Anthropic: Claude Opus 5

Claude Opus 5 es el modelo insignia de Anthropic, diseñado para razonamiento exigente, programación y trabajo agéntico de horizonte largo. Ocupa la cima de la línea Claude de Anthropic y está orientado a tareas en las que un modelo más pequeño perdería el hilo o pasaría por alto detalles. Fue lanzado por el proveedor el 24 de julio de 2026 y aparece en api14 dentro de la categoría de texto.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve texto. Su ventana de contexto es de 1.000.000 de tokens, con una salida máxima de 128.000 tokens, por lo que puedes suministrar documentos, repositorios o conjuntos de imágenes muy grandes en una sola solicitud y aún dejar espacio para una respuesta larga. Esa combinación de una amplia superficie de entrada y un contexto grande lo hace adecuado para trabajos que implican leer mucho antes de escribir nada.

Los usos prácticos se derivan de esas capacidades. Anthropic destaca tareas de software de extremo a extremo, revisión de código y detección de errores, y análisis visual. En términos cotidianos, eso significa apuntar el modelo a una base de código o a un diff y pedirle que localice defectos, ejecutar agentes de varios pasos que necesitan mantener un plan durante muchos turnos, e inspeccionar capturas de pantalla, diagramas o archivos escaneados junto con el texto que los explica. El contexto grande es lo que permite pasar repositorios completos o conjuntos de documentos sin fragmentación agresiva.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "anthropic/claude-opus-5". Los parámetros de solicitud que admite son include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. Los parámetros tools y tool_choice encajan en flujos agénticos y de llamada a funciones, structured_outputs y response_format te permiten restringir la forma de la respuesta, y los controles reasoning y reasoning_effort, junto con include_reasoning y verbosity, te permiten ajustar cuánta deliberación hace el modelo y cuánta de ella se muestra.

Como el modelo es el insignia de Anthropic, es la elección para tareas que necesitan la capacidad extra en lugar de ser la opción predeterminada para cada llamada. El trabajo de solo texto más simple, o los trabajos en los que la latencia y el rendimiento importan más que la profundidad, pueden servirse mejor con un modelo de Anthropic más ligero. El límite de salida de 128.000 tokens también significa que una sola respuesta no puede superar esa cifra, por mucho espacio que deje la ventana de entrada de un millón de tokens.