Claude Opus 4.5 엔지니어링 최적화 팁 1. 노력 매개변수의 적용 Opus 4.5는 모델이 출력을 생성할 때 투자하는 계산 리소스(사고 과정, 응답, 도구 호출 등)를 직접 제어하는 조정 가능한 "노력" 매개변수를 도입했습니다. 이는 "스마트 노브"와 같습니다. 높은 노력 값은 추론 깊이와 정확도를 향상시키지만 대기 시간과 비용은 증가합니다. 낮은 노력 값은 빠른 작업에 적합합니다. 권장 사항: 시나리오에 따라 동적으로 조정하세요. 예를 들어, 복잡한 분석에는 높은 값을 사용하고 간단한 쿼리에는 낮은 값을 사용하여 비용 대비 성능의 균형을 최적화하세요. 2. 도구 트리거 메커니즘 조정: 이전 모델에 비해 Opus 4.5는 시스템 프롬프트에 더욱 민감하게 반응하며, 도구 호출 트리거 빈도가 "낮은 트리거"에서 "과도한 트리거"로 변경될 수 있습니다. 이전 프롬프트에서 "이 도구를 사용해야 합니다"와 같은 강압적인 표현을 사용했다면, 중복 호출이 쉽게 발생할 수 있습니다. 최적화 제안: 문구를 부드럽게 변경하세요. 예를 들어, "중요: 이 도구를 반드시 사용해야 합니다"라는 문구를 "적절한 경우 이 도구를 사용하세요"로 변경하여 모델의 반응성과 일치시키고 불필요한 도구 활성화를 방지하세요. 3. 과도한 엔지니어링 모델을 피하세요. 불필요한 문서, 추상화 계층, 복잡한 구조 등을 추가하는 등 솔루션이 과도하게 설계되는 경우가 있습니다. 특정 사용 사례에 대한 구체적인 힌트를 추가하면 이러한 문제를 효과적으로 제어할 수 있습니다. 예를 들어 "직접적으로 요청된 변경만 적용하세요. 솔루션은 간단하고 집중적으로 유지하세요."와 같습니다. 이를 통해 특히 코드 생성이나 아키텍처 작업에서 출력을 간결하고 구체적으로 유지하는 데 도움이 됩니다. 4. 코드 탐색의 보수성 강화 Opus 4.5는 코드를 처리할 때 전체적인 검토를 실시하기보다는 가정에 근거하여 수정 사항을 제안할 수 있습니다. 프롬프트에 "편집을 제안하기 전에 항상 관련 파일을 읽고 이해하십시오. 검토하지 않은 코드에 대해 추측하지 마십시오."라고 명시하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 오류율을 크게 줄이고 추측이 아닌 사실에 기반한 수정을 보장할 수 있습니다. 5. 향상된 시각 처리 기능: 이 모델은 특히 다중 이미지 시나리오에서 이미지 분석 및 데이터 추출 성능이 크게 향상되었습니다. 고밀도 이미지의 경우, "자르기 도구"가 제공되어 모델이 특정 영역을 "확대"하여 정확도를 더욱 향상시킬 수 있습니다. 회사 내부 평가 결과, 이 최적화는 이미지 벤치마크에서 지속적인 개선 효과를 제공하는 것으로 나타났습니다. OCR, 차트 해석, 시각적 검색 등의 애플리케이션에 적합합니다.
