비전

이 가이드는 Claude에서 이미지를 다루는 방법, 모범 사례, 코드 예시, 그리고 주의해야 할 제한 사항들을 설명합니다.

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비전 기능 사용 방법

Claude의 비전 기능은 다음과 같은 방법으로 사용할 수 있습니다:

• claude.ai. 파일처럼 이미지를 업로드하거나 채팅 창에 이미지를 직접 드래그 앤 드롭하세요.
• Console Workbench. 이미지를 허용하는 모델(Claude 3 모델만 해당)을 선택하면 모든 사용자 메시지 블록의 오른쪽 상단에 이미지 추가 버튼이 나타납니다.
• API 요청. 이 가이드의 예시를 참조하세요.

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업로드 전 알아야 할 사항

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기본 사항 및 제한

하나의 요청에 여러 이미지를 포함할 수 있습니다(claude.ai의 경우 최대 20개, API 요청의 경우 최대 100개). Claude는 응답을 작성할 때 제공된 모든 이미지를 분석합니다. 이는 이미지를 비교하거나 대조할 때 유용할 수 있습니다.

8000x8000 픽셀보다 큰 이미지를 제출하면 거부됩니다. 하나의 API 요청에 20개 이상의 이미지를 제출하는 경우, 이 제한은 2000x2000 픽셀입니다.

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이미지 크기 평가

최적의 성능을 위해, 이미지가 너무 큰 경우 업로드 전에 크기를 조정하는 것을 권장합니다. 이미지의 긴 변이 1568 픽셀을 초과하거나 이미지가 약 1,600 토큰을 초과하는 경우, 먼저 종횡비를 유지하면서 크기 제한 내로 축소됩니다.

입력 이미지가 너무 크고 크기 조정이 필요한 경우, 추가적인 모델 성능 향상 없이 첫 토큰까지의 시간의 지연이 증가합니다. 한 변이 200 픽셀 미만인 매우 작은 이미지는 성능이 저하될 수 있습니다.

다음은 일반적인 종횡비에 대해 API가 수용하는 최대 이미지 크기를 보여주는 표입니다. 이 크기는 크기 조정이 필요하지 않습니다. Claude 3.5 Sonnet 모델에서 이러한 이미지는 약 1,600 토큰을 사용하며 이미지 1,000개당 약 $4.80의 비용이 듭니다.

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이미지 비용 계산

Claude에 포함하는 각 이미지는 토큰 사용량에 포함됩니다. 대략적인 비용을 계산하려면 대략적인 이미지 토큰 수에 사용 중인 모델의 토큰당 가격을 곱하면 됩니다.

이미지 크기 조정이 필요하지 않은 경우, 다음 알고리즘을 통해 사용된 토큰 수를 추정할 수 있습니다: 토큰 = (너비 px * 높이 px)/750

다음은 API 크기 제한 내에서 다양한 이미지 크기에 대한 대략적인 토큰화와 비용의 예시입니다(Claude 3.5 Sonnet의 입력 토큰당 $3/백만 토큰 가격 기준):

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이미지 품질 보장

Claude에 이미지를 제공할 때 최상의 결과를 위해 다음 사항을 고려하세요:

• 이미지 형식: 지원되는 이미지 형식을 사용하세요: JPEG, PNG, GIF, 또는 WebP.
• 이미지 선명도: 이미지가 선명하고 너무 흐리거나 픽셀화되지 않도록 하세요.
• 텍스트: 이미지에 중요한 텍스트가 포함된 경우, 읽기 쉽고 너무 작지 않도록 하세요. 텍스트를 확대하기 위해 중요한 시각적 맥락을 잘라내지 마세요.

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프롬프트 예시

Claude와의 텍스트 기반 상호작용에 잘 작동하는 많은 프롬프트 기법은 이미지 기반 프롬프트에도 적용될 수 있습니다.

이 예시들은 이미지를 포함하는 모범적인 프롬프트 구조를 보여줍니다.

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프롬프트 예시 소개

이 프롬프트 예시들은 Anthropic Python SDK를 사용하며, httpx 라이브러리를 사용하여 위키피디아에서 이미지를 가져옵니다. 어떤 이미지 소스든 사용할 수 있습니다.

예시 프롬프트는 다음 변수들을 사용합니다.

import base64
import httpx

image1_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
image1_media_type = "image/jpeg"
image1_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image1_url).content).decode("utf-8")

image2_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/b5/Iridescent.green.sweat.bee1.jpg"
image2_media_type = "image/jpeg"
image2_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image2_url).content).decode("utf-8")

API 요청 시 이미지를 사용하려면 image 콘텐츠 블록에 base64로 인코딩된 이미지를 Claude에 제공할 수 있습니다. 다음은 Messages API 요청에 base64로 인코딩된 이미지를 포함하는 간단한 Python 예시입니다:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image1_media_type,
                        "data": image1_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이 이미지를 설명해주세요."
                }
            ],
        }
    ],
)
print(message)

더 많은 예시 코드와 매개변수 세부 사항은 Messages API 예시를 참조하세요.

message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image1_media_type,
                        "data": image1_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이 이미지를 설명해주세요."
                }
            ],
        }
    ],
)

message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이미지 1:"
                },
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image1_media_type,
                        "data": image1_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이미지 2:"
                },
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image2_media_type,
                        "data": image2_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이 이미지들은 어떻게 다른가요?"
                }
            ],
        }
    ],
)

message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    system="스페인어로만 응답하세요.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이미지 1:"
                },
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image1_media_type,
                        "data": image1_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이미지 2:"
                },
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image2_media_type,
                        "data": image2_data,
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "이 이미지들은 어떻게 다른가요?"
                }
            ],
        }
    ],
)

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제한 사항

Claude의 이미지 이해 기능이 최첨단이긴 하지만, 알아야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다:

• 인물 식별: Claude는 이미지에서 사람을 식별(즉, 이름 지정)하는 데 사용할 수 없으며 이를 거부할 것입니다.
• 정확도: Claude는 품질이 낮거나, 회전되었거나, 200픽셀 미만의 매우 작은 이미지를 해석할 때 환각을 보거나 실수를 할 수 있습니다.
• 공간 추론: Claude의 공간 추론 능력은 제한적입니다. 아날로그 시계 읽기나 체스 말의 정확한 위치 설명과 같이 정확한 위치 파악이나 레이아웃이 필요한 작업에 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 계수: Claude는 이미지에서 객체의 대략적인 수를 셀 수 있지만, 특히 작은 객체가 많은 경우 항상 정확하지는 않을 수 있습니다.
• AI 생성 이미지: Claude는 이미지가 AI로 생성되었는지 알지 못하며 질문을 받으면 잘못된 답변을 할 수 있습니다. 가짜나 합성 이미지를 감지하는 데 의존하지 마세요.
• 부적절한 콘텐츠: Claude는 이용 약관을 위반하는 부적절하거나 노골적인 이미지를 처리하지 않습니다.
• 의료 응용: Claude가 일반적인 의료 이미지를 분석할 수 있지만, CT나 MRI와 같은 복잡한 진단 스캔을 해석하도록 설계되지 않았습니다. Claude의 출력은 전문적인 의료 조언이나 진단을 대체할 수 없습니다.

특히 중요한 사용 사례에서는 Claude의 이미지 해석을 항상 신중하게 검토하고 확인하세요. 인간의 감독 없이 완벽한 정밀도나 민감한 이미지 분석이 필요한 작업에 Claude를 사용하지 마세요.

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FAQ

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비전 기능 더 깊이 알아보기

Claude를 사용하여 이미지로 구축을 시작할 준비가 되셨나요? 다음은 몇 가지 유용한 리소스입니다:

• 멀티모달 쿡북: 이 쿡북에는 이미지 시작하기와 이미지로 최고의 성능을 보장하기 위한 모범 사례 기법에 대한 팁이 있습니다. 차트와 그래프 해석이나 양식에서 콘텐츠 추출과 같은 작업을 수행하기 위해 이미지로 Claude에게 효과적으로 프롬프트하는 방법을 확인하세요.
• API 참조: 이미지를 포함한 API 호출 예시를 포함한 Messages API 문서를 방문하세요.

다른 질문이 있으시면 지원 팀에 문의하세요. 또한 개발자 커뮤니티에 참여하여 다른 제작자들과 연결하고 Anthropic 전문가들의 도움을 받을 수 있습니다.