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Claude Opus 5

2026-07-24 출시

chat코드리즈닝도구 호출비전프롬프트 캐싱

Claude Opus 5는 복잡한 에이전틱 코딩과 엔터프라이즈 업무를 위한 Anthropic의 모델로, 마이그레이션 가이드는 심층 추론, 에이전틱·롱 호라이즌 과제, 테스트 타임 컴퓨트 스케일링에서 Claude Opus 4.8 대비 단계적 도약이라고 설명합니다.

입력
텍스트 이미지 $5/M
출력
텍스트 $25/M
캐시 읽기
$0.5/M
컨텍스트
1M
지식 컷오프
2026-05

벤치마크

평균 상회최고 점수24 / 265 / 26
Claude Opus 5 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
Terminal-Bench 2.1
89.1%
BioMysteryBench hard
49.4%
OSWorld 2.0
더 높은 점수를 낸 모델 없음 70.6%
HealthBench Professional
59.8%
Finance Agent v2
58.6%
Legal Agent Benchmark
6.7%
Humanity's Last Exam no tools
56.6%
BrowseComp
90.8%
LVBench
75.4%

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

가격의 위치

동종 65개 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) 1,000,000
최대 출력(벤더 스펙) 128,000
지식 컷오프 2026-05

프롬프트 캐싱

캐싱 방식 명시적(옵트인)
최소 프리픽스 512 공급사 기본값 1,024
수명 기본 5분, 1시간 옵션
쓰기 비용 1.25x (5m) / 2x (1h)

사고

공급사 파라미터 thinking.type + output_config.effort
허용 값 thinking.type adaptive · disabled; effort low · medium · high · xhigh · max
기본값 사고 켜짐; effort는 high(Claude API 및 Claude Code) 요청에서 지정하지 않을 때 적용
비활성화 가능 지원
사고 동작 사고 비활성화는 effort가 high 이하일 때만 허용되며, xhigh 또는 max와 함께 thinking {"type": "disabled"}를 보내면 400 오류가 반환됩니다. display의 기본값은 “omitted”이므로, display를 “summarized”로 설정하지 않으면 사고 블록의 thinking 필드는 비어 있는 채로 돌아옵니다.
파라미터 reasoning_effort
minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다

모델

모달리티 텍스트 + 이미지 → 텍스트
  • 1M 컨텍스트가 기본값이자 최대값이며 더 작은 컨텍스트 변형은 없음
  • 캐시 가능 최소 프롬프트가 512 토큰으로 인하
  • 긴 변 기준 최대 2576 px 고해상도 이미지 입력
  • output-300k-2026-03-24 베타 헤더 사용 시 Message Batches API에서 최대 300k 출력 토큰
  • 대화 중 도구 변경은 베타
  • 패스트 모드는 Claude API에서만 제공되는 리서치 프리뷰

출처: Anthropic 공식 문서 ↗

하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

Claude Opus 5 통과 · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

출력 529 tok 지연 시간 9.0 s

지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. 확인 수정이 테스트를 통과

Claude Opus 5 통과 · 8/8 cases

## Fixed version ```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 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

출력 1094 tok 지연 시간 16.1 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

Claude Opus 5 통과 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

출력 539 tok 지연 시간 7.6 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. 확인 120단어, 금지어 0개

Claude Opus 5 통과 · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

출력 1593 tok 지연 시간 19.1 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

30초 만에 Claude Opus 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-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Claude Opus 5 소개

  • Anthropic 자체 선택 가이드는 여기서 시작하고, 가용한 최고 성능이 필요한 워크로드에만 Claude Fable 5를 남겨 두라고 안내합니다.
  • Opus 4.8과 같은 100만 입력·출력 토큰당 $5, $25 가격으로 그대로 갈아 끼울 수 있는 업그레이드이며, 베타 헤더 없이 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 기본값으로 유지하고 128K 최대 출력, 적응형 사고, 프롬프트 캐싱, 배치 처리, Files API, PDF 지원, 비전을 갖추고 있습니다.
  • 다만 문서화된 두 가지 공백이 있습니다: 웹 페치 도구를 쓸 수 없고 Priority Tier가 지원되지 않습니다.
  • 마이그레이션에서 걸리는 변경은 두 가지입니다.
  • 사고가 기본으로 켜져 있어 thinking 필드를 생략한 요청이 이전과 달리 이제는 추론하며, max_tokens는 여전히 사고와 답변을 합쳐 상한을 겁니다.
  • 그리고 사고는 추론 강도(effort) high 이하에서만 끌 수 있는데, 비활성 사고를 xhigh나 max와 함께 쓰면 400이 반환되기 때문입니다.
  • 추론 강도는 low부터 max까지이고 기본값은 high이며, 프롬프트 캐싱은 1,024가 아니라 512 토큰 프리픽스부터 시작하고, 패스트 모드는 리서치 프리뷰로 제공되며, 신뢰 가능한 지식 컷오프는 2026년 5월입니다.
  • 사이버보안 안전 분류기가 요청을 거절할 수 있고, Anthropic은 이 모델이 지시하지 않아도 스스로 결과를 검증한다고 밝히므로 예전 프롬프트에서 가져온 검증 지시는 이제 과도한 검증을 유발합니다.
  • Synthorai는 OpenAI 호환 챗 엔드포인트로 Claude Opus 5를 서빙합니다.

자주 묻는 질문

Claude Opus 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 5에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 24회 보낼 수 있습니다.

Claude Opus 5는 무엇에 가장 강한가요?

복잡한 에이전틱 코딩과 엔터프라이즈 업무용 설계, 심층 추론과 롱 호라이즌 과제에서 Opus 4.8 대비 단계적 도약, 사고 기본 활성, 추론 강도 high 이하에서만 비활성화. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.

Claude Opus 5의 가격은 얼마인가요?

Synthorai에서 Claude Opus 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 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 512 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 기본 5분, 1시간 옵션). 프롬프트 캐싱 가이드 →

Claude Opus 5는 어떻게 이용하나요?

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

Claude Opus 5의 지식 컷오프는 언제인가요?

벤더 공식 문서에 따르면 Claude Opus 5의 지식 컷오프는 2026-05입니다(2026-07-28 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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