소개
Claude Haiku 5.5는 2026년 10월 7일에 출시된 Anthropic의 최신 Haiku이며, Anthropic은 현재 라인업에서 가장 빠른 모델로 내세우며 분류, 추출, 라우팅, 서브에이전트 작업을 겨냥합니다. 여기서는 /v1/chat/completions의 OpenAI 호환 엔드포인트 하나로 제공됩니다. 한 번의 요청에 텍스트와 이미지를 최대 1,000,000토큰까지 담을 수 있고, 한 번의 응답은 최대 128,000토큰까지 출력할 수 있습니다.
프롬프트가 100,000토큰 이하이면 입력 100만 토큰당 $0.10, 출력 100만 토큰당 $0.50이며, 이는 Anthropic의 정가입니다. 더 긴 프롬프트는 요청 전체가 $0.50과 $2.50으로 넘어갑니다. 모델은 요청마다 필요한 만큼 적응형으로 사고하므로 여기에는 reasoning_effort가 없고, 응답은 max_tokens가 아니라 모델이 다 썼을 때 끝납니다. 요청당 최대 128개의 도구를 정의할 수 있고, 도구 호출을 강제할 수 있으며, 응답은 Server-Sent Events로 스트리밍됩니다.
핵심 기능 및 하이라이트
모든 턴에 쓸 만큼 빠른 속도
2026년 10월 8일 테스트에서 짧은 답변은 3~5초 만에, 600단어 분량의 장면은 40초 안에 돌아왔습니다. 가끔 보내는 요청이 아니라 채팅 서비스의 모든 메시지 뒤에 Haiku 5.5를 두어도 될 만큼 빠릅니다.
강한 장면도 끝까지 써 줍니다
플랫폼은 자체 필터를 추가하지 않습니다. 저희 테스트에서 모델은 콘텐츠 요청 24건 중 19건을 전문으로 썼으며, 여기에는 '최대' 단계도 포함되고, '매우 강함' 장면은 9회 시도 중 7회 쓰였습니다. 나머지 '매우 강함' 시도 2회는 누그러졌지만 끝까지 쓰였습니다. '강함' 단계 요청은 두 번 거절되었고, 한 번은 더 순한 장면으로 다시 써 주었습니다.
강제할 수 있는 도구 호출
tool_choice는 auto, none, required 또는 이름을 지정한 도구를 받습니다. 호출을 강제하면 모델은 믿을 수 있는 분류기이자 추출기가 됩니다. 모든 답이 직접 정의한 함수의 인수로 도착하기 때문입니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
messages | 예 | 대화 턴을 오래된 순서로 나열합니다. role은 system, developer, user, assistant, tool이며 system과 developer 메시지는 모델의 지침이 됩니다. 1개 이상 |
max_tokens | 아니요 | 호환성을 위해 받는 값으로 최대 128,000, 기본값은 4,096입니다. 이 엔드포인트에서는 응답을 중간에 끊지 않습니다. |
tools | 아니요 | 요청당 최대 128개의 함수 정의를 OpenAI function 형식으로 전달합니다. 각 정의에는 name, description, JSON 스키마 파라미터가 들어갑니다. 128개 이하 |
parallel_tool_calls | 아니요 | 기본값은 true입니다. false로 설정하면 모델이 한 턴에 도구를 최대 하나만 호출하며, 각 호출이 직전 호출의 결과에 의존하는 연쇄 작업에 알맞습니다. 기본값: |
tool_choice | 아니요 | auto(도구를 전달했을 때의 기본값), none, required, 또는 {"type": "function", "function": {"name": " |
요금
입력 $0.10 / 출력 $0.50 100만 토큰당; 100K 토큰 초과 프롬프트: 입력 $0.50 / 출력 $2.50
활용 사례
대량의 컴패니언 채팅과 롤플레이
페르소나, 세계관 규칙, 모든 등장인물의 나이는 system 메시지에 넣고 대화 기록을 오래된 순서로 보내세요. 짧은 턴은 몇 초 만에 돌아오고 출력 요금은 100만 토큰당 $0.50이라, 오래 이어지는 캐릭터도 부담 없이 운영할 수 있습니다.
라우팅, 라벨링, 추출
지원 티켓, 이메일, 양식을 보내고, 필요한 라벨이나 필드를 파라미터로 가진 도구의 호출을 강제하세요. 결과는 매번 같은 형태로 돌아오므로 곧바로 큐나 데이터베이스에 넣을 수 있습니다.
스크린샷과 사진 읽기
사용자 메시지에 이미지를 첨부하고 물어보세요. 스크린샷의 오류, 영수증의 합계, 대시보드의 패널 같은 것들입니다. 테스트에서 스크린샷 한 장은 입력 약 2,300토큰이었습니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
응답 길이는 프롬프트에 적기
이 엔드포인트에서 max_tokens는 응답을 중간에 끊지 않습니다. 원하는 길이 제한을 ‘120단어 이내로 답하세요’처럼 system 메시지에 적으면 모델이 지키며, 실제로 쓴 토큰만큼만 과금됩니다.
JSON을 요청하지 말고 도구를 강제하기
response_format은 없습니다. 원하는 스키마를 파라미터로 가진 도구를 정의하고, tool_choice를 그 도구로 지정한 뒤, 돌아온 인수를 검증하세요.
고정 텍스트는 앞에, 실패한 요청은 재시도
system 메시지와 참고 자료는 맨 위에 두고 그 뒤에 대화를 이어 붙이세요. 혼잡한 시간대에는 요청이 오류로 실패할 수 있습니다. 실패한 요청은 과금되지 않으니 몇 초 기다렸다가 다시 보내세요. 긴 응답에서는 stream을 true로 설정하세요.
API 빠른 시작
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "anthropic/claude-haiku-5.5/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.
