Source: https://ailoot.ai/models/ko/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/ Language: ko # Anthropic: Claude Haiku 4.5 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/facts.json) ## [Anthropic: Claude Haiku 4.5](https://ailoot.ai/models/ko/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/) Claude Haiku 4.5는 인터랙티브 도우미, 사용자 지원, 일상적인 정보 처리, 코드 작업을 위한 모델입니다. 복잡한 질문에는 별도의 추론 모드를 지원합니다. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-haiku-4-5-20251001-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/claude-haiku-4-5-20251001-thinking/#method-0) 모델 소개 이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다. #### 단계마다 빠른 응답이 중요할 때 Anthropic은 Claude Haiku 4.5를 대화형 도우미, 사용자 서비스, 협업 코드 작업, 프로토타이핑을 위해 설계했습니다. 사용자가 질문하고 결과를 받은 뒤 곧바로 다음 단계를 구체화하는 반복 과정에 유용합니다. Anthropic에 따르면 이 버전은 응답 지연이 짧은 편이며, 구체적인 시간은 지시와 애플리케이션에 따라 달라집니다. Haiku 4.5는 다수의 개별 지시를 처리하는 용도로도 설계되었습니다. 에이전트 과정에서 특정 하위 작업을 맡긴 다음 나머지 시스템에 결과를 전달할 수 있습니다. 설명된 활용 분야에는 프로그래밍, 추론, 인터페이스 작업이 있습니다. 애플리케이션이 적절한 수단을 제공하면 도구 호출과 컴퓨터 제어가 가능합니다. 텍스트 요청 하나만으로 작업 환경에 접근할 수 있는 것은 아닙니다. #### 일반 응답과 수동 추론 예산 여러 논리적 단계가 필요한 과제에는 **extended thinking**이 제공됩니다. 애플리케이션이 추론을 명시적으로 활성화하고 `budget_tokens`로 예산을 지정합니다. 호출 방식이 이러한 설정을 지원하면 수동 예산 `budget_tokens`는 최소 **1024토큰**이어야 하며, 최종 응답을 위한 공간을 남기도록 `max_tokens`보다 작아야 합니다. 예산은 분석의 양을 조절하고 `max_tokens`는 전체 출력을 제한합니다. Haiku 4.5는 수동 모드를 사용합니다. 이 버전에서는 적응형 추론과 `effort`를 통한 깊이 조절을 지원하지 않습니다. 연속적인 도구 호출 사이의 추론도 지원하지 않습니다. 과제를 선택할 때 이 차이를 고려하는 것이 유용합니다. 일반 모드는 직접적인 대화에 적합하고, 추론을 활성화하면 코드나 복잡한 질문을 검토할 공간이 생깁니다. 어떤 정보를 분석하고 결과를 어떤 형식으로 제시할지는 여전히 지시 내용에 따라 결정됩니다. #### 자료와 버전의 한계 모델은 **텍스트와 이미지**를 입력받고 텍스트로 결과를 출력합니다. 컨텍스트 윈도는 **20만 토큰**, 최대 응답은 **6만 4000토큰**입니다. 이미지는 질문과 함께 분석할 자료가 됩니다. 모델은 보이는 내용을 설명하고 텍스트 지시와 연결할 수 있습니다. 이미지 입력 지원이 이미지 생성이나 편집을 뜻하지는 않습니다. 개발사의 일반 시각 입력 형식은 JPEG/PNG/GIF/WebP이며, 애니메이션은 첫 프레임을 사용합니다. 네이티브 분석 시 긴 변은 1568픽셀, 시각 토큰은 1568개입니다. 큰 이미지는 분석 전에 축소됩니다. 파일과 설정의 지원 여부는 애플리케이션의 호출 방식에 따라 달라집니다. Anthropic은 이 버전의 대화 스타일을 간결하고 직접적인 것으로 설명합니다. 원하는 상세 수준, 결과 형식, 작업의 제한을 미리 명시하는 것이 유용합니다. 내장 지식의 신뢰할 수 있는 기준 시점은 **2025년 2월**입니다. 이후 사건에 대한 정보는 지시 자료로 제공하거나 애플리케이션에서 사용할 수 있는 도구로 얻어야 합니다. 일부 요청에는 거부 응답이 나올 수 있습니다. 호출 방식이 샘플링 설정을 제공하면 `temperature`와 `top_p`를 동시에 지정할 수 없습니다. 이 버전에서는 둘 중 하나를 선택합니다. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-haiku-4-5-20251001-thinking` [`claude-haiku-4-5-20251001-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&route=Ultra&caller=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&fmt=chat) Anthropic /`claude-haiku-4-5-20251001-thinking` ### 시작하기 Claude Haiku 4.5는 인터랙티브 도우미, 사용자 지원, 일상적인 정보 처리, 코드 작업을 위한 모델입니다. 복잡한 질문에는 별도의 추론 모드를 지원합니다. 허용 입력 텍스트 결과 텍스트 ### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드 **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` 입력 `text` 출력 `text` 출력 형식 json 또는 SSE | 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 claude-haiku-4-5-20251001-thinking | 기본값— | | 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— | | 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— | | 필드`messages[].content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— | | 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false | 입력 자료 조합 **텍스트** · UTF8 텍스트 `messages[].content` 메서드 매개변수와 수명 주기 | 매개변수 | 명세 | | --- | --- | | 매개변수`content_type` | 명세application/json | | 매개변수`required` | 명세model, messages | | 매개변수`material_types` | 명세text | | 매개변수`messages` | 명세role/content 형식의 메시지 배열 | | 매개변수`file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 | | 매개변수`optional_controls` | 명세stream | | 매개변수`control_scope` | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. | | 매개변수`output_modalities` | 명세text | | 매개변수`hosted_operations` | 명세false | | 매개변수`multimodal_input_binding` | 명세null | 메서드 별칭: `/chat/completions` 수명 주기: `synchronous_or_streamed` 정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요. 컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다. 텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다. ### 요금 요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다. 빠른 모드 미지정 빠른 모드를 선택한 경우 Flex 모드 미지정 flex 모드를 선택한 경우 최대 추론 수준 미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우 #### Ailoot 요금 #### 설정별 가격 | 설정 | 요금표 | 요금 | | --- | --- | --- | | 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.002** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.01** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0002** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.0025** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 | Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/) ### 요청 예제 #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"claude-haiku-4-5-20251001-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model="claude-haiku-4-5-20251001-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### 결과 수신 및 저장 #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json 또는 SSE ##### 완료된 결과 모두 보관 반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요. 각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요. ##### 원래 응답을 확인해야 할 경우 요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다. 응답 필드 | 필드 | 유형 | | --- | --- | | 필드`choices[].index` | 유형integer | | 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null | | 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] | | 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string | | 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array | | 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null | | 필드`usage` | 유형object | 오류와 다음 단계 | 응답 | 조건 | 다음 단계 | | --- | --- | --- | | 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. | ### 별칭 #### 모델 별칭 **Ailoot Ultra** [`claude-haiku-4-5-20251001-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&route=Ultra&caller=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&fmt=chat) #### 메서드 경로 별칭 `/chat/completions` #### 관련 호출용 ID [`claude-haiku-4-5-20251001-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&route=Ultra&caller=claude-haiku-4-5-20251001-thinking&fmt=chat) FAQ · Anthropic: Claude Haiku 4.5 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요? `POST /v1/chat/completions` · `claude-haiku-4-5-20251001-thinking`: `text` → `text` 요청은 어떤 필드를 사용하나요? `POST /v1/chat/completions` · `claude-haiku-4-5-20251001-thinking`: `model`, `messages`, `stream` 어떤 제한이 적용되나요? `POST /v1/chat/completions` · `claude-haiku-4-5-20251001-thinking`: `messages.min_items`: `1` Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요. ## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오 회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출. ## 할인받아 토큰을 구매하세요. 정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드. 구독 정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요. 최대 50% 프로모션 코드 구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다. 이력의 지출 요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다. [구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/) ## 판매하는 제품에 API를 연결하세요. Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요. 상업용 앱 서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요. 리셀러 라이선스 프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요. 사이트의 문서 연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다. [리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko) ## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오 Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다. 회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출. Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.