Anthropic: Claude Sonnet 5

Claude Sonnet 5는 Anthropic의 텍스트 모델이며, api14에 anthropic/claude-sonnet-5로 등록되어 있습니다. Anthropic은 이를 자사의 가장 강력한 Sonnet급 모델이라고 설명하며, 코딩, 에이전트, 전문 업무 전반에서 최전선 성능을 갖추고 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 제공업체가 2026-06-30에 출시했습니다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 파일을 입력으로 받고 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,000,000 토큰이고 최대 출력은 128,000 토큰입니다. 이처럼 매우 큰 컨텍스트와 큰 출력 예산의 조합은 긴 문서나 자료 저장소 전체를 넣고도 상당한 분량의 생성 응답을 위한 여유를 남길 수 있다는 뜻입니다. Anthropic은 또한 low, medium, high, max를 포함해 선택 가능한 추론 노력 수준을 갖춘 적응형 사고를 설명하며, 이를 통해 요청마다 속도와 추론 깊이를 맞바꿀 수 있습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 시사합니다. 코딩 작업은 자연스럽게 맞습니다. 큰 파일이나 프로젝트 전체를 읽고, 코드를 설명하고, 변경 사항을 작성하고, 도구를 호출하는 에이전트 루프를 구동하는 일입니다. 이미지와 파일을 입력으로 받기 때문에 보고서 요약, PDF에서 구조화된 데이터 추출, 혼합된 첨부 파일 집합에 대한 질문 답변처럼 문서 비중이 큰 작업도 합리적입니다. 추론 노력 제어는 어려운 단계에서는 더 신중한 사고를, 일상적인 단계에서는 더 저렴하고 빠른 응답을 원하는 에이전트 및 다단계 워크플로에 적합합니다. 구조화된 출력과 도구 호출 덕분에 단순한 채팅 엔드포인트가 아니라 애플리케이션 뒤의 추론 핵심으로 사용할 수 있습니다.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id anthropic/claude-sonnet-5로 호출하므로, 기존 OpenAI 스타일 클라이언트와 SDK는 base URL과 모델 이름만 바꾸면 작동합니다. 지원되는 요청 파라미터는 include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools, verbosity입니다. 실제로 tools와 tool_choice는 함수 호출을 담당하고, response_format과 structured_outputs는 제한된 출력 형태를 담당하며, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning은 사고 동작을 제어합니다. max_tokens 또는 max_completion_tokens로 생성을 제한하고, stop으로 주어진 시퀀스에서 출력을 끝내십시오.

통합을 계획할 때 주의할 두 가지 제한이 있습니다. 출력은 텍스트 전용이므로 생성된 이미지나 오디오가 필요하다면 이 모델은 적합하지 않습니다. 입력은 텍스트, 이미지, 파일이므로 입력 측의 다른 모달리티도 범위 밖입니다. 워크로드가 작고 단순하다면 추론 노력 설정으로 모델을 낮출 수 있고 다른 모델로 바꿀 필요는 없지만, 텍스트 생성 밖의 작업에는 다른 모델이 필요합니다.