오늘 우리는 다음에서 Claude Haiku 5.5의 출시를 발표하게 되어 기쁩니다: Amazon Bedrock 그리고 AWS의 Claude Platform. Anthropic에 따르면 Claude Haiku 5.5는 Claude 5.5 계열 중 가장 빠르고 효율적인 모델로, 서브에이전트와 대용량·비용 민감형 작업을 위해 설계되었습니다. 또한 대부분의 작업에서 Claude Haiku 4.5보다 약 75% 저렴합니다.
Amazon Bedrock은 지역 데이터 상주(Regional data residency)를 통해 데이터를 AWS 인프라 내에 유지하면서 Haiku 5.5의 기능을 제공합니다. 액세스를 위한 AWS Identity and Access Management(IAM), 감사를 위한 AWS CloudTrail, 모니터링을 위한 Amazon CloudWatch, Amazon Bedrock Guardrails 등 팀이 이미 사용 중인 AWS 제어 기능과 연동됩니다. 사용 요금은 AWS 청구서에 표시됩니다.
AWS의 Claude Platform은 AWS Management Console을 통해 Anthropic의 네이티브 플랫폼 경험과 기능에 직접 액세스할 수 있게 해줍니다. Anthropic과 직접 작업할 때와 동일한 API, 기능, 콘솔 경험으로 구축, 테스트, 배포하고, AWS 청구 및 인증과 통합됩니다.
이 게시물에서는 Claude Haiku 5.5의 개선 사항, Haiku 5.5를 선택해야 하는 경우에 대한 실용적인 지침, 그리고 Amazon Bedrock에서 시작하는 방법을 다룹니다.
Claude Haiku 5.5를 차별화하는 요소
Claude Haiku 5.5는 코딩, 도구 사용, 컴퓨터 사용, 에이전트 작업 전반에서 Anthropic의 가장 강력한 Haiku 모델입니다. 또한 effort 제어를 갖춘 최초의 Haiku 모델로, 전체 워크로드에 하나의 설정을 적용하는 대신 각 작업마다 비용과 지능 수준의 균형을 조정할 수 있습니다.
그 개선 사항은 대규모로 빠르고 반복 가능한 작업에서 돋보입니다. 코딩 작업의 경우, 요청을 라우팅하고 코드를 검토하며 긴 문서를 분류하는 서브에이전트로 작동합니다. 지식 작업의 경우, Haiku 5.5는 소규모~중규모 문서에서 핵심 정보를 추출하고, 초기 검색을 수행하며, 지식 베이스에 대한 빠른 질문에 답변합니다. 대화형 애플리케이션의 경우, 간단한 대화에도 빠르고 유용한 답변을 제공할 만큼 신속하게 응답합니다. 또한 분류, 요약, 텍스트 생성과 같은 전통적인 자연어 처리(NLP) 작업도 프로덕션 기능에 필요한 볼륨과 비용으로 처리합니다.
Haiku 5.5는 에이전트 코딩과 다단계 도구 사용을 처리하며, 고해상도 이미지를 지원합니다. Haiku 5.5는 반복적인 브라우저 및 데스크톱 작업을 위한 강력한 컴퓨터 사용 서브에이전트로 활용될 수 있으며, 대규모에서도 유지되는 비용 효율성을 제공합니다. 개발 워크플로우에서는 UI와 UX 변경 사항을 빠르게 반복 작업하거나, 여러 파일에 걸친 소규모의 구체적인 코드 베이스 변경에 적합합니다.
Claude Haiku 5.5와 Opus 5.5의 결합
Haiku 5.5는 최근 발표된 Claude Opus 5.5와 함께 사용할 수 있습니다. 두 모델은 강력한 팀을 이룹니다: Opus 5.5가 계획하고 판단을 내리고, Haiku 5.5가 잘 정의된 작업을 빠르고 대규모로 수행합니다. 중요한 부분에서는 신중한 추론을, 그 외 모든 부분에서는 낮은 비용과 지연 시간을 얻을 수 있습니다.
- Claude Opus 5.5는 작업을 계획하고 판단을 내립니다. 복잡한 문제를 분해하고, 접근 방식을 결정하며, 릴리스 디버깅, 대규모 풀 리퀘스트의 보안 검토, 완성된 보고서로 끝나는 긴 분석과 같은 가장 어려운 추론을 담당합니다.
- Claude Haiku 5.5는 빠른 서브에이전트 계층을 담당합니다. 요청 라우팅, 분류 및 요약, 긴 문서 재작성, 여러 파일에 걸친 소규모의 구체적인 변경 적용과 같은 빠르고 대용량인 작업을 처리합니다. 검토 서브에이전트로서 작업 순서와 전반적인 방향을 신속하게 확인할 수 있어, Opus 5.5가 가장 어려운 추론에 토큰을 집중할 수 있습니다. 빠르고 비용 효율적이기 때문에 많은 Haiku 서브에이전트를 병렬로 실행할 수 있습니다.
Amazon Bedrock에서 Claude Haiku 5.5 시작하기
Haiku 5.5를 사용해 보려면 Amazon Bedrock 콘솔을 열고 Test를 선택한 다음 Playground를 선택하고 Haiku 5.5를 모델로 지정합니다. 거기에서 프롬프트를 직접 실행할 수 있습니다.
그림 1: Amazon Bedrock 콘솔 Playground에서 Anthropic Claude 모델 선택
프로그래밍 방식으로는 Anthropic Messages API ~에 대하여 bedrock-runtime Anthropic SDK를 통해. 또한 다음을 사용할 수 있습니다: Invoke 및 Converse API를 bedrock-runtime 에서 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 및 AWS SDK.
사전 조건
다음 사전 조건을 충족해야 합니다:
- Amazon Bedrock 액세스 권한이 있는 활성 AWS 계정.
- 설치 및 구성된 AWS Command Line Interface (AWS CLI).
- Python 3.10+.
- Boto3 설치:
pip install boto3. - Anthropic SDK 설치:
pip install anthropic. - Amazon Bedrock 인증을 위해 설치된 Amazon Bedrock Token Generator:
pip install aws_bedrock_token_generator. - AWS Identity and Access Management (IAM) 권한:
bedrock:InvokeModel,bedrock:InvokeModelWithResponseStream.
AWS SDK for Python (Boto3)와 InvokeModel API를 사용하는 간단한 예제는 다음과 같습니다:
import boto3
import json
# Create a Bedrock Runtime client
bedrock_runtime = boto3.client(
service_name="bedrock-runtime",
region_name="us-east-1"
)
# Invoke Claude Haiku 5.5
response = bedrock_runtime.invoke_model(
modelId="global.anthropic.claude-haiku-5-5",
contentType="application/json",
accept="application/json",
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
}
]
})
)
result = json.loads(response["body"].read())
# Haiku 5.5 may return a thinking block before the text block,
# so select the text block rather than a fixed index.
print(next(b["text"] for b in result["content"] if b["type"] == "text"))또한 통합된 멀티 모델 경험을 위해 Amazon Bedrock Converse API를 사용할 수 있습니다:
import boto3
# Create a Bedrock Runtime client
bedrock_runtime = boto3.client(
service_name="bedrock-runtime",
region_name="us-east-1"
)
# Invoke Claude Haiku 5.5
response = bedrock_runtime.converse(
modelId="global.anthropic.claude-haiku-5-5",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"text": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
}
]
}
],
inferenceConfig={
"maxTokens": 4096
}
)
if 'output' in response:
blocks = response['output']['message']['content']
print('\n'.join(b.get('text', '') for b in blocks if 'text' in b))또한 더 간소화된 경험을 위해 anthropic SDK 패키지를 통해 Anthropic Messages API를 사용할 수도 있습니다:
from anthropic import Anthropic
from aws_bedrock_token_generator import provide_token
token = provide_token(region="us-east-1")
client = Anthropic(
base_url="https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/anthropic",
api_key=token,
)
# Invoke Claude Haiku 5.5
response = client.messages.create(
model="global.anthropic.claude-haiku-5-5",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}],
)
print(response)더 많은 예제를 보려면 Getting Started 노트북 을 살펴보세요. 수요가 증가함에 따라 애플리케이션을 확장할 수 있도록 사용량, 성능 및 비용은 Amazon CloudWatch 및 AWS Cost Explorer 를 통해 모니터링할 수 있습니다.
가용성
Claude Haiku 5.5는 오늘부터 Amazon Bedrock에서 US Geo CRIS (us.), EU Geo CRIS (eu.), AU Geo CRIS (au.), JP Geo CRIS (jp.) 및 Global CRIS (global.) 추론 프로파일을 통해 제공됩니다 bedrock-runtime의 US Geo CRIS (us.), EU Geo CRIS (eu.), AU Geo CRIS (au.), JP Geo CRIS (jp.) 및 Global CRIS (global.) 추론 프로파일을 통해 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있습니다. AWS GovCloud (US)에서는 bedrock-runtime 및 bedrock-mantle 엔드포인트 모두에서 사용할 수 있습니다.
지원되는 AWS 리전의 전체 목록은 Amazon Bedrock 설명서 를 참조하세요. 가격 정보는 Amazon Bedrock 요금을 참조하세요. 또한 북미 지역에서는 Claude Platform on AWS 를 통해 사용할 수 있습니다.
Claude Haiku 5.5를 다음에서 직접 사용해 보세요 Amazon Bedrock 콘솔을 통해 Claude Haiku 5.5를 사용해 보거나, Claude Platform on AWS에서 사용하거나, GitHub의 Getting Started 노트북 을 살펴보세요.