개발자 문서
Claude의 고급 기능과 다양한 역량을 탐색해 보세요.
Claude Platform에서 구축해 보세요
API로 업계 최고 수준의 AI 모델을 활용해 새로운 사용자 경험과 제품과 업무 방식을 구현해 보세요.
"CursorBench에서 Claude Opus 4.8은 모든 노력 수준에 걸쳐 이전 Opus 모델을 능가합니다. 도구 호출은 의미 있게 더 효율적이어서 같은 수준의 지능을 더 적은 단계로 구현하며, 엔드 투 엔드 작업을 끝까지 완수합니다."
Michael Truell, 공동 창업자 겸 CEO
"Claude를 선택한 결정은 전적으로 데이터에 기반한 것이었습니다. 여러 모델 제공업체를 나란히 두고 테스트한 결과, Claude는 사례 해결률과 고객 만족도 점수에서 일관되게 최고의 결과를 제공했습니다."
Timothy Addison, Engineering Org Chief of Staff
"저희의 Super-Agent 벤치마크에서 Claude Opus 4.8은 모든 케이스를 엔드 투 엔드로 완수한 유일한 모델이며, 비용 면에서는 GPT-5.5와 동등한 수준을 유지하면서도 이전 Opus 모델들을 능가했습니다. 번역, 딥 리서치, 슬라이드 작성 및 분석 분야의 에이전트 제품에 강력한 신뢰성을 제공합니다."
Kay Zhu, 공동 창업자 겸 CTO
"Sonnet 4.6는 Rakuten AI를 위해 저희가 테스트한 iOS 코드 중 최고의 결과물을 만들어냈습니다. 더 나은 스펙 준수, 더 나은 아키텍처, 그리고 요청하지 않은 최신 도구까지 단번에 활용했습니다. 그 결과는 정말로 놀라웠습니다."
Yusuke Kaji, General Manager, AI
"Claude Opus 4.8은 엔터프라이즈 AI의 새로운 기준을 제시합니다. Databricks의 데이터 및 지식 작업용 AI 에이전트인 Genie에서 새로운 Opus 모델은 에이전트 추론의 단계적 도약을 이끌어 내며, 이전의 어떤 Opus보다도 더 깊고 다단계의 질문을 더 빠르게 처리합니다. 멀티모달 강점 덕분에 Genie는 PDF, 다이어그램 및 기타 비정형 콘텐츠를 직접 추론할 수 있으며, Opus 4.7 대비 61% 더 저렴한 토큰 비용으로 이를 수행합니다."
Hanlin Tang, CTO - Neural Networks
"Anthropic과의 파트너십은 매우 특별했습니다. 그들의 가이드와 지원 덕분에 저희 엔지니어링 팀이 모델을 최대한 활용할 수 있었습니다."
Joel Hron, CTO
"장시간 실행되는 평가에서 Claude Opus 4.8의 분석은 이전 Opus 모델보다 일관되게 더 높은 품질을 보여주었습니다. 더 빠르게 마무리하면서도 더 풍부하고 정보 밀도가 높은 결과물을 만들어 냈습니다. 전반적으로 신호 대 잡음비가 눈에 띄게 개선되었습니다. 가장 큰 차별점은 분석의 입력과 출력에서 발생하는 문제를 Opus 4.8이 선제적으로 지적하는 경향이었으며, 이는 다른 모델들이 일상적으로 놓치고 사용자가 직접 발견해야 했던 부분입니다."
Michael Ran, Sr. Investment Associate
"Claude를 통해 저희는 단순히 고객 서비스를 자동화하는 것이 아니라, 진정으로 사람다운 품질로 끌어올리고 있습니다. 이를 통해 지원팀은 고객 경험과 진정한 가치를 만들어 내는 상호작용에 대해 더욱 전략적으로 사고할 수 있게 됩니다."
Fergal Reid, VP of AI
"Claude Sonnet 4.6의 성능 대비 비용 비율은 놀라울 정도입니다. 최근 몇 달간 Claude 모델이 얼마나 빠르게 진화해왔는지는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. Sonnet 4.6는 저희의 오케스트레이션 평가에서 우수한 성능을 보이고, 가장 복잡한 에이전트 워크로드를 처리하며, 노력 설정(effort settings)을 높일수록 계속해서 향상됩니다."
Michele Catasta, President
시작 방식을 선택하세요
원하는 방식으로 직접 빌드
다음 기능을 통해 나만의 생성형 AI 솔루션을 구축해 보세요:
- 모든 Claude 모델에 대한 액세스
- 사용량 기반 요금제
- 자동 확장되는 요청 처리 한도
- 간단한 종량제 가격 모델
- Workbench에서 직접 배포
- 프롬프트 가이드와 개발자 문서
추가 지원 받기
맞춤형 요청 처리 한도나 실무 지원이 필요하신가요? 아래 서비스를 위해 영업팀에 문의하세요:
- Anthropic의 온보딩 지원
- 맞춤형 요청 처리 한도
- 월별 인보이스를 통한 청구
- 프롬프트 작성 지원
- 배포 지원
Claude 모델
모델 라인업은 작업에 맞는 규모를 자유롭게 선택할 수 있도록 구성되어 있으며, 모든 모델이 속도와 성능의 최적 조합을 제공합니다.
Opus 4.7
에이전트 및 코딩에 특화된 가장 지능적인 모델
입력
$5 / MTok
출력
$25 / MTok
프롬프트 캐싱
쓰기
$6.25 / MTok
읽기
$0.50 / MTok
Sonnet 4.6
인텔리전스, 비용, 속도의 최적 조합
입력
$3 / MTok
출력
$15 / MTok
프롬프트 캐싱
쓰기
$3.75 / MTok
읽기
$0.30 / MTok
Haiku 4.5
가장 빠르고 비용 효율적인 모델
입력
$1 / MTok
출력
$5 / MTok
프롬프트 캐싱
저장
$1.25 / MTok
읽기
$0.10 / MTok
미국에서 실행해야 하는 워크로드의 경우, 입력 및 출력 토큰 기준 1.1배의 가격으로 미국 전용 추론을 사용할 수 있습니다. 더 알아보기.
프롬프트 캐싱 가격은 5분 TTL을 기준으로 적용됩니다. 확장된 프롬프트 캐싱에 대해 알아보세요.
Prompt caching pricing reflects 5-minute TTL. Learn about extended prompt caching.
내장된 도구로 더 넓은 범위의 작업을 처리하세요
Claude Managed Agents
대규모 에이전트를 구축 및 배포하기 위한 구성 가능한 API 제품군.
프롬프트 캐싱
Claude에게 충분한 배경 정보와 예시 출력을 제공하여 비용 및 지연 시간을 줄일 수 있습니다.
웹 검색 및 가져오기
웹 전반의 최신 실제 데이터를 활용해 Claude의 지식을 보강할 수 있습니다.
고급 도구 사용
Claude가 수백 가지 외부 도구 및 API와 상호작용하도록 설정하면 더 폭넓은 작업을 수행할 수 있습니다.
일괄 처리
대규모 요청을 비동기 방식으로 처리하고 비용을 50% 절감할 수 있습니다.
메모리
Claude가 전용 메모리 파일에 정보를 저장하고 참조하도록 설정할 수 있습니다.
컨텍스트 편집
토큰 한도에 가까워지면, 컨텍스트 창에서 관련성이 낮은 도구 호출과 결과를 자동으로 지울 수 있습니다.
MCP 커넥터
클라이언트 코드를 작성하지 않고도 Claude를 원격 MCP 서버에 연결할 수 있습니다.
코드 실행
API 호출 내에서 Python 코드를 실행하고, 시각화를 생성하며, 데이터를 직접 분석할 수 있습니다.
인용
Claude는 응답 생성에 사용된 문장 및 단락에 대해 자세한 참조 정보를 제공하여, 결과의 검증 가능성과 신뢰성을 높입니다.
Files API
문서를 한 번 업로드하면 여러 대화에서 반복적으로 참조할 수 있습니다.
스킬
Claude에게 여러분의 전문 지식과 업무 절차, 모범 사례를 가르쳐 보세요. 일관된 전문가 수준의 결과물을 얻을 수 있습니다.
구조화된 출력
Claude의 응답이 여러분의 JSON 스키마에 부합하도록 설정할 수 있습니다.
Claude Console로 운영 단계에 더 빨리 진입하세요
Claude의 강력한 AI 기능을 앱에 통합해 프로덕션급 솔루션을 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
너는 고객 지원 티켓을 분류하는 데 특화된 AI 어시스턴트야. 너의 임무는 제공된 티켓 내용을 분석한 뒤, 사전 정의된 목록 중 가장 적절한 카테고리에 티켓을 할당하는 거야. 또한 분류 결정에 대한 근거를 제시해야 해.
먼저, 사용 가능한 카테고리를 확인해:
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
이제 분류해야 하는 지원 티켓의 내용은 다음과 같아:
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
다음 단계를 따라 작업을 수행해야 해:
– 티켓 내용을 주의 깊게 읽고 분석한다.
– 해당 내용이 각 카테고리와 어떻게 연관되는지 고려한다.
– 티켓에 가장 적합한 카테고리를 선택한다.
– 추론 프로세스를 자세히 설명한다.
응답 시 다음 구조를 사용해 줘:
<classification_analysis>
이 섹션에서는 사고 프로세스를 다음과 같이 세분화해야 해:
– 티켓 내용 중 가장 유의미한 부분들을 인용한다.
– 각 카테고리를 나열하고 티켓 내용과의 연관성을 기술한다.
– 각 카테고리에 대해, 티켓을 분류할 수 있는 이유와 그렇지 않은 이유를 제시한다.
– 가장 가능성이 높은 상위 3개 카테고리를 순위별로 제시한다.
</classification_analysis>
<classification>
<category>선택한 카테고리를 여기에 기재</category>
<reasoning>이 카테고리를 선택한 이유를 간결하게 요약</reasoning>
</classification>
분석은 철저히 하고, 설명은 명확하게 작성해. 너의 목표는 충분한 근거를 바탕으로 정확한 분류를 제시하는 거야.
개발자를 위한 설계
배포된 모델을 구축하고 테스트하며, 반복 개선하세요:
- 기존 프롬프트를 자동으로 생성하거나 개선
- 실제 시나리오를 기반으로 모델 응답 평가
- 사전 제작된 Cookbook과 가이드를 통해 빌드 가속화
Claude 사용 사례
코딩
Anthropic의 모델은 코딩, 수학, 추론 능력을 꾸준히 개선하고 있습니다. Claude는 일반적으로 엔지니어가 하루를 투자해야 할 수준의 복잡한 엔지니어링 과제를 빠르게 해결할 수 있습니다.
에이전트
Claude는 뛰어난 지시 수행 능력과 도구 선택, 오류 수정, 고급 추론 기능을 제공하여, 고객 응대 에이전트와 복잡한 AI 워크플로우에 적합합니다.
생산성
Claude는 비즈니스 이메일과 문서에서 관련 정보를 추출하고, 설문조사 응답을 분류 및 요약하며, 방대한 텍스트를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.
고객 지원
Claude는 티켓 분류부터 상황에 맞는 문맥 이해를 기반으로 한 복잡한 요청 처리, 여러 단계의 지원 워크플로우까지 모두 처리할 수 있습니다. 이 모든 작업은 캐주얼하고 자연스러운 대화형 톤으로 제공됩니다.
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