모델

Anthropic: Claude Opus 5

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Anthropic: Claude Opus 5

Claude Opus 5는 신중한 개발, 정보 분석, 여러 단계의 전문 업무를 위한 모델입니다. 적응형 추론과 애플리케이션의 도구를 통한 결과 검증을 지원합니다.

모델 소개

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.

원인을 찾고, 확인하고, 수정하기

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.

프로그램의 데이터가 되는 이미지

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.

조절 가능한 깊이

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.

과학적 과제와 민감한 작업

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.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-5-thinking

claude-opus-5-thinking

Anthropic /claude-opus-5-thinking

시작하기

Claude Opus 5는 신중한 개발, 정보 분석, 여러 단계의 전문 업무를 위한 모델입니다. 적응형 추론과 애플리케이션의 도구를 통한 결과 검증을 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
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
claude-opus-5-thinking
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드messages[].content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 텍스트 대화
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream
매개변수control_scope명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

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

설정요금표요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금요금
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

curlPython SDK
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-5-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-5-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
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra claude-opus-5-thinking

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

claude-opus-5-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 5
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: text → text

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: model, messages, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: messages.min_items: 1

자세히 보기

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회사와 그 프로젝트 포트폴리오

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최대 50% 프로모션 코드
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이력의 지출
요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

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사이트의 문서
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리셀러 라이선스 요청 · 공식 이용 조건과 라이선스 계약