Source: https://ailoot.ai/models/ko/claude-sonnet-4-6-thinking/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/claude-sonnet-4-6-thinking/
Language: ko

# Anthropic: Claude Sonnet 4.6

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## [Anthropic: Claude Sonnet 4.6](https://ailoot.ai/models/ko/claude-sonnet-4-6-thinking/)

Claude Sonnet 4.6는 개발, 긴 문서의 이해, 계획 수립, 시각 데이터 작업에 도움을 줍니다. 적응형 추론과 여러 단계의 도구 사용을 지원합니다.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-sonnet-4-6-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/claude-sonnet-4-6-thinking/#method-0)

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

#### 코드, 문서, 작업 계획

Claude Sonnet 4.6는 프로그래밍, 큰 컨텍스트의 이해, 에이전트 계획 수립, 전문적인 정보 처리, 디자인을 결합합니다. Anthropic은 변경 전에 코드를 조사하는 능력과 여러 단계의 지시를 순차적으로 수행하는 능력을 강조합니다. 큰 프로젝트에서 문제를 찾고, 긴 문서를 분석하며, 보고서 내용을 준비하는 데 유용합니다.

모델은 하나의 요청에서 계약서, 연구 논문, 기타 자료의 정보를 분석할 수 있습니다. 과제에는 사실 추출, 이를 바탕으로 한 추론, 여러 부분을 결합한 결과 작성이 포함될 수 있습니다. 설명된 활용 분야에는 재무 분석과 구도 및 디자인에 주의를 기울이는 인터페이스 코드 작성도 있습니다.

#### 시각 환경에서의 작업

Sonnet 4.6는 **텍스트와 이미지**를 이해하며, 자체 결과는 **텍스트**입니다. Anthropic은 모델이 스크린샷을 바탕으로 판단하고, 마우스와 키보드 작업을 선택하며, 복잡한 표나 웹 양식의 여러 단계를 분석하는 컴퓨터 사용 사례를 설명합니다. 실제 실행에는 화면을 전달하고 작업을 수행하는 애플리케이션의 도구가 필요합니다.

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.

마찬가지로 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션은 분석하거나 내용을 준비할 대상이 될 수 있지만, 완성된 파일을 출력하려면 적절한 환경이 필요합니다. 이미지는 차트, 도해, 자료의 시각적 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다. 그렇다고 모델이 이미지 생성기로 바뀌는 것은 아닙니다.

#### 분석을 조절하는 방식

이 버전은 적응형 추론과 수동 extended thinking을 지원합니다. 수동 모드는 사용이 권장되지 않는 기능으로 표시되어 있습니다. 적응형 모드에서는 도구 호출 사이를 포함해 언제 추가 분석이 유용한지 모델이 선택할 수 있습니다. `effort` 수준은 `low`, `medium`, `high`, `max`이며 기본은 `high`입니다. Anthropic에 따르면 노력 수준을 선택하면 작업의 상세 수준과 지연 시간을 과제의 성격에 맞출 수 있습니다.

현재 사양은 **컨텍스트 100만 토큰**과 **일반 모드에서 응답 최대 12만 8000토큰**을 명시합니다. 장기 작업을 위해 개발사는 오래된 컨텍스트를 요약으로 압축하는 실험적인 기능도 설명합니다. 이 기능에는 애플리케이션의 지원이 필요하며 모델 윈도의 제한을 없애지는 않습니다.

#### 작업 시 고려할 점

내장 지식의 신뢰할 수 있는 기준 시점은 **2025년 8월**입니다. 이후 정보에는 지시 자료나 사용 가능한 검색이 필요합니다. 연결된 도구는 정보 검색, 코드 실행, 검색한 내용 처리에 도움을 줄 수 있습니다. 기능의 제공 여부와 허용되는 작업은 애플리케이션이 정합니다.

Sonnet 4.6는 외부 자료에 숨겨진 악성 지시에 저항하도록 학습되었지만, 복잡한 시각 환경과 모호한 지시는 여전히 오류를 일으킬 수 있습니다. 명확한 과제 요구 사항, 추출한 사실 확인, 작업 결과 평가는 모델을 신뢰성 있게 사용하는 과정의 일부입니다.

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-sonnet-4-6-thinking`

[`claude-sonnet-4-6-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=claude-sonnet-4-6-thinking&route=Ultra&caller=claude-sonnet-4-6-thinking&fmt=chat)

Anthropic /`claude-sonnet-4-6-thinking`

### 시작하기

Claude Sonnet 4.6는 개발, 긴 문서의 이해, 계획 수립, 시각 데이터 작업에 도움을 줍니다. 적응형 추론과 여러 단계의 도구 사용을 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-sonnet-4-6-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 **$0.006** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.03** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.0006** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0.0075** / 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-sonnet-4-6-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-sonnet-4-6-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-sonnet-4-6-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=claude-sonnet-4-6-thinking&route=Ultra&caller=claude-sonnet-4-6-thinking&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`claude-sonnet-4-6-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=claude-sonnet-4-6-thinking&route=Ultra&caller=claude-sonnet-4-6-thinking&fmt=chat)

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.6

어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

`POST /v1/chat/completions` · `claude-sonnet-4-6-thinking`: `text` → `text`

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

`POST /v1/chat/completions` · `claude-sonnet-4-6-thinking`: `model`, `messages`, `stream`

어떤 제한이 적용되나요?

`POST /v1/chat/completions` · `claude-sonnet-4-6-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.