Claude Opus 4는 복잡한 문제 해결, 코딩, 연구와 글쓰기를 위한 Anthropic의 초기 네 번째 세대 Opus 모델입니다. 제조사는 긴 작업과 에이전트 작업 흐름에서 지속적으로 일하는 능력을 설명합니다. 이 항목은 이후 Opus 버전의 기능을 적용하지 않고, 명시된 20250514 프로필을 유지합니다.
목표, 관련 원자료와 완료를 판정할 조건을 제공하세요. 소프트웨어 작업에는 관련 코드 영역, 예상 동작과 해결해야 할 실패 상황을 포함할 수 있습니다. 연구나 글쓰기 작업에서는 독자, 답해야 할 질문과 결과를 뒷받침할 원문 구절을 지정할 수 있습니다.
여러 단계가 서로 의존하는 작업에서는 최종 결과물과 함께 이를 평가하는 데 필요한 관찰 결과를 요청하세요. 코드 변경 제안은 해결하려는 동작과 연결되어 있어야 합니다. 보고서는 자료에 담긴 정보와 이를 바탕으로 도출한 해석을 구분해야 합니다.
제조사는 Opus 4를 직접 응답 모드와 확장 사고 모드를 갖춘 하이브리드 모델로 설명합니다. 확장 사고 중의 도구 사용과 병렬 도구 호출도 문서화되어 있습니다. 이러한 능력은 질문, 선택한 도구 행동, 그 관찰 결과와 이후 답변을 번갈아 처리하는 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.
도구 접근을 제공하고 행동을 실행하는 것은 모델을 둘러싼 애플리케이션입니다. 작업 흐름에 조회, 코드 실행 또는 파일 변경이 필요하다면 관련 도구 계약을 제공하고, 반환된 관찰 결과를 검토하세요. 응답에서 도구를 선택하는 것과 외부 행동을 완료하는 것은 작업 흐름의 서로 다른 단계입니다.
Anthropic은 개발자가 애플리케이션에 로컬 파일 접근 권한을 제공할 때 유용한 작업 정보를 파일에 유지하는 방법을 보여 줍니다. 이런 파일에는 프로젝트의 결정 사항, 탐색 메모 또는 여러 차례 대화 후에 필요한 정보를 저장할 수 있습니다. 유지할 내용을 정하고 작업 결과물과 함께 보관해, 작업을 이어갈 때 필요한 원자료를 확보하세요.
파일의 위치와 읽고 쓰는 시점은 애플리케이션이 결정합니다. 모델이 유용한 메모를 생성하거나 갱신하는 능력은 이렇게 설정된 접근 권한을 통해 작동합니다. 긴 작업을 재개할 때는 구분 없이 쌓인 이전 메시지에 의존하기보다 현재 목표와 근거를 명확하게 유지하세요.
명시된 프로필의 공개 컨텍스트 크기는 200,000토큰입니다. 응답을 위한 여유를 두고, 작업과 관련된 코드, 원문 구절과 대화를 구성하세요. 이 버전에 사용하는 인터페이스가 실제로 제공하는 사고 및 도구 설정을 선택하세요. 제조사의 출시 설명은 기존 모델의 작업 흐름 능력을 설명하며, 이후의 모든 Opus 제어나 애플리케이션 서비스를 이 프로필에 포함시키지는 않습니다.
", "aboutText": "Claude Opus 4는 복잡한 문제 해결, 코딩, 연구와 글쓰기를 위한 Anthropic의 초기 네 번째 세대 Opus 모델입니다. 제조사는 긴 작업과 에이전트 작업 흐름에서 지속적으로 일하는 능력을 설명합니다. 이 항목은 이후 Opus 버전의 기능을 적용하지 않고, 명시된 20250514 프로필을 유지합니다.\n\n### 결과를 확인할 수 있는 작업 준비\n\n목표, 관련 원자료와 완료를 판정할 조건을 제공하세요. 소프트웨어 작업에는 관련 코드 영역, 예상 동작과 해결해야 할 실패 상황을 포함할 수 있습니다. 연구나 글쓰기 작업에서는 독자, 답해야 할 질문과 결과를 뒷받침할 원문 구절을 지정할 수 있습니다.\n\n여러 단계가 서로 의존하는 작업에서는 최종 결과물과 함께 이를 평가하는 데 필요한 관찰 결과를 요청하세요. 코드 변경 제안은 해결하려는 동작과 연결되어 있어야 합니다. 보고서는 자료에 담긴 정보와 이를 바탕으로 도출한 해석을 구분해야 합니다.\n\n### 추론과 도구 연결\n\n제조사는 Opus 4를 직접 응답 모드와 확장 사고 모드를 갖춘 하이브리드 모델로 설명합니다. 확장 사고 중의 도구 사용과 병렬 도구 호출도 문서화되어 있습니다. 이러한 능력은 질문, 선택한 도구 행동, 그 관찰 결과와 이후 답변을 번갈아 처리하는 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.\n\n도구 접근을 제공하고 행동을 실행하는 것은 모델을 둘러싼 애플리케이션입니다. 작업 흐름에 조회, 코드 실행 또는 파일 변경이 필요하다면 관련 도구 계약을 제공하고, 반환된 관찰 결과를 검토하세요. 응답에서 도구를 선택하는 것과 외부 행동을 완료하는 것은 작업 흐름의 서로 다른 단계입니다.\n\n### 파일을 통한 작업 연속성 유지\n\nAnthropic은 개발자가 애플리케이션에 로컬 파일 접근 권한을 제공할 때 유용한 작업 정보를 파일에 유지하는 방법을 보여 줍니다. 이런 파일에는 프로젝트의 결정 사항, 탐색 메모 또는 여러 차례 대화 후에 필요한 정보를 저장할 수 있습니다. 유지할 내용을 정하고 작업 결과물과 함께 보관해, 작업을 이어갈 때 필요한 원자료를 확보하세요.\n\n파일의 위치와 읽고 쓰는 시점은 애플리케이션이 결정합니다. 모델이 유용한 메모를 생성하거나 갱신하는 능력은 이렇게 설정된 접근 권한을 통해 작동합니다. 긴 작업을 재개할 때는 구분 없이 쌓인 이전 메시지에 의존하기보다 현재 목표와 근거를 명확하게 유지하세요.\n\n### 해당 프로필의 정확한 설정 사용\n\n명시된 프로필의 공개 컨텍스트 크기는 200,000토큰입니다. 응답을 위한 여유를 두고, 작업과 관련된 코드, 원문 구절과 대화를 구성하세요. 이 버전에 사용하는 인터페이스가 실제로 제공하는 사고 및 도구 설정을 선택하세요. 제조사의 출시 설명은 기존 모델의 작업 흐름 능력을 설명하며, 이후의 모든 Opus 제어나 애플리케이션 서비스를 이 프로필에 포함시키지는 않습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Plan a staged file-format migration\n\nA service writes records as {name, size} and reads both those records and newer {name, bytes} records. New writers must use bytes while old readers remain deployed for one week. Propose a staged migration, identify the compatibility risk and give a rollback condition. Return the changes needed in reader, writer and tests.A staged migration note with a compatibility matrix, reader/writer changes, regression cases and rollback condition.Check that the plan addresses old readers before new-only writes begin and preserves existing records during rollback.claude-opus-4-20250514Claude Opus 4는 복잡한 코딩, 추론, 연구와 글쓰기를 위한 Anthropic 모델입니다. 20250514 프로필은 서로 연결된 단계와 애플리케이션이 제어하는 도구 작업 흐름이 필요한 작업을 위해 기존 Opus 4의 정체성을 유지합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Claude Opus 4는 복잡한 문제 해결, 코딩, 연구와 글쓰기를 위한 Anthropic의 초기 네 번째 세대 Opus 모델입니다. 제조사는 긴 작업과 에이전트 작업 흐름에서 지속적으로 일하는 능력을 설명합니다. 이 항목은 이후 Opus 버전의 기능을 적용하지 않고, 명시된 20250514 프로필을 유지합니다.
목표, 관련 원자료와 완료를 판정할 조건을 제공하세요. 소프트웨어 작업에는 관련 코드 영역, 예상 동작과 해결해야 할 실패 상황을 포함할 수 있습니다. 연구나 글쓰기 작업에서는 독자, 답해야 할 질문과 결과를 뒷받침할 원문 구절을 지정할 수 있습니다.
여러 단계가 서로 의존하는 작업에서는 최종 결과물과 함께 이를 평가하는 데 필요한 관찰 결과를 요청하세요. 코드 변경 제안은 해결하려는 동작과 연결되어 있어야 합니다. 보고서는 자료에 담긴 정보와 이를 바탕으로 도출한 해석을 구분해야 합니다.
제조사는 Opus 4를 직접 응답 모드와 확장 사고 모드를 갖춘 하이브리드 모델로 설명합니다. 확장 사고 중의 도구 사용과 병렬 도구 호출도 문서화되어 있습니다. 이러한 능력은 질문, 선택한 도구 행동, 그 관찰 결과와 이후 답변을 번갈아 처리하는 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.
도구 접근을 제공하고 행동을 실행하는 것은 모델을 둘러싼 애플리케이션입니다. 작업 흐름에 조회, 코드 실행 또는 파일 변경이 필요하다면 관련 도구 계약을 제공하고, 반환된 관찰 결과를 검토하세요. 응답에서 도구를 선택하는 것과 외부 행동을 완료하는 것은 작업 흐름의 서로 다른 단계입니다.
Anthropic은 개발자가 애플리케이션에 로컬 파일 접근 권한을 제공할 때 유용한 작업 정보를 파일에 유지하는 방법을 보여 줍니다. 이런 파일에는 프로젝트의 결정 사항, 탐색 메모 또는 여러 차례 대화 후에 필요한 정보를 저장할 수 있습니다. 유지할 내용을 정하고 작업 결과물과 함께 보관해, 작업을 이어갈 때 필요한 원자료를 확보하세요.
파일의 위치와 읽고 쓰는 시점은 애플리케이션이 결정합니다. 모델이 유용한 메모를 생성하거나 갱신하는 능력은 이렇게 설정된 접근 권한을 통해 작동합니다. 긴 작업을 재개할 때는 구분 없이 쌓인 이전 메시지에 의존하기보다 현재 목표와 근거를 명확하게 유지하세요.
명시된 프로필의 공개 컨텍스트 크기는 200,000토큰입니다. 응답을 위한 여유를 두고, 작업과 관련된 코드, 원문 구절과 대화를 구성하세요. 이 버전에 사용하는 인터페이스가 실제로 제공하는 사고 및 도구 설정을 선택하세요. 제조사의 출시 설명은 기존 모델의 작업 흐름 능력을 설명하며, 이후의 모든 Opus 제어나 애플리케이션 서비스를 이 프로필에 포함시키지는 않습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 claude-opus-4-20250514 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
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 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.15 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.003 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0375 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-20250514", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='claude-opus-4-20250514',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-opus-4-20250514',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 또는 SSE
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.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 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. |
Ailoot Ultra claude-opus-4-20250514
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
claude-opus-4-20250514Claude Opus 4는 복잡한 코딩, 추론, 연구와 글쓰기를 위한 Anthropic 모델입니다. 20250514 프로필은 서로 연결된 단계와 애플리케이션이 제어하는 도구 작업 흐름이 필요한 작업을 위해 기존 Opus 4의 정체성을 유지합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Claude Opus 4는 복잡한 문제 해결, 코딩, 연구와 글쓰기를 위한 Anthropic의 초기 네 번째 세대 Opus 모델입니다. 제조사는 긴 작업과 에이전트 작업 흐름에서 지속적으로 일하는 능력을 설명합니다. 이 항목은 이후 Opus 버전의 기능을 적용하지 않고, 명시된 20250514 프로필을 유지합니다.
목표, 관련 원자료와 완료를 판정할 조건을 제공하세요. 소프트웨어 작업에는 관련 코드 영역, 예상 동작과 해결해야 할 실패 상황을 포함할 수 있습니다. 연구나 글쓰기 작업에서는 독자, 답해야 할 질문과 결과를 뒷받침할 원문 구절을 지정할 수 있습니다.
여러 단계가 서로 의존하는 작업에서는 최종 결과물과 함께 이를 평가하는 데 필요한 관찰 결과를 요청하세요. 코드 변경 제안은 해결하려는 동작과 연결되어 있어야 합니다. 보고서는 자료에 담긴 정보와 이를 바탕으로 도출한 해석을 구분해야 합니다.
제조사는 Opus 4를 직접 응답 모드와 확장 사고 모드를 갖춘 하이브리드 모델로 설명합니다. 확장 사고 중의 도구 사용과 병렬 도구 호출도 문서화되어 있습니다. 이러한 능력은 질문, 선택한 도구 행동, 그 관찰 결과와 이후 답변을 번갈아 처리하는 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.
도구 접근을 제공하고 행동을 실행하는 것은 모델을 둘러싼 애플리케이션입니다. 작업 흐름에 조회, 코드 실행 또는 파일 변경이 필요하다면 관련 도구 계약을 제공하고, 반환된 관찰 결과를 검토하세요. 응답에서 도구를 선택하는 것과 외부 행동을 완료하는 것은 작업 흐름의 서로 다른 단계입니다.
Anthropic은 개발자가 애플리케이션에 로컬 파일 접근 권한을 제공할 때 유용한 작업 정보를 파일에 유지하는 방법을 보여 줍니다. 이런 파일에는 프로젝트의 결정 사항, 탐색 메모 또는 여러 차례 대화 후에 필요한 정보를 저장할 수 있습니다. 유지할 내용을 정하고 작업 결과물과 함께 보관해, 작업을 이어갈 때 필요한 원자료를 확보하세요.
파일의 위치와 읽고 쓰는 시점은 애플리케이션이 결정합니다. 모델이 유용한 메모를 생성하거나 갱신하는 능력은 이렇게 설정된 접근 권한을 통해 작동합니다. 긴 작업을 재개할 때는 구분 없이 쌓인 이전 메시지에 의존하기보다 현재 목표와 근거를 명확하게 유지하세요.
명시된 프로필의 공개 컨텍스트 크기는 200,000토큰입니다. 응답을 위한 여유를 두고, 작업과 관련된 코드, 원문 구절과 대화를 구성하세요. 이 버전에 사용하는 인터페이스가 실제로 제공하는 사고 및 도구 설정을 선택하세요. 제조사의 출시 설명은 기존 모델의 작업 흐름 능력을 설명하며, 이후의 모든 Opus 제어나 애플리케이션 서비스를 이 프로필에 포함시키지는 않습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 claude-opus-4-20250514 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.03 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.15 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.003 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0375 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "claude-opus-4-20250514",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-opus-4-20250514', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-opus-4-20250514', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 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. |
Ailoot Ultra claude-opus-4-20250514
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Plan a staged file-format migration\n\nA service writes records as {name, size} and reads both those records and newer {name, bytes} records. New writers must use bytes while old readers remain deployed for one week. Propose a staged migration, identify the compatibility risk and give a rollback condition. Return the changes needed in reader, writer and tests.A staged migration note with a compatibility matrix, reader/writer changes, regression cases and rollback condition.Check that the plan addresses old readers before new-only writes begin and preserves existing records during rollback.