ai-orchestration
CHAPTER 11 / 59
읽기 약 2분
SYNTAX
LLM API 기초 — Anthropic Claude 연동
핵심 개념
Anthropic Messages API를 TypeScript에서 직접 호출하는 흐름. 2026 기준 추천 모델은 Claude Opus 4.7(최고 성능)과 Claude Sonnet 4.6(가성비), max_tokens 필수.
코드 분석
Claude 연동 (2026)설치:npm i @anthropic-ai/sdk기본 호출:import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'const a = new Anthropic()const r = await a.messages.create({ model: 'claude-opus-4-7', max_tokens: 1024, messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }]})console.log(r.content[0].text)Vercel AI SDK 5:import { generateText } from 'ai'import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic'await generateText({ model: anthropic('claude-opus-4-7'), prompt: 'Hello'})AI 프롬프트
🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트
무료 모델
Gemini 2.5 Flash(무료) + Claude Sonnet 4.6(무료) + Grok 4.1(무료)
'LLM API 기초 — Anthropic Claude 연동'을 무료 도구로 익히고 싶어. Google AI Studio + Anthropic Workbench 무료 크레딧 + Dify(셀프호스팅)로 Claude 첫 호출 5종(텍스트/스트리밍/JSON/tool_use/이미지) 예제을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.
소자본 모델
Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase — 월 10~30만원
'LLM API 기초 — Anthropic Claude 연동'을 월 20만원 예산으로 실서비스에 붙이고 싶어. Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase 조합으로 Claude Sonnet 4.6 기반 Next.js 16 챗봇과 prompt caching 적용을 만드는 예제와 월 비용 분배를 짜줘.
프로덕션 모델
Claude Opus 4.7 + LangGraph + MCP + LangSmith — 월 100만원+
'LLM API 기초 — Anthropic Claude 연동'을 production 규모로 설계해줘. LangGraph + Claude Opus 4.7 + MCP + LangSmith로 Claude Opus 4.7 production 워크로드 with Bedrock 페일오버 + LangSmith을 월 100만원+ 예산 기준으로 그려줘.
스택 프롬프트
0원 → $200/mo → $1000/mo 단계별 스택 비교
'LLM API 기초 — Anthropic Claude 연동' 3단계 스택 비교: Level 1($0, Dify+HF+무료 크레딧) → Level 2($200/mo, Sonnet 4.6+Vercel AI SDK+Supabase) → Level 3($1000/mo, LangGraph+Opus 4.7+MCP). 각 레벨에서 만들 수 있는 산출물과 한계 포함.
⭐ 이것만 기억하세요
LLM API 기초 — Anthropic Claude 연동은 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.Anthropic Messages API는 OpenAI와 달리 max_tokens가 필수이며, response.content 배열을 순회해 텍스트를 추출합니다
2.2026엔 Claude Opus 4.7(추론), Sonnet 4.6(가성비)을 용도별로 분리해 호출하고 prompt caching으로 비용을 1/10로 절감합니다
3.다음 챕터에서 토큰 단위 실시간 응답을 위한 스트리밍을 구현합니다
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진행도 11 / 59