소개
Claude Opus 5는 Anthropic의 플래그십 채팅 모델로, 여기서는 /v1/chat/completions의 OpenAI 호환 엔드포인트 하나로 제공합니다. 1,000,000토큰 창에 지금까지의 대화를 그대로 싣고, 응답 하나는 최대 128,000토큰까지 쓸 수 있습니다.
추론 강도는 low, medium, high이며 기본값은 medium입니다. 샘플링은 모델이 고정하므로 temperature와 top_p는 받지 않습니다. 메시지 내용은 텍스트와 이미지가 가능하고, 요청마다 도구를 최대 128개까지 정의할 수 있으며, 응답은 Server-Sent Events로 스트리밍됩니다.
핵심 기능 및 하이라이트
기억은 문단이 아니라 턴으로 잽니다
서른 턴이 지나도 캐릭터가 자기 출신과 약속, 절대 하지 않겠다던 일을 기억할까요? 입력 1,000,000토큰이면 답은 무엇을 보내느냐에만 달려 있습니다. 대화 기록 전체를 요청에 넣으면 모델은 바꿔 쓴 요약이 아니라 원래 대사를 읽습니다.
응답 상한 128,000토큰
응답 하나에 한 챕터, 긴 보고서, 리팩터링 계획 전체가 들어갑니다. max_tokens 기본값은 4,096이고 추론도 출력으로 과금되므로, 상한은 의도적으로 올리고 눈에 보이는 응답보다 여유를 두세요.
샘플링은 모델이 고정
temperature와 top_p가 요청에 들어가지 않으므로 요청 본문을 실행마다 그대로 옮겨 쓸 수 있습니다. 조절하는 것은 추론 강도입니다. 빠른 대화 턴에는 low, 심어 둔 디테일과 확정된 사실을 먼저 맞춰야 할 때는 high를 씁니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
messages | 예 | 순서대로 놓인 대화 턴입니다. 내용은 문자열이거나 text와 |
max_tokens | 아니요 | 응답을 128,000에서 자릅니다. 읽기 창의 8분의 1이고, 기본값은 4,096입니다. |
reasoning_effort | 아니요 | low, medium, high 중 하나이고 기본값은 medium입니다. 쓰기 전에 복선과 정해진 사실을 맞춰 보게 하려면 high로 올리세요. |
stop | 아니요 | 최대 4개의 정지 시퀀스를 문자열 또는 배열로 지정합니다. 모델이 그중 하나를 쓰는 즉시 응답이 끝나며, 일치한 텍스트 자체는 반환되지 않습니다. 1자 이상 · 1개 이상 · 4개 이하 |
tools | 아니요 | 요청당 함수 정의 최대 128개입니다. 128개 이하 |
parallel_tool_calls | 아니요 | true 또는 false이며 기본값은 true입니다. true이면 모델이 한 턴에 여러 도구 호출을 요청할 수 있습니다. 기본값: |
tool_choice | 아니요 | auto, none, required, 또는 함수 하나를 지정한 객체입니다. |
요금
입력 $4.50 / 출력 $22.50 100만 토큰당
활용 사례
수십 턴 동안 유지되는 페르소나
대화를 쓰인 그대로 보내면 서른 턴 뒤에도 캐릭터는 자기 출신과 동의한 것, 거부하는 것을 알고 있습니다. 긴 대화 대부분은 요약 단계가 전혀 필요 없습니다.
긴 작업 체인을 도는 에이전트
저장소와 명세, 지금까지의 논의를 요청 하나로 넘기고 무엇부터 읽을지는 모델에게 맡깁니다. 긴 롤플레이가 시험하는 능력은 여러 단계의 엔지니어링 작업에 필요한 능력과 같습니다. 열 번째 단계에서 첫 번째 단계의 결정을 아직 기억하느냐는 것입니다.
출처 인용이 필수인 보고서
문서 전체를 한꺼번에 넣고, 각 결론마다 근거가 된 구절을 인용하게 하세요. 모델이 보기 전에 아무것도 잘게 나누지 않았으므로, 인용이 빠졌다면 문제는 파이프라인이 아니라 자료 쪽에 있습니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
대화 기록 전체를 오래된 순서로 보내세요
이 창은 누군가 만들려던 요약 계층보다 대개 더 큽니다. 이전 메시지를 순서대로 messages 배열에 넣고, 실제로 오간 말을 모델이 읽게 하세요.
페르소나, 배경, 한계선은 system 메시지에
긴 대화에서 system 메시지만은 밀려나지 않습니다. 출신, 말버릇, 넘지 않을 선, 서술 인칭과 시제는 여기에 두고, user 메시지에는 지금 턴만 넣으세요.
기계가 읽을 출력은 도구 호출을 강제하세요
이 엔드포인트에는 response_format이 없고, 응답을 미리 채우려고 assistant 메시지로 대화를 끝낼 수도 없습니다. 원하는 JSON 스키마를 매개변수로 삼은 도구를 정의하고 tool_choice를 그 함수로 지정한 뒤 인수를 검증하세요. 128,000을 넘는 max_tokens와 동영상 및 오디오 파트는 거부됩니다.
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-opus-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.
