이 가이드는 모범 사례, 코드 예제, 그리고 염두에 두어야 할 제한사항을 포함하여 Claude에서 이미지를 다루는 방법을 설명합니다.

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비전 사용 방법

다음을 통해 Claude의 비전 기능을 사용하세요:
  • claude.ai. 파일을 업로드하는 것처럼 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 이미지 추가 버튼이 나타납니다.
  • API 요청. 이 가이드의 예제를 참조하세요.

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업로드하기 전에

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기본 사항 및 제한

단일 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 대조하는 데 도움이 될 수 있습니다. 8000x8000 px보다 큰 이미지를 제출하면 거부됩니다. 하나의 API 요청에 20개 이상의 이미지를 제출하는 경우, 이 제한은 2000x2000 px입니다.
API는 요청당 100개의 이미지를 지원하지만, 표준 엔드포인트에는 32MB 요청 크기 제한이 있습니다.

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이미지 크기 평가

최적의 성능을 위해 이미지가 너무 큰 경우 업로드하기 전에 크기를 조정하는 것을 권장합니다. 이미지의 긴 모서리가 1568픽셀보다 크거나 이미지가 ~1,600토큰보다 큰 경우, 크기 제한 내에 들어올 때까지 종횡비를 유지하면서 먼저 축소됩니다. 입력 이미지가 너무 크고 크기 조정이 필요한 경우, 추가적인 모델 성능 향상 없이 첫 번째 토큰까지의 시간의 지연 시간이 증가합니다. 어떤 모서리든 200픽셀 미만의 매우 작은 이미지는 성능을 저하시킬 수 있습니다.
첫 번째 토큰까지의 시간을 개선하려면 이미지 크기를 1.15메가픽셀 이하(그리고 두 차원 모두에서 1568픽셀 이내)로 조정하는 것을 권장합니다.
다음은 크기 조정되지 않는 일반적인 종횡비에 대해 API에서 허용하는 최대 이미지 크기 표입니다. Claude Sonnet 3.7 모델에서 이러한 이미지는 약 1,600토큰을 사용하며 1K 이미지당 약 $4.80입니다.
종횡비이미지 크기
1:11092x1092 px
3:4951x1268 px
2:3896x1344 px
9:16819x1456 px
1:2784x1568 px

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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. 이미지 크기를 조정할 필요가 없다면 다음 알고리즘을 통해 사용된 토큰 수를 추정할 수 있습니다: 토큰 = (너비 px * 높이 px)/750 다음은 Claude Sonnet 3.7의 토큰당 $3(백만 입력 토큰당) 가격을 기준으로 한 API 크기 제약 내의 다양한 이미지 크기에 대한 대략적인 토큰화 및 비용 예시입니다:
이미지 크기토큰 수이미지당 비용1K 이미지당 비용
200x200 px(0.04 메가픽셀)~54~$0.00016~$0.16
1000x1000 px(1 메가픽셀)~1334~$0.004~$4.00
1092x1092 px(1.19 메가픽셀)~1590~$0.0048~$4.80

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이미지 품질 보장

Claude에 이미지를 제공할 때 최상의 결과를 위해 다음 사항을 염두에 두세요:
  • 이미지 형식: 지원되는 이미지 형식을 사용하세요: JPEG, PNG, GIF, 또는 WebP.
  • 이미지 선명도: 이미지가 선명하고 너무 흐리거나 픽셀화되지 않았는지 확인하세요.
  • 텍스트: 이미지에 중요한 텍스트가 포함되어 있다면 읽을 수 있고 너무 작지 않은지 확인하세요. 텍스트를 확대하기 위해 주요 시각적 맥락을 자르지 마세요.

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프롬프트 예제

Claude와의 텍스트 기반 상호작용에서 잘 작동하는 많은 프롬프팅 기법들이 이미지 기반 프롬프트에도 적용될 수 있습니다. 이러한 예제들은 이미지를 포함하는 모범 사례 프롬프트 구조를 보여줍니다.
문서-쿼리 배치와 마찬가지로 Claude는 이미지가 텍스트보다 먼저 올 때 가장 잘 작동합니다. 텍스트 뒤에 배치되거나 텍스트와 섞인 이미지도 여전히 잘 작동하지만, 사용 사례가 허용한다면 이미지-텍스트 구조를 권장합니다.

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프롬프트 예제에 대하여

다음 예제들은 다양한 프로그래밍 언어와 접근 방식을 사용하여 Claude의 비전 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다. Claude에 이미지를 제공하는 방법은 세 가지입니다:
  1. image 콘텐츠 블록에서 base64로 인코딩된 이미지로
  2. 온라인에 호스팅된 이미지에 대한 URL 참조로
  3. Files API 사용 (한 번 업로드하여 여러 번 사용)
base64 예제 프롬프트는 다음 변수들을 사용합니다: 
    # URL 기반 이미지의 경우, JSON 요청에서 URL을 직접 사용할 수 있습니다
    
    # base64로 인코딩된 이미지의 경우, 먼저 이미지를 인코딩해야 합니다
    # bash에서 이미지를 base64로 인코딩하는 방법 예시:
    BASE64_IMAGE_DATA=$(curl -s "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg" | base64)
    
    # 인코딩된 데이터는 이제 API 호출에서 사용할 수 있습니다
다음은 base64로 인코딩된 이미지와 URL 참조를 사용하여 Messages API 요청에 이미지를 포함하는 방법의 예시입니다:

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Base64로 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 설명해주세요."
          }
        ]
      }
    ]
  }'

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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 설명해주세요."
          }
        ]
      }
    ]
  }'

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Files API 이미지 예제

반복적으로 사용할 이미지나 인코딩 오버헤드를 피하고 싶을 때는 Files API를 사용하세요: 
# 먼저 Files API에 이미지를 업로드합니다
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 사용합니다
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 설명해주세요."
          }
        ]
      }
    ]
  }'
더 많은 예제 코드와 매개변수 세부사항은 Messages API 예제를 참조하세요.
이미지에 대한 질문이나 이미지를 사용하는 작업에 대한 지시사항보다 이미지를 프롬프트에서 더 앞쪽에 배치하는 것이 좋습니다.Claude에게 하나의 이미지를 설명하도록 요청합니다.
역할내용
사용자[이미지] 이 이미지를 설명해주세요.
다음은 Claude Sonnet 3.7 모델을 사용한 해당 API 호출입니다.
Python
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    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."
                }
            ],
        }
    ],
)
여러 이미지가 있는 상황에서는 각 이미지를 이미지 1:과 이미지 2: 등으로 소개하세요. 이미지 간이나 이미지와 프롬프트 사이에 줄바꿈이 필요하지 않습니다.Claude에게 여러 이미지 간의 차이점을 설명하도록 요청합니다.
역할내용
사용자이미지 1: [이미지 1] 이미지 2: [이미지 2] 이 이미지들은 어떻게 다른가요?
다음은 Claude Sonnet 3.7 모델을 사용한 해당 API 호출입니다.
Python
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    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?"
                }
            ],
        }
    ],
)
Claude에게 여러 이미지 간의 차이점을 설명하도록 요청하면서, 응답 방법에 대한 시스템 프롬프트를 제공합니다.
내용
시스템스페인어로만 응답하세요.
사용자이미지 1: [이미지 1] 이미지 2: [이미지 2] 이 이미지들은 어떻게 다른가요?
다음은 Claude Sonnet 3.7 모델을 사용한 해당 API 호출입니다.
Python
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    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?"
                }
            ],
        }
    ],
)
Claude의 비전 기능은 이미지와 텍스트를 혼합하는 멀티모달 대화에서 빛을 발합니다. Claude와 확장된 양방향 교환을 할 수 있으며, 언제든지 새로운 이미지나 후속 질문을 추가할 수 있습니다. 이는 반복적인 이미지 분석, 비교, 또는 시각적 요소를 다른 지식과 결합하는 강력한 워크플로를 가능하게 합니다.Claude에게 두 이미지를 대조하도록 요청한 다음, 첫 번째 이미지들을 두 개의 새로운 이미지와 비교하는 후속 질문을 합니다.
역할내용
사용자이미지 1: [이미지 1] 이미지 2: [이미지 2] 이 이미지들은 어떻게 다른가요?
어시스턴트[Claude의 응답]
사용자이미지 1: [이미지 3] 이미지 2: [이미지 4] 이 이미지들이 처음 두 이미지와 비슷한가요?
어시스턴트[Claude의 응답]
API를 사용할 때는 표준 다중 턴 대화 구조의 일부로 user 역할의 Messages 배열에 새로운 이미지를 삽입하기만 하면 됩니다.

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제한사항

Claude의 이미지 이해 기능은 최첨단이지만, 알아두어야 할 몇 가지 제한사항이 있습니다:
  • 인물 식별: Claude는 이미지에서 사람을 식별(즉, 이름을 말하는 것)하는 데 사용할 수 없으며 이를 거부할 것입니다.
  • 정확성: Claude는 저품질, 회전된, 또는 200픽셀 미만의 매우 작은 이미지를 해석할 때 환각을 보이거나 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 작업에서 어려움을 겪을 수 있습니다.
  • 계수: Claude는 이미지에서 객체의 대략적인 개수를 제공할 수 있지만 항상 정확하지는 않을 수 있으며, 특히 작은 객체가 많은 경우에는 더욱 그렇습니다.
  • AI 생성 이미지: Claude는 이미지가 AI로 생성되었는지 알지 못하며 질문을 받으면 틀릴 수 있습니다. 가짜나 합성 이미지를 감지하는 데 의존하지 마세요.
  • 부적절한 콘텐츠: Claude는 허용 가능한 사용 정책을 위반하는 부적절하거나 노골적인 이미지를 처리하지 않습니다.
  • 의료 응용: Claude는 일반적인 의료 이미지를 분석할 수 있지만 CT나 MRI와 같은 복잡한 진단 스캔을 해석하도록 설계되지 않았습니다. Claude의 출력은 전문적인 의료 조언이나 진단을 대체하는 것으로 간주되어서는 안 됩니다.
특히 중요한 사용 사례의 경우 Claude의 이미지 해석을 항상 신중하게 검토하고 확인하세요. 완벽한 정확성이나 민감한 이미지 분석이 필요한 작업에는 인간의 감독 없이 Claude를 사용하지 마세요.

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FAQ

Claude는 현재 JPEG, PNG, GIF, WebP 이미지 형식을 지원합니다. 구체적으로:
  • image/jpeg
  • image/png
  • image/gif
  • image/webp
네, Claude는 이제 API의 URL 이미지 소스 블록을 통해 URL의 이미지를 처리할 수 있습니다. API 요청에서 “base64” 대신 “url” 소스 타입을 사용하기만 하면 됩니다. 예시:
{
  "type": "image",
  "source": {
    "type": "url",
    "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
  }
}
네, 제한이 있습니다:
  • API: 이미지당 최대 5MB
  • claude.ai: 이미지당 최대 10MB
이러한 제한을 초과하는 이미지는 거부되며 API 사용 시 오류를 반환합니다.
이미지 제한은 다음과 같습니다:
  • Messages API: 요청당 최대 100개 이미지
  • claude.ai: 턴당 최대 20개 이미지
이러한 제한을 초과하는 요청은 거부되며 오류를 반환합니다.
아니요, Claude는 전달받은 이미지에서 메타데이터를 파싱하거나 받지 않습니다.
아니요. 이미지 업로드는 일시적이며 API 요청 기간을 넘어서 저장되지 않습니다. 업로드된 이미지는 처리된 후 자동으로 삭제됩니다.
업로드된 이미지 및 기타 데이터를 처리하는 방법에 대한 정보는 개인정보 보호정책 페이지를 참조하세요. 업로드된 이미지를 모델 훈련에 사용하지 않습니다.
Claude의 이미지 해석이 틀린 것 같다면:
  1. 이미지가 선명하고 고품질이며 올바르게 방향이 맞춰져 있는지 확인하세요.
  2. 결과를 개선하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 시도해보세요.
  3. 문제가 지속되면 claude.ai에서 출력에 플래그를 표시하거나(엄지 위/아래) 지원팀에 문의하세요.
여러분의 피드백이 개선에 도움이 됩니다!
아니요, Claude는 이미지 이해 모델일 뿐입니다. 이미지를 해석하고 분석할 수 있지만, 이미지를 생성, 제작, 편집, 조작, 또는 생성할 수는 없습니다.

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비전에 대해 더 깊이 알아보기

Claude를 사용하여 이미지로 구축을 시작할 준비가 되셨나요? 다음은 몇 가지 유용한 리소스입니다: 다른 질문이 있으시면 언제든지 지원팀에 문의하세요. 개발자 커뮤니티에 가입하여 다른 창작자들과 연결하고 Anthropic 전문가들로부터 도움을 받을 수도 있습니다.