소설 전체에 걸친 연속성 문제를 고치려면 멀리 떨어진 장의 근거가 필요해요. 문장 단위의 수정은 대개 그렇지 않아요. 비용 차이는 매번 책을 얼마나 다시 보내느냐에서 생겨요.
문제를 찾을 때는 원고 전체를 Sonnet 4.6에 한 번만 보내고, 고칠 때는 장 크기의 묶음을 보내세요. SpicyAPI에서 가격은 입력 100만 토큰당 $3, 출력 100만 토큰당 $15예요. 400,000토큰짜리 원고(영어 산문 30만 단어에 대한 대략적인 추정치이며, 토크나이저로 측정한 값이 아니에요)에 과금 대상 출력 5,000토큰을 더하면 캐싱 없이 $1.275가 들어요. 같은 출력으로 45,000토큰으로 좁힌 묶음은 $0.21이에요. 비용이 커지는 실수는 장마다 전체 읽기를 반복하는 거예요. 매번 책 전체를 다시 보내는 장 편집 40번은 약 $50가 들고, 각각 과금 출력 3,000토큰을 돌려받는 조건에서 25,000토큰 묶음은 $4.80, 45,000토큰 묶음은 $7.20이에요.
SpicyAPI는 이 경로의 입력 창 1,000,000토큰 전체에 하나의 토큰 가격 구간을 적용해요. 200,000토큰을 넘어도 추가 요금은 없어요. 버전 선택은 Sonnet API 버전 가이드를, 인용과 출처 표기 점검은 Opus 편집 워크플로를 참고하세요.
한도와 요금
Sonnet 4.6 엔드포인트의 모델 ID는 anthropic/claude-sonnet-4.6/chat이에요. 텍스트와 image_url 파트를 받고, 입력은 최대 1,000,000토큰이며, max_tokens는 최대 64,000까지 허용하고 기본값은 4,096이에요. effort 옵션은 low, medium, high, max이고 기본값은 medium이에요. temperature, top_p, top_k는 쓸 수 있지만 response_format은 쓸 수 없어요. 원고 편집에는 장 경계와 정확한 문구가 유지되도록 추출한 텍스트를 보내세요.
| 토큰 종류 | 100만 토큰당 USD |
|---|---|
| 일반 입력 | $3 |
| 캐시된 입력(캐시 읽기) | $0.30 |
| 출력(과금되는 추론 포함) | $15 |
| 캐시 쓰기 | $3.75 |
모든 계획에는 두 가지 상한이 영향을 줘요. 입력은 1,000,000토큰이지만 출력은 과금 대상 64,000토큰에서 멈춰요(모두 쓰면 출력 요금으로 $0.96). 그래서 소설 한 권을 통째로 읽힌다고 해서 한 번의 응답으로 한 권을 통째로 돌려받는 것은 아니에요. 추론 토큰은 출력으로 계산돼요. reasoning_tokens는 이미 completion_tokens에 포함되어 있으니 두 번 더하지 마세요.
SpicyAPI는 Sonnet 4.6을 무검열로 표시하고 플랫폼 차원의 콘텐츠 필터를 추가하지 않아요. 다만 맥락 없이 퉁명스럽게 요청하면 거절하거나 표현을 누그러뜨릴 수 있어요. 아래 예시처럼 시스템 메시지 첫 문장에 소설 편집 과제라는 점을 밝히고, 보존할 구절을 지정하세요. 성인 대상 내용을 그대로 유지하는 것이 가장 중요하다면 대안은 Sonnet 5.5예요.
요청에 무엇을 넣을지 정하기
가상의 성인 주인공 마라가 왼쪽 손목을 다쳤고, 황동 열쇠는 위층 서랍에 그대로 있으며, 그녀가 돌아온 이유는 10장까지 밝혀지지 않는다고 해 볼게요. 이 사실들을 바꾸지 않고 4장을 다듬고 싶어요.
이런 국소적인 작업에는 4장, 앞뒤 연결 부분, 기준이 되는 사실 세 가지, 승인된 짧은 문체 샘플을 보내세요. 모델이 모순을 직접 찾게 하고 싶다면 10개 장을 모두 보내는 것도 유용할 수 있어요. 작성자가 이미 정확한 구절과 연속성 규칙을 알고 있다면 필요하지 않아요.
책 전체를 점검할 때는 장과 문단에 안정적인 라벨을 붙여 원고를 보내세요. 먼저 모순 목록과 뒷받침하는 구절을 요청하세요. 한 번의 출력에서 "모든 불일치를 찾아라"와 "책 전체를 다시 써라"를 합치지 마세요. 탐지는 큰 입력을 쓰면서도 짧고 검토하기 쉬운 보고서를 돌려줄 수 있어요.
| 질문 | 제공할 자료 | 유용한 출력 |
|---|---|---|
| 한 장면 다듬기 | 장면, 연결 부분, 관련 설정 | 대체 장면과 변경 사항 |
| 열쇠 위치 모순 찾기 | 열쇠가 나오는 모든 구절과 해석에 충분한 앞뒤 문장 | 문단 ID가 붙은 충돌하는 위치 |
| 아직 파악하지 못한 연속성 문제 찾기 | 원고 전체와 승인된 설정 | 인용 근거가 붙은 발견 사항 |
| 소설 전체 개정 | 확정된 편집 계획, 그다음 범위를 나눈 장별 묶음 | 장별 개별 개정본 |
먼저 Playground에서 해 보기
- Claude Sonnet 4.6을 열고 Playground로 전환하세요.
- 편집 지시는 System prompt에, 설정 사실과 아래 예시의 충돌하는 구절은 Message to the model에 넣으세요. 장 전체를 다시 쓰는 대신 국소적인 수정을 요청한 다음 Run model을 클릭하세요.
- 수정본이 부상, 열쇠 위치, 숨겨진 동기를 그대로 지키는지 확인하세요.
범위를 정한 편집 요청
API Keys에서 받은 키로 환경에 SPICY_API_KEY를 설정하세요. 다음 요청은 SpicyAPI의 Chat Completions 인터페이스를 사용해요.
cat > request.json <<'JSON'
{
"model": "anthropic/claude-sonnet-4.6/chat",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Edit the fictional passage for clarity without changing story facts. Return a replacement paragraph followed by a brief explanation of each factual repair. All characters are adults."
},
{
"role": "user",
"content": "Canon: Mara is 32. Her left wrist is injured; she cannot lift a heavy case with that hand. The brass key remains in the upstairs drawer throughout chapter four. The reason for her return is not revealed until chapter ten. Chapter 4, P12: \"Mara swung the heavy case onto the bench with her left hand. The brass key warmed her palm as she remembered exactly why she had returned.\" Repair P12 without inventing the hidden reason or moving the key. Preserve the action of putting the case on the bench."
}
],
"max_tokens": 4096,
"reasoning_effort": "medium"
}
JSON
curl --fail-with-body https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
--data-binary @request.json올바른 수정은 마라가 오른손을 쓰게 하고 열쇠를 그녀의 손바닥에서 치우되, 숨겨진 동기는 말하지 않은 채로 둬요. 부상이 나았다고 선언해서 해결하거나 무거운 가방을 지어낸 가벼운 가방으로 바꾸면 안 돼요. 그런 변경은 주어진 연속성 조건을 피해 가는 거예요.
출력이 잘리면 요청하는 결과물을 줄이거나 max_tokens를 늘리세요. 배경 정보를 더 보내도 출력 공간은 늘어나지 않아요. 끝까지 출력됐지만 밝히는 내용이 바뀌었다면, 해당 구절 옆에 그 조건을 정확히 다시 적고 국소적인 정정을 요청하세요.
원고 전체를 보낼 때는 같은 요청 본문에 "stream": true와 "stream_options": {"include_usage": true}를 추가하세요. 400,000토큰을 읽는 요청은 스트리밍을 쓰지 않는 호출의 약 100초 제한을 넘겨 응답 없이 끝날 수 있어요. 스트리밍을 쓰면 이를 피할 수 있고, 마지막 청크에 아래 비용 점검에 필요한 토큰 수가 담겨요. delta.content 조각을 순서대로 이어 붙여 보고서를 복원하세요. 요청은 발견 사항만(문단 ID, 인용한 구절, 어긴 규칙), 낮은 effort와 16,000 안팎의 max_tokens로 하세요. 추론이 max_tokens 안에서 계산되기 때문이에요. 스트리밍과 오류 복구는 채팅 가이드에서 다뤄요.
Agent에게 호출 준비 맡기기
원고를 반복해서 처리한다면 코딩 Agent에게 SpicyAPI Skill을 쓰라고 요청하세요. “Read anthropic/claude-sonnet-4.6/chat, then adapt the example to my input; show the request before running it.” CLI로 조회하는 명령은 spicyapi models get anthropic/claude-sonnet-4.6/chat --json이고, MCP로 조회할 때는 spicyapi_model_get에 model: "anthropic/claude-sonnet-4.6/chat"을 지정해요. 채팅 호출은 호환 클라이언트나 채팅 API를 사용해요. 미디어 작업용 명령은 채팅 응답을 생성하지 않아요.
편집 세션 비용
요청 한 번이 청구서 전부인 경우는 드물어요. 매 처리마다 묶음을 다시 보내므로, 추정해야 할 값은 묶음 크기 × 횟수에 출력을 더한 거예요.
| 계획 | 계산 | 합계 |
|---|---|---|
| 원고 전체 점검 1회, 입력 400k, 출력 8k | 400,000 × $3/백만 + 8,000 × $15/백만 | $1.32 |
| 원고 전체 6회, 각 출력 5k, 캐시 절감 없음 | 6 × (400,000 × $3/백만 + 5,000 × $15/백만) | $7.65 |
| 장 편집 40회, 매번 책 전체를 다시 전송(각 출력 3k) | 40 × (400,000 × $3/백만 + 3,000 × $15/백만) | $49.80 |
| 장 편집 40회, 매번 25k 묶음(각 출력 3k) | 40 × (25,000 × $3/백만 + 3,000 × $15/백만) | $4.80 |
25,000토큰 묶음은 해당 장(10,000), 앞뒤 장(4,000), 설정 시트(6,000), 지시와 문체 샘플(5,000)로 구성하세요. 표의 가정에서 묶음 40개의 비용은 입력 $3.00, 출력 $1.80이에요. high나 max effort로 다시 쓸 때는 과금 출력을 더 넉넉히 잡으세요.
에이전트가 주도하는 편집에서는 처리 횟수에 상한을 두고 범위에 들어가는 파일을 지정하세요. "전부 확인해"라는 포괄적인 규칙은 편집 과제를 넘어서 읽기 횟수를 몇 배로 늘릴 수 있어요.
4장의 쓸 만한 편집은 어떤 모습인가
이 샘플은 짧지만 서로 다른 세 가지 오류가 들어 있어요. 다친 손목은 신체적 연속성 오류예요. 마라의 손바닥에 있는 열쇠는 소품 위치 오류예요. 그녀가 돌아온 이유를 설명하는 것은 공개 시점 오류예요. 이를 따로 짚어 두면 장면의 목적을 바꾸지 않고 고칠 수 있어요.
사람이 쓴 예시용 대체문은 다음과 같아요.
마라는 오른손으로 가방을 벤치에 내려놓고 왼쪽 손목의 통증이 가라앉기를 기다렸다. 위층 서랍은 나중으로 미뤄야 했다. 그녀를 다시 데려온 의문도 마찬가지였다.
이것은 Sonnet의 결과가 아니에요. 무거운 가방과 부상은 유지하고, 열쇠는 위층에 두며, 동기는 밝히지 않아요. 그 장의 문체에 따라서는 마지막 문장이 여전히 수수께끼에 너무 주의를 끌 수 있어요. 그럴 때는 완전히 새로운 장면을 요청하는 대신, 다음 신체 동작과 이어지는 더 조용한 끝맺음을 요청하세요.
성인 대상 소설을 편집할 때는 이 구분이 중요해요. 모델은 문법적으로 깔끔한 글을 쓰면서도 누가 접촉을 시작하는지를 바꾸거나, 갈등을 너무 일찍 해소하거나, 신중한 인물을 갑자기 솔직하게 만들 수 있어요. 언젠가 도달하고 싶은 결말이 아니라 이 장 시점의 관계 상태를 알려 주세요. "10장에서 화해한다"는 미래의 설정으로 표시해 두면, 4장은 화해에 의미를 주는 거리를 지킬 수 있어요.
국소적인 문장 단위 편집에는 대체문 하나와 간결한 설명을 요청하세요. 구성 편집에는 앞선 대화를 가리키면서, 장면의 결정이 왜 설득력 없이 느껴지는지를 물으세요. 이 두 작업은 필요한 근거가 달라요. 장황한 다시 쓰기는 장면이 무엇을 바꾸는지 이해하지 못한 것을 보완해 주지 못해요.
책 전체 점검이 책 전체 다시 쓰기가 되지 않게 하기
전체 원고를 검색할 때 쓸 만한 발견 사항에는 두 개의 위치와 그것들이 충돌하는 이유가 들어 있어요. "열쇠의 위치가 일관되지 않다"는 말은 검색을 여전히 당신이 하게 만들어요. "3장 P19에서는 열쇠를 서랍에 잠가 두는데, 4장 P12에서는 꺼내는 장면 없이 마라의 손바닥에 있다"는 말은 검토할 수정안을 줘요.
제공한 원고의 구절로 뒷받침되는 모순만 요구하세요. 넘겨주는 장면이 빠져 있을 때 모델은 그 행동이 불가능하다고 우기는 대신, 설명이 빠져 있다고 표시해야 해요. 나중에 나오는 공개가 그것을 설명할 수도 있어요. 대체문을 요청하기 전에 이 발견 사항을 의도한 줄거리와 대조해 보세요.
이 두 단계 방식은 청구서도 구체적으로 바꿔요. 비싼 전체 입력 요청은 짧은 발견 사항 목록을 돌려주고, 이후의 개정은 해당 장면과 그 장면을 규정하는 사실만 담아요. 이후 호출에서 원고 전체를 유지하는 것은 이런 국소적인 사실로 부족할 때만 하세요. 전체 입력 호출을 반복할 때와 실제 캐시 읽기가 이 선택에 어떤 영향을 주는지는 아래 비용 예시에서 볼 수 있어요.
입력을 이중으로 세지 않고 캐시 계산하기
입력을 서로 겹치지 않는 범주로 나누세요. 캐시되지 않은 입력 U, 캐시 읽기 C, 캐시 쓰기 토큰 W예요. 출력을 O라고 하면 다음과 같아요.
비용 = (3U + 0.30C + 3.75W + 15O) / 1,000,000.
캐시에서 읽은 토큰을 일반 입력으로도 세지 마세요. 400,000토큰 묶음에서 변하지 않는 원고 앞부분이 320,000토큰, 변하는 자료가 80,000토큰, 출력이 5,000토큰인 경우를 생각해 보세요.
| 경우 | 계산 | 합계 |
|---|---|---|
| 입력 전체가 캐시되지 않음 | 400,000 × $3/백만 + 5,000 × $15/백만 | $1.275 |
| 변하지 않는 앞부분이 캐시 읽기 | 320,000 × $0.30/백만 + 80,000 × $3/백만 + 5,000 × $15/백만 | $0.411 |
| 변하지 않는 앞부분이 캐시 쓰기로 과금 | 320,000 × $3.75/백만 + 80,000 × $3/백만 + 5,000 × $15/백만 | $1.515 |
쓰기는 일반 입력보다 25% 비싸고 읽기는 그 10%라서, 쓴 뒤에 한 번이라도 읽는 앞부분은 이미 이득이에요(320,000토큰: 쓰기와 읽기 한 번에 $1.296, 캐시 없는 읽기 두 번에 $1.92). 6회 처리에서는 변하지 않는 앞부분에 쓰기 한 번과 읽기 다섯 번으로 $1.515 + 5 × $0.411 = $3.57이 되고, 캐시 없이는 $7.65예요.
$3.57 시나리오에는 캐시 쓰기 한 번과 읽기 다섯 번이 필요해요. 이 호스팅 스키마에는 Anthropic의 기본 보존 시간인 5분이나 1시간을 고르는 캐시 제어 필드가 없어요. 변하지 않는 설정과 원고 자료를 앞에, 바뀌는 지시를 맨 뒤에 두세요. 앞쪽 구간을 바꾸면 일치하는 앞부분이 짧아질 수 있어요. 먼저 캐시 없이 예산을 세우고, usage 수치와 작업의 확정된 cost를 추정치와 비교해서 어떤 범주가 적용됐는지 확인하세요. "fix paragraph 12" 같은 짧은 후속 요청에도 다시 보내는 모든 기록이 입력으로 따라가요.
편집을 굶기지 않고 비용 줄이기
다시 쓰기 전에 발견 사항을 먼저 요청하세요. 영향받는 문단 목록이 있으면 영향 없는 장을 다시 생성하는 비용을 내지 않고도 작은 편집 범위를 파악할 수 있어요. 원본이 이미 로컬에 있다면 원본과 대체문을 함께 요청하는 대신 대체 구절만 요청하세요. 국소적인 편집에는 사실을 좁힌 묶음을 쓰고, 원고 전체는 전체에 걸친 근거가 필요한 질문을 위해 남겨 두세요.
묶음을 줄이다가 답이 추측이 되는 지점까지 가지는 마세요. 마라의 예시에서 열쇠 위치 사실을 빼면 토큰 몇 개를 아낄 수 있지만 오류를 찾아낼 수 없게 돼요. 목표는 그 질문에 필요한 가장 작은 완전한 근거 집합이에요.
비용이 가장 큰 제약이고 묶음이 일상적인 것이라면, 큰 작업을 시작하기 전에 인접한 모델을 비교하세요. SpicyAPI의 Sonnet 5.5는 100만 토큰당 입력 $2, 출력 $10으로 토큰당 4.6보다 3분의 1 저렴하고, 입력 창은 같은 1,000,000토큰, 출력 상한은 128,000토큰이에요(5.5 엔드포인트). Anthropic은 새 토크나이저에서 내용에 따라 토큰이 약 30% 늘어난다고 추정해요. 이 책과 편집이 모두 30% 늘어난다면 입력 400,000토큰은 520,000토큰이 돼요. 같은 편집에 입력 $1.04와 출력 약 $0.065로 합계 $1.105이고, $1.275와 비교하면 3분의 1이 아니라 약 13% 낮은 수준이며, 추가 추론은 아직 포함되지 않았어요. 예산을 잡기 전에 자신의 토큰을 다시 세어 보세요. 4.6의 temperature, top_p, top_k 제어가 필요하거나 그 모델에 맞춰 조정한 기존 프롬프트가 있다면 4.6을 고르세요. 사양 비교는 버전 가이드에 있어요. Opus 4.6은 100만 토큰당 입력 $5, 출력 $25이고 출력 128,000토큰까지 허용해요. 더 저렴한 경로가 그 한도를 충족한다면 응답 용량이 늘어난다는 것만으로는 높은 가격이 정당화되지 않아요. 특정한 편집상의 실패를 해결해 줄 때 고르세요.
FAQ
100만 토큰 창 전체에 할증이 붙나요?
아니요. 청구 금액이 늘어나는 것은 요청의 입력이 많아질 때, 출력이 많아질 때, 또는 반복할 때이고, 200,000토큰을 넘을 때가 아니에요.
한 번의 응답으로 책 전체를 다시 쓸 수 있나요?
호스팅 출력 상한은 과금되는 추론을 포함해 64,000토큰이에요. 원고 전체에 대한 발견 사항 보고서를 먼저 요청하고, 그다음에 범위를 나눈 장별 다시 쓰기를 요청하세요. 원본 원고는 제안된 대체문과 따로 보관하세요.
같은 원고라면 Sonnet 5.5가 자동으로 더 저렴한가요?
토큰당 요금은 낮지만 토크나이저, 추론, 응답 길이에 따라 과금되는 토큰 수가 달라질 수 있어요. 위의 13% 절감은 명시한 가상의 시나리오예요. 연동에 샘플링 제어나 강제 도구가 필요하면 4.6을 고르고, 이전을 결정할 때는 실제로 측정한 작업별 청구액을 비교하세요.
