Anthropic의 가장 강력한 Opus 모델인 Claude Opus 5.5가 이제 Snowflake Cortex AI에서 퍼블릭 프리뷰로 제공됩니다. Snowflake CoCo, Snowflake CoWork, Snowflake Cortex Agents, Snowflake Cortex AI Functions, Snowflake Cortex Inference에서 출시 당일부터 바로 사용할 수 있으며, 모든 호출은 Snowflake의 보안 및 거버넌스 경계 안에서 이루어집니다.
Claude Opus 5.5
Claude Opus 5.5는 Anthropic의 최신 Opus 모델로, Opus 5 대비 복잡한 코딩과 지식 업무 역량이 향상되었습니다.
Snowflake 사용자가 주목해야 할 핵심 수치는 다음과 같습니다.
코딩: Anthropic에 따르면 한 초기 테스터는 68만 줄 규모의 코드 마이그레이션을 하루도 안되어 완료했습니다. 또 다른 테스터는 20만 줄 규모의 코드베이스를 3시간 이내에 감사하고 수정했습니다. 같은 작업에서 Opus 5는 20시간 넘게 걸렸고 토큰 사용량도 2.5배가 넘었습니다. Anthropic이 발표한 Terminal-Bench 4.0 점수는 66.4%로, Opus 5의 52.3%를 크게 웃돌았습니다.
지식 업무: Anthropic의 내부 테스트에서 Opus 5.5가 작성한 리서치 보고서 18개 중 16개가 품질 기준을 통과했습니다. 이 기준은 지어낸 수치나 인용문이 하나라도 있으면 모두 불합격 처리합니다. Opus 5와 Fable 5.1은 단 한번도 이 기준을 통과하지 못했습니다. Walleye Capital은 다른 어떤 모델도 발견하지 못한 평가 지침의 오류를 Opus 5.5가 찾아냈다고 밝혔습니다.
비용: 일반적인 워크로드에서 Opus 5.5의 비용은 Opus 5보다 40% 낮습니다. 캐시 읽기 비용은 100만 토큰당 0.20달러로 낮아졌으며(기존 0.50달러), 출력 속도는 30% 이상 빨라졌습니다.
안전성: Opus 5.5는 약 2,000개 시나리오로 진행한 Anthropic의 자동화된 행동 감사에서 역대 Claude 모델 중 가장 높은 점수를 기록했으며, 격리 경계를 우회하려는 시도도 Opus 5보다 85% 적었습니다.
자세한 내용은 Anthropic의 공식 발표문을 확인하세요.
출처: Anthropic, Claude-opus-5-5
Snowflake에서 Claude Opus 5.5로 가능한 사용 사례
Opus 5.5는 Snowflake의 보안 및 거버넌스 경계 안에서 개발, 분석, 애플리케이션을 위한 또 하나의 모델 선택지를 제공합니다.
Snowflake CoCo를 활용한 코드 변경 작업
Snowflake CoCo는 최신 데이터 스택 전반에서 가치 실현 시간을 앞당기도록 설계된, 진정한 의미에서 최초의 데이터 네이티브 AI 코딩 에이전트입니다. 엔터프라이즈의 데이터, 컴퓨팅, 거버넌스, 운영 시맨틱을 깊이 이해하는 CoCo는 복잡한 데이터 엔지니어링, 분석, 머신러닝, 에이전트 구축 작업을 정확성과 신뢰도가 높은 맥락 있는 대화로 전환합니다.
Opus 5.5를 사용하면 CoCo는 이런 맥락에서 가장 중요한 작업에 더 뛰어난 성능을 발휘합니다. Opus 5가 특정 단일 파일 변경을 처리하는 수준이었다면, Opus 5.5는 여러 파일에 걸친 리팩터링을 수행하고 검사를 실행하며 변경 내용을 쉬운 언어로 설명할 수 있습니다. CoCo는 이미 Snowflake 환경을 이해하고 있습니다. 여기에 다단계 추론과 코드 리뷰에 더 강한 모델을 결합하면 반복 작업은 줄고 결과의 신뢰성은 높아집니다.
CoCo CLI에서 /model 명령으로 모델을 선택한 뒤, 다음처럼 구체적인 작업을 지시합니다. “이 리포지토리를 더 이상 사용되지 않는 클라이언트 라이브러리에서 대체 라이브러리로 마이그레이션해 줘. 현재 호출 위치와 테스트를 점검하고, 기존 동작은 유지하면서 영향을 받는 파일을 업데이트한 뒤 관련 검사를 실행해 줘. 변경 사항을 요약하고 확인할 수 없었던 항목은 표시해 줘.” 병합하기 전에는 생성된 diff와 테스트 결과를 반드시 검토하세요.
Snowflake CoWork와 Cortex Agents로 더욱 넓어지는 업무 범위
Snowflake CoWork는 더 스마트하게 일할 수 있게 해주는 개인 에이전트입니다. 도입 첫날부터 데이터를 이해하고, Snowflake의 거버넌스 경계 안에서 온디맨드 및 일정 기반으로 작업을 실행하며, 완성된 보고서와 브리프를 지식 노동자에게 제공합니다.
Opus 5.5는 CoWork가 자율적으로 제공할 수 있는 결과물의 품질을 한층 높입니다. 에이전트 작업은 본질적으로 데이터 수집, 소스 교차 확인, 결과 종합, 산출물 생성 등 여러 단계로 구성됩니다. Opus 5.5는 장시간 실행에서도 지시를 더 충실히 따르며(Anthropic 테스트에서 경계 위반 85% 감소), 만들어낸 수치가 적은 리서치 결과를 생성합니다(Opus 5는 하나도 통과하지 못한 엄격한 정확성 기준을 18개 보고서 중 16개가 통과함). 에이전트가 사용자를 대신해 일할 때는 사용자가 지켜보고 있든 아니든 이 두 가지가 모두 중요합니다.
Cortex Agents는 사용자 지정 애플리케이션을 위해 API를 통해 동일한 모델 액세스를 제공합니다. 자체 에이전트 워크플로우를 구축하는 팀은 Cortex Agents 프레임워크를 통해 Opus 5.5를 호출하고 동일한 정확성 및 안전성 개선 효과를 활용할 수 있습니다.
예를 들어 에이전트에게 지난주 지원 에스컬레이션을 검토하고, 제품 사용량 데이터와 교차 확인한 뒤, 참여도가 하락하는 계정을 표시하는 요약을 작성하도록 요청할 수 있습니다. 또는 분기 재무 보고서를 원본 문서와 대조하고, 검증할 수 없는 주장을 빠짐없이 나열하도록 맡길 수도 있습니다 이런 작업에는 출처 정확성과 다단계 추론 측면에서 향상된 Opus 5.5의 성능이 직접적으로 도움이 됩니다. 다만 결과를 바탕으로 조치를 취하기 전에는 근거가 된 내용을 반드시 확인해야 합니다.
SQL에서 바로 실행하는 AI 분석
Cortex AI Functions를 사용하면 데이터를 Snowflake 밖으로 이동하지 않고도 SQL 쿼리 안에서 데이터에 AI 지시를 적용할 수 있습니다. Opus 5.5를 사용하면 모델이 사실과 추론을 더 잘 구분하고 데이터의 불일치를 더 잘 포착합니다.
아래 예시에서 이를 확인할 수 있습니다. 아래 예시는 두 가지 주장이 의도적으로 잘못된 가상의 재무 테이블과 경영진 코멘터리를 제공합니다. 코멘터리는 매출 성장률을 25%라고 설명하지만 실제 수치는 20%이며, 마진이 유지됐다고 말하지만 실제로는 하락했습니다. Opus 5.5에게 각 주장을 수치와 대조해 검증하도록 요청합니다.
SELECT AI_COMPLETE(
'claude-opus-5-5',
'Review these fictional sources. Source A, financial table: prior-year revenue 100 million dollars and operating profit 20 million; current-year revenue 120 million and operating profit 18 million. Source B, management commentary: revenue grew 25 percent, operating margin held steady, and expansion caused the growth. Check each claim against Source A. Show revenue growth, both operating margins, and the margin change in percentage points. Cite A or B for each finding, distinguish contradicted claims from unsupported explanations, and list evidence needed before concluding what caused the changes. Use only these sources.'
) AS financial_review;
이 작업은 Snowflake 내에서만 실행됩니다. 모델은 프롬프트에 전달한 텍스트만 처리하며, 다른 테이블이나 계정 데이터에는 액세스하지 않습니다.
Anthropic SDK로 애플리케이션 구축
개발자는 Anthropic SDK와 Snowflake 계정 엔드포인트를 사용해 Cortex Inference를 통해 Opus 5.5를 호출할 수 있습니다. 아래 예시는 Snowflake 프로그래밍 방식 액세스 토큰을 사용하고 요청에 분석할 정보를 제공합니다. 모델 호출은 계정 데이터를 자체적으로 검색하지 않습니다.
환경에서 SNOWFLAKE_PAT 및 SNOWFLAKE_ACCOUNT_URL을 설정하고, 후자는 계정의 HTTPS URL로 지정합니다. 예시를 실행하기 전에 anthropic 및 httpx Python 패키지를 설치하세요.
import base64
import os
from pathlib import Path
import anthropic
import httpx
token = os.environ["SNOWFLAKE_PAT"]
account_url = os.environ["SNOWFLAKE_ACCOUNT_URL"].rstrip("/")
image_data = base64.b64encode(
Path("operations_dashboard.png").read_bytes()
).decode("ascii")
with httpx.Client(headers={"Authorization": f"Bearer {token}"}) as http_client:
client = anthropic.Anthropic(
api_key="not-used",
base_url=f"{account_url}/api/v2/cortex",
http_client=http_client,
default_headers={"Authorization": f"Bearer {token}"},
)
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5-5",
max_tokens=8192,
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/png",
"data": image_data,
},
},
{
"type": "text",
"text": (
"Review this operations dashboard screenshot. "
"Summarize the main trends and flag anomalies or "
"inconsistencies across the charts and KPI cards. "
"For each finding, identify the chart, time period, "
"and visible values that support it. Account for "
"axis scales and units. If a label or value is "
"unreadable, say so rather than guessing. "
"Separate observations from possible explanations."
),
},
],
}],
)
for block in response.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
시작하기
기존 테스트, 원본 문서 또는 계산과 대조해 결과를 확인할 수 있는 개발 또는 분석 작업에서 Opus 5.5를 사용해 보세요. Snowflake CoCo, Cortex Agents, Cortex AI Functions, Cortex Inference, Snowflake CoWork 전반에서 퍼블릭 프리뷰로 제공됩니다.
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Cortex Agents로 에이전틱 애플리케이션 구축하기: Cortex Agents로 시작하고 엔터프라이즈 데이터에 기반한 AI 경험을 구축하는 방법을 알아보세요.
Snowflake CoWork 시작하기: Snowflake CoWork에 대해 자세히 알아보고 시작 가이드로 직접 사용해 보세요.
Snowflake CoCo로 구축 시작하기: Snowflake CoCo에 대해 자세히 알아보고 CoCo Desktop 시작 가이드를 통해 직접 체험해 보세요.
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