Anthropic
Claude Sonnet 5.5
claude-sonnet-5.5
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
128K
출시일
N/A
입력$2 / 백만 토큰
출력$10 / 백만 토큰
Claude Opus 4.7
claude-opus-4.7Claude Opus 4.7은(는) 출처에서 고급 소프트웨어 엔지니어링 upgrade, long-running task handling and self-verification을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 sustained engineering judgment and difficult professional execution에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
2026년 4월 16일
Modalities
Claude Opus 4.7 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 | 캐시 생성 5m |
|---|---|---|---|
| $5/M | $25/M | $0.5/M | $6.25/M |
Claude Opus 4.7 API 기능
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Not supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2026-01-31
Endpoint Protocols
Completions API
Claude Opus 4.7 모델 주요 특징
Claude Opus 4.7은 고급 소프트웨어 엔지니어링, 지속적인 다단계 실행, 고정밀 시각 이해를 결합해 복잡한 전문 작업을 지원합니다.
고급 소프트웨어 엔지니어링
이전 모델보다 향상된 계획, 구현, 후속 실행 능력으로 어려운 코딩 작업을 처리합니다.
지속적 검증 실행
장시간 작업에서도 엄밀함을 유지하고 지시를 정확히 따르며 완료 보고 전에 검증 절차를 마련합니다.
고정밀 시각 이해
이미지를 더 높은 해상도로 처리해 기술 도표와 시각적 세부 정보가 많은 자료의 해석을 개선합니다.
Claude Opus 4.7 사용 사례
Claude Opus 4.7은 고난도 코딩, 저장소 검토, 세밀한 검증이 필요한 시각적 전문 결과물 제작에 적합합니다.
장시간 코딩 작업
어려운 구현 계획을 여러 단계로 수행하고 중간 결과를 검증해 테스트된 변경 사항을 제공합니다.
저장소 검토 및 디버깅
풀 리퀘스트, 로그, 추적 데이터를 검토해 미묘한 결함을 찾고 원인을 설명하며 검증된 수정안을 제안합니다.
시각적 전문 결과물
세부적인 시각 자료를 해석하고 원본 자료에 맞는 완성도 높은 인터페이스, 슬라이드 또는 문서를 제작합니다.
TokenHub API로 Claude Opus 4.7 사용하는 방법
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Claude Opus 4.7 벤치마크
| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 42.7 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 53.1 |
| 지식 및 추론 | ||
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 88.5% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 31.2% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 50.1% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 54.5% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 43.6% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 67% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 74.0% |
지표 출처 Artificial Analysis
Claude Opus 4.7 비교
Claude Opus 4.7 자주 묻는 질문
Claude Opus 4.7의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.
Claude Opus 4.7은 공급자 모델 계열에서 어디에 해당하나요?+
Claude Opus 4.7 모델은 어려운 코딩, 엄격한 지시 준수, 장시간 워크플로를 위한 이전 세대 Opus 모델입니다. 독립된 모델 세대로 제공되지만 신규 평가에서는 같은 계열의 최신 모델도 비교하는 것이 좋습니다.
Claude Opus 4.7에 적합한 프로덕션 시나리오는 무엇인가요?+
어려운 소프트웨어 엔지니어링 작업, 장시간 다단계 워크플로, 그리고 전문 문서 및 의사결정 분석에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.
Claude Opus 4.7은 장시간 다단계 워크플로에서 어떤 점이 돋보이나요?+
가장 실용적인 강점은 강한 코딩 성능, 엄격한 지시 준수, 그리고 강한 긴 컨텍스트 처리입니다. 이 조합은 장시간 다단계 워크플로에 특히 유용합니다.
Claude Opus 4.7 사용 시 어떤 절충점을 고려해야 하나요?+
프로젝트가 최신 Opus 세대의 이점을 활용할 수 있는 경우, 소형 모델로 충분한 단순 작업인 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.
팀은 TokenHub에서 Claude Opus 4.7을 어떻게 안전하게 시작할 수 있나요?+
TokenHub에서는 Claude Opus 4.7에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. 계정에서 사용할 수 있는 Claude 기능, 컨텍스트 한도, 도구 지원, 현재 모델 상태를 TokenHub 모델 페이지에서 확인하세요.
Claude Opus 4.7을 사용할 준비가 되셨나요?
하나의 API 키로 Claude Opus 4.7과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
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