비전

이 가이드는 Claude에서 이미지를 사용하는 방법, 모범 사례, 코드 예제 및 주의할 제한 사항을 설명합니다.

비전 사용 방법

Claude의 비전 기능을 다음을 통해 사용하세요:

• claude.ai. 파일처럼 이미지를 업로드하거나 이미지를 채팅 창에 직접 드래그 앤 드롭하세요.
• Console Workbench. 이미지를 허용하는 모델(Claude 3 및 4 모델만)을 선택하면 모든 사용자 메시지 블록의 오른쪽 상단에 이미지를 추가하는 버튼이 나타납니다.
• API 요청. 이 가이드의 예제를 참조하세요.

업로드 전에

기본 사항 및 제한

단일 요청에 여러 이미지를 포함할 수 있습니다(claude.ai의 경우 최대 20개, API 요청의 경우 100개). Claude는 응답을 작성할 때 제공된 모든 이미지를 분석합니다. 이는 이미지를 비교하거나 대조하는 데 도움이 될 수 있습니다.

8000x8000 px보다 큰 이미지를 제출하면 거부됩니다. 한 번의 API 요청에서 20개 이상의 이미지를 제출하면 이 제한은 2000x2000 px입니다.

이미지 크기 평가

최적의 성능을 위해 이미지가 너무 크면 업로드 전에 크기를 조정하는 것이 좋습니다. 이미지의 긴 가장자리가 1568픽셀보다 크거나 이미지가 약 1,600토큰보다 크면 먼저 종횡비를 유지하면서 크기 제한 내에 들어올 때까지 축소됩니다.

입력 이미지가 너무 크고 크기를 조정해야 하는 경우 추가 모델 성능을 제공하지 않으면서 첫 토큰까지의 시간의 지연 시간이 증가합니다. 어느 한 가장자리에서 200픽셀 미만의 매우 작은 이미지는 성능을 저하시킬 수 있습니다.

다음은 일반적인 종횡비에 대해 API에서 허용하고 크기를 조정하지 않을 최대 이미지 크기 표입니다. Claude Sonnet 3.7 모델을 사용하면 이러한 이미지는 약 1,600토큰을 사용하고 약 $4.80/1K 이미지입니다.

이미지 비용 계산

Claude에 대한 요청에 포함하는 각 이미지는 토큰 사용량에 포함됩니다. 대략적인 비용을 계산하려면 대략적인 이미지 토큰 수에 사용 중인 모델의 토큰당 가격을 곱하세요.

이미지를 크기 조정할 필요가 없으면 이 알고리즘을 통해 사용된 토큰 수를 추정할 수 있습니다: tokens = (width px * height px)/750

다음은 Claude Sonnet 3.7의 토큰당 가격 $3/백만 입력 토큰을 기반으로 API의 크기 제약 내에서 다양한 이미지 크기에 대한 대략적인 토큰화 및 비용의 예입니다:

이미지 품질 보장

Claude에 이미지를 제공할 때 최상의 결과를 위해 다음을 염두에 두세요:

• 이미지 형식: 지원되는 이미지 형식을 사용하세요: JPEG, PNG, GIF 또는 WebP.
• 이미지 선명도: 이미지가 명확하고 너무 흐릿하거나 픽셀화되지 않았는지 확인하세요.
• 텍스트: 이미지에 중요한 텍스트가 포함되어 있으면 읽을 수 있고 너무 작지 않은지 확인하세요. 텍스트를 확대하기 위해 주요 시각적 컨텍스트를 자르지 마세요.

프롬프트 예제

Claude와의 텍스트 기반 상호작용에 잘 작동하는 많은 프롬프팅 기법을 이미지 기반 프롬프트에도 적용할 수 있습니다.

이 예제들은 이미지를 포함하는 모범 사례 프롬프트 구조를 보여줍니다.

프롬프트 예제 정보

다음 예제들은 다양한 프로그래밍 언어와 접근 방식을 사용하여 Claude의 비전 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다. Claude에 이미지를 제공하는 방법은 세 가지입니다:

1. image 콘텐츠 블록에서 base64 인코딩된 이미지로
2. 온라인에서 호스팅되는 이미지에 대한 URL 참조로
3. Files API 사용(한 번 업로드, 여러 번 사용)

base64 예제 프롬프트는 이 변수들을 사용합니다:

    # URL 기반 이미지의 경우 JSON 요청에서 URL을 직접 사용할 수 있습니다
    
    # base64 인코딩된 이미지의 경우 먼저 이미지를 인코딩해야 합니다
    # bash에서 이미지를 base64로 인코딩하는 방법의 예:
    BASE64_IMAGE_DATA=$(curl -s "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg" | base64)
    
    # 인코딩된 데이터를 이제 API 호출에서 사용할 수 있습니다

import base64
import httpx

# base64 인코딩된 이미지의 경우
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")

# URL 기반 이미지의 경우 요청에서 URL을 직접 사용할 수 있습니다

import axios from 'axios';

// base64 인코딩된 이미지의 경우
async function getBase64Image(url: string): Promise<string> {
  const response = await axios.get(url, { responseType: 'arraybuffer' });
  return Buffer.from(response.data, 'binary').toString('base64');
}

// 사용법
async function prepareImages() {
  const imageData = await getBase64Image('https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg');
  // 이제 API 호출에서 imageData를 사용할 수 있습니다
}

// URL 기반 이미지의 경우 요청에서 URL을 직접 사용할 수 있습니다

import java.io.IOException;
import java.util.Base64;
import java.io.InputStream;
import java.net.URL;

public class ImageHandlingExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        // base64 인코딩된 이미지의 경우
        String image1Url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg";
        String image1MediaType = "image/jpeg";
        String image1Data = downloadAndEncodeImage(image1Url);

        String image2Url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/b5/Iridescent.green.sweat.bee1.jpg";
        String image2MediaType = "image/jpeg";
        String image2Data = downloadAndEncodeImage(image2Url);

        // URL 기반 이미지의 경우 요청에서 URL을 직접 사용할 수 있습니다
    }

    private static String downloadAndEncodeImage(String imageUrl) throws IOException {
        try (InputStream inputStream = new URL(imageUrl).openStream()) {
            return Base64.getEncoder().encodeToString(inputStream.readAllBytes());
        }
    }

}

다음은 base64 인코딩된 이미지와 URL 참조를 사용하여 Messages API 요청에 이미지를 포함하는 방법의 예입니다:

Base64 인코딩된 이미지 예제

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image",
            "source": {
              "type": "base64",
              "media_type": "image/jpeg",
              "data": "'"$BASE64_IMAGE_DATA"'"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "이 이미지를 설명하세요."
          }
        ]
      }
    ]
  }'

URL 기반 이미지 예제

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image",
            "source": {
              "type": "url",
              "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "이 이미지를 설명하세요."
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Files API 이미지 예제

반복적으로 사용할 이미지나 인코딩 오버헤드를 피하고 싶을 때는 Files API를 사용하세요:

# 먼저 이미지를 Files API에 업로드하세요
curl -X POST https://api.anthropic.com/v1/files \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: files-api-2025-04-14" \
  -F "[email protected]"

# 그런 다음 반환된 file_id를 메시지에서 사용하세요
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: files-api-2025-04-14" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image",
            "source": {
              "type": "file",
              "file_id": "file_abc123"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "이 이미지를 설명하세요."
          }
        ]
      }
    ]
  }'

더 많은 예제 코드 및 매개변수 세부 정보는 Messages API 예제를 참조하세요.

제한 사항

Claude의 이미지 이해 기능은 최첨단이지만 주의해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다:

• 사람 식별: Claude는 이미지의 사람을 식별(즉, 이름 지정)하는 데 사용할 수 없으며 그렇게 하기를 거부합니다.
• 정확도: Claude는 저품질, 회전되거나 200픽셀 미만의 매우 작은 이미지를 해석할 때 환각하거나 실수할 수 있습니다.
• 공간 추론: Claude의 공간 추론 능력은 제한적입니다. 아날로그 시계 판을 읽거나 체스 말의 정확한 위치를 설명하는 것처럼 정확한 위치 지정이나 레이아웃이 필요한 작업에서 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 계산: Claude는 이미지의 객체 대략적인 개수를 제공할 수 있지만 특히 많은 수의 작은 객체의 경우 항상 정확하지 않을 수 있습니다.
• AI 생성 이미지: Claude는 이미지가 AI 생성인지 알 수 없으며 물어볼 경우 잘못될 수 있습니다. 가짜 또는 합성 이미지를 감지하는 데 의존하지 마세요.
• 부적절한 콘텐츠: Claude는 허용 가능한 사용 정책을 위반하는 부적절하거나 명시적인 이미지를 처리하지 않습니다.
• 의료 응용: Claude는 일반적인 의료 이미지를 분석할 수 있지만 CT 또는 MRI와 같은 복잡한 진단 스캔을 해석하도록 설계되지 않았습니다. Claude의 출력은 전문적인 의료 조언이나 진단의 대체물로 간주되어서는 안 됩니다.

Claude의 이미지 해석을 항상 신중하게 검토하고 확인하세요. 특히 높은 위험도의 사용 사례에서는 그렇습니다. 완벽한 정확도가 필요하거나 인간의 감독 없이 민감한 이미지 분석이 필요한 작업에는 Claude를 사용하지 마세요.

FAQ

비전을 더 깊이 있게 탐색하세요

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

• 멀티모달 요리책: 이 요리책에는 이미지 시작하기 및 비전 모범 사례 기법에 대한 팁이 있어 이미지로 최고 품질의 성능을 보장합니다. Claude를 이미지로 효과적으로 프롬프트하여 차트 해석 및 분석 또는 양식에서 콘텐츠 추출과 같은 작업을 수행하는 방법을 확인하세요.
• API 참조: 이미지를 포함하는 API 호출의 예를 포함하여 Messages API에 대한 설명서를 방문하세요.

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