Anthropic
Claude Sonnet 5.5
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
128K
출시일
N/A
claude-opus-4.5Claude Opus 4.5은(는) 출처에서 premium Opus 4 generation model with 추론, 코딩 and agentic work profile을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 심층 작업, 안정적 실행 and difficult knowledge tasks에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.
Context Window
200K tokens
Maximum Output
64K tokens
Release Date
2025년 11월 24일
Modalities
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 | 캐시 생성 5m |
|---|---|---|---|
| $5/M | $25/M | $0.5/M | $6.25/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Claude Opus 4.5는 효율적인 심층 추론, 자율 Agent 실행, 강력한 소프트웨어 엔지니어링을 결합해 복잡한 전문 작업을 지원합니다.
모호성을 처리하고 절충안을 평가하면서 중복 탐색과 되돌리기를 줄여 해결책에 도달합니다.
막다른 경로를 줄이며 다단계 흐름을 지속하고 장시간 작업에서 동작과 진행 상황을 유지합니다.
소프트웨어 엔지니어링과 시각적 컴퓨터 상호작용을 결합해 코딩, 디버깅, 운영 흐름을 처리합니다.
Claude Opus 4.5는 코드 마이그레이션, 다단계 연구, 복잡한 스프레드시트 및 프레젠테이션 작업에 적합합니다.
시스템 간 의존성을 분석하고 연계된 마이그레이션을 계획해 테스트와 함께 구현을 업데이트합니다.
정보를 검색하고 출처를 비교하며 집중형 연구 단계를 조율해 근거가 충분한 종합 결과를 작성합니다.
비즈니스 데이터를 해석하고 재무 또는 운영 모델을 구축해 결과를 프레젠테이션용 자료로 정리합니다.
curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/messages' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 40.8 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 47.8 |
| Artificial Analysis Math Index | 수학적 추론 종합 평가 | 91.3 |
| 지식 및 추론 | ||
| MMLU-Pro | 고난도 다분야 지식 | 89.5% |
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 86.6% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 28.4% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| LiveCodeBench | 최신 코딩 문제 | 87.1% |
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 49.5% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 47.0% |
| 수학 | ||
| AIME 2025 | 수학 경시대회 형식 문제 | 91.3% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 58.0% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 74% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 89.5% |
지표 출처 Artificial Analysis
Claude Opus 4.5의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.
Claude Opus 4.5 모델은 어려운 코딩과 전문 분석을 위한 이전 세대 Opus 플래그십입니다. 이전 세대 모델이므로 새 프로덕션 배포 전에 같은 계열의 최신 모델과 비교하세요.
어려운 소프트웨어 엔지니어링 작업, 전문 문서 및 의사결정 분석, 그리고 장시간 다단계 워크플로에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.
가장 실용적인 강점은 강한 코딩 성능, 엄격한 지시 준수, 그리고 다단계 에이전트 워크플로의 안정적 실행입니다. 이 조합은 전문 문서 및 의사결정 분석에 특히 유용합니다.
프로젝트가 최신 Opus 세대의 이점을 활용할 수 있는 경우, 최신 모델이 더 명확한 이전 경로와 긴 지원 기간을 제공하는 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 생성 코드는 병합이나 배포 전에 테스트, 보안 검사, 사람의 검토를 거쳐야 합니다.
TokenHub에서는 Claude Opus 4.5에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. 이 이전 세대가 여전히 제공되고 필요한 지원 기간에 적합한지 확인한 뒤 TokenHub의 정확한 식별자를 고정하세요.
하나의 API 키로 Claude Opus 4.5과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
X (Twitter)
Reddit
YouTube