강점
- Claude 라인업 중 가장 낮은 지연 시간
- 토큰 예산을 둔 확장 사고
- 텍스트와 이미지 입력
- 서브 에이전트 작업에 적합
적합한 용도
- 실시간 애플리케이션
- 대량 처리
- 캐스케이드의 첫 번째 계층
EDDI에서 실행하기
가장 빠른 방법은 EDDI 매니저입니다: 에이전트 위저드나 Platform Operator를 열고 프로바이더와 모델을 선택하세요. 직접 구성하려면 원하는 프로바이더에 대해 아래 단계를 따르세요.
Anthropic · type: "anthropic"
모델 ID: claude-haiku-4-5
1. 자격 증명 저장
프로바이더의 API 키를 EDDI 매니저의 시크릿 볼트나 PUT /secretstore/secrets/default/anthropic-key를 통해 아래에서 사용하는 이름으로 추가하세요. 구성에서는 ${vault:…}로 참조하므로 키가 평문으로 나타나지 않습니다.
${vault:anthropic-key}2. LLM 태스크 구성
이것을 에이전트 워크플로우의 langchain.json으로 사용하거나, EDDI 매니저의 LLM 편집기에 파라미터를 붙여 넣으세요.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "anthropic",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:anthropic-key}",
"modelName": "claude-haiku-4-5",
"maxTokens": "16384",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}또는 한 번의 호출로 에이전트 전체 생성
setup_agent는 규칙, LLM 구성, 워크플로우를 작성한 다음 에이전트를 배포합니다. MCP 또는 POST /administration/agents/setup으로 호출하세요.
setup_agent(
agentName: "My claude-haiku-4-5 agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "anthropic",
model: "claude-haiku-4-5",
apiKey: "${vault:anthropic-key}"
)Amazon Bedrock · type: "bedrock"
모델 ID: anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
1. 자격 증명 저장
이 프로바이더는 API 키를 사용하지 않습니다: Amazon Bedrock은 AWS 자격 증명 체인(환경 변수, IAM 역할 또는 ~/.aws/credentials)으로 인증합니다.
2. LLM 태스크 구성
이것을 에이전트 워크플로우의 langchain.json으로 사용하거나, EDDI 매니저의 LLM 편집기에 파라미터를 붙여 넣으세요.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "bedrock",
"parameters": {
"modelId": "anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0",
"region": "us-east-1",
"maxTokens": "16384",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}EDDI 사용 시 참고 사항
- 모델 캐스케이드의 첫 번째 계층으로 좋습니다: 빠르고 저렴하며, 신뢰도가 낮을 때만 더 큰 모델로 에스컬레이션합니다.
관련 모델
출처
이 페이지의 정보는 벤더 문서를 바탕으로 2026-09-30에 확인한 것입니다. 모델은 빠르게 바뀌므로 한도에 의존하기 전에 벤더에게 확인하세요. 가격은 여기에 표시하지 않습니다: 벤더의 가격 페이지를 참조하세요.