Claude Haiku 4.5는 현행 Claude 라인업의 스피드 티어로, Anthropic은 “준프런티어급 지능을 갖춘 가장 빠른 모델”이라고 설명합니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $1/M
- 출력
- 텍스트 $5/M
- 캐시 읽기
- $0.1/M
- 컨텍스트
- 200K
- GPT-4o 대비
- 약 80% 저렴
- 지식 컷오프
- 2025-02
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 68개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 200,000 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 64,000 |
| 지식 컷오프 | 2025-02 |
| 학습 데이터 기준 | 2025-07 지식 컷오프 2025-02 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 명시적(옵트인) |
|---|---|
| 최소 접두사 | 4,096 공급자 기본값 1,024 |
| 수명 | 기본 5분, 1시간 옵션 |
| 쓰기 비용 | 1.25x (5m) / 2x (1h) |
사고
| 공급자 파라미터 | thinking.type "enabled" + budget_tokens |
|---|---|
| 허용 값 | budget_tokens at least 1,024 and below max_tokens; "adaptive" returns 400 |
| 기본값 | off, 요청에서 설정하지 않으면 사고 없음 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | 확장 사고만 지원하며 effort 파라미터는 없습니다. 이전 턴의 사고 블록은 제거되고 마지막 것만 남습니다. 인터리브드 사고는 지원되지 않고, 베타 헤더는 받아들여지되 무시됩니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 준프런티어급 지능을 갖춘 가장 빠른 Claude
- 확장 사고 지원(적응형 아님)
- 200k 컨텍스트 / 64k 최대 출력
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
Claude Haiku 4.5 통과 · 3 sentences
# Why Your LLM Bill Doubled Reasoning models like o1 and o3 process queries through extended chains of thought before responding, consuming 5-10x more tokens internally than standard models while also charging higher per-token rates. This means both your input token usage and per-unit costs increased simultaneously—a compounding effect that easily doubles overall spend. Unless you've significantly reduced queries to other models or have very selective reasoning deployment, the math makes a doubling entirely predictable.
출력 106 tok 지연 시간 2.8 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
Claude Haiku 4.5 통과 · 8/8 cases
# Fixed Function ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` # Bug Explanation The original function has two related bugs stemming from incorrect initialization and loop logic. First, `best` and `cur` start at 0, which causes single-element lists to incorrectly return 0 instead of 1—a run of one identical element should have length 1. Second, `cur` is reset to 0 (not 1) when a mismatch occurs, causing the next matching pair to be undercounted. More critically, if the longest run ends at the last index, `best` is only updated *during* the loop when a mismatch is encountered; if no mismatch follows the final run, `best` never captures it. […]
출력 310 tok 지연 시간 4.0 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
Claude Haiku 4.5 통과 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
출력 63 tok 지연 시간 1.6 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
Claude Haiku 4.5 통과 · 123 words, 0 banned, 1 question
# Introducing Prompt Cache Across Providers We're excited to announce our latest API gateway feature: intelligent prompt caching that works across multiple AI providers. This powerful capability stores frequently used prompts and their contexts, dramatically reducing latency and API costs for your applications. By intelligently managing cached prompts across providers like OpenAI, Anthropic, and others, you can optimize your infrastructure without changing your code. Why wait for responses when cached results can be delivered instantly? The system automatically handles cache invalidation and updates, ensuring your applications always access current information while maintaining performance gains. With support for complex multi-turn conversations and dynamic content, this feature scales seamlessly with your business needs. […]
출력 165 tok 지연 시간 3.0 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 Claude Haiku 4.5 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-haiku-4-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-haiku-4-5",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-4-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-haiku-4-5",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-haiku-4-5")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Claude Haiku 4.5 소개
- 현행 Claude 모델 중 가장 낮은 지연 시간과 가장 낮은 가격을 제공하며, 200K 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 64K 출력 토큰, 확장 사고(extended thinking) 지원, 비전 입력, 도구 사용, 프롬프트 캐싱을 갖추고 있습니다.
- Anthropic 자체 선택 가이드는 이 모델의 워크로드로 실시간 애플리케이션, 대용량 지능형 처리, 강력한 추론이 여전히 필요한 비용 민감형 배포, 서브에이전트 과제를 지목하며, 여기서 시작한 뒤 특정 능력 공백이 강제할 때에만 상위로 올리라는 명시적인 효율 우선 도입 경로의 출발점 역할을 합니다.
- 사고 방식은 구세대의 것이며, 이 점은 프롬프트를 이식할 때 중요합니다.
- 확장 사고만 지원하고 명시적 토큰 예산이 필요한데 그 값은 1,024보다 크고 응답 한도보다 작아야 하며, 적응형 사고 타입은 오류를 반환하고 추론 강도(effort) 파라미터는 없습니다.
- 인터리브드 사고도 지원되지 않습니다.
- 베타 헤더는 받아들여지지만 무시됩니다.
- 프롬프트 캐싱은 최소 4,096 토큰 프리픽스를 요구해 패밀리에서 가장 제약이 크고, 이전 턴의 사고 블록은 보존되지 않고 제거됩니다.
- 구조화 출력은 정식 제공되며, 컨텍스트 윈도우는 200K로 고정되어 롱 컨텍스트 변형이 없습니다.
- 이 프로필은 응답성이 가장 중요한 대용량 챗, 분류, 코딩 어시스턴트에 잘 맞습니다.
- Synthorai는 OpenAI 호환 챗 엔드포인트로 Claude Haiku 4.5를 서빙하므로 전환은 모델명 변경만으로 끝납니다.
자주 묻는 질문
Claude Haiku 4.5 API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $1 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 Claude Haiku 4.5에 약 8K 토큰짜리 요청을 125회쯤 보낼 수 있습니다.
Claude Haiku 4.5는 어떤 작업에 가장 강한가요?
준프런티어급 지능의 가장 빠른 모델, 현행 라인업 최저 지연·최저 가격, 확장 사고, 비전 입력, 프롬프트 캐싱. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
Claude Haiku 4.5 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Claude Haiku 4.5 가격은 입력 100만 토큰당 $1, 출력 100만 토큰당 $5입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.1입니다.
Claude Haiku 4.5의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
Claude Haiku 4.5의 컨텍스트 윈도우는 200K 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 64,000 토큰까지 출력할 수 있습니다.
Claude Haiku 4.5는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 옵트인 방식입니다. 변하지 않는 접두사에 cache_control 브레이크포인트를 지정하면 됩니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.1입니다(캐시되지 않으면 $1). 캐시되려면 프롬프트에 4,096토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다 (TTL 기본 5분, 1시간 옵션). 프롬프트 캐싱 가이드 →
Claude Haiku 4.5는 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="claude-haiku-4-5"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
Claude Haiku 4.5의 지식 컷오프는 언제인가요?
공급자 공식 문서에 따르면 Claude Haiku 4.5의 지식 컷오프는 2025-02입니다(2026-07-09 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.