Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch)

Claude Opus 4.5 (batch) es un modelo de texto de Anthropic, identificado en api14 como anthropic/claude-opus-4.5:batch. Anthropic describe Claude Opus 4.5 como su modelo de razonamiento de frontera, optimizado para ingeniería de software compleja, flujos de trabajo agénticos y uso de computadora de horizonte largo. La variante batch es el mismo modelo servido a través de un endpoint por lotes, lo que se adapta a cargas de trabajo donde puedes enviar muchas solicitudes juntas en lugar de necesitar una respuesta inmediata.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve texto. Su ventana de contexto es de 200.000 tokens, y la salida máxima es de 64.000 tokens. Esa combinación de un contexto grande y un presupuesto de salida grande significa que puedes alimentar documentos largos, bases de código o material con muchas imágenes y aún así obtener una respuesta sustancial en una sola llamada. Los parámetros soportados incluyen temperature, max_tokens, stop, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning y verbosity, así que puedes controlar el muestreo, restringir la forma de la salida y habilitar el uso de herramientas o el razonamiento cuando sea necesario.

Esas capacidades apuntan a un conjunto bastante específico de casos de uso. Las tareas complejas de ingeniería de software encajan bien: revisar o refactorizar archivos grandes, trabajar en un repositorio que quepa en el contexto, o generar código con llamadas a herramientas para inspeccionar y modificar un proyecto. Los flujos de trabajo agénticos son otro encaje, ya que tool_choice y tools permiten al modelo decidir cuándo llamar a funciones, y el soporte de razonamiento ayuda en problemas de varios pasos. El uso de computadora de horizonte largo, como lo plantea Anthropic, significa tareas que se desarrollan a lo largo de muchos pasos en lugar de un solo prompt y respuesta. La entrada multimodal también ayuda cuando una tarea mezcla capturas de pantalla, diagramas o documentos con instrucciones de texto, como extraer datos estructurados de un formulario escaneado o razonar sobre un gráfico junto con requisitos escritos.

Para llamarlo a través de api14, usa el endpoint de chat completions compatible con OpenAI con el id de modelo anthropic/claude-opus-4.5:batch. Como la API es compatible con OpenAI, los SDKs y clientes de OpenAI existentes funcionan con un cambio de URL base y clave de API, y pasas el id de modelo como el campo model. El cuerpo de la solicitud puede incluir cualquiera de los parámetros soportados listados arriba: temperature, max_tokens, stop, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning y verbosity. Si quieres JSON estricto o un objeto conforme a un esquema de vuelta, usa response_format o structured_outputs en lugar de pedir JSON manualmente mediante el prompt. Si quieres que el modelo llame a funciones, proporciona tools y establece tool_choice.

Una consideración práctica es que esta es la variante batch, así que está orientada a trabajos asíncronos de alto volumen en lugar de chat interactivo de baja latencia. Si tu aplicación necesita respuestas inmediatas en un bucle conversacional, un servicio no batch del mismo modelo sería la mejor opción. El contexto de 200.000 tokens es grande pero finito, así que historiales extremadamente largos o repositorios muy grandes todavía pueden necesitar fragmentación o recuperación. La salida es solo texto, así que las tareas que requieren imágenes o audio generados quedan fuera de este modelo.