신규 무료 가입, 10회 호출 제공. 최대 $1, 카드 불필요.

Claude Opus 4.5

2025-11-24 출시

chat코드리즈닝도구 호출비전프롬프트 캐싱

Claude Opus 4.5는 이전 세대 Opus 모델로, Anthropic의 최상위 티어 가격을 100만 토큰당 $5/$25로 재편한 릴리스입니다.

입력
텍스트 이미지 $5/M
출력
텍스트 $25/M
캐시 읽기
$0.5/M
컨텍스트
200K
지식 컷오프
2025-05

벤치마크

평균 상회최고 점수28 / 9310 / 93
Claude Opus 4.5 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
SWE-Bench Pro
57.1%
OSWorld-Verified
66.3%
Cybergym
50.6%
MedXpertQA-MM
63.6%
SkillsBench Avg@5
45.3%
GPQA Diamond
87%
EmbSpatialBench
75.7%
BrowseComp
37%
Video-MME (w. sub)
77.6%

벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격의 위치

동종 60개 모델 중 가격 위치

입력$5/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
출력$25/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
캐시 읽기$0.5/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

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.

스펙 및 제한

토큰

컨텍스트 윈도우(공급사 사양) 200,000
최대 출력(벤더 스펙) 64,000
지식 컷오프 2025-05
학습 데이터 기준 2025-08 지식 컷오프 2025-05

프롬프트 캐싱

캐싱 방식 명시적(옵트인)
최소 프리픽스 4,096 공급사 기본값 1,024
수명 기본 5분, 1시간 옵션
쓰기 비용 1.25x (5m) / 2x (1h)

사고

공급사 파라미터 thinking.type "enabled" + budget_tokens, plus output_config.effort
허용 값 budget_tokens at least 1,024 and below max_tokens; effort low · medium · high (no xhigh, no max); "adaptive" returns 400
기본값 사고 꺼짐; effort는 high 요청에서 지정하지 않을 때 적용
비활성화 가능 지원
사고 동작 effort를 지원하는 유일한 확장 사고 전용 모델로, effort는 응답 전체를 조절하고 budget_tokens는 추론 깊이를 정하므로 둘 다 설정해야 합니다. 이전 턴의 사고 블록은 컨텍스트에 남아 입력으로 과금됩니다. 인터리브드 사고에는 interleaved-thinking-2025-05-14 베타 헤더가 필요합니다.
파라미터 reasoning_effort
minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다

모델

모달리티 텍스트 + 이미지 → 텍스트
  • 레거시 모델
  • effort 파라미터를 처음 도입(출시 당시 퍼블릭 베타)
  • 200k 컨텍스트 / 64k 최대 출력

출처: Anthropic 공식 문서 ↗

30초 만에 Claude Opus 4.5 사용하기

OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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-opus-4-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Claude Opus 4.5 소개

  • Claude Opus 4.1의 $15/$75에서 내려온 가격입니다.
  • Anthropic은 이 모델을 최대 성능과 실용적 성능을 결합한 가장 지능적인 모델로 소개했고, 복잡한 전문 과제, 전문 소프트웨어 엔지니어링, 고급 에이전트를 겨냥하며 비전, 코딩, 컴퓨터 사용에서 단계적 도약을 이뤘다고 밝혔습니다.
  • 200K 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 64K 출력 토큰, 확장 사고, 비전 입력, Claude의 도구 사용·캐싱 기능을 중간 수준의 지연 시간으로 지원합니다.
  • 한 가지 눈에 띄는 지점에서 하이브리드이기도 합니다.
  • 추론 강도(effort) 파라미터를 받아들이는 유일한 확장 사고 전용 모델이며, Anthropic의 권고는 둘 다 설정하라는 것입니다.
  • 추론 강도는 응답 전반을 좌우하고 사고 예산은 추론 깊이를 정합니다.
  • 여기서 추론 강도는 low부터 max까지이지만 xhigh는 없고, xhigh는 Opus 4.7에서 등장합니다.
  • 적응형 사고를 요청하면 오류가 반환되고, 사고는 활성화하지 않는 한 꺼져 있으며, 인터리브드 사고에는 베타 헤더가 필요합니다.
  • Haiku 티어와 달리 이전 턴의 사고 블록은 컨텍스트에 보존되고 입력으로 과금됩니다.
  • 프롬프트 캐싱은 최소 4,096 토큰 프리픽스가 필요합니다.
  • Anthropic은 이를 레거시 모델로 분류하고 더 새로운 Opus 릴리스로의 마이그레이션을 권장합니다.
  • OpenAI SDK로 표준화한 팀을 위해 Synthorai는 Claude Opus 4.5를 OpenAI 호환 챗 API로 서빙합니다.

자주 묻는 질문

Claude Opus 4.5 API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?

네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $5/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 Claude Opus 4.5에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 24회 보낼 수 있습니다.

Claude Opus 4.5는 무엇에 가장 강한가요?

최상위 티어를 100만당 $5/$25로 재편, 확장 사고를 갖춘 200K 컨텍스트, 레거시 분류, 최신 릴리스 이전 권장. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.

Claude Opus 4.5의 가격은 얼마인가요?

Synthorai에서 Claude Opus 4.5는 입력 토큰 100만 개당 $5, 출력 토큰 100만 개당 $25입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.5/M로 과금됩니다.

Claude Opus 4.5는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네, 옵트인 방식으로 안정적인 프리픽스를 cache_control 브레이크포인트로 표시합니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.5/M로 과금됩니다(미캐시 시 $5/M); 캐시되려면 프롬프트에 4,096 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 기본 5분, 1시간 옵션). 프롬프트 캐싱 가이드 →

Claude Opus 4.5는 어떻게 이용하나요?

기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="claude-opus-4-5"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.

Claude Opus 4.5의 지식 컷오프는 언제인가요?

벤더 공식 문서에 따르면 Claude Opus 4.5의 지식 컷오프는 2025-05입니다(2026-07-09 기준).

관련 모델

비교

이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.

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