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Anthropic빠름높음

Claude Sonnet 4

효율적인 가격대에서 강력한 추론과 코딩 능력을 제공하는 균형 잡힌 Sonnet 4 모델입니다. 속도와 지능의 적절한 조합이 필요한 일상적인 프로덕션 워크로드에 이상적입니다.

3 크레딧
1K 토큰당 (평균)
200K 컨텍스트 윈도우
16K 최대 출력 토큰
비전 기능
함수 호출 및 도구 사용
속도와 지능의 균형
스트리밍 지원

AI 어시스턴트에서 사용하기

이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사

llms.txt

모델 상세 사양

컨텍스트 윈도우
200K
토큰
최대 출력
16K
토큰
학습 데이터
2025-03
호환 SDK
Anthropic

기능 지원

비전
함수 호출
스트리밍
JSON 모드
시스템 프롬프트

토큰별 가격 (1M 토큰당)

토큰 종류크레딧달러 환산
입력 토큰6,000$6.00
출력 토큰30,000$30.00
캐시된 토큰600$0.60

* 1 크레딧 ≈ $0.001 (실제 요금은 사용량에 따라 달라질 수 있습니다)

빠른 시작

curl -X POST "https://api.core.today/llm/anthropic/v1/messages" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "claude-sonnet-4",
  "max_tokens": 2000,
  "system": "You are a helpful assistant that provides clear and concise answers.",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain the key differences between microservices and monolithic architecture, with pros and cons of each."
    }
  ]
}'

파라미터

파라미터타입필수기본값설명
messagesarrayYes-role과 content를 포함한 메시지 객체 배열
modelstringYesclaude-sonnet-4모델 식별자
temperaturefloatNo1.0샘플링 온도 (0-1)
max_tokensintegerYes-응답의 최대 토큰 수 (필수, 최대 16384)
streambooleanNofalse스트리밍 응답 활성화
systemstringNo-동작 설정을 위한 시스템 프롬프트
top_pfloatNo0.999핵 샘플링 파라미터 (0-1)

예제

일반 대화

Claude Sonnet 4와의 균형 잡힌 대화

curl -X POST "https://api.core.today/llm/anthropic/v1/messages" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "claude-sonnet-4",
  "max_tokens": 2000,
  "system": "You are a helpful assistant that provides clear and concise answers.",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain the key differences between microservices and monolithic architecture, with pros and cons of each."
    }
  ]
}'

코드 리뷰

코드 리뷰 및 개선

curl -X POST "https://api.core.today/llm/anthropic/v1/messages" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "claude-sonnet-4",
  "max_tokens": 3000,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Review this Python function for bugs, performance issues, and suggest improvements:\n\ndef process_data(items):\n    result = []\n    for item in items:\n        if item not in result:\n            result.append(item)\n    return sorted(result)"
    }
  ],
  "temperature": 0.3
}'

팁 & 모범 사례

1프로덕션 사용에 비용과 성능의 좋은 균형
2max_tokens는 필수 - 항상 지정해야 함
3페르소나와 제약 조건에 시스템 프롬프트 사용
4온도 최대값은 1.0 (OpenAI의 2.0과 다름)
5더 높은 지능이 필요한 작업에는 Sonnet 4.5 고려
6대용량 프로덕션 워크로드에 적합

사용 사례

프로덕션 챗봇
코드 생성 및 리뷰
문서 분석
데이터 추출
콘텐츠 생성
워크플로우 자동화

모델 정보

제공자Anthropic
버전20250514
카테고리LLM
가격3 크레딧

API Endpoint

POST /llm/anthropic/v1/messages
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