Anthropic: Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7은 복잡한 엔지니어링 작업과 작은 세부 요소가 많은 문서 및 이미지 분석을 위해 설계되었습니다. 지시를 정확히 따르고 결과를 검증하는 데 특히 주의를 기울입니다.
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
꼼꼼한 엔지니어링 작업
Anthropic은 Claude Opus 4.7을 복잡하고 오래 걸리는 개발 과제를 위해 만듭니다. 소개에서는 순차적인 작업 수행, 지시에 대한 세심한 주의, 최종 메시지 전에 자신의 결과를 검증할 방법을 찾는 데 중점을 둡니다. 모델은 코드의 어려운 문제를 조사하고, 기술적 해결책과 명확한 구성이 함께 필요한 전문 자료를 준비하는 데 적합합니다.
Opus 4.7은 표현된 지시를 문자 그대로 따릅니다. 어떤 부분을 변경하고, 무엇을 확인하며, 어떤 결과를 만들어야 하는지 명확한 범위로 정하는 것이 좋습니다. 조건이 작업의 모든 부분에 적용된다면 그렇게 설명해야 합니다. 개발사는 장기 과제를 위한 파일 기반 메모리의 메모 사용도 강조하지만, 이런 메모를 읽고 저장하려면 애플리케이션의 도구가 필요합니다.
복잡한 도해와 인터페이스 스크린샷 보기
모델은 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 출력합니다. 시각 입력은 긴 변 최대 2576픽셀, 약 3.75메가픽셀의 해상도를 지원합니다. 정보가 많은 스크린샷, 복잡한 다이어그램에서 정보 추출, 상세한 시각적 예시가 있는 과제에 유용합니다.
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.
높은 해상도는 세부 요소 유지에 도움이 되지만 시각적 이해가 오류 없이 이루어지는 것은 아닙니다. 출력으로 설명, 데이터 구조, 코드를 받을 수 있습니다. 이미지 자체의 생성과 편집은 모델의 출력 기능이 아닙니다. 인터페이스를 제어하려면 모델에 화면을 보여 주고 애플리케이션에서 작업을 실행하는 수단이 필요합니다.
과제의 깊이와 규모
컨텍스트는 100만 토큰, 일반 모드의 최대 응답은 12만 8000토큰입니다. 적응형 추론을 지원합니다. 이 버전에는 budget_tokens를 사용하는 수동 extended thinking이 없습니다. 기본 effort는 high이며, low, medium, xhigh, max도 사용할 수 있습니다. xhigh는 장기 엔지니어링 및 에이전트 작업을 위해 high와 max 사이에 마련된 별도 수준입니다.
낮은 노력 수준에서는 모델이 요청받은 내용으로 작업 범위를 특히 엄격하게 제한합니다. 복잡한 조사에 대해 개발사는 추론과 응답을 위한 충분한 공간을 마련할 것을 권장합니다. 이 버전은 토큰화 방식이 갱신되었으므로, 같은 양의 텍스트가 이전 버전에서 익숙한 토큰 길이와 항상 일치하지는 않습니다.
사용 조건
내장 지식의 신뢰할 수 있는 기준 시점은 2026년 1월입니다. 최신 정보 조사, 문서 처리, 코드 실행에는 애플리케이션이 제공한 자료와 도구를 사용합니다. Opus 4.7에는 사이버 보안 분야의 금지되거나 위험도가 높은 요청을 차단할 수 있는 보호 기능이 있습니다. 결과 검증에 주의를 기울이는 특성은 작업에 유용하지만, 최종 변경과 결론은 여전히 실제 환경에서 확인해야 합니다.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-4-7-thinking
claude-opus-4-7-thinking시작하기
Claude Opus 4.7은 복잡한 엔지니어링 작업과 작은 세부 요소가 많은 문서 및 이미지 분석을 위해 설계되었습니다. 지시를 정확히 따르고 결과를 검증하는 데 특히 주의를 기울입니다.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 claude-opus-4-7-thinking | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
입력 자료 조합
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
메서드 매개변수와 수명 주기
| 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 |
매개변수control_scope | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_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 $0.01 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.05 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.0125 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-opus-4-7-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
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-opus-4-7-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 |
|---|---|
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 |
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-opus-4-7-thinking
메서드 경로 별칭
/chat/completions
관련 호출용 ID
FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.7
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/chat/completions·claude-opus-4-7-thinking:text→text- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/chat/completions·claude-opus-4-7-thinking:model,messages,stream- 어떤 제한이 적용되나요?
POST /v1/chat/completions·claude-opus-4-7-thinking:messages.min_items:1