Anthropic
Anthropic's flagship for the work you would hand a senior colleague — thinking on by default, a million tokens of context.
1M tokens
컨텍스트
May 2026
학습 기준일
128,000 tokens
최대 출력
느림
속도
Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.
Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.
def merge_intervals(intervals):
"""Merge overlapping intervals.
Args:
intervals: iterable of (start, end) pairs with start <= end.
Returns:
New list of disjoint (start, end) tuples sorted by start.
Touching intervals like (1, 2) and (2, 3) are merged.
"""
merged = []
for start, end in sorted(tuple(iv) for iv in intervals):
if merged and start <= merged[-1][1]:
prev_start, prev_end = merged[-1]
merged[-1] = (prev_start, max(prev_end, end))
else:
merged.append((start, end))
return merged
def test_overlapping_and_touching():
assert merge_intervals([(1, 3), (2, 6), (8, 10), (15, 18)]) == [
(1, 6), (8, 10), (15, 18)]
assert merge_intervals([(1, 2), (2, 3)]) == [(1, 3)]
def test_unsorted_and_nested():
assert merge_intervals([(5, 7), (1, 10), (2, 3)]) == [(1, 10)]
def test_edge_cases():
assert merge_intervals([]) == []
assert merge_intervals([(4, 4)]) == [(4, 4)]
assert merge_intervals([(1, 2), (3, 4)]) == [(1, 2), (3, 4)]
if __name__ == "__main__":
test_overlapping_and_touching()
test_unsorted_and_nested()
test_edge_cases()
print("all tests passed")
A couple of notes on choices worth knowing about:
(1, 2) and (2, 3) become (1, 3) because the comparison is start <= prev_end. If your intervals are half-open (e.g. time slots where 2 is an exclusive end), change it to start < merged[-1][1] so they stay separate.(5, 1) will produce nonsense rather than an error; add a check if the input isn't trusted.Complexity is O(n log n) time from the sort, O(n) extra space.
Read: We ran the same 3 prompts on 12 AI models — Unedited answers, latency and price for every model, measured through the NinjaChat API in September 2026.
Served by Anthropic as claude-opus-5. Answers vary run to run; these are one take each, not the best of several.
테스트까지 포함한 여러 파일 수정을 스케치가 아니라 끝까지 완수합니다.
100만 토큰 컨텍스트: 저장소 전체, 계약서 묶음, 리서치 아카이브를 한 스레드에.
아키텍처 리뷰, 트레이드오프 분석, 검증을 견뎌야 하는 계획 수립.
스크린샷, 다이어그램, PDF, 스프레드시트를 대화의 일부로.
Tuned to this model — click any line to copy.
Claude Opus 5는 Anthropic의 Claude 5 제품군 최상위 모델로, 2026년 7월 24일에 공개되어 Claude Sonnet 5와 Claude Fable 5 위에 자리합니다. Anthropic이 에이전틱 코딩, 컴퓨터 사용, 장기 추론을 겨냥해 내놓은 모델이죠. 여러 단계에 걸쳐 계획을 유지하고, 중간중간 도구를 사용하며, 스스로 틀렸다는 것을 알아차려야 하는 작업들 말입니다. NinjaChat에서는 Claude Opus 5 모델이 다른 모델들과 함께 모든 요금제에 포함됩니다.
가장 큰 변화는 사고 기능이 기본으로 켜져 있다는 점입니다. Opus 5는 답하기 전에 얼마나 깊이 추론할지 스스로 판단하고, 문제가 그럴 만한 가치가 있으면 더 오래 생각합니다. 그래서 두 줄짜리 질문에는 빠르게 답하고, 코드베이스 전반의 리팩터링에는 필요한 만큼 숙고합니다. 여기에 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 토큰 출력이 더해지니, 저장소 전체나 계약서 묶음, 한 분기 분량의 리서치 노트를 하나의 대화에 넣고 그 전부를 아우르는 작업을 요청할 수 있습니다.
실제로 Opus 5는 간단한 비서 업무보다는, 선임 동료에게 맡겨두고 나중에 확인할 법한 일에 꺼내 쓰는 모델입니다. 테스트까지 포함한 여러 파일에 걸친 코드 변경, 트레이드오프를 저울질해야 하는 아키텍처 리뷰, 요약이 아니라 함께 따져봐야 하는 긴 문서 같은 것들이죠. 이미지와 파일을 읽고, 도구를 호출하며, JSON을 요청하면 구조화된 출력을 내놓기 때문에 대화뿐 아니라 워크플로에도 잘 맞습니다.
대신 신중한 모델이기도 합니다. Opus 5는 Sonnet 5보다 느리고 API 토큰 단가도 더 높습니다. NinjaChat이 두 모델을 모두 선택지에 두는 이유가 여기 있습니다. 어려운 부분은 Opus로 시작하고, 물량이 필요한 작업은 Sonnet으로 넘기세요. 속도가 대부분 중요하다면, Claude Fable 5가 훨씬 가벼운 비용으로 일상적인 대화를 감당합니다.
Anthropic은 Opus 5의 SWE-bench Verified 점수를 96.0%로 밝혔습니다. 에이전틱 코딩 능력을 가늠하는 사실상의 기준이 된 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크입니다. 벤치마크가 곧 실무는 아니지만, 이 숫자는 실제 사용감과 맞아떨어집니다. 다른 모델이 절반쯤 하다 마는 작업을 끝까지 마무리합니다.
1분 안에 첫 결과물까지.
01
NinjaChat 계정을 만들고 요금제를 선택하세요
02
채팅을 열고 모델 목록에서 Claude Opus 5를 선택하세요
03
일부가 아니라 파일까지 포함한 작업 전체를 전달하세요
04
생각할 시간을 주세요. 어려운 질문일수록 일부러 오래 걸립니다
05
간단한 후속 질문은 Sonnet 5나 Fable 5로 전환하세요
{model}이 앞서는 부분과 그렇지 않은 부분, 솔직하게 비교합니다.
에이전틱 코딩 벤치마크와 컴퓨터 사용에서 더 우수
Sol은 컨텍스트 윈도우가 더 길고 도구 생태계가 다릅니다
사고 기능 기본 활성화, 더 높은 SWE-bench 점수, 향상된 도구 사용
기존에 맞춰둔 프롬프트가 있다면 Opus 4.8도 계속 사용할 수 있습니다