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Anthropic의 Claude Sonnet 5.5(2026년 9월 28일 출시) chat을 OpenAI 호환 엔드포인트로 씁니다. 최대 1,000,000 토큰을 읽고 128,000 토큰을 반환하며 추론 강도는 none부터 max까지, 도구 정의 128개를 지원합니다.

입력 $2출력 $10100만 토큰당캐시된 입력 $0.20캐시 쓰기 $2.50

플레이그라운드

요청 보내기

빠른 시작

예시는 선택한 엔드포인트의 공개 파라미터 정의를 사용합니다. API 키와 예시 미디어를 바꾼 뒤 서버에서 요청하세요.

SDK 및 연동
POSThttps://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions

API 인증

API 키는 서버 환경 변수 SPICY_API_KEY에 보관하세요. Bearer 인증을 사용하고 JSON 요청에는 Content-Type: application/json을 지정하세요.

Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY
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-sonnet-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'

이 모델의 입력 스키마에서 뽑아낸 예시입니다. API도 모든 요청을 같은 스키마로 검증합니다.

논리적으로 같은 요청 하나에는 같은 Idempotency-Key를 계속 쓰세요. 네트워크가 끊겼다고 새 키로 자동 재전송하지 말고, 접수된 요청을 나중에 확인할 수 있도록 request_id를 남겨 두세요. 앞서 받던 채팅 스트림이 다시 흘러나오지는 않습니다.

입력 파라미터

모델 파라미터는 JSON 요청 본문에서 model과 같은 수준에 넣습니다. 이 엔드포인트는 input으로 감싸지 않습니다.

messagesarray<object>필수

대화 턴을 오래된 순서로 나열합니다. role은 system, developer, user, assistant, tool이며 system과 developer 메시지는 모델의 지침이 됩니다. content는 문자열이거나 text와 image_url 파트의 배열입니다. 도구 결과는 tool_call_id를 담은 tool 역할 메시지로 전달합니다.

기본값
지정되지 않음
제약 조건
minItems:1
tool_choicestring선택

auto 또는 none입니다. Sonnet 5.5는 도구 강제를 받지 않습니다. 특정 호출이 필요하면 프롬프트에 도구 이름을 명시하고 이 값은 auto로 두세요.

기본값
지정되지 않음
허용 값
"auto""none"
parallel_tool_callsboolean선택

기본값은 true입니다. false로 설정하면 모델이 한 턴에 도구를 최대 하나만 호출하며, 각 호출이 직전 호출의 결과에 의존하는 연쇄 작업에 알맞습니다. 도구를 제공했을 때만 의미가 있으며, tool_choice가 none이면 어느 값이든 도구는 호출되지 않습니다.

기본값
true
toolsarray<object>선택

요청당 최대 128개의 함수 정의를 OpenAI function 형식으로 전달합니다. 각 정의에는 name, description, JSON 스키마 파라미터가 들어갑니다.

기본값
지정되지 않음
제약 조건
maxItems:128
stopstring | array선택

정지 시퀀스를 최대 4개까지 문자열 또는 배열로 지정합니다. 모델이 그중 하나를 쓰는 즉시 응답이 끝나며, 일치한 텍스트 자체는 출력에서 빠집니다. 기본값은 없습니다. 단가는 바뀌지 않으며, 중간에 끊긴 응답은 생성된 토큰만큼만 과금됩니다.

기본값
지정되지 않음
제약 조건
minLength:1
minItems:1
maxItems:4
reasoning_effortstring선택

none, low, medium, high, xhigh, max 중 하나이며 기본값은 medium입니다. none은 응답 전에 사고하지 않도록 지시하지만(Anthropic의 between_tools 모드) 긴 대화에서는 잠깐 사고할 수 있으며, 그보다 높은 단계일수록 더 많이 생각할 수 있습니다. 이 모델에 대한 Anthropic의 기본값은 high이지만, medium은 채팅과 지연 시간에 민감한 작업을 medium이나 low에서 시작하라는 권고를 따른 값입니다. 토큰 단가에는 영향을 주지 않습니다.

기본값
"medium"
허용 값
"none""low""medium""high""xhigh""max"
max_tokensinteger선택

응답 상한을 설정합니다(최대 128,000, 기본값 4,096). 사고도 같은 예산에 포함되므로 상한이 작으면 화면에 보이는 답변이 끝나기 전에 추론에 소진될 수 있습니다. 넉넉한 여유를 남기세요. high, xhigh, max에서는 더욱 그렇습니다. reasoning_effort가 none이어도 긴 대화에서는 잠깐 사고할 수 있으므로 이때도 4,000토큰 이상의 여유를 남기세요.

기본값
4096
제약 조건
minimum:1
maximum:128000

결과 읽기

stream이 false이면 완성된 채팅 응답이 바로 반환됩니다. choices[].message를 읽으면 되며 작업을 폴링할 필요가 없습니다. Server-Sent Events를 지원하는 클라이언트에서는 stream을 true로 설정할 수 있습니다.

완료 응답 예시
{
  "id": "chatcmpl_example",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1788652800,
  "model": "anthropic/claude-sonnet-5.5/chat",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here is a concise summary of the release notes."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 32,
    "completion_tokens": 14,
    "total_tokens": 46
  }
}

응답은 구조를 보여 주는 예시입니다. usage는 토큰 수이며 실제 사용량과 요금은 요청에 따라 달라집니다.

SDK 및 연동

앱, 터미널, AI 어시스턴트 또는 시각적 워크플로에서 SpicyAPI를 사용하세요. 원하는 설정 가이드를 선택하세요.

SillyTavern과 롤플레이 앱에서 사용하기

SillyTavern, RisuAI, Agnai 등 OpenAI 호환 설정이 있는 앱에 아래 기본 URL과 API 키를 붙여 넣고 모델로 anthropic/claude-sonnet-5.5/chat을(를) 선택합니다. 브라우저에서 바로 호출할 수 있으며, 이 모델이 받지 않는 슬라이더 값은 오류 없이 무시됩니다.

Base URL: https://api.spicyapi.ai/v1
Model: anthropic/claude-sonnet-5.5/chat

ComfyUI에서 쓰기

ComfyUI Manager나 아래 명령으로 SpicyAPI 노드를 설치한 뒤 SpicyAPI Chat 노드에서 anthropic/claude-sonnet-5.5/chat을(를) 고르면 ComfyUI 그래프 안에서 이 모델을 쓸 수 있습니다.

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/spicyapi-ai/comfyui-spicyapi