Claude Opus 4.6 API 사용법

Anthropic은 개발자를 위한 AI 기능의 비약적인 발전을 의미하는 Claude Opus 4.6을 출시했습니다. 점진적인 업데이트와 달리, Opus 4.6은 패러다임을 전환하는 기능들을 소개합니다: 여러 AI 워커들을 병렬로 조정하는 에이전트 팀, 추론 능력을 동적으로 할당하는 적응형 사고, 그리고 전체 코드베이스를 담을 수 있는 100만 토큰의 거대한 컨텍스트 창입니다.

운영 환경 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자들에게 이는 이전에는 불가능했던 문제들을 해결할 수 있다는 것을 의미합니다. 복잡한 마이크로서비스 아키텍처를 리팩토링해야 하나요? 에이전트 팀이 여러 전문가에게 작업을 분할할 수 있습니다. 200페이지 분량의 API 사양을 처리해야 하나요? 확장된 컨텍스트 창이 단일 요청으로 처리합니다. 지능형 리소스 할당을 원하시나요? 적응형 사고가 깊은 추론을 사용할 시점과 빠른 응답을 사용할 시점을 결정합니다.

이 API는 이전 Claude 버전과의 하위 호환성을 유지하면서, 에이전트 행동과 사고 깊이를 제어하기 위한 강력한 새 매개변수들을 추가합니다.

💡

이 API와의 상호작용을 간소화하려면 API 설계, 테스트 및 디버깅을 위한 올인원 플랫폼인 Apidog를 고려해 보세요. 오늘 Apidog를 무료로 다운로드하고 Claude Opus 4.6 엔드포인트를 실험할 때 워크플로우를 간소화하세요. Apidog는 사양에서 요청을 생성하고, 테스트를 자동화하며, 원활한 협업을 보장합니다.

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Claude Opus 4.6이란?

Claude Opus 4.6은 Anthropic의 가장 강력한 AI 모델로, 복잡한 추론 작업, 에이전트 워크플로우 및 엔터프라이즈 규모 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었습니다. Claude 4.6 모델 제품군의 일부로 출시된 Opus는 속도보다 정확성과 정교함을 위해 최적화된 "플래그십" 티어를 나타냅니다.

인증을 처리하고, 환경을 관리하며, 작업 요청에서 프로덕션 코드를 생성하는 시각적 인터페이스로 Claude Opus 4.6 API 호출을 테스트하려면 Apidog를 다운로드하세요.

주요 특징 및 기능

에이전트 팀 (연구 미리보기)

에이전트 팀은 Claude가 단일 API 요청 내에서 여러 AI 워커를 조정할 수 있게 합니다. 에이전트 팀을 활성화하면 Claude는 다음을 수행할 수 있습니다:

복잡한 작업을 병렬 서브 문제로 분해
다양한 도메인(코딩, 분석, 계획)에 대한 전문 에이전트 인스턴스화
자동 종속성 관리로 에이전트 간 실행 조정
결과를 일관된 최종 출력으로 종합

사용 사례:

여러 파일에 걸친 포괄적인 코드 리팩토링
다중 관점 분석 (보안 + 성능 + 유지보수성)
병렬 API 통합 테스트
대규모 문서 생성

에이전트 팀은 현재 API 구독자를 위한 연구 미리보기 상태입니다. 접근은 Anthropic 콘솔의 계정 설정을 통해 제어됩니다.

적응형 사고

적응형 사고는 빠른 응답과 확장된 추론 사이의 이분법적 선택을 대체합니다. Claude는 이제 다음을 기반으로 추론 깊이에 대한 실시간 결정을 내립니다:

쿼리 복잡성: 간단한 질문은 즉시 응답됩니다.
도메인 요구사항: 기술적 문제는 더 깊은 분석을 촉발합니다.
상황적 신호: 대화 기록이 사고 깊이에 영향을 미칩니다.
노력 수준: 기준선(low/medium/high/max)을 제어할 수 있습니다.

작동 방식:

# High effort (기본값) - Claude는 유용할 때 생각합니다.
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Design a rate limiter"}],
    thinking={"type": "adaptive", "effort": "high"}
)

# Max effort - Claude는 항상 깊은 추론을 사용합니다.
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Find bugs in this code"}],
    thinking={"type": "adaptive", "effort": "max"}
)

1M 토큰 컨텍스트 창 (베타)

확장된 컨텍스트 창은 새로운 애플리케이션 패턴을 가능하게 합니다:

개발자 워크플로우:

전체 코드베이스 분석 (대부분의 저장소는 500K 토큰 미만)
전체 API 문서 세트 처리
몇 시간에 걸친 페어 프로그래밍 세션 동안 컨텍스트 유지

엔터프라이즈 애플리케이션:

법률 문서 분석 (계약서, 사건 파일)
연구 논문 종합 (단일 요청으로 수십 편의 논문 처리)
전체 상호작용 기록을 통한 고객 지원

1M 컨텍스트 베타를 사용하려면 Anthropic 계정 관리자에게 문의하거나 콘솔에서 베타 액세스 토글을 확인하세요.

컨텍스트 압축 (베타)

긴 대화는 결국 컨텍스트 제한에 도달합니다. 컨텍스트 압축은 임계값에 가까워질 때 오래된 메시지를 자동으로 요약하여 이 문제를 해결합니다. 이 과정은 투명합니다:

목표 토큰 제한을 구성합니다 (예: 200K 중 180K)
대화가 진행됨에 따라 Claude는 토큰 사용량을 모니터링합니다.
제한에 가까워지면 Claude는 오래된 메시지를 요약합니다.
대화는 보존된 컨텍스트로 원활하게 계속됩니다.

이를 통해 에이전트 작업, 고객 지원 봇 및 장기 코딩 세션을 위한 무기한 대화 길이가 가능해집니다.

128K 최대 출력 토큰

출력 용량이 64K에서 128K 토큰으로 두 배 증가했습니다. 이를 통해 다음이 가능합니다:

전체 애플리케이션 파일 생성 (React 앱, API 서버)
단일 응답으로 포괄적인 문서 작성
잘림 없이 상세한 분석 보고서 생성
단일 요청으로 여러 파일 코드 생성

Claude Opus 4.6 API 시작하기

선행 조건

시작하기 전에 다음을 확인하세요:

Anthropic 계정
Python 3.8+ 또는 Node.js 16+ 설치
REST API 및 비동기 프로그래밍에 대한 기본 이해
코드 편집기 (VS Code, PyCharm 등)

1단계: Anthropic 계정 생성

dashboard.anthropic.com을 방문하여 계정을 만드세요:

"회원가입"을 클릭하고 이메일을 입력하세요.
이메일 주소를 확인하세요.
청구 설정을 완료하세요 (무료 티어에는 $5 크레딧이 포함됩니다).
API 키 섹션으로 이동하세요.

2단계: API 키 생성

Anthropic 콘솔에서:

설정 > API 키로 이동하세요.
"키 생성"을 클릭하세요.
키 이름을 지정하세요 (예: "production-app" 또는 "development").
키를 즉시 복사하세요 – 다시 볼 수 없습니다.
안전하게 보관하세요 (비밀번호 관리자 또는 비밀 저장소).

보안 모범 사례:

API 키를 버전 제어 시스템에 절대 커밋하지 마세요.
키 저장을 위해 환경 변수를 사용하세요.
90일마다 키를 교체하세요.
개발 및 프로덕션용으로 별도의 키를 생성하세요.
무단 접근을 감지하기 위해 콘솔에서 사용량을 모니터링하세요.

3단계: SDK 설치

Python의 경우:

pip install anthropic

Node.js의 경우:

npm install @anthropic-ai/sdk

다른 언어의 경우:
모든 HTTP 클라이언트를 사용할 수 있습니다. API는 표준 REST 요청을 허용합니다. curl 예제는 API 참조를 참조하세요.

4단계: 환경 구성

API 키를 환경 변수로 설정하세요:

macOS/Linux:

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."

영구 저장을 위해 ~/.bashrc 또는 ~/.zshrc에 추가하세요:

echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Windows (PowerShell):

$env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."

영구 저장을 위해:

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('ANTHROPIC_API_KEY', 'sk-ant-api03-...', 'User')

Windows (명령 프롬프트):

setx ANTHROPIC_API_KEY "sk-ant-api03-..."

Python 코드 예제

기본 채팅 완료

첫 번째 Claude Opus 4.6 API 호출입니다:

import os
from anthropic import Anthropic

# 클라이언트 초기화
client = Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
)

# 메시지 생성
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "REST와 GraphQL API의 차이점을 간단한 용어로 설명해 주세요."
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

출력:

REST와 GraphQL은 API를 구축하는 두 가지 접근 방식입니다...
[Claude의 응답 계속]

스트리밍 응답

실시간 애플리케이션의 경우, 응답이 생성될 때 스트리밍하세요:

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

# 응답 스트리밍
with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "이진 탐색 트리를 구현하는 Python 함수를 작성해 주세요."
        }
    ]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

이는 토큰이 도착하는 대로 출력하여 ChatGPT와 같은 타이핑 효과를 만듭니다.

다중 턴 대화

여러 교환에 걸쳐 컨텍스트를 유지합니다:

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

# 대화 기록
conversation = []

def chat(user_message):
    """메시지를 보내고 응답을 받습니다."""
    # 사용자 메시지 추가
    conversation.append({
        "role": "user",
        "content": user_message
    })

    # Claude의 응답 받기
    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-6",
        max_tokens=2048,
        messages=conversation
    )

    # 기록에 어시스턴트 응답 추가
    assistant_message = response.content[0].text
    conversation.append({
        "role": "assistant",
        "content": assistant_message
    })

    return assistant_message

# 예시 대화
print(chat("Python에서 REST API를 어떻게 만들 수 있나요?"))
print("\n---\n")
print(chat("그것에 JWT 인증을 추가하는 방법을 보여줄 수 있나요?"))
print("\n---\n")
print(chat("속도 제한은 어떻게 되나요?"))

적응형 사고 사용

노력 수준으로 추론 깊이를 제어합니다:

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

# High effort (기본값) - Claude는 생각할 시점을 결정합니다.
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "이 코드에서 보안 취약점을 검토해 주세요:\n\n[여기에 코드 입력]"
        }
    ],
    thinking={
        "type": "adaptive",
        "effort": "high"
    }
)

print(response.content[0].text)

# Max effort - 모든 요청에 깊은 추론을 강제합니다.
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "초당 100만 요청을 위한 분산 속도 제한기를 설계해 주세요."
        }
    ],
    thinking={
        "type": "adaptive",
        "effort": "max"
    }
)

print(response.content[0].text)

노력 수준 안내:

low: 간단한 Q&A, 사실 조회, 빠른 편집
medium: 표준 개발 작업, 코드 검토
high (기본값): 복잡한 문제 해결, 아키텍처 설계
max: 중요 분석, 포괄적인 보안 감사

고성능을 위한 비동기 구현

여러 API 호출을 수행하는 애플리케이션의 경우 async/await를 사용하세요:

import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

async def main():
    client = AsyncAnthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

    # 여러 요청을 동시에 실행
    tasks = [
        client.messages.create(
            model="claude-opus-4-6",
            max_tokens=1024,
            messages=[{"role": "user", "content": f"{topic}을(를) 설명해 주세요."}]
        )
        for topic in ["REST APIs", "GraphQL", "WebSockets", "gRPC"]
    ]

    responses = await asyncio.gather(*tasks)

    for i, response in enumerate(responses):
        print(f"=== 응답 {i+1} ===")
        print(response.content[0].text[:200])
        print()

asyncio.run(main())

이렇게 하면 4개의 API 호출이 병렬로 수행되어 전체 실행 시간이 크게 단축됩니다.

JavaScript/Node.js 예제

기본 채팅 완료

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

async function chat(userMessage) {
  const message = await client.messages.create({
    model: 'claude-opus-4-6',
    max_tokens: 2048,
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: userMessage,
      },
    ],
  });

  return message.content[0].text;
}

// 사용법
const response = await chat('JavaScript에서 async/await를 설명해 주세요.');
console.log(response);

스트리밍 응답

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

async function streamChat(userMessage) {
  const stream = await client.messages.create({
    model: 'claude-opus-4-6',
    max_tokens: 2048,
    messages: [{ role: 'user', content: userMessage }],
    stream: true,
  });

  for await (const event of stream) {
    if (event.type === 'content_block_delta' &&
        event.delta.type === 'text_delta') {
      process.stdout.write(event.delta.text);
    }
  }
  console.log(); // 스트리밍 완료 후 새 줄 추가
}

// 사용법
await streamChat('사용자 프로필을 위한 TypeScript 인터페이스를 작성해 주세요.');

대화 관리

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

class ConversationManager {
  constructor() {
    this.messages = [];
  }

  async send(userMessage) {
    // 사용자 메시지 추가
    this.messages.push({
      role: 'user',
      content: userMessage,
    });

    // 응답 받기
    const response = await client.messages.create({
      model: 'claude-opus-4-6',
      max_tokens: 2048,
      messages: this.messages,
    });

    // 어시스턴트 메시지 추가
    const assistantMessage = response.content[0].text;
    this.messages.push({
      role: 'assistant',
      content: assistantMessage,
    });

    return assistantMessage;
  }

  clear() {
    this.messages = [];
  }
}

// 사용법
const conversation = new ConversationManager();

console.log(await conversation.send('Node.js API를 어떻게 설정하나요?'));
console.log(await conversation.send('거기에 Express.js 미들웨어를 추가해 주세요.'));
console.log(await conversation.send('오류는 어떻게 처리하나요?'));

적응형 사고 사용

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

// 복잡한 작업을 위한 높은 노력
const response = await client.messages.create({
  model: 'claude-opus-4-6',
  max_tokens: 4096,
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: '전자상거래 플랫폼을 위한 마이크로서비스 시스템을 설계해 주세요.',
    },
  ],
  thinking: {
    type: 'adaptive',
    effort: 'high',
  },
});

console.log(response.content[0].text);

Apidog로 Claude API 테스트하기

AI API를 효과적으로 테스트하려면 요청/응답 구조 이해, 인증 관리, 오류 디버깅 및 빠른 반복이 필요합니다. Apidog는 Claude Opus 4.6으로 작업하는 것을 간단하게 만드는 포괄적인 API 개발 플랫폼을 제공합니다.

Claude API 개발에 Apidog를 사용해야 하는 이유

1. 시각적 요청 빌더
API 호출을 테스트하기 위해 상용구 코드를 작성하는 대신 Apidog의 시각적 인터페이스를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다:

헤더, 인증 및 요청 본문 구성
요청을 재사용 가능한 템플릿으로 저장
엔드포인트를 컬렉션으로 구성
여러 언어로 프로덕션 코드 생성

2. 환경 관리
개발, 스테이징 및 프로덕션 환경에 걸쳐 API 키를 안전하게 저장합니다. 한 번의 클릭으로 환경 간을 전환할 수 있습니다. 코드 변경이 필요 없습니다.

3. 응답 디버깅
스트리밍 응답을 검사하고, 토큰 사용량을 확인하고, 지연 시간을 측정하고, 상세한 오류 메시지로 인증 오류를 디버깅합니다.

4. 팀 협업
Claude API 구성을 팀과 공유하고, 버전 기록을 유지하며, 일관된 구현을 위해 사용 패턴을 문서화합니다.

일반적인 문제 해결

인증 오류

문제: 401 Authentication Error

해결책:

API 키가 올바른지 확인하세요 (앞뒤 공백 확인).
키가 콘솔에서 해지되지 않았는지 확인하세요.
x-api-key 헤더를 사용하고 있는지 확인하세요 (Authorization이 아님).
키에 적절한 권한이 있는지 확인하세요.

키 테스트:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-opus-4-6","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"test"}]}'

속도 제한

문제: 429 Too Many Requests

해결책:

지수 백오프를 구현하세요 (위의 코드 예제 참조).
콘솔에서 속도 제한을 확인하세요 (티어별로 다름).
가능하면 요청을 일괄 처리하세요.
대기 시간을 위해 retry-after 헤더를 모니터링하세요.
더 높은 제한을 위해 티어를 업그레이드하세요.

속도 제한 헤더:

response = client.messages.create(...)

# 남은 요청 확인 (응답 헤더에서)
print(f"남은 요청: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-remaining')}")
print(f"남은 토큰: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-tokens-remaining')}")
print(f"재설정 시간: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-reset')}")

컨텍스트 길이 초과

문제: 400 Bad Request - Context length exceeded

해결책:

대화 기록을 줄이세요 (최근 메시지만 유지).
오래된 메시지를 보내기 전에 요약하세요.
컨텍스트 압축을 활성화하세요 (베타 기능).
큰 문서를 청크로 분할하세요.
필요한 경우 1M 컨텍스트 베타 액세스를 요청하세요.

대화 기록 자르기:

def trim_conversation(messages, max_tokens=150000):
    """max_tokens 내에 맞는 최신 메시지만 유지합니다."""
    # 대략적인 추정: 1 토큰 ≈ 4 문자
    estimated_tokens = 0
    trimmed = []

    for message in reversed(messages):
        msg_tokens = len(message['content']) / 4
        if estimated_tokens + msg_tokens > max_tokens:
            break
        trimmed.insert(0, message)
        estimated_tokens += msg_tokens

    return trimmed

# 보내기 전에 사용
conversation = trim_conversation(conversation)
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=conversation
)

시간 초과 문제

문제: 요청 시간 초과

해결책:

클라이언트 시간 초과 설정을 늘리세요.
긴 응답에는 스트리밍을 사용하세요.
가능하면 max_tokens를 줄이세요.
더 빠른 응답을 위해 노력 수준을 낮추세요.
네트워크 연결을 확인하세요.

사용자 지정 시간 초과 설정:

from anthropic import Anthropic
import httpx

# 사용자 지정 시간 초과로 클라이언트 생성
client = Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
    timeout=httpx.Timeout(60.0, connect=10.0)  # 총 60초, 연결 10초
)

모델을 찾을 수 없음

문제: 404 Model not found: claude-opus-4-6

해결책:

모델 이름 철자를 확인하세요 (대소문자 구분).
Opus 4.6이 해당 지역에서 사용 가능한지 확인하세요.
계정에 액세스 권한이 있는지 확인하세요 (대기 목록이 필요할 수 있음).
API 버전 헤더를 사용해 보세요: anthropic-version: 2023-06-01

사용 가능한 모델 확인:

# 계정에서 사용 가능한 모델 목록
# (참고: 2026년 2월 현재 공식 목록 엔드포인트는 없습니다)
# claude-opus-4-6에 액세스할 수 없는 경우 지원팀에 문의하세요.

결론

이제 Claude Opus 4.6 API를 효과적으로 사용하는 데 필요한 지식을 갖게 되었습니다. 이 가이드는 기본 요청부터 고급 에이전트 기능까지 모든 것을 알려줍니다.

Claude Opus 4.6으로 빌드할 준비가 되셨나요? 인증을 간소화하고, 환경을 관리하며, 작업 요청에서 프로덕션 코드를 생성하는 API 개발을 위한 올인원 플랫폼인 Apidog로 API 통합 테스트를 시작하세요.

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