Claude 4 Opus와 Sonnet, 그리고 Claude Sonnet 3.7과 Claude Sonnet 3.5(신규)는 컴퓨터 데스크톱 환경을 조작할 수 있는 도구와 상호작용할 수 있습니다. Claude 4 모델은 새로운 아키텍처에 최적화된 업데이트된 도구 버전을 사용합니다. Claude Sonnet 3.7은 추가 도구를 도입하고 사고 과정을 활성화하여 모델의 추론 과정에 대한 더 많은 통찰력을 제공합니다.

컴퓨터 사용은 베타 기능입니다. 컴퓨터 사용은 표준 API 기능이나 채팅 인터페이스와는 다른 고유한 위험이 있음을 인지하세요. 이러한 위험은 인터넷과 상호작용하기 위해 컴퓨터 사용 기능을 사용할 때 더욱 높아집니다. 위험을 최소화하기 위해 다음과 같은 예방 조치를 고려하세요:

  1. 직접적인 시스템 공격이나 사고를 방지하기 위해 최소한의 권한을 가진 전용 가상 머신이나 컨테이너를 사용하세요.
  2. 정보 도난을 방지하기 위해 계정 로그인 정보와 같은 민감한 데이터에 모델이 접근하지 못하도록 하세요.
  3. 악성 콘텐츠에 대한 노출을 줄이기 위해 인터넷 접근을 허용 목록의 도메인으로 제한하세요.
  4. 실제 세계에 의미 있는 결과를 초래할 수 있는 결정과 쿠키 수락, 금융 거래 실행, 서비스 약관 동의와 같은 적극적인 동의가 필요한 작업에 대해서는 사람에게 확인을 요청하세요.

일부 상황에서는 Claude가 사용자의 지시와 충돌하더라도 콘텐츠에서 발견된 명령을 따를 수 있습니다. 예를 들어, 웹페이지나 이미지에 포함된 Claude 지시사항이 지시를 무시하거나 Claude가 실수를 하도록 만들 수 있습니다. 프롬프트 인젝션과 관련된 위험을 피하기 위해 Claude를 민감한 데이터와 작업으로부터 격리하는 예방 조치를 취하는 것이 좋습니다.

우리는 모델이 이러한 프롬프트 인젝션에 저항하도록 훈련시켰으며 추가 방어 계층을 추가했습니다. 컴퓨터 사용 도구를 사용하면 자동으로 프롬프트에 대해 분류기를 실행하여 잠재적인 프롬프트 인젝션 사례를 표시합니다. 이러한 분류기가 스크린샷에서 잠재적인 프롬프트 인젝션을 식별하면 다음 작업을 진행하기 전에 자동으로 모델이 사용자 확인을 요청하도록 유도합니다. 이러한 추가 보호가 모든 사용 사례(예: 루프에 사람이 없는 사용 사례)에 이상적이지 않을 수 있음을 인식하므로, 이를 비활성화하고 끄고 싶다면 저희에게 연락해 주세요.

여전히 프롬프트 인젝션과 관련된 위험을 피하기 위해 Claude를 민감한 데이터와 작업으로부터 격리하는 예방 조치를 취하는 것이 좋습니다.

마지막으로, 자체 제품에서 컴퓨터 사용을 활성화하기 전에 관련 위험을 최종 사용자에게 알리고 동의를 얻으세요.

컴퓨터 사용 참조 구현

웹 인터페이스, Docker 컨테이너, 예제 도구 구현 및 에이전트 루프를 포함하는 컴퓨터 사용 참조 구현으로 빠르게 시작하세요.

참고: 구현이 Claude 4와 Claude Sonnet 3.7 모두를 위한 새로운 도구를 포함하도록 업데이트되었습니다. 이러한 새로운 기능에 액세스하려면 최신 버전의 리포지토리를 가져오세요.

모델 응답 품질, API 자체 또는 문서 품질에 대한 피드백을 제공하려면 이 양식을 사용해 주세요 - 여러분의 의견을 기다리고 있습니다!

다음은 Messages API를 사용하여 Claude에 컴퓨터 사용 도구를 제공하는 방법의 예입니다:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: computer-use-2025-01-24" \
  -d '{
    "model": "claude-4-opus-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "tools": [
      {
        "type": "computer_20250124",
        "name": "computer",
        "display_width_px": 1024,
        "display_height_px": 768,
        "display_number": 1
      },
      {
        "type": "text_editor_20250429",
        "name": "str_replace_based_edit_tool"
      },
      {
        "type": "bash_20250124",
        "name": "bash"
      }
    ],
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Save a picture of a cat to my desktop."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled",
      "budget_tokens": 1024
    }
  }'

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컴퓨터 사용 작동 방식

1. Claude에 컴퓨터 사용 도구와 사용자 프롬프트 제공

  • API 요청에 Anthropic이 정의한 컴퓨터 사용 도구를 추가합니다.
  • 이러한 도구가 필요할 수 있는 사용자 프롬프트를 포함합니다(예: “내 데스크톱에 고양이 사진 저장”).

2. Claude가 도구 사용을 결정

  • Claude는 저장된 컴퓨터 사용 도구 정의를 로드하고 사용자의 쿼리에 도움이 될 수 있는 도구가 있는지 평가합니다.
  • 있다면, Claude는 적절하게 형식이 지정된 도구 사용 요청을 구성합니다.
  • API 응답의 stop_reason는 tool_use로, Claude의 의도를 알립니다.

3. 도구 입력 추출, 컴퓨터에서 도구 평가, 결과 반환

  • 사용자 측에서 Claude의 요청에서 도구 이름과 입력을 추출합니다.
  • 컨테이너나 가상 머신에서 도구를 사용합니다.
  • tool_result 콘텐츠 블록이 포함된 새 user 메시지로 대화를 계속합니다.

4. Claude는 작업이 완료될 때까지 컴퓨터 사용 도구를 계속 호출

  • Claude는 더 많은 도구 사용이 필요한지 또는 작업이 완료되었는지 결정하기 위해 도구 결과를 분석합니다.
  • Claude가 다른 도구가 필요하다고 결정하면 다른 tool_use stop_reason으로 응답하고 3단계로 돌아가야 합니다.
  • 그렇지 않으면 사용자에게 텍스트 응답을 작성합니다.

사용자 입력 없이 3단계와 4단계를 반복하는 것을 “에이전트 루프”라고 합니다. 즉, Claude가 도구 사용 요청으로 응답하고 애플리케이션이 해당 요청을 평가한 결과로 Claude에 응답합니다.

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컴퓨팅 환경

컴퓨터 사용에는 Claude가 애플리케이션 및 웹과 안전하게 상호작용할 수 있는 샌드박스 컴퓨팅 환경이 필요합니다. 이 환경에는 다음이 포함됩니다:

  1. 가상 디스플레이: Claude가 스크린샷을 통해 볼 수 있고 마우스/키보드 작업으로 제어할 수 있는 데스크톱 인터페이스를 렌더링하는 가상 X11 디스플레이 서버(Xvfb 사용).

  2. 데스크톱 환경: Claude가 상호작용할 수 있는 일관된 그래픽 인터페이스를 제공하는 Linux에서 실행되는 윈도우 관리자(Mutter)와 패널(Tint2)이 있는 경량 UI.

  3. 애플리케이션: Claude가 작업을 완료하는 데 사용할 수 있는 Firefox, LibreOffice, 텍스트 편집기, 파일 관리자와 같은 사전 설치된 Linux 애플리케이션.

  4. 도구 구현: Claude의 추상적인 도구 요청(“마우스 이동” 또는 “스크린샷 촬영”과 같은)을 가상 환경에서 실제 작업으로 변환하는 통합 코드.

  5. 에이전트 루프: Claude와 환경 간의 통신을 처리하여 Claude의 작업을 환경으로 보내고 결과(스크린샷, 명령 출력)를 Claude에 반환하는 프로그램.

컴퓨터 사용을 사용할 때 Claude는 이 환경에 직접 연결되지 않습니다. 대신 애플리케이션이:

  1. Claude의 도구 사용 요청을 수신
  2. 컴퓨팅 환경에서 작업으로 변환
  3. 결과(스크린샷, 명령 출력 등) 캡처
  4. 이러한 결과를 Claude에 반환

보안 및 격리를 위해 참조 구현은 환경을 보고 상호작용하기 위한 적절한 포트 매핑이 있는 Docker 컨테이너 내에서 이 모든 것을 실행합니다.

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컴퓨터 사용 구현 방법

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참조 구현으로 시작하기

컴퓨터 사용을 빠르게 시작하는 데 필요한 모든 것이 포함된 참조 구현을 구축했습니다:

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멀티 에이전트 루프 이해하기

컴퓨터 사용의 핵심은 “에이전트 루프”입니다. Claude가 도구 작업을 요청하고, 애플리케이션이 이를 실행하고, 결과를 Claude에 반환하는 사이클입니다. 다음은 간단한 예입니다:

async def sampling_loop(
    *,
    model: str,
    messages: list[dict],
    api_key: str,
    max_tokens: int = 4096,
    tool_version: str,
    thinking_budget: int | None = None,
    max_iterations: int = 10,  # 무한 루프를 방지하기 위한 반복 제한 추가
):
    """
    Claude 컴퓨터 사용 상호작용을 위한 간단한 에이전트 루프.

    이 함수는 다음 사이의 상호작용을 처리합니다:
    1. Claude에 사용자 메시지 보내기
    2. Claude가 도구 사용 요청
    3. 앱이 해당 도구 실행
    4. Claude에 도구 결과 보내기
    """
    # 도구 및 API 매개변수 설정
    client = Anthropic(api_key=api_key)
    beta_flag = "computer-use-2025-01-24" if "20250124" in tool_version else "computer-use-2024-10-22"

    # 도구 구성 - 이미 다른 곳에서 초기화되어 있어야 함
    tools = [
        {"type": f"computer_{tool_version}", "name": "computer", "display_width_px": 1024, "display_height_px": 768},
        {"type": f"text_editor_{tool_version}", "name": "str_replace_editor"},
        {"type": f"bash_{tool_version}", "name": "bash"}
    ]

    # 메인 에이전트 루프 (무분별한 API 비용을 방지하기 위한 반복 제한 포함)
    iterations = 0
    while True and iterations < max_iterations:
        iterations += 1
        # 선택적 사고 매개변수 설정 (Claude Sonnet 3.7용)
        thinking = None
        if thinking_budget:
            thinking = {"type": "enabled", "budget_tokens": thinking_budget}

        # Claude API 호출
        response = client.beta.messages.create(
            model=model,
            max_tokens=max_tokens,
            messages=messages,
            tools=tools,
            betas=[beta_flag],
            thinking=thinking
        )

        # Claude의 응답을 대화 기록에 추가
        response_content = response.content
        messages.append({"role": "assistant", "content": response_content})

        # Claude가 도구를 사용했는지 확인
        tool_results = []
        for block in response_content:
            if block.type == "tool_use":
                # 실제 앱에서는 여기서 도구를 실행할 것입니다
                # 예: result = run_tool(block.name, block.input)
                result = {"result": "Tool executed successfully"}

                # Claude를 위한 결과 형식 지정
                tool_results.append({
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": block.id,
                    "content": result
                })

        # 도구가 사용되지 않았다면 Claude가 완료한 것 - 최종 메시지 반환
        if not tool_results:
            return messages

        # 다음 Claude 반복을 위해 도구 결과를 메시지에 추가
        messages.append({"role": "user", "content": tool_results})

루프는 Claude가 도구 요청 없이 응답하거나(작업 완료) 최대 반복 제한에 도달할 때까지 계속됩니다. 이 안전장치는 예상치 못한 API 비용을 초래할 수 있는 잠재적인 무한 루프를 방지합니다.

도구의 각 버전에 대해 API 요청에 해당하는 베타 플래그를 사용해야 합니다:

이 문서의 나머지 부분을 읽기 전에 참조 구현을 시도해 보는 것이 좋습니다.

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프롬프팅으로 모델 성능 최적화

최상의 품질의 출력을 얻기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다:

  1. 간단하고 잘 정의된 작업을 지정하고 각 단계에 대한 명시적인 지침을 제공하세요.
  2. Claude는 때때로 결과를 명시적으로 확인하지 않고 작업의 결과를 가정합니다. 이를 방지하기 위해 Claude에게 각 단계 후에 스크린샷을 찍고 올바른 결과를 달성했는지 주의 깊게 평가하세요. 명시적으로 사고 과정을 보여주세요: "나는 X 단계를 평가했습니다..." 올바르지 않다면 다시 시도하세요. 단계가 올바르게 실행되었다고 확인한 경우에만 다음 단계로 넘어가세요.라고 프롬프트할 수 있습니다.
  3. 일부 UI 요소(드롭다운 및 스크롤바와 같은)는 마우스 움직임을 사용하여 Claude가 조작하기 어려울 수 있습니다. 이런 경험이 있다면 모델에게 키보드 단축키를 사용하도록 프롬프트하세요.
  4. 반복 가능한 작업이나 UI 상호작용의 경우, 성공적인 결과의 예제 스크린샷과 도구 호출을 프롬프트에 포함하세요.
  5. 모델이 로그인해야 하는 경우, 프롬프트에 <robot_credentials> 같은 xml 태그 안에 사용자 이름과 비밀번호를 제공하세요. 로그인이 필요한 애플리케이션 내에서 컴퓨터 사용을 사용하면 프롬프트 인젝션의 결과로 나쁜 결과가 발생할 위험이 증가합니다. 모델에 로그인 자격 증명을 제공하기 전에 프롬프트 인젝션 완화 가이드를 검토하세요.

반복적으로 명확한 문제 세트가 발생하거나 Claude가 완료해야 할 작업을 미리 알고 있는 경우, 시스템 프롬프트를 사용하여 Claude에게 작업을 성공적으로 수행하는 방법에 대한 명시적인 팁이나 지침을 제공하세요.

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시스템 프롬프트

Anthropic API를 통해 Anthropic이 정의한 도구 중 하나가 요청되면 컴퓨터 사용 특정 시스템 프롬프트가 생성됩니다. 이는 도구 사용 시스템 프롬프트와 유사하지만 다음으로 시작합니다:

사용자의 질문에 답하기 위해 사용할 수 있는 일련의 함수에 액세스할 수 있습니다. 여기에는 샌드박스 컴퓨팅 환경에 대한 액세스가 포함됩니다. 현재 아래 함수를 호출하는 것 외에는 파일을 검사하거나 외부 리소스와 상호작용할 수 있는 능력이 없습니다.

일반 도구 사용과 마찬가지로 사용자가 제공한 system_prompt 필드는 여전히 존중되며 결합된 시스템 프롬프트 구성에 사용됩니다.

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Anthropic이 정의한 도구 이해하기

베타 버전으로, 이러한 도구 정의는 변경될 수 있습니다.

Claude가 컴퓨터를 효과적으로 사용할 수 있게 하는 도구 세트를 제공했습니다. Anthropic이 정의한 도구를 지정할 때 description 및 tool_schema 필드는 필요하지 않거나 허용되지 않습니다.

Anthropic이 정의한 도구는 사용자가 실행합니다

Anthropic이 정의한 도구는 Anthropic에 의해 정의되지만 도구의 결과를 명시적으로 평가하고 tool_results를 Claude에 반환해야 합니다. 다른 도구와 마찬가지로 모델은 자동으로 도구를 실행하지 않습니다.

각 도구가 Claude 4, Claude Sonnet 3.7 및 Claude Sonnet 3.5에 최적화된 버전을 가진 Anthropic이 정의한 도구 세트를 제공합니다:

type 필드는 유효성 검사 목적으로 도구와 매개변수를 식별하고, name 필드는 모델에 노출되는 도구 이름입니다.

모델에게 이러한 도구 중 하나를 사용하도록 프롬프트하려면 name 필드로 도구를 명시적으로 참조할 수 있습니다. name 필드는 도구 목록 내에서 고유해야 합니다. 동일한 API 호출에서 Anthropic이 정의한 도구와 동일한 이름의 도구를 정의할 수 없습니다.

Anthropic이 정의한 도구와 동일한 이름으로 도구를 정의하는 것은 권장하지 않습니다. 이러한 이름으로 도구를 재정의할 수 있지만(도구 이름이 tools 블록에서 고유한 한), 그렇게 하면 모델 성능이 저하될 수 있습니다.

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Claude 4 및 Claude Sonnet 3.7에서 사고 기능 활성화

Claude Sonnet 3.7은 복잡한 작업을 수행할 때 모델의 추론 과정을 볼 수 있는 새로운 “사고” 기능을 도입했습니다. 이 기능은 Claude가 문제에 접근하는 방식을 이해하는 데 도움이 되며 디버깅이나 교육 목적으로 특히 유용할 수 있습니다.

사고를 활성화하려면 API 요청에 thinking 매개변수를 추가하세요:

"thinking": {
  "type": "enabled",
  "budget_tokens": 1024
}

budget_tokens 매개변수는 Claude가 사고에 사용할 수 있는 토큰 수를 지정합니다. 이는 전체 max_tokens 예산에서 차감됩니다.

사고가 활성화되면 Claude는 응답의 일부로 추론 과정을 반환하여 다음과 같은 도움을 줍니다:

  1. 모델의 의사 결정 과정 이해
  2. 잠재적인 문제나 오해 식별
  3. 문제 해결에 대한 Claude의 접근 방식에서 학습
  4. 복잡한 다단계 작업에 대한 더 많은 가시성 확보

다음은 사고 출력의 예입니다:

[Thinking]
데스크톱에 고양이 사진을 저장해야 합니다. 이를 단계별로 나누어 보겠습니다:

1. 먼저 데스크톱에 무엇이 있는지 보기 위해 스크린샷을 찍습니다
2. 그런 다음 고양이 이미지를 검색할 웹 브라우저를 찾습니다
3. 적절한 이미지를 찾은 후 데스크톱에 저장해야 합니다

먼저 사용 가능한 것을 보기 위해 스크린샷을 찍어보겠습니다...

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컴퓨터 사용과 다른 도구 결합하기

일반 도구 사용을 컴퓨터 사용을 위한 Anthropic이 정의한 도구와 결합할 수 있습니다.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: computer-use-2025-01-24" \
  -d '{
    "model": "claude-4-opus-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "tools": [
      {
        "type": "computer_20250124",
        "name": "computer",
        "display_width_px": 1024,
        "display_height_px": 768,
        "display_number": 1
      },
      {
        "type": "text_editor_20250124",
        "name": "str_replace_editor"
      },
      {
        "type": "bash_20250124",
        "name": "bash"
      },
      {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "input_schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
              "description": "The unit of temperature, either 'celsius' or 'fahrenheit'"
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    ],
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find flights from San Francisco to a place with warmer weather."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled",
      "budget_tokens": 1024
    }
  }'

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사용자 정의 컴퓨터 사용 환경 구축하기

참조 구현은 컴퓨터 사용을 시작하는 데 도움이 되도록 만들어졌습니다. Claude가 컴퓨터를 사용하는 데 필요한 모든 구성 요소가 포함되어 있습니다. 그러나 필요에 맞게 자체 컴퓨터 사용 환경을 구축할 수 있습니다. 다음이 필요합니다:

  • Claude와 함께 컴퓨터 사용에 적합한 가상화되거나 컨테이너화된 환경
  • Anthropic이 정의한 컴퓨터 사용 도구 중 하나 이상의 구현
  • Anthropic API와 상호작용하고 도구 구현을 사용하여 tool_use 결과를 실행하는 에이전트 루프
  • 에이전트 루프를 시작하기 위한 사용자 입력을 허용하는 API 또는 UI

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컴퓨터 사용 제한 사항 이해하기

컴퓨터 사용 기능은 베타 버전입니다. Claude의 기능이 최첨단이지만 개발자는 그 한계를 알아야 합니다:

  1. 지연 시간: 현재 인간-AI 상호작용을 위한 컴퓨터 사용 지연 시간은 일반적인 인간 지시 컴퓨터 작업에 비해 너무 느릴 수 있습니다. 속도가 중요하지 않은 사용 사례(예: 배경 정보 수집, 자동화된 소프트웨어 테스트)에 초점을 맞추는 것이 좋습니다.
  2. 컴퓨터 비전 정확도 및 신뢰성: Claude는 작업을 생성하는 동안 특정 좌표를 출력할 때 실수하거나 환각을 경험할 수 있습니다. Claude Sonnet 3.7은 모델의 추론을 이해하고 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 되는 사고 기능을 도입합니다.
  3. 도구 선택 정확도 및 신뢰성: Claude는 작업을 생성하는 동안 도구를 선택할 때 실수하거나 환각을 경험하거나 문제를 해결하기 위해 예상치 못한 조치를 취할 수 있습니다. 또한 틈새 애플리케이션이나 여러 애플리케이션을 동시에 사용할 때 신뢰성이 낮을 수 있습니다. 복잡한 작업을 요청할 때 사용자가 모델을 신중하게 프롬프트하는 것이 좋습니다.
  4. 스크롤 신뢰성: Claude Sonnet 3.5(신규)는 스크롤에 제한이 있었지만, Claude Sonnet 3.7은 방향 제어가 있는 전용 스크롤 작업을 도입하여 신뢰성을 향상시킵니다. 이제 모델은 지정된 양만큼 모든 방향(위/아래/왼쪽/오른쪽)으로 명시적으로 스크롤할 수 있습니다.
  5. 스프레드시트 상호작용: Claude Sonnet 3.7에서는 left_mouse_down, left_mouse_up과 같은 더 정밀한 마우스 제어 작업과 새로운 수정자 키 지원 추가로 스프레드시트 상호작용을 위한 마우스 클릭이 개선되었습니다. 이러한 세밀한 제어를 사용하고 클릭과 수정자 키를 결합하여 셀 선택을 더 안정적으로 할 수 있습니다.
  6. 소셜 및 커뮤니케이션 플랫폼에서의 계정 생성 및 콘텐츠 생성: Claude는 웹사이트를 방문하지만, 소셜 미디어 웹사이트 및 플랫폼 전반에 걸쳐 계정을 생성하거나 콘텐츠를 생성 및 공유하거나 인간 사칭에 참여하는 능력을 제한하고 있습니다. 향후 이 기능을 업데이트할 수 있습니다.
  7. 취약점: 베타 컴퓨터 사용 API를 포함한 프론티어 AI 시스템 전반에 걸쳐 탈옥이나 프롬프트 인젝션과 같은 취약점이 지속될 수 있습니다. 일부 상황에서는 Claude가 사용자의 지시와 충돌하더라도 콘텐츠에서 발견된 명령을 따를 수 있습니다. 예를 들어, 웹페이지나 이미지에 포함된 Claude 지시사항이 지시를 무시하거나 Claude가 실수를 하도록 만들 수 있습니다. 다음을 권장합니다: a. 최소한의 권한을 가진 가상 머신이나 컨테이너와 같은 신뢰할 수 있는 환경으로 컴퓨터 사용 제한 b. 엄격한 감독 없이 민감한 계정이나 데이터에 컴퓨터 사용 액세스 권한을 부여하지 않음 c. 애플리케이션에서 컴퓨터 사용 기능을 활성화하거나 필요한 권한을 요청하기 전에 최종 사용자에게 관련 위험을 알리고 동의를 얻음
  8. 부적절하거나 불법적인 행동: Anthropic의 서비스 약관에 따라 법률이나 허용 가능한 사용 정책을 위반하기 위해 컴퓨터 사용을 사용해서는 안 됩니다.

항상 Claude의 컴퓨터 사용 작업과 로그를 주의 깊게 검토하고 확인하세요. 인간의 감독 없이 완벽한 정밀도나 민감한 사용자 정보가 필요한 작업에 Claude를 사용하지 마세요.

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가격 책정

Claude 도구 사용 API 요청의 가격이 책정되는 방식에 대한 자세한 설명은 도구 사용 가격 책정 문서를 참조하세요.

도구 사용 요청의 하위 집합으로서 컴퓨터 사용 요청은 다른 Claude API 요청과 동일하게 가격이 책정됩니다.

또한 컴퓨터 사용을 가능하게 하는 모델을 위한 특별한 시스템 프롬프트를 자동으로 포함합니다.

모델도구 선택시스템 프롬프트 토큰 수
Claude 4 Opus & Sonnetauto
any, tool		466 토큰
499 토큰
Claude Sonnet 3.7auto
any, tool		466 토큰
499 토큰
Claude Sonnet 3.5 (신규)auto
any, tool		466 토큰
499 토큰

기본 토큰 외에도 Anthropic이 정의한 도구에 다음과 같은 추가 입력 토큰이 필요합니다:

도구추가 입력 토큰
computer_20250124 (Claude 4)735 토큰
computer_20250124 (Claude Sonnet 3.7)735 토큰
computer_20241022 (Claude Sonnet 3.5)683 토큰
text_editor_20250429 (Claude 4)700 토큰
text_editor_20250124 (Claude Sonnet 3.7)700 토큰
text_editor_20241022 (Claude Sonnet 3.5)700 토큰
bash_20250124 (Claude 4)245 토큰
bash_20250124 (Claude Sonnet 3.7)245 토큰
bash_20241022 (Claude Sonnet 3.5)245 토큰

Claude 4 또는 Claude Sonnet 3.7에서 사고를 활성화하면 사고에 사용된 토큰은 사고 매개변수에서 지정한 budget_tokens를 기반으로 max_tokens 예산에서 차감됩니다.