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Claude Opus 5

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24시간 상태 성공률: 100.0%
-24h현재
성공과 당사 책임의 실패만 집계합니다. 초록은 해당 시간대의 성공, 빨강은 실패 비율입니다. 두 가지는 집계에서 제외됩니다 — 클라이언트 측 오류(잘못된 요청, 인증 실패, 잔액 부족 등 4xx)와 아직 진행 중인 요청. 막대 하나가 1시간이며, 실제 게이트웨이 호출 로그에서 집계합니다.

Claude Opus 5는 Anthropic의 차세대 플래그십으로, 적응형 사고가 기본으로 켜져 있습니다. 복잡한 추론과 코드 엔지니어링, 에이전트 오케스트레이션에 강하며 이미지 이해, 도구 사용, 프롬프트 캐싱을 지원합니다. OpenAI API와 완전히 호환되어 model을 claude-opus-5로 두면 되고, 네이티브 Anthropic Messages API를 쓰면 Claude Code가 바로 붙습니다.

채팅심층 추론코드이미지 이해프롬프트 캐싱

온라인 테스트 · 플레이그라운드

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소개: Claude Opus 5

Claude Opus 5는 Anthropic의 차세대 플래그십 모델입니다. 적응형 사고가 기본으로 켜져 있어 요청마다 얼마나 오래 추론할지 모델이 직접 정하며, 간단한 질문에는 바로 답하고 어려운 질문은 먼저 따져 본 뒤 답합니다. 사고 과정은 네이티브 API와 플레이그라운드에서 볼 수 있습니다. 복잡한 추론, 코드 엔지니어링, 에이전트 오케스트레이션, 롱 컨텍스트 문서 작업에 강하며 이미지 입력, 도구 사용, 프롬프트 캐싱을 네이티브로 지원합니다. NezhaGate는 두 가지 방식으로 제공합니다. 하나는 OpenAI 호환 엔드포인트로, base_url을 NezhaGate로 돌리고 model을 claude-opus-5로 두면 기존 OpenAI SDK를 그대로 씁니다. 다른 하나는 네이티브 Anthropic Messages API로, ANTHROPIC_BASE_URL을 NezhaGate의 /anthropic으로 돌리면 Claude Code가 직접 연결되며 thinking, tool_use, 프롬프트 캐싱이 그대로 보존됩니다. 사용한 만큼 과금하며 실패한 요청에는 과금하지 않습니다.

활용 사례

복잡한 코드 엔지니어링

여러 파일에 걸친 리팩터링, 까다로운 버그 추적, 아키텍처 리뷰, 마이그레이션 계획 — 도구 사용과 함께 쓰면 에이전트가 여러 단계의 변경을 직접 수행합니다.

심층 추론과 분석

다단계 논리, 트레이드오프 분석, 데이터 해석, 기술 선택을 다루며 적응형 사고가 어려운 사례에 예산을 더 씁니다.

긴 문서와 코드베이스

계약서, 논문, 매뉴얼, 대규모 저장소를 요약하고 추출하고 질의응답합니다. 프롬프트 캐싱 덕분에 반복 질문의 비용이 크게 줄어듭니다.

에이전트와 도구 오케스트레이션

네이티브 tool_use가 함수 호출과 다중 턴 도구 루프를 지원해 자동화 워크플로와 엔지니어링 어시스턴트에 잘 맞습니다.

텍스트와 이미지 혼합 작업

차트, 스크린샷, 디자인 시안을 읽고 분석이나 코드로 답합니다. base64와 원격 이미지 URL을 모두 받습니다.

어떻게 고를까

과제가 정말 어렵고 모델이 답하기 전에 생각해 주기를 바랄 때 Claude Opus 5를 고르세요. 복잡한 추론, 큰 코드 프로젝트, 에이전트 오케스트레이션이 이 모델의 홈그라운드입니다. 서사, 각본, 장문 글쓰기라면 형제 모델인 Claude Fable 5가 더 섬세하고, 저렴한 일상 채팅과 코딩에는 Claude Sonnet 4.6을, 100만 토큰 컨텍스트가 필요하면 Gemini 3.1 Pro를 고려하세요. 모두 같은 엔드포인트에서 model 필드 하나로 전환됩니다.

자주 묻는 질문

Claude Opus 5는 무엇인가요?
Claude Opus 5는 Anthropic의 차세대 플래그십 채팅 · 코딩 모델로 적응형 사고가 기본으로 켜져 있습니다. 복잡한 추론, 코드 엔지니어링, 에이전트 오케스트레이션에 강하고 이미지 입력, 도구 사용, 프롬프트 캐싱을 지원합니다. NezhaGate에서는 OpenAI 호환 API 또는 네이티브 Anthropic Messages API로 호출할 수 있습니다.
temperature를 보냈는데 왜 무시되나요?
Anthropic이 이 세대에서 temperature / top_p / top_k를 폐기해, 그대로 보내면 업스트림이 호출을 거절합니다. 기존 OpenAI SDK 코드가 수정 없이 계속 동작하도록 게이트웨이가 이 세 파라미터를 제거한 뒤 전달합니다. 요청은 정상 처리되고 오류도 나지 않으며 샘플링은 모델 기본값으로 동작합니다. 출력을 조절하려면 대신 reasoning_effort(low / medium / high / xhigh / max)로 사고 깊이를 설정하세요. 다섯 단계 모두 토큰당 단가가 같고, 더 깊이 생각하면 그만큼 출력이 늘어날 뿐입니다.
사고 과정은 어떻게 보나요?
네이티브 Anthropic Messages API로 호출하면 응답에 thinking 콘텐츠 블록이 담기고, NezhaGate 플레이그라운드에서는 사고 요약이 바로 표시됩니다. OpenAI 호환 엔드포인트는 최종 답변만 돌려주지만 사고 토큰은 여전히 출력으로 과금됩니다.
프롬프트 캐싱을 지원하나요? 과금은 어떻게 되나요?
지원합니다. 캐시 쓰기와 캐시 적중을 모두 실측으로 확인했습니다. 캐시 쓰기는 캐시 쓰기 단가로, 적중은 캐시 읽기 단가로 과금되며 두 단가 모두 요금 페이지에 있습니다. 긴 프롬프트는 cache_control을 명시하지 않아도 업스트림에서 캐시될 수 있어, 반복 호출이 눈에 띄게 저렴해집니다.
Claude Code를 직접 연결할 수 있나요?
가능합니다. ANTHROPIC_BASE_URL을 NezhaGate의 /anthropic으로 돌리고 게이트웨이 키를 x-api-key로 쓴 뒤 model을 claude-opus-5로 두세요. thinking, tool_use, 프롬프트 캐싱, 스트리밍 SSE가 모두 그대로 통과합니다.

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