Anthropic
Claude Sonnet 5.5
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
128K
출시일
N/A
claude-opus-4.7-fastClaude Opus 4.7 Fast은(는) 출처에서 빠른-mode Opus 4.7 variant을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 지연 민감형 products needing Opus-class autonomy and 추론에 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
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 | 캐시 생성 5m |
|---|---|---|---|
| $30/M | $150/M | $3/M | $37.5/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Claude Opus 4.7 Fast는 과거에 제공된 Opus 4.7 가속 구성을 뜻하며 코딩, 지속 실행, 시각 이해 역량은 동일합니다.
기존 fast 구성은 별도로 학습된 모델이 아니라 Opus 4.7과 동일한 가중치와 동작을 사용했습니다.
어려운 소프트웨어 변경을 계획하고 구현하면서 중간 결과와 자체 코드를 점검합니다.
고해상도 이미지를 처리해 세부 인터페이스, 기술 도표, 시각 문서를 해석합니다.
Claude Opus 4.7 Fast는 고난도 개발, 저장소 조사, 시각 문서 작업에 적합하지만 현재 Anthropic의 fast mode 제공을 의미하지는 않습니다.
까다로운 명세를 구현 계획, 실행 가능한 코드, 검증 단계로 전환합니다.
파일, 로그, 의존성을 가로질러 장애를 추적하고 맞춤형 수정안을 제안한 뒤 검증합니다.
인터페이스, 슬라이드 또는 기술 도표를 검토하고 시각적 근거에 기반한 구체적인 수정안을 제공합니다.
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)| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 57.3 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 52.5 |
| 지식 및 추론 | ||
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 91.4% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 39.6% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 54.5% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 51.5% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 58.6% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 70.3% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 88.6% |
지표 출처 Artificial Analysis
Claude Opus 4.7 Fast의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.
Claude Opus 4.7 Fast 모델은 속도가 중요한 Opus 작업을 위해 Anthropic 연구 미리보기 Fast 모드를 적용한 Claude Opus 4.7입니다. Fast 모드는 연구 미리보기이며 표준 Opus와 접근 권한, 요금, 한도가 다를 수 있습니다.
더 빠른 출력이 필요한 에이전트, 어려운 소프트웨어 엔지니어링 작업, 그리고 장시간 다단계 워크플로에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.
가장 실용적인 강점은 표준 모드보다 빠른 출력, 기반 Opus 모델의 성능, 그리고 엄격한 지시 준수입니다. 이 조합은 어려운 소프트웨어 엔지니어링 작업에 특히 유용합니다.
지연 시간 목표가 Fast 모드의 추가 비용을 정당화하지 못하는 경우, 안정적인 인터페이스와 예측 가능한 동작이 필수인 경우, 또는 프로젝트가 최신 Opus 세대의 이점을 활용할 수 있는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.
TokenHub에서는 Claude Opus 4.7 Fast에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. 계정에 Fast 모드가 활성화되어 있는지 확인하고 트래픽을 라우팅하기 전에 현재 프리미엄 비용과 한도를 표준 Opus와 비교하세요.
하나의 API 키로 Claude Opus 4.7 Fast과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
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