# Claude Opus 4.7 API

Anthropic 기반 Claude Opus 4.7 LLM의 완전한 API 참조 문서입니다.

## 모델 변형

이 API는 두 가지 Claude Opus 4.7 모델 변형을 지원합니다:

| 모델 | ID | 설명 |
|-------|----|-------------|
| **Claude Opus 4.7 Text to Text** | `claude-opus-4.7-text-to-text` | 최신 Claude Opus 텍스트 LLM 및 추론 |
| **Claude Opus 4.7 File Analysis** | `claude-opus-4.7-file-analysis` | 최신 Claude Opus 파일 및 이미지 분석 |

## 빠른 비교

| 기능 | Text to Text | File Analysis |
|---------|--------------|---------------|
| 텍스트 입력 | 필수 ✅ | 선택 사항 |
| 이미지 입력 | 지원되지 않음 ❌ | 선택 사항 |
| 파일 입력 | 지원되지 않음 ❌ | 선택 사항 |
| 스트리밍 응답 | SSE | SSE |
| `max_tokens` | 선택 사항 | 선택 사항 |
| `top_p` | 선택 사항 | 선택 사항 |
| `top_k` | 선택 사항 | 선택 사항 |

## Claude Opus 4.7 Text to Text

### 엔드포인트

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### 요청 파라미터

#### 필수

| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | 반드시 `"claude-opus-4.7-text-to-text"`이어야 합니다 |
| `messages` | array | 순서가 있는 메시지입니다. 메시지 구조는 LLM API를 참조하세요. |
| `stream` | boolean | `true`이면 SSE, `false`이면 단일 JSON 응답입니다. |

#### 메시지 지원

| 필드 | 텍스트 | 파일 | 이미지 |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | 필수 ✅ | 지원되지 않음 ❌ | 지원되지 않음 ❌ |

#### 선택 사항

| 파라미터 | 타입 | 범위 | 설명 |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `1` - `64000` | 최대 출력 토큰 수. |
| `top_p` | number | `0.0` - `1.0` | 후보 토큰의 누적 확률 질량을 제한합니다. |
| `top_k` | integer | `> 0` | 후보 토큰 수를 제한합니다. |

### 요청 예시

```javascript
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-opus-4.7-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048,
    top_p: 0.5,
    top_k: 50
  })
});
```

## Claude Opus 4.7 File Analysis

### 엔드포인트

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### 요청 파라미터

#### 필수

| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | 반드시 `"claude-opus-4.7-file-analysis"`이어야 합니다 |
| `messages` | array | 순서가 있는 메시지입니다. LLM API와 메시지 첨부를 참조하세요. |
| `stream` | boolean | `true`이면 SSE, `false`이면 단일 JSON 응답입니다. |

#### 메시지 지원

| 필드 | 텍스트 | 파일 | 이미지 |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | 선택 사항 | 선택 사항 | 선택 사항 |

#### 선택 사항

| 파라미터 | 타입 | 범위 | 설명 |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `1` - `64000` | 최대 출력 토큰 수. |
| `top_p` | number | `0.0` - `1.0` | 후보 토큰의 누적 확률 질량을 제한합니다. |
| `top_k` | integer | `> 0` | 후보 토큰 수를 제한합니다. |

### 요청 예시

```javascript
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-opus-4.7-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 4096,
    top_p: 0.5,
    top_k: 50
  })
});
```

## 응답 형식

Claude Opus 4.7 LLM 모델은 OpenAI 호환 completion 응답을 반환합니다. `stream: true`이면 응답은 Server-Sent Events이고, `stream: false`이면 단일 JSON 객체입니다.

### 성공 응답

```text
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-4.7-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-4.7-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Here is a concise summary"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-4.7-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-4.7-file-analysis","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]
```

### 오류 응답

```text
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
```

## 모범 사례

1. **구조화된 메시지를 사용하세요:** 컨텍스트를 하나의 프롬프트로 합치지 말고 `messages[]`를 통해 대화 기록을 보내세요.
2. **올바른 모델 변형을 선택하세요:** 텍스트 전용 LLM 모델에는 Text to Text를 사용하고, 파일이나 이미지가 필요하면 File Analysis를 사용하세요.
3. **Claude 파라미터를 신중하게 조정하세요:** `top_p`와 `top_k`가 지원되며 출력 다양성을 바꿀 수 있습니다.
4. **SSE 이벤트를 소비하세요:** 스트리밍 표시에는 `choices[0].delta.content`를 추가하고 최종 응답에는 `data: [DONE]`를 사용하세요.
5. **지원되는 입력만 보내세요:** 현재 클라이언트에서 Text 모델은 지원되지 않는 파일 및 이미지 파트를 무시합니다.