매월 고객 비즈니스 워크플로우에서 실행되는 AI 에이전트
프로덕션 에이전트를 더 빠르게 구축하세요
최첨단 모델, 하네스, 컨텍스트 관리, 인프라가 함께 작동하도록 설계되었습니다.
미국에서 실행해야 하는 워크로드의 경우, 입력 및 출력 토큰 기준 1.1배의 요금으로 미국 전용 추론을 사용할 수 있습니다. 더 알아보기.
Opus 5의 패스트 모드를 사용하면 표준 요금의 2배로 최대 2.5배 빠른 처리 속도를 경험할 수 있습니다. 더 알아보기.
프롬프트 캐싱 가격은 5분 TTL을 기준으로 적용됩니다. 확장된 프롬프트 캐싱에 대해 알아보세요.
Messages API를 통해 Claude의 최첨단 모델에 액세스하고, 완전한 제어와 맞춤형 설정을 통해 구축할 수 있습니다.
코드 실행
API 호출에서 Python 코드를 실행하고, 시각화를 생성하며, 데이터를 분석할 수 있습니다.
구조화된 출력
Claude의 응답이 여러분의 JSON 스키마에 부합하도록 설정할 수 있습니다.
도구 사용
Claude가 수백 가지 외부 도구 및 API와 상호작용하도록 설정하면 더 폭넓은 작업을 수행할 수 있습니다.
컴퓨터 사용
Claude가 브라우저나 데스크톱을 보고 조작하여 API가 없는 애플리케이션의 작업을 자동화할 수 있습니다.
인용
소스 문서를 기반으로 응답을 제공합니다.
파일
대화 간에 문서를 업로드하고 참조할 수 있습니다.
컨텍스트 창
최대 100만 개의 컨텍스트 토큰으로 더 포괄적이고 데이터 집약적인 사용 사례를 실행하세요.
압축
토큰 한도에 근접하면 오래된 컨텍스트를 자동으로 요약합니다.
컨텍스트 편집
도구 호출과 결과를 자동으로 지웁니다.
웹 검색 및 가져오기
웹의 최신 데이터를 Claude로 가져오세요.
매월 고객 비즈니스 워크플로우에서 실행되는 AI 에이전트
프로덕션 에이전트를 더 빠르게 구축하세요
장기 실행되는 에이전트를 대규모로 구축하고 배포하세요.

자격 증명은 샌드박스 외부에 유지되고, 암호화 기능이 내장되어 있으며, 상태는 자동으로 유지됩니다.
세션 추적은 모든 에이전트가 수행한 작업과 작업 이유를 기록하며, 내장 분석을 통해 에이전트 성능을 개선합니다.
기본 하네스는 Claude에 최적화되어 있습니다. 모델이 개선됨에 따라 귀하의 에이전트도 함께 개선됩니다.
Claude의 기능을 확장하고 맞춤화하세요.
AI 통합을 위한 개방형 표준을 통해 Claude를 도구와 데이터에 연결하세요.
사전 구축된 Skills나 맞춤형 Skills를 통해 Claude에게 전문 지식, 절차, 모범 사례를 가르쳐 보세요.
에이전트는 세션 간에도 기억하며, 메모리 파일을 사용자의 인프라에 유지합니다.




기존 Anthropic 약정으로 파트너가 제공하는 Claude 기반 솔루션 비용을 결제해 보세요.
사용자 데이터에 대한 제어 기능과 보호 장치.
자격을 갖춘 고객에게 Zero Data Retention(ZDR)의 프라이버시 보호와 오용을 탐지하기 위한 최첨단 안전 장치를 제공합니다.
클라우드 공급업체에서 데이터가 저장되는 위치와 요청이 처리되는 위치를 선택하세요. 아시아 태평양, 캐나다, 유럽, 미국에 리전이 제공됩니다.
기본적으로 Anthropic은 상업적 배포의 고객 데이터를 Claude 학습에 사용하지 않습니다.
Claude Platform에서 직접 구축하세요. 엔터프라이즈 보안 및 지원이 내장되어 있습니다. 또는 Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Foundry를 포함한 기존 클라우드에서 Claude를 사용하세요.
대규모 요청을 비동기 방식으로 처리하고 비용을 50% 절감할 수 있습니다.
Claude에 배경 지식과 사례를 제공하면 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있습니다.
Claude가 작업에 얼마나 열심히 임할지 선택하세요.
더 빠르고 경제적인 모델은 더 지능적인 모델을 호출하여 계획이나 작업을 평가함으로써 성능을 개선합니다.
Quora의 경우 일괄 처리를 통해 비용을 절감하는 동시에, 실시간으로 처리할 필요가 없는 많은 쿼리를 실행하는 데 따른 복잡성을 줄일 수 있습니다.
분석 기능과 제어 기능이 내장된 명령 센터.
너는 고객 지원 티켓을 분류하는 데 특화된 AI 어시스턴트야. 너의 임무는 제공된 티켓 내용을 분석한 뒤, 사전 정의된 목록 중 가장 적절한 카테고리에 티켓을 할당하는 거야. 또한 분류 결정에 대한 근거를 제시해야 해.
먼저, 사용 가능한 카테고리를 확인해:
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
이제 분류해야 하는 지원 티켓의 내용은 다음과 같아:
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
다음 단계를 따라 작업을 수행해야 해:
– 티켓 내용을 주의 깊게 읽고 분석한다.
– 해당 내용이 각 카테고리와 어떻게 연관되는지 고려한다.
– 티켓에 가장 적합한 카테고리를 선택한다.
– 추론 프로세스를 자세히 설명한다.
응답에 다음 구조를 사용해:
<classification_analysis>
이 섹션에서는 사고 프로세스를 분석하세요:
– 티켓 콘텐츠에서 가장 관련성이 높은 부분을 인용하세요.
– 각 카테고리를 나열하고 티켓 콘텐츠와 어떻게 연관되는지 기록하세요.
– 각 카테고리마다 티켓을 해당 카테고리로 분류하는 것에 대한 찬성 및 반대 이유를 제시하세요.
– 가장 가능성이 높은 3개 카테고리를 순위로 지정하세요.
</classification_analysis>
<classification>
<category>선택한 카테고리를 여기에 기재</category>
<reasoning>이 카테고리를 선택한 이유를 간결하게 요약</reasoning>
</classification>
분석은 철저히 하고, 설명은 명확하게 작성해. 너의 목표는 충분한 근거를 바탕으로 정확한 분류를 제시하는 거야.
프로토타입 프롬프트를 만들고, Skills와 파일을 업로드한 뒤, 에이전트를 구성하세요.
볼트와 메모리가 포함된 호스팅된 환경에서 에이전트를 실행하세요.
사용량, 비용, 캐싱, 속도 제한을 모델과 API 키별로 추적하세요.
워크스페이스별로 API 키, 멤버, 토큰 한도, 보안을 제어하세요.
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