 프로젝트 기능이 있으며, 프로젝트가 메모리를 별도로 유지할 수 있도록 합니다.

ChatGPT 프로젝트는 두 가지 설정을 제공합니다. "프로젝트는 기본 메모리 또는 프로젝트 전용 메모리를 사용할 수 있습니다." 프로젝트 전용 메모리를 사용하면 OpenAI는 "해당 프로젝트의 정보가 프로젝트 외부에서 사용되는 메모리에서 제거된다"고 말합니다. 공유 프로젝트는 "자동으로 프로젝트 전용 메모리로 설정되며 기본 메모리로 전환할 수 없습니다." ChatGPT 프로젝트 메모리 모드 가이드에서 각 설정이 허용하는 사항을 살펴봅니다.

Claude 프로젝트는 "Cowork와 Claude에서 동일하게 작동"하며, 각 프로젝트는 고유한 메모리를 가집니다. "Claude가 한 프로젝트에서 학습한 내용은 다른 프로젝트로 전달되지 않습니다." 프로젝트 페이지에서 계정 메모리 설정을 끄지 않는 한, 프로젝트는 프로젝트 외부의 채팅과 메모리를 공유합니다.

결과적으로 두 방식은 유사한 지점에 도달합니다. 프로젝트는 더 넓은 메모리를 활용하거나 별도로 분리될 수 있습니다.

예약된 작업이 시작될 때 포함하는 내용

두 에이전트 모두 반복 작업을 실행합니다.

OpenAI는 "Work는 한 번 실행하거나, 일정이나 트리거에 따라 반복하거나, '예약된 작업'을 통해 변경 사항을 모니터링할 수 있다"고 말합니다. 이벤트 트리거에는 적격 플랜의 경우 새 Gmail 메시지, Slack 채널 메시지 및 GitHub 풀 요청 활동이 포함됩니다.

Anthropic은 Cowork의 "예약된 작업은 기기가 온라인 상태가 아니어도 클라우드에서 실행된다"고 말합니다. 클라우드에서 실행되기 때문에 메모리가 채팅과 공유되는 Cowork의 측면에 위치합니다. Cowork 예약된 작업 및 메모리 가이드에서 작업별로 이를 제어하는 방법을 다룹니다.

공유 시 전달되는 내용

예약된 Work 작업을 공유할 때 OpenAI는 구체적입니다. 공유는 "채팅 기록, 로컬 파일, 폴더, 기기 액세스 권한, 연결된 앱 자격 증명, 저장된 메모리, 맞춤형 지침 또는 워크스페이스 권한을 이전하지 않습니다." 수신자는 자신의 액세스 권한으로 별도의 복사본을 예약합니다.

Claude 측면에서 Team 및 Enterprise 플랜의 프로젝트 공유는 멤버들에게 사용자가 선택한 권한 수준에서 프로젝트의 지식과 지침에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

작업이 아무 정보 없이 시작된다고 가정함. 두 제품 모두 설정에 따라 채팅에서 구축한 메모리에서 작업을 시작할 수 있습니다.

작업이 학습한 모든 내용이 저장된다고 가정함. Claude에서는 클라우드 Cowork 작업에서 발생하는 내용이 다시 채팅으로 전달되지만, ChatGPT에서는 메모리 설정에 따라 저장 여부가 결정됩니다. 두 제품 모두 메모리가 전체 기록은 아니며, 작업 자체의 채팅에 세부 사항이 보관됩니다.

로컬 Cowork 세션이 메모리를 공유할 것이라고 기대함. Anthropic은 Cowork와 채팅 간의 메모리 공유는 클라우드에서 작동한다고 명시합니다.

프로젝트 메모리를 계정 메모리와 동일하게 취급함. 두 제품 모두 메모리 범위를 프로젝트로 제한할 수 있습니다.

벤치마크만으로 비교함. 지속적인 업무의 경우, 어떤 모델이 작업을 실행하느냐만큼 컨텍스트가 어디에 저장되어 있는지가 중요합니다.

1단계: 큰 작업을 시작하기 전에 에이전트에게 무엇을 알고 있는지 물어보세요

두 제품 모두 작업을 시작할 때 에이전트에게 무엇을 활용하고 있는지 물어보세요. 사용자 자신에 대한 메모리, 프로젝트의 파일 및 지침, 그리고 관련이 있다고 생각되는 과거 채팅 내용 등을 확인하세요. 시작하기 전에 잘못된 내용을 수정하세요. Claude에서는 메모리 설정을 열고 주제 파일을 직접 편집할 수 있으며, ChatGPT에서는 설정 > 개인화에서 메모리를 관리할 수 있습니다.

2단계: 어떤 작업에 메모리를 사용할지 결정하세요

민감하거나 일회성 작업의 경우 메모리 없이 작업을 실행하세요. Cowork에서는 첫 메시지를 보내기 전에 작업 메뉴에서 메모리를 끄세요. ChatGPT에서는 프로젝트 전용 메모리가 있는 프로젝트를 사용하거나 메모리 설정을 조정하세요. 지속적인 작업의 경우 컨텍스트가 함께 유지되도록 작업을 프로젝트에 넣으세요.

3단계: 의존하는 결정 사항들을 한곳에 보관하세요

두 에이전트 모두 컨텍스트를 자체 제품 내부에 보관합니다. 두 제품을 모두 사용하거나 둘 사이를 이동하는 경우, 의존하는 결정 사항과 규칙을 각 사이드에서 다시 구축해야 합니다. 이를 사용자가 제어할 수 있는 곳에 짧은 목록으로 보관하고, 작업 중인 에이전트에게 브리핑하는 데 사용하세요.

ChatGPT Work와 Claude Cowork는 각각 해당 회사의 채팅 제품에서 구축한 메모리에 작업을 연결하며, 각 회사의 고유한 메모리를 활용합니다.

MemoryLake는 사용자가 관리하는 하나의 목록에 의존하는 컨텍스트를 보관하여 ChatGPT 및 Claude Code, Codex와 같이 연결된 다른 어시스턴트에서 사용할 수 있도록 하는 메모리 레이어입니다.

사용자가 직접 자신의 언어로 항목을 작성합니다. ChatGPT, Claude, Cowork, 프로젝트, 저장된 메모리 또는 공급업체의 저장소에서 내용을 읽거나, 쓰거나, 삭제하지 않습니다. 업무 콘텐츠의 경우, 도구 외부에 보관하는 내용에 대해 조직의 정책을 따르세요.

1단계: API 키 생성

로그인하고 대시보드에서 키를 생성합니다. 이 키는 MemoryLake 워크스페이스에 속하며 ChatGPT 및 Claude 계정과는 별개입니다.

2단계: 첫 번째 메모리 업로드

해결책의 1단계에서 수정한 내용부터 시작하세요. 각 에이전트가 시작해야 할 사실과 선호 사항입니다. 항목당 한 가지 포인트씩, 날짜를 기입하고 해당 프로젝트의 라벨을 붙입니다.

3단계: AI 및 에이전트 연결

ChatGPT 및 사용하는 다른 어시스턴트를 연결하세요. 다음 작업이 어디에서 실행되든 핵심 컨텍스트는 동일하게 유지됩니다.

첫 번째 차이점은 올바른 질문을 통해 선택한다는 것입니다. 두 에이전트 모두 다단계 작업을 잘 수행하지만, 차이점은 각 에이전트가 작업을 채팅에 연결하는 방식에 있습니다.

두 번째는 작업이 사용자가 의도한 내용에서 시작된다는 것입니다. 작업이 시작되기 전에 메모리를 확인, 수정 및 범위를 지정합니다.

세 번째는 전환 비용이 적게 든다는 것입니다. 의존하는 컨텍스트가 이미 두 제품 외부에서 작성되어 있기 때문입니다. Cowork의 브라우저에 대해서는 Cowork 내장 브라우저가 유지하는 로그인 정보 가이드에서 다른 종류의 저장된 상태를 다룹니다.

업무가 계속될 때는 프로젝트에서 작업을 시작하세요. 두 제품 모두 프로젝트 컨텍스트를 함께 유지합니다.

긴 작업을 시작하기 전에 에이전트가 무엇을 알고 있는지 물어보세요. 에이전트가 그 정보를 바탕으로 작업을 수행하기 전에 수정하세요.

일회성 민감한 작업의 경우 메모리를 끄세요. 두 제품 모두 메모리 없이 실행하는 기능을 지원합니다.

채팅과 메모리를 공유하고 싶다면 클라우드에서 Cowork를 실행하세요. Anthropic은 로컬 세션은 메모리를 공유하지 않는다고 명시합니다.

공유된 Work 작업을 보내기 전에 검토하세요. 지침은 링크와 함께 전달되지만, 사용자의 메모리는 전달되지 않습니다.

필수 사항은 두 제품 외부에 보관하세요. 그러면 에이전트 선택은 언제나 사용자의 선택으로 남습니다.

ChatGPT Work와 Claude Cowork 모두 작업을 채팅에서 구축한 메모리에 연결합니다. OpenAI는 Work를 계정의 메모리 설정을 사용하고 Chat과 기록을 공유하는 ChatGPT의 모드로 만들었습니다. Anthropic은 Cowork의 클라우드 세션을 채팅과 양방향으로 하나의 메모리를 공유하며, 메모리가 편집 가능한 주제 파일로 정리되는 것으로 설명합니다. 둘 다 프로젝트에서 메모리 범위를 지정할 수 있고, 예약된 작업을 실행하며, 작업 컨텍스트를 클라우드에 보관합니다.

채팅이 이미 활발하게 이루어지는 곳에 맞는 제품을 선택하고, 큰 작업을 하기 전에 에이전트가 알고 있는 내용을 확인하며, 의존하는 결정 사항들을 직접 제어하는 목록에 보관하세요.