Anthropic: Claude Opus 5.5 (batch)

Claude Opus 5.5 (batch) es un modelo de texto de Anthropic, ofrecido a través de api14 bajo el id de modelo anthropic/claude-opus-5.5:batch. Es la variante batch del buque insignia de Anthropic, Claude Opus 5.5, que el proveedor describe como sucesor de Claude Opus 5 y como diseñado para razonamiento exigente, programación y trabajo agéntico de horizonte largo. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2026-09-22.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y produce texto como salida. Su ventana de contexto es de 1.000.000 de tokens, y la salida máxima es de 128.000 tokens. Esa combinación de un contexto muy grande y un presupuesto de salida amplio significa que puedes proporcionar documentos largos, bases de código grandes o historiales de conversación extensos en una sola solicitud y aun así recibir una respuesta sustancial. Dado que se aceptan imágenes y archivos junto con texto, no estás limitado a prompts de cadena simple.

Las capacidades apuntan a algunos usos prácticos. Los cambios de varios pasos en bases de código grandes son una fortaleza declarada, por lo que la refactorización, el trabajo de migración y las ediciones entre archivos son encajes razonables. El trabajo agéntico de horizonte largo se adapta a canalizaciones impulsadas por herramientas donde el modelo planifica, llama a herramientas y continúa durante muchos turnos. El razonamiento de contexto largo sobre entradas grandes encaja con el análisis de documentos, la revisión de especificaciones extensas y la respuesta a preguntas sobre material que no cabría en una ventana más pequeña. La entrada de imágenes y archivos extiende esto a tareas donde el material de origen incluye capturas de pantalla, diagramas o documentos adjuntos.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo anthropic/claude-opus-5.5:batch. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. En la práctica, eso significa que puedes limitar la longitud de salida con max_tokens, controlar el comportamiento de razonamiento mediante reasoning y reasoning_effort (y exponerlo con include_reasoning), restringir la salida con response_format y structured_outputs, definir y seleccionar herramientas con tools y tool_choice, establecer secuencias de parada y ajustar la verbosity. Si ya usas un cliente compatible con OpenAI, el cambio principal es el id de modelo y los parámetros que eliges enviar.

Una cosa que hay que tener en cuenta es que esta es la variante batch, por lo que está orientada a cargas de trabajo que toleran el procesamiento por lotes en lugar de intercambios interactivos de baja latencia. Si tu aplicación necesita respuestas inmediatas turno a turno, un modelo no batch probablemente sea un mejor encaje. El modelo también es solo de texto en el lado de la salida, por lo que las tareas que requieren imágenes o audio generados quedan fuera de su alcance.