Claude Opus 5는 정보를 조사하고, 근거에 따라 선택하며, 단계적으로 과제를 수행해야 하는 일상적인 전문 업무를 위한 Anthropic 모델입니다. 개발사는 소프트웨어 엔지니어링, 여러 단계의 업무 시나리오, 과학적 작업, 시각 데이터 분석을 강조합니다. 모델 소개의 중심에는 신중한 수행과 자체 결과 검증이 있습니다.
개발에서 Opus 5는 오류의 근본 원인을 조사하고 검증을 통해 제안한 변경을 평가할 수 있습니다. 비교에 사용할 자료가 충분하지 않으면, 설명된 사례에서는 파서 동작 검사와 같은 자체 검증을 만드는 방식도 포함합니다. 작업은 받은 데이터를 중심으로 이루어집니다. 모델이 데이터를 읽고, 작업을 선택하며, 결과를 살펴보고 발견한 문제를 수정합니다.
명령 실행, 파일 편집, 검증 실행을 위해서는 애플리케이션에 해당 도구가 필요합니다. 모델의 주도성은 제공된 환경 안에서 작업을 선택하고 순서를 정하는 데 해당합니다. 프로젝트에 자체적으로 접근하거나 애플리케이션 밖에서 작업할 수 있다는 뜻은 아닙니다.
Opus 5는 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 출력합니다. 시각적 사례에서 개발사는 이미지의 기하 정보를 추출하고 작성한 코드로 부품을 재구성하는 작업을 보여 줍니다. 다른 사례에는 프로그래밍으로 만든 인터랙티브 공기역학 시뮬레이션과 세포 일러스트가 있습니다.
개발사의 일반 시각 입력 형식은 JPEG/PNG/GIF/WebP이며, 애니메이션은 첫 프레임을 사용합니다. 네이티브 분석 시 긴 변은 2576픽셀, 시각 토큰은 4784개입니다. 큰 이미지는 분석 전에 축소됩니다. 파일과 설정의 지원 여부는 애플리케이션의 호출 방식에 따라 달라집니다.
이런 과제는 분석과 엔지니어링의 결합을 보여 줍니다. 이미지를 자료로 사용하고 텍스트 결과를 코드나 해결책 설명으로 사용할 수 있습니다. 시뮬레이션 실행, 그래픽 제작, 완성된 파일 출력에는 환경의 도구가 필요합니다. 모델에는 별도의 내장 이미지나 동영상 출력이 없습니다.
적응형 추론은 기본으로 활성화되며, 기본 effort는 high입니다. low, medium, high, xhigh, max를 지원합니다. high 이하에서는 추론을 끌 수 있지만, xhigh와 max에서는 필수입니다. 이 버전에는 별도 예산을 사용하는 수동 extended thinking이 제공되지 않습니다.
노력 수준을 변경하면 추론의 양이 달라지지만, 보이는 텍스트의 길이를 확실하게 정하는 방법은 아닙니다. 짧은 응답이나 특정 구조가 필요하면 지시 자체에 명시해야 합니다. 컨텍스트는 100만 토큰, 일반 모드의 최대 응답은 12만 8000토큰입니다. 깊은 분석에는 추론과 최종 내용을 위한 공간을 남겨야 합니다.
내장 지식의 신뢰할 수 있는 기준 시점은 2026년 5월입니다. 과학 분야에서 Anthropic은 구조생물학, 유기화학, 생물정보학을 설명합니다. 동시에 개발사는 장기 자율 생물학 연구에 상당한 제한이 있다고 밝힙니다. 과학 자료를 논의하는 능력이 모든 연구를 자율적으로 완수할 수 있다는 뜻은 아닙니다.
보호 기능은 소스 코드의 오류 탐색을 허용하지만 일부 민감한 작업을 제한합니다. 최신 정보에는 제공된 자료나 검색이 필요하며, 기술적·과학적 결과는 해당 분야의 환경에서 검증해야 합니다.
", "aboutText": "Claude Opus 5는 정보를 조사하고, 근거에 따라 선택하며, 단계적으로 과제를 수행해야 하는 일상적인 전문 업무를 위한 Anthropic 모델입니다. 개발사는 소프트웨어 엔지니어링, 여러 단계의 업무 시나리오, 과학적 작업, 시각 데이터 분석을 강조합니다. 모델 소개의 중심에는 신중한 수행과 자체 결과 검증이 있습니다.\n\n### 원인을 찾고, 확인하고, 수정하기\n\n개발에서 Opus 5는 오류의 근본 원인을 조사하고 검증을 통해 제안한 변경을 평가할 수 있습니다. 비교에 사용할 자료가 충분하지 않으면, 설명된 사례에서는 파서 동작 검사와 같은 자체 검증을 만드는 방식도 포함합니다. 작업은 받은 데이터를 중심으로 이루어집니다. 모델이 데이터를 읽고, 작업을 선택하며, 결과를 살펴보고 발견한 문제를 수정합니다.\n\n명령 실행, 파일 편집, 검증 실행을 위해서는 애플리케이션에 해당 도구가 필요합니다. 모델의 주도성은 제공된 환경 안에서 작업을 선택하고 순서를 정하는 데 해당합니다. 프로젝트에 자체적으로 접근하거나 애플리케이션 밖에서 작업할 수 있다는 뜻은 아닙니다.\n\n### 프로그램의 데이터가 되는 이미지\n\nOpus 5는 **텍스트와 이미지**를 입력받고 **텍스트**를 출력합니다. 시각적 사례에서 개발사는 이미지의 기하 정보를 추출하고 작성한 코드로 부품을 재구성하는 작업을 보여 줍니다. 다른 사례에는 프로그래밍으로 만든 인터랙티브 공기역학 시뮬레이션과 세포 일러스트가 있습니다.\n\n개발사의 일반 시각 입력 형식은 JPEG/PNG/GIF/WebP이며, 애니메이션은 첫 프레임을 사용합니다. 네이티브 분석 시 긴 변은 2576픽셀, 시각 토큰은 4784개입니다. 큰 이미지는 분석 전에 축소됩니다. 파일과 설정의 지원 여부는 애플리케이션의 호출 방식에 따라 달라집니다.\n\n이런 과제는 분석과 엔지니어링의 결합을 보여 줍니다. 이미지를 자료로 사용하고 텍스트 결과를 코드나 해결책 설명으로 사용할 수 있습니다. 시뮬레이션 실행, 그래픽 제작, 완성된 파일 출력에는 환경의 도구가 필요합니다. 모델에는 별도의 내장 이미지나 동영상 출력이 없습니다.\n\n### 조절 가능한 깊이\n\n적응형 추론은 기본으로 활성화되며, 기본 `effort`는 `high`입니다. `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`를 지원합니다. `high` 이하에서는 추론을 끌 수 있지만, `xhigh`와 `max`에서는 필수입니다. 이 버전에는 별도 예산을 사용하는 수동 extended thinking이 제공되지 않습니다.\n\n노력 수준을 변경하면 추론의 양이 달라지지만, 보이는 텍스트의 길이를 확실하게 정하는 방법은 아닙니다. 짧은 응답이나 특정 구조가 필요하면 지시 자체에 명시해야 합니다. 컨텍스트는 **100만 토큰**, 일반 모드의 최대 응답은 **12만 8000토큰**입니다. 깊은 분석에는 추론과 최종 내용을 위한 공간을 남겨야 합니다.\n\n### 과학적 과제와 민감한 작업\n\n내장 지식의 신뢰할 수 있는 기준 시점은 **2026년 5월**입니다. 과학 분야에서 Anthropic은 구조생물학, 유기화학, 생물정보학을 설명합니다. 동시에 개발사는 장기 자율 생물학 연구에 상당한 제한이 있다고 밝힙니다. 과학 자료를 논의하는 능력이 모든 연구를 자율적으로 완수할 수 있다는 뜻은 아닙니다.\n\n보호 기능은 소스 코드의 오류 탐색을 허용하지만 일부 민감한 작업을 제한합니다. 최신 정보에는 제공된 자료나 검색이 필요하며, 기술적·과학적 결과는 해당 분야의 환경에서 검증해야 합니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "181a169193442a89eeab6c6ab39f65768f720df4642db056bfe053c6108fcc97", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "anthropic/claude-opus-5:batchClaude Opus 5는 신중한 개발, 정보 분석, 여러 단계의 전문 업무를 위한 모델입니다. 적응형 추론과 애플리케이션의 도구를 통한 결과 검증을 지원합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Claude Opus 5는 정보를 조사하고, 근거에 따라 선택하며, 단계적으로 과제를 수행해야 하는 일상적인 전문 업무를 위한 Anthropic 모델입니다. 개발사는 소프트웨어 엔지니어링, 여러 단계의 업무 시나리오, 과학적 작업, 시각 데이터 분석을 강조합니다. 모델 소개의 중심에는 신중한 수행과 자체 결과 검증이 있습니다.
개발에서 Opus 5는 오류의 근본 원인을 조사하고 검증을 통해 제안한 변경을 평가할 수 있습니다. 비교에 사용할 자료가 충분하지 않으면, 설명된 사례에서는 파서 동작 검사와 같은 자체 검증을 만드는 방식도 포함합니다. 작업은 받은 데이터를 중심으로 이루어집니다. 모델이 데이터를 읽고, 작업을 선택하며, 결과를 살펴보고 발견한 문제를 수정합니다.
명령 실행, 파일 편집, 검증 실행을 위해서는 애플리케이션에 해당 도구가 필요합니다. 모델의 주도성은 제공된 환경 안에서 작업을 선택하고 순서를 정하는 데 해당합니다. 프로젝트에 자체적으로 접근하거나 애플리케이션 밖에서 작업할 수 있다는 뜻은 아닙니다.
Opus 5는 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 출력합니다. 시각적 사례에서 개발사는 이미지의 기하 정보를 추출하고 작성한 코드로 부품을 재구성하는 작업을 보여 줍니다. 다른 사례에는 프로그래밍으로 만든 인터랙티브 공기역학 시뮬레이션과 세포 일러스트가 있습니다.
개발사의 일반 시각 입력 형식은 JPEG/PNG/GIF/WebP이며, 애니메이션은 첫 프레임을 사용합니다. 네이티브 분석 시 긴 변은 2576픽셀, 시각 토큰은 4784개입니다. 큰 이미지는 분석 전에 축소됩니다. 파일과 설정의 지원 여부는 애플리케이션의 호출 방식에 따라 달라집니다.
이런 과제는 분석과 엔지니어링의 결합을 보여 줍니다. 이미지를 자료로 사용하고 텍스트 결과를 코드나 해결책 설명으로 사용할 수 있습니다. 시뮬레이션 실행, 그래픽 제작, 완성된 파일 출력에는 환경의 도구가 필요합니다. 모델에는 별도의 내장 이미지나 동영상 출력이 없습니다.
적응형 추론은 기본으로 활성화되며, 기본 effort는 high입니다. low, medium, high, xhigh, max를 지원합니다. high 이하에서는 추론을 끌 수 있지만, xhigh와 max에서는 필수입니다. 이 버전에는 별도 예산을 사용하는 수동 extended thinking이 제공되지 않습니다.
노력 수준을 변경하면 추론의 양이 달라지지만, 보이는 텍스트의 길이를 확실하게 정하는 방법은 아닙니다. 짧은 응답이나 특정 구조가 필요하면 지시 자체에 명시해야 합니다. 컨텍스트는 100만 토큰, 일반 모드의 최대 응답은 12만 8000토큰입니다. 깊은 분석에는 추론과 최종 내용을 위한 공간을 남겨야 합니다.
내장 지식의 신뢰할 수 있는 기준 시점은 2026년 5월입니다. 과학 분야에서 Anthropic은 구조생물학, 유기화학, 생물정보학을 설명합니다. 동시에 개발사는 장기 자율 생물학 연구에 상당한 제한이 있다고 밝힙니다. 과학 자료를 논의하는 능력이 모든 연구를 자율적으로 완수할 수 있다는 뜻은 아닙니다.
보호 기능은 소스 코드의 오류 탐색을 허용하지만 일부 민감한 작업을 제한합니다. 최신 정보에는 제공된 자료나 검색이 필요하며, 기술적·과학적 결과는 해당 분야의 환경에서 검증해야 합니다.
POST /v1/batchestexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드endpoint | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 /v1/chat/completions | 기본값— |
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 anthropic/claude-opus-5:batch | 기본값— |
필드requests | 유형batch_item[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드requests[].custom_id | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드requests[].body.messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드completion_window | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 24h | 기본값— |
필드provider | 유형object|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드requests[].body.model | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 anthropic/claude-opus-5:batch, anthropic/claude-opus-5 | 기본값— |
필드provider.only | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 anthropic | 기본값— |
필드provider.allow_fallbacks | 유형boolean|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 false, null | 기본값— |
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세endpoint, model, requests |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수representation | 명세인라인 requests[]; 각 항목에는 custom_id와 body가 있습니다 |
매개변수request_endpoint_profile | 명세/v1/chat/completions |
매개변수file_material | 명세호출자는 실제 UTF-8 JSONL을 로컬에서 읽어 requests[]에 넣을 수 있습니다. 업로드 목적, input_file_id 또는 파일 참조는 사용하지 않습니다. 고객 자료가 없거나 비어 있으면 POST 전에 준비를 중단합니다. |
매개변수serialization_order | 명세endpoint, model, provider (제공된 경우), completion_window (제공된 경우), requests는 마지막에 |
매개변수optional_controls | 명세provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
매개변수schema_scope | 명세문서에 명시된 인라인 배치 요청 구조에 담긴 텍스트 Chat Completions 본문입니다. |
수명 주기: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · 최초 생성 응답에서 실제로 반환된 response.id; 동일한 사용자/키/그룹
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.025 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00625 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 $0.01 / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.025 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00625 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 $0.01 / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-opus-5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-opus-5:batch', 'anthropic/claude-opus-5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-opus-5:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\n인라인 results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\n반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
최초 상태 JSON 전체, 모든 결과/custom_id와 응답 또는 오류 본문 전체를 보관하세요. 완료된 results[]는 필터링 없이 JSONL로 저장하세요.
최초 작업 ID를 보관하세요. 503 result_pending_check에는 X-Should-Retry:false가 포함됩니다. 상태가 불명확한 최초 배치를 다시 제출하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드results[].custom_id | 유형string |
필드results[].response.body.choices[].message.content | 유형string|null |
필드results[].error | 유형object|null |
필드usage | 유형object|null |
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드endpoint | 유형string |
필드status | 유형string |
필드request_counts | 유형object |
필드results[].id | 유형string |
필드results[].response.status_code | 유형integer |
필드results[].response.request_id | 유형string |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건문서에 명시된 인라인 요청 구조가 유효하지 않거나, 키가 중복되거나, 항목 식별 정보 또는 설정된 모델 기능에 충돌이 있습니다. | 다음 단계새로 제출하기 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답401 · authentication_error | 조건유효하지 않은 API 키입니다. | 다음 단계사용 권한이 있는 Ailoot 키를 사용하세요. |
응답403 · permission_error | 조건배치 그룹을 사용할 수 없습니다. | 다음 단계키/그룹의 사용 권한을 확인하세요. |
응답422 · invalid_request_error | 조건배치는 잔액 과금을 사용하며, 구독을 통한 생성 요청은 거부됩니다. | 다음 단계사용 권한이 있는 잔액 과금 그룹을 사용하세요. |
응답422 · price_unavailable | 조건배치 입력의 예상 비용을 산출할 수 없습니다. | 다음 단계응답을 보관하고 문서에 명시된 API 계열 입력을 사용하세요. |
응답402 · billing_error | 조건배치 예약 금액을 확보할 수 없습니다. | 다음 단계새 요청 전에 요청 허용 조건을 충족하세요. |
응답503 · price_unavailable | 조건배치 메서드 가격 또는 네이티브 요율을 사용할 수 없습니다. | 다음 단계응답을 보관하고 가격을 임의로 대체하지 마세요. |
응답503 · api_error | 조건정확히 일치하는 공급업체 라우트를 사용할 수 없습니다. | 다음 단계라우트 수정을 위해 응답을 보관하세요. |
응답503 · result_pending_check | 조건최초 결과를 확인해야 합니다. X-Should-Retry:false. | 다음 단계최초 operation_id/id를 보관하고 해당 상태를 조회하세요. 최초 POST를 반복하지 마세요. |
응답404 · not_found | 조건배치 상태 조회 대상 작업이 없거나 다른 사용 주체의 소유입니다. | 다음 단계최초 id를 정확히 사용하고 동일한 사용자/키/그룹을 유지하세요. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-5:batch
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.