1M 컨텍스트 및 128K 출력
1M 토큰 컨텍스트 창 내에서 긴 문서, 확장된 대화, 대규모 검색 결과를 처리합니다. 표준 요청은 사고 토큰을 포함해 최대 128K 토큰을 반환할 수 있습니다.
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "claude-haiku-5-5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'채팅, 코딩 에이전트 및 문서 작업. 1M 토큰당 과금 — 입력, 캐시된 입력 및 출력은 별도 청구됩니다. GPTProto는 공식 요금보다 10% 저렴합니다.
| 시나리오 | Claude 정가 | OpenRouter | GPTProto | 월 절감 |
|---|---|---|---|---|
| 개인10M 토큰 / 월 (4.8M 캐시) | $1.37 | $1.44 | $1.23 | −$0.14≈ $1.64 / 년 |
| 팀100M 토큰 / 월 (48M 캐시) | $13.68 | $14.43 | $12.31 | −$1.37≈ $16.42 / 년 |
| 비즈니스500M 토큰 / 월 (240M 캐시) | $68.40 | $72.16 | $61.56 | −$6.84≈ $82.08 / 년 |
낮은 지연 시간, 조정 가능한 추론, 긴 입력이 필요한 빈번한 개발자 작업에 Anthropic의 빠르고 작은 모델을 사용하세요. Claude Haiku 5.5는 1M 토큰 컨텍스트 창, 최대 128K 출력, 텍스트 및 이미지 입력, effort를 통해 제어되는 적응형 사고를 결합합니다.
1M 컨텍스트 및 128K 출력
1M 토큰 컨텍스트 창 내에서 긴 문서, 확장된 대화, 대규모 검색 결과를 처리합니다. 표준 요청은 사고 토큰을 포함해 최대 128K 토큰을 반환할 수 있습니다.
Effort를 활용한 적응형 사고
사고는 적응형이며 기본적으로 활성화됩니다. effort 설정을 사용해 추론 깊이, 응답 시간, 토큰 소비의 균형을 조정하세요. Anthropic API에서는 medium이 기본값입니다.
대량 단계 작업을 위해 설계됨
분류, 추출, 라우팅, 요약, 데이터베이스 쿼리, 지원 응답, 자주 실행되거나 더 큰 워크플로 안에 위치하는 집중형 하위 에이전트 작업에 Haiku 5.5를 사용하세요.
텍스트 및 이미지 이해
텍스트나 이미지를 보내고 텍스트 출력을 받습니다. 문서 질문, 스크린샷 분석, 차트 읽기, 시각적 분류에 사용하세요. 선택한 GPTProto 라우트에서 이미지 입력 지원 여부를 확인하세요.
Claude Haiku 5.5는 Anthropic이 2026년 10월 7일 소형 모델 라인에 적용한 업데이트입니다. Anthropic은 이를 분류, 추출, 라우팅, 실시간 지원, 브라우저 사용, 집중형 서브에이전트 단계처럼 지연과 비용에 민감한 작업에 적합하게 포지셔닝합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 반환합니다.
이 모델은 Haiku 4.5의 컨텍스트 창을 200K에서 1M 토큰으로, 최대 출력을 64K에서 128K로 확장합니다. 또한 적응형 사고와 조정 가능한 노력(effort)을 갖춘 최초의 Haiku 모델입니다. 사고는 기본적으로 켜져 있으며, 사고 토큰은 max_tokens에 포함됩니다.
Anthropic의 직접 API는 프롬프트 길이 기반 가격을 사용합니다. 입력 토큰이 최대 100K인 요청은 낮은 등급을 사용하고, 100K를 초과하는 요청은 전체 요청에 더 높은 요율을 적용합니다. 이 임계값은 긴 문서나 장시간 실행되는 에이전트에 대한 Claude Haiku 5.5 API 비용을 추정할 때 중요합니다. 실시간 GPTProto 가격 모듈이 GPTProto 청구의 기준입니다.
| 사양 | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|
| 제공자 / 출시일 | Anthropic / 2026년 10월 7일 |
| 공식 Anthropic 모델 ID | claude-haiku-5-5 |
| GPTProto 모델 문자열 | claude-haiku-5-5 |
| 입력 → 출력 | 텍스트 및 이미지 → 텍스트 |
| 컨텍스트 창 / 최대 출력 | 1M 토큰 / 128K 토큰 |
| 사고 / 기본 노력 | 적응형 / medium |
| 공식 직접 요율, 최대 100K 프롬프트 | 1M 토큰당 입력 $0.10 / 출력 $0.50 |
| 공식 직접 요율, 100K 초과 프롬프트 | 1M 토큰당 입력 $0.50 / 출력 $2.50 |
| 신뢰할 수 있는 지식 컷오프 / 학습 컷오프 | 2026년 6월 / 2026년 6월 |
| 오픈 가중치 | 아니요. API 액세스에는 다운로드 가능한 가중치가 포함되지 않습니다 |
분류, 추출 및 라우팅. 요청을 라벨링하고, 필드를 추출하고, 티켓을 라우팅하거나, 다음 단계를 처리할 모델을 선택하세요. 스키마와 승인 검사는 애플리케이션에 유지하세요.
고객 지원 및 실시간 인터페이스. 짧은 답변, 사례 요약, 쿼리 재작성, 브라우저 지원을 생성하세요. 검색, 권한 및 에스컬레이션 규칙은 모델 외부에 유지하세요.
코딩 서브에이전트. 파일 검색, 변경 요약, 오류 분류 또는 작은 패치와 같은 좁은 작업을 할당하세요. 더 복잡하고 개방형인 코딩 작업에는 Sonnet 5.5 또는 Opus 5.5를 사용하세요.
문서 및 이미지 분석. 긴 문서 전반에 걸쳐 질문하거나 스크린샷과 차트에서 데이터를 추출하세요. 더 큰 창은 용량을 늘려주지만 인용과 검증은 여전히 중요합니다.
장기 작업 및 에이전트 작업. 집중형 단계에 더 많은 추론이 필요할 때 노력을 높이세요. 긴 프롬프트는 100K 가격 임계값을 넘을 수 있으며, 최신 토크나이저는 동일한 텍스트를 Haiku 4.5보다 약 30% 더 많은 토큰으로 계산합니다.
패밀리 이름만이 아니라 워크로드로 선택하세요. Haiku 5.5는 빈번하고 집중적인 단계를 위한 시작점이며, Sonnet 5.5는 어려운 코딩과 더 긴 판단 체인에 더 강력한 옵션으로 남아 있습니다.
| 결정 요인 | Haiku 4.5 | Haiku 5.5 | Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|
| 컨텍스트 / 최대 출력 | 200K / 64K | 1M / 128K | 1M / 128K |
| 사고 제어 | 수동 사고 예산 | 적응형; 기본 medium |
적응형; 기본 high |
| 공식 직접 입력 / 출력 요율 | 1M당 $1 / $5 | 최대 100K 입력 시 $0.10 / $0.50; 100K 초과 시 $0.50 / $2.50 | 1M당 $2 / $10 |
| OSWorld 2.1, 오프라인 하위 집합 | 15.7% | 72.4% | 83.9% |
| Terminal-Bench 4.0 | 0.0% | 39.2% | 70.6% |
| 최적의 시작점 | 아직 마이그레이션되지 않은 기존 Haiku 4.5 워크로드 | 대량 라우팅, 추출, 지원 및 서브에이전트 | 복잡한 코딩 및 다단계 에이전트 작업 |
위 벤치마크 수치는 Anthropic이 보고한 것이며 GPTProto가 독립적으로 재현한 것이 아닙니다. 프로덕션 트래픽을 이동하기 전에 동일한 프롬프트, 도구, 시간 예산 및 승인 검사를 자체 워크로드에서 실행하세요.
다음의 경우: GPT 6.1 Sol vs Claude Haiku 5.5, 반복적이고 범위가 잘 정해진 단계에는 Haiku로 시작하고, OpenAI 스타일 워크플로에서 까다로운 코딩 또는 에이전트 작업에는 GPT 6.1 Sol을 평가하세요. 기본 토큰 가격만 비교하지 마세요: 재시도, 사고 토큰, 100K Haiku 가격 임계값, 지연 시간, 수락된 작업 비율을 포함하세요.
Haiku 4.5에서 이동하려면 모델 이름을 바꾸는 것 이상이 필요합니다. GPTProto의 고정 API 사용 섹션에 표시된 정확한 엔드포인트에 대해 이러한 변경 사항을 테스트하세요:
모델 문자열을 확인하세요. Anthropic은 claude-haiku-5-5 를 날짜 접미사 없이 사용합니다. GPTProto에 표시된 정확한 ID를 사용하세요.
토큰을 다시 계산하세요. 동일한 텍스트가 Haiku 4.5보다 약 30% 더 많은 토큰을 생성할 수 있습니다. 예산과 알림을 다시 계산하세요.
수동 사고 예산을 교체하세요. budget_tokens는 400 오류를 반환할 수 있습니다. 적응형 사고를 사용하고 노력을 통해 깊이를 제어하세요.
유형별로 블록을 파싱하세요. 응답은 사용자 대상 텍스트가 아니라 사고 블록으로 시작할 수 있습니다.
사용자 지정 샘플링 값을 제거하세요. 기본값이 아닌 temperature, top_p, 또는 top_k 설정은 400 오류를 반환할 수 있습니다.
어시스턴트 프리필을 제거하세요. messages를 사용자 턴으로 끝내세요.
새로운 실패 상태를 처리하세요. 다음에 대한 로직을 추가하세요: refusal 및 model_context_window_exceeded, 그런 다음 기본값을 변경하기 전에 테스트하세요.
Anthropic에서 GPTProto로 마이그레이션하는 경우 인증, 엔드포인트 호환성, 스트리밍 이벤트, 도구 호출, 이미지 입력 및 오류 객체도 확인하세요. 네이티브 Anthropic 매개변수가 모든 OpenAI 호환 경로에 일대일로 매핑된다고 보장할 수 없습니다.
많은 짧거나 범위가 제한된 작업에는 Haiku 5.5를 선택하세요: 분류, 추출, 라우팅, 검색 압축, 지원 지원, 시각적 분류 또는 집중형 서브에이전트 작업. 또한 Haiku 4.5에 충분한 컨텍스트나 추론 제어가 부족할 때 후보가 됩니다.
더 깊은 코딩 판단이나 지속적인 다단계 실행을 위해서는 Claude Sonnet 5.5를 선택하세요. Claude Haiku 4.5는 토큰 수, 응답 파싱, 도구 및 비용 동작이 검증될 때까지 계속 사용할 수 있게 유지하세요.
가격, 속도, 그리고 사람들이 저울질하는 모델과의 적합성을 나란히 봅니다.
이 모델과 관련된 가이드, 비교, 업데이트입니다.
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코딩과 에이전트 작업을 위해 Claude Opus 5.5와 Sonnet 5.5를 비교합니다. 벤치마크 트레이드오프, 작업당 비용, GPTProto의 10% 더 낮은 입력/출력 요금을 확인하세요.

Sonnet 5.5는 Sonnet 5의 공식 토큰 요금을 유지합니다. 코딩 결과, Claude Code 액세스, 업그레이드 확인, GPTProto의 10% 할인 API 가격을 살펴보세요.

Claude Haiku 5.5는 입력 비용을 백만 토큰당 $0.10로 낮춥니다 — 단, 프롬프트가 100K를 넘으면 전체 요청이 5배로 청구됩니다. 가격, 벤치마크, API 변경 사항, 그리고 Sonnet 5.5 및 GPT-6 Luna와의 비교를 살펴보세요.