Anthropic은 2025년 11월 말, 전문 소프트웨어 엔지니어링, 에이전트 워크플로, 그리고 장기적 관점의 작업을 위한 더욱 강력하고 효율적인 Opus급 모델인 Claude Opus 4.5를 출시했습니다. Anthropic의 개발자 플랫폼과 CometAPI를 통해 제공되며, 새로운 API 제어(특히 Effort 매개변수), 향상된 컴퓨터 사용 도구, 확장된 사고방식, 그리고 프로덕션 환경에서 중요한 토큰 효율성 개선을 제공합니다.
아래는 실용적이고 전문적인 안내입니다. 변경 사항, 액세스 방법, 새로운 제어 기능 사용 방법(노력, 확장된 사고, 도구 사용, 파일/컴퓨터 사용), 비용 및 최적화 지침, 안전/거버넌스 고려 사항, 실제 통합 패턴 등이 설명되어 있습니다.
클로드 오푸스 4.5는 정확히 무엇이고 왜 중요한가요?
Claude Opus 4.5는 Anthropic의 최신 Opus급 모델 제품군(2025년 11월 24일~25일 출시)으로, 토큰 효율성을 개선하고 비용과 철저함의 균형을 맞추기 위한 새로운 API 제어 기능을 제공하는 동시에 추론 및 코딩 성능을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다. Anthropic은 Opus 4.5를 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업, 장기 실행 에이전트, 스프레드시트/엑셀 자동화, 그리고 지속적인 다단계 추론이 필요한 작업을 목표로 하는 "가장 지능적인 모델"로 포지셔닝합니다.
Opus 4.5의 주요 업데이트는 무엇입니까?
Anthropic은 Opus 4.5를 개선하기 위해 디자인했습니다. 깊이 추론과 대리인의 개발자가 비용/지연 시간 상충 관계를 더 효과적으로 제어할 수 있도록 하는 동시에 동작을 개선했습니다. 릴리스 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 노력 매개변수(베타): Claude가 요청에 얼마나 많은 "사고 예산"을 사용하는지 제어하는 일류 API 노브(일반적으로
low,medium,high). 추론, 도구 호출, 그리고 내부 "사고" 토큰에 영향을 미치므로 모델을 전환하는 대신 호출별로 속도와 철저함을 조정할 수 있습니다. 이는 Opus 4.5의 특징적인 기능입니다. - 더 나은 에이전트 및 도구 오케스트레이션: 도구 선택 정확도 향상, 더욱 체계적인 도구 호출, 그리고 에이전트 및 다단계 파이프라인 구축을 위한 더욱 강력한 도구-결과 워크플로를 제공합니다. Anthropic은 "도구 사용" 흐름에 대한 문서와 SDK 지침을 제공합니다.
- 토큰/비용 효율성 — Anthropic은 Sonnet 4.5에 비해 일부 워크플로에서 토큰 사용량이 최대 50% 감소했으며, 복잡한 엔지니어링 작업에 대한 도구 호출 오류와 반복이 줄었다고 보고했습니다.
- 향상된 멀티모달 기능: 시각적, 추론적, 수학적 성과가 전반적으로 향상되었습니다.
- 컨텍스트 창이 200만 토큰으로 확장되어 심층적이고 긴 대화와 복잡한 문서 분석을 지원합니다.
어떤 실질적인 능력이 향상되었나요?
성능 업그레이드
- 향상된 에이전트 및 도구 오케스트레이션: 도구 선택 정확도 향상, 더욱 체계화된 도구 호출, 그리고 에이전트 및 다단계 파이프라인 구축을 위한 더욱 강력한 도구-결과 워크플로를 제공합니다. Anthropic은 "도구 사용" 흐름에 대한 문서와 SDK 지침을 제공합니다. 향상된 컨텍스트 처리, 장시간 에이전트 실행을 위한 압축 도우미, 그리고 도구 등록 및 검증을 위한 최고 수준의 도구 SDK를 통해 Opus 4.5는 여러 단계에 걸쳐 무인으로 실행되는 에이전트 구축에 더욱 적합합니다.
- 향상된 다중 모드 기능: 시각적, 추론적, 수학적 성능이 전반적으로 향상되었습니다.
- 컨텍스트 창이 200만 토큰으로 확장되어 심층적이고 긴 대화와 복잡한 문서 분석을 지원합니다.
코딩 및 장기적 작업
Opus 4.5는 코딩 작업에 있어 벤치마크 중심적인 기능을 지속적으로 제공합니다. 코드 마이그레이션, 리팩토링, 다단계 디버깅 등 장시간 작업 시 반복 횟수와 툴 호출 오류를 줄여줍니다. 초기 보고서와 Anthropic의 시스템 카드 노트에 따르면 엔지니어링 벤치마크에서 지속적인 성능이 향상되었고, 툴 기반 파이프라인에서 효율성이 크게 향상되었습니다.
In SWE-벤치, Opus 4.5는 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 최고 점수를 기록했으며(Anthropic은 출시 자료에서 SWE-bench Verified에서 80.9%를 기록), 고객들은 디버깅, 다중 파일 편집, 장기 코드 작업에서 개선을 보고했습니다.
비용 및 효율성
Anthropic은 Opus 4.5를 개선하기 위해 디자인했습니다. 깊이 추론과 대리인의 개발자가 비용/대기 시간 균형을 더 잘 제어할 수 있도록 하는 동시에 동작:
- 가격 인하 opus 4.1과 비교: 백만 토큰당 $5(입력) / $25(출력).
- 토큰 사용 개선: 성능은 유지하면서 소비량을 평균 50~75% 감소시켰습니다.
- Claude가 요청에 얼마나 많은 "사고 예산"을 사용하는지 제어하는 일류 API 노브(일반적으로
low,medium,high). 추론, 도구 호출 및 내부 "사고" 토큰에 영향을 미쳐 모델을 전환하는 대신 호출당 속도와 철저함을 조정할 수 있습니다. 이는 Opus 4.5의 특징적인 기능입니다(Sonnet 4.5 대비: 중간 노력 → 토큰 76% 감소, 비슷한 성능; 높은 노력 → 성능 4.3% 향상, 토큰 사용량 48% 감소).
Claude Opus 4.5 API에 어떻게 접근하고 사용할 수 있나요?
접근 권한과 열쇠는 어떻게 얻을 수 있나요?
- Anthropic / Claude 개발자 계정을 만드세요. Claude/Anthropic 개발자 포털에 가입하고 콘솔을 통해 API 키를 생성하세요(팀을 위한 조직/관리 흐름이 존재합니다). 메시지 API는 채팅/어시스턴트 스타일 상호작용의 기본 엔드포인트입니다.
- 클라우드 파트너: Opus 4.5는 주요 클라우드 마켓플레이스인 Google Vertex AI를 통해서도 제공됩니다. 코멧API(AI API 집계 플랫폼, 인증을 사용해야 함) CometAPI에서는 Anthropic Messages 형식과 Chat 형식을 통해 Claude Opus 4.5 API에 액세스할 수 있습니다.
내 요청을 어떻게 인증해야 합니까?
표준 전달자 토큰을 사용하세요: 다음을 포함합니다. Authorization: Bearer $_API_KEY 모든 API 호출에 헤더를 추가합니다. 요청은 HTTPS를 통한 JSON 형식이며, 메시지 API는 구조화된 메시지 목록(시스템 + 사용자 + 도우미)을 허용합니다.
빠른 시작 — Python(공식 SDK)
SDK를 설치하세요:
pip install anthropic
최소 예(동기식):
import os
from anthropic import Anthropic
# expects ANTHROPIC_API_KEY in env
client = Anthropic(api_key=os.environ)
resp = client.messages.create(
model="claude-opus-4-5-20251101",
messages=,
max_tokens=512,
)
print(resp.content.text) # SDK returns structured content blocks
이 호출은 정식 Opus 4.5 모델 식별자를 사용합니다. 공급자 관리 엔드포인트(Vertex, CometAPI, Foundry)의 경우, 공급자 문서에 따라 클라이언트를 구성하고 공급자의 URL과 키를 제공하세요(예: CometAPI의 경우 https://api.cometapi.com/v1/messages).
빠른 시작 — Python(CometAPI)
CometAPI에 로그인하여 키를 받아야 합니다.
curl
--location
--request POST 'https://api.cometapi.com/v1/messages' \
--header 'Authorization: Bearer ' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{ "model": "claude-opus-4-5-20251101", "max_tokens": 1000, "thinking": { "type": "enabled", "budget_tokens": 1000 }, "messages": }'
새로운 것을 어떻게 사용합니까? 노력 매개변수와 확장된 사고?
무엇인가 노력 매개변수는 무엇이고 어떻게 설정하나요?
The 노력 매개변수는 Opus 4.5에 도입된 최고급 API 컨트롤로, 모델이 출력을 생성하는 데 사용하는 내부 계산 및 토큰 예산을 조정합니다. 일반적인 값은 다음과 같습니다. low, medium및 high. 이를 사용하여 지연 시간과 토큰 비용, 철저함 간의 균형을 맞추세요.
low— 대량 자동화 및 일상 업무에 대한 빠르고 토큰 효율적인 답변을 제공합니다.medium— 생산에 사용하기에 적합한 품질/비용 균형.high— 심층 분석, 다단계 추론 또는 정확성이 가장 중요한 경우.
인류학이 소개되었습니다 effort Opus 4.5(베타)의 경우 베타 헤더를 포함해야 합니다(예: effort-2025-11-24) 및 지정 output_config: { "effort": "low|medium|high" } (아래에 예시가 나와 있습니다). high 기본 동작입니다. 작업량을 줄이면 토큰 사용량과 지연 시간이 줄어들지만, 철저함이 다소 저하될 수 있습니다. 처리량이 높거나 지연 시간에 민감한 작업에 사용하세요.
예:
# Example using the beta messages API shown in Anthropic docs
from anthropic import Anthropic
import os
client = Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))
response = client.beta.messages.create(
model="claude-opus-4-5-20251101",
betas=, # required beta header
messages=,
max_tokens=1500,
output_config={"effort": "medium"} # low | medium | high
)
print(response)
언제 which를 사용해야 하나요? 사용 low 자동화된 파이프라인(예: 이메일 분류)의 경우 medium 표준 보조원의 경우 high 코드 생성, 심층 연구 또는 위험에 민감한 작업에 적합합니다. Anthropic은 이 매개변수를 Opus 4.5의 핵심 제어 기능으로 강조합니다.
SWE-벤치 테스트에서:
- 중간 노력 모드에서는 성능이 Sonnet 4.5와 비슷하지만 출력 토큰이 76% 감소합니다.
- High Effort 모드에서는 성능이 Sonnet 4.5보다 약 4.3퍼센트 포인트 높고 토큰은 48% 감소합니다.
확장된 사고란 무엇이고, 어떻게 활용하나요?
확장된 사고("확장된 사고" 또는 "사고 블록"이라고도 함)를 사용하면 모델이 중간 단계의 사고 체인이나 단계적 추론을 수행하는 동시에 선택적으로 내부 사고 블록을 보존하거나 요약할 수 있습니다. 메시지 API는 이러한 동작을 지원하며, Anthropic은 이전 사고 블록을 보존하는 제어 기능을 추가하여 다중 턴 에이전트가 값비싼 재계산을 반복하지 않고도 이전 추론을 재사용할 수 있도록 합니다. 작업에 다단계 계획, 장기적 문제 해결 또는 도구 오케스트레이션이 필요한 경우 확장된 사고를 사용하십시오.
Opus 4.5를 사용하여 도구를 통합하고 에이전트를 구축하려면 어떻게 해야 하나요?
Opus 4.5의 주요 장점 중 하나는 다음과 같습니다. 도구 사용: 클라이언트에서 도구를 정의하고 Claude가 도구를 호출하고 도구를 실행하고 반환할 시기를 결정하게 합니다. tool_result — Claude는 최종 답변에서 해당 결과를 사용합니다. Anthropic은 입력된 도구 함수(예: run_shell, call_api, search_docs) 클로드가 확장된 사고 과정에서 발견하고 호출할 수 있습니다. 플랫폼은 도구 정의를 모델이 호출하고 결과를 받을 수 있는 호출 가능한 함수로 변환합니다. 이를 통해 제어된 입력/출력을 통해 에이전트 워크플로를 안전하게 구축할 수 있습니다.
아래는 실제 패턴과 엔드투엔드 Python 예제입니다.
도구 사용 패턴(개념적)
- 고객 공급품
tools메타 데이터 이름, 설명 및 JSON 스키마 포함(input_schema). - 모델은 다음을 반환합니다.
tool_use블록 (특정 입력을 사용하여 특정 도구를 호출하기 위한 모델의 구조화된 지침). API 응답stop_reason수tool_use. - 클라이언트가 도구를 실행합니다. (귀하의 코드는 외부 API나 로컬 함수를 호출합니다).
- 클라이언트가 후속 메시지를 보냅니다. 과
role:"user"및tool_result도구의 출력을 담고 있는 콘텐츠 블록입니다. - 모델은 도구 결과를 사용합니다. 최종 답변이나 추가 도구 호출을 반환합니다.
이 흐름은 모델이 실행하는 내용(모델)에 대한 안전한 클라이언트 측 제어를 허용합니다. 제안하다 도구 호출; 실행을 제어합니다).
엔드투엔드 예제 - Python(간단한 날씨 도구)
# 1) Define tools metadata and send initial request
from anthropic import Anthropic
import os, json
client = Anthropic(api_key=os.environ)
tools = [
{
"name": "get_weather",
"description": "Return the current weather for a given city.",
"input_schema": {"type":"object","properties":{"city":{"type":"string"}},"required":}
}
]
resp = client.messages.create(
model="claude-opus-4-5-20251101",
messages=,
tools=tools,
max_tokens=800,
)
# 2) Check if Claude wants a tool call
stop_reason = resp.stop_reason # SDK field
if stop_reason == "tool_use":
# Extract the tool call (format varies by SDK; this is schematic)
tool_call = resp.tool_calls # e.g., {"name":"get_weather", "input":{"city":"Tokyo"}}
tool_name = tool_call
tool_input = tool_call
# 3) Execute the tool client-side (here: stub)
def get_weather(city):
# Replace this stub with a real weather API call
return {"temp_c": 12, "condition": "Partly cloudy"}
tool_result = get_weather(tool_input)
# 4) Send tool_result back to Claude
follow_up = client.messages.create(
model="claude-opus-4-5-20251101",
messages=[
{"role":"user", "content":[{"type":"tool_result",
"tool_use_id": resp.tool_use_id,
"content": json.dumps(tool_result)}]}
],
max_tokens=512,
)
print(follow_up.content.text)
else:
print(resp.content.text)
신뢰성을 위해 에이전트를 어떻게 구성해야 할까요?
- 도구 입력을 살균합니다 (프롬프트를 통한 주입은 피하세요).
- 도구 출력 검증 모델에 다시 피드백하기 전에(스키마 검사).
- 도구 범위 제한 (최소 권한의 원칙).
- 압축 도우미를 사용하세요 (Anthropic SDK에서) 장기간 실행해도 컨텍스트를 쉽게 관리할 수 있습니다.
Opus 4.5에서는 어떻게 프롬프트를 디자인하고 메시지를 구성해야 하나요?
어떤 메시지 역할과 사전 채우기 전략이 가장 효과적일까요?
3부분으로 구성된 패턴을 사용하세요.
- 시스템 (역할: 시스템): 글로벌 지침 - 톤, 가드레일, 역할.
- 조수 (선택 사항): 통조림 예시 또는 프라이밍 콘텐츠.
- 사용자 (역할: 사용자): 즉각적인 요청.
시스템 메시지에 제약 조건(형식, 길이, 안전 정책, 구조화된 출력을 원하는 경우 JSON 스키마)을 미리 입력하세요. 에이전트의 경우, Opus 4.5가 해당 도구를 올바르게 호출할 수 있도록 도구 사양과 사용 예를 포함하세요.
컨텍스트 압축과 프롬프트 캐싱을 사용하여 토큰을 저장하려면 어떻게 해야 하나요?
- 컨텍스트 압축: 대화의 이전 부분을 모델이 계속 사용할 수 있는 간결한 요약으로 압축합니다. Opus 4.5는 중요한 추론 블록을 잃지 않고 맥락을 압축하는 자동화를 지원합니다.
- 즉각적인 캐싱: 반복되는 프롬프트에 대한 캐시 모델 응답(Anthropic은 대기 시간/비용을 줄이기 위해 프롬프트 캐싱 패턴을 제공합니다).
두 기능 모두 장시간 상호작용의 토큰 발자국을 줄여주며, 장시간 실행되는 에이전트 워크플로와 프로덕션 어시스턴트에게 권장됩니다.
오류 처리 및 모범 사례
Opus 4.5와의 생산 통합을 위한 실용적인 안정성 및 안전성 권장 사항은 다음과 같습니다.
신뢰성 및 재시도
- 속도 제한 처리(HTTP 429) 과 지수 백오프 그리고 지터(500~1000ms에서 시작).
- 멱등성: 변형되지 않는 LLM 호출의 경우 안전하게 재시도할 수 있지만 모델이 외부 부작용(도구 호출)을 트리거하는 워크플로에서는 주의하세요. 추적을 통해 중복 제거
tool_use_id또는 귀하 자신의 요청 ID. - 스트리밍 안정성: 부분 스트림을 처리하고 정상적으로 다시 연결합니다. 중단이 발생하면 일관되지 않은 도구 상호 작용을 방지하기 위해 전체 요청을 다시 시도하거나 애플리케이션 수준 상태를 사용하여 재개하는 것이 좋습니다.
보안 및 안전
- 신속한 주입 및 도구 안전: 못 모델이 유효성 검사 없이 임의의 셸 명령이나 코드를 직접 실행할 수 있도록 허용합니다. 항상 도구 입력을 검증하고 출력을 정제해야 합니다. 모델은 도구 호출을 제안하고, 코드는 이를 실행할지 여부를 결정합니다. Anthropic의 시스템 카드와 문서는 정렬 제약 조건과 안전 수준을 설명합니다. 고위험 도메인의 경우 이를 준수하십시오.
- 데이터 처리 및 규정 준수: PII 또는 규제 데이터가 포함된 프롬프트 및 도구 입력/출력은 법률/규정 준수 정책에 따라 처리해야 합니다. 엄격한 데이터 보존 또는 감사 요건이 있는 경우 공급업체 VPC/엔터프라이즈 제어를 사용하세요(Bedrock/Vertex/Foundry는 엔터프라이즈 옵션을 제공합니다).
관찰성 및 비용 관리
- 로그 요청/응답 메타데이터 (허용되지 않는 한 원시 민감한 콘텐츠가 아님) — 토큰 계산,
effort수준, 지연 시간, 모델 ID, 제공자. 이러한 지표는 비용 귀속 및 디버깅에 필수적입니다. - 통화당 비용을 제어하기 위해 노력하세요: 선호하다
low일상적인 요약이나 높은 QPS 엔드포인트를 위한 노력; 사용high심층적인 디버깅이나 조사를 위한 노력. 다양한 엔드포인트에 대한 기본값을 선택하기 위해 품질과 토큰 사용량을 모니터링합니다.
결론 - 언제(그리고 어떻게) Opus 4.5를 선택해야 할까요?
Claude Opus 4.5는 제품에 다음과 같은 사항이 필요할 때 자연스럽게 선택되는 제품입니다.
- 심층적인 다단계 추론(긴 논리, 연구 또는 디버깅 체인)
- 강력한 에이전트/도구 오케스트레이션(외부 API를 호출하는 복잡한 워크플로) 또는
- 대규모 코드베이스에 대한 프로덕션 수준의 코드 지원.
운영상으로는 사용 노력 호출당 예산을 조정하려면 도구 사용 패턴을 활용하여 실행 안전성을 유지하고 규정 준수 요구 사항에 따라 클라우드 파트너(또는 Anthropic API 직접 연결)를 선택하세요. 자체 코퍼스를 사용하여 벤치마킹하세요. 공급업체 수치(SWE 벤치마크 등)는 유용한 지표이지만, 실제 작업과 데이터가 ROI를 결정합니다. 안전을 위해 Opus 4.5 시스템 카드를 준수하고 도구 실행 및 PII 처리에 대한 보호 장치를 마련하세요.
개발자는 액세스할 수 있습니다 클로드 오푸스 4.5 API CometAPI를 통해. 시작하려면 모델 기능을 살펴보세요.코멧API 인간을 운동장 자세한 내용은 API 가이드를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 와e티피에이 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
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