# \#claude-opus-5-5
**URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/claude-opus-5-5/9180.md
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## [Claude Opus 5.5 프롬프팅 & 마이그레이션 가이드: Anthropic이 공개한, Opus 5, 4.x, Sonnet 5 코드를 400 오류 없이 옮기는 법](https://discuss.pytorch.kr/t/claude-opus-5-5-anthropic-opus-5-4-x-sonnet-5-400/12002)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\
**댓글:** 0\
**마지막 업데이트:** [9월 24, 2026, 9:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/claude-opus-5-5-anthropic-opus-5-4-x-sonnet-5-400/12002 "2026-09-24T09:30:50Z")
Claude Opus 5.5 마이그레이션 가이드 소개 Anthropic의 Claude Opus 5.5 마이그레이션 가이드는 기존 Messages API 코드를 claude-opus-5-5 로 옮길 때 바꿔야 하는 요청 설정과 응답 처리 코드를 출발 모델별로 정리한 공식 문서입니다. Opus 5.5는 Opus 5에서 문제없이 돌던 요청 중 일부를 400 오류로 거부하기 때문에, 모델 ID만 바꾸면 바로 장애가 날 수 있습니다. Claude Opus 5.5는 2026년 9월 22일에 공개된 모델로, Anthropic은 이 모델을 오래 실행되는 에이전트 코딩과 지식 노동용으로 소개합니다. 가격은 입력과 출력 100만 토큰당 $4 / $20로 Opus 5의 $5 / $25보다 낮고, 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰, 최대 출력은 128K 토큰입니다. 성능과 벤치마크, 안전성 평가는 Claude Opus 5.5 출시 소개 글에서 이미 정리했으므로, 이 글은 기존 코드를 어떻게 옮기는가 에만 집중합니다. 이번 전환이 이전 버전 업그레이드와 다른 점은 모델을 제어하던 손잡이가 줄었다는 것입니다. Opus 5에서 쓰던 생각(thinking) 끄기 옵션과 특정 도구를 강제로 부르는 tool\_choice 가 사라졌고(수동 생각 예산인 budget\_tokens 는 Opus 4.7부터 이미 막혀 있었습니다), 생각의 깊이를 조절하는 수단은 effort 파라미터 하나만 남았습니다. 게다가 effort의 기본값도 high 에서 medium 으로 내려갔습니다. 즉, 오류가 나는 코드는 고치면 되지만 오류 없이 동작이 달라지는 코드는 직접 찾아야 합니다. 따라서 이 글에서는 마이그레이션 가이드를 중심으로 What's new in Claude Opus 5.5와 모델 개요 페이지의 내용을 합쳐 출발 모델별로 코드에서 무엇을 확인해야 하는지 정리하고, 이어서 Prompting Claude Opus 5.5 가이드를 바탕으로 프롬프트와 하네스(Harness)에서 조정할 점을 다룹니다. 두 …
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## [Anthropic, Claude Opus 5.5 출시: Fable 5.1급 성능에 Opus 5보다 40% 낮은 실행 비용](https://discuss.pytorch.kr/t/anthropic-claude-opus-5-5-fable-5-1-opus-5-40/11988)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\
**댓글:** 0\
**마지막 업데이트:** [9월 23, 2026, 1:00오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/anthropic-claude-opus-5-5-fable-5-1-opus-5-40/11988 "2026-09-23T01:00:05Z")
Claude Opus 5.5 소개 Anthropic이 2026년 9월 22일 새 5.5 세대의 첫 모델인 Claude Opus 5.5를 공개했습니다. Anthropic은 이 모델이 대부분의 작업에서 Claude Fable 5.1 수준으로 동작하면서, 일반적인 작업량 기준 실행 비용은 Claude Opus 5보다 40% 낮다고 밝혔습니다. 한 줄로 요약하면 상위 모델급 성능을 중간 가격대로 내려보낸 효율 중심의 출시 입니다. 비용이 내려간 이유는 두 가지가 겹친 결과입니다. 우선 토큰 단가 자체가 내려갔습니다. 입력과 출력 100만 토큰당 가격이 $4와 $20으로 Opus 5보다 20% 낮고, 에이전트와 코딩 작업 비용의 대부분을 차지하는 캐시 읽기(Cache Read)는 $0.20으로 60% 낮습니다. 여기에 과제 하나를 푸는 데 쓰는 토큰 수도 줄었습니다. Anthropic은 두 효과를 합쳐 40%의 비용 절감이 나온다고 설명하며, 출력 생성 속도도 Opus 5보다 30% 이상 빨라졌다고 밝혔습니다. 이번 출시는 Anthropic CEO Dario Amodei가 AI 발전의 속도를 조절해야 한다(We Must Pace the Frontier)는 글을 발표한 뒤 처음 나온 모델이기도 합니다. 이 글은 속도 조절이 모델 학습이나 기술 진보를 멈추자는 뜻이 아니라, 기업이 모델을 정렬하고 안전장치를 갖출 시간을 충분히 들이고 제3자 평가자가 이를 확인하게 하자는 것이라고 설명하며, 외부 평가자의 상주, 민주 국가 기업 간의 조율, 권위주의 정부까지 포함한 국제 조율이라는 3단계 계획을 제안했습니다. 그래서 발표문의 상당 부분이 안전 이야기에 할애되어 있습니다. 출시 전 METR과 Frontier Design 같은 외부 평가 기관의 테스트를 거쳤고, Anthropic의 정렬(Alignment) 평가인 자동화된 행동 감사(Automated Behavioral Audit)에서 지금까지 테스트한 모델 중 가장 좋은 점수를 받았다고 합니다. 생물학과 사이버 보안 …