Anthropic: Claude Opus 5

Claude Opus 5 est le modèle phare d'Anthropic, conçu pour le raisonnement exigeant, le codage et le travail agentique sur un horizon long. Il se situe au sommet de la gamme Claude d'Anthropic et vise les tâches où un modèle plus petit perdrait le fil ou manquerait des détails. Il a été publié par le fournisseur le 24 juillet 2026 et est référencé sur api14 dans la catégorie texte.

Le modèle accepte du texte, des images et des fichiers en entrée, et renvoie du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 000 000 de tokens, avec une sortie maximale de 128 000 tokens, ce qui permet de fournir des documents, des dépôts ou des ensembles d'images très volumineux en une seule requête tout en gardant de la place pour une réponse longue. Cette combinaison d'une large surface d'entrée et d'un grand contexte le rend adapté aux travaux qui impliquent de beaucoup lire avant d'écrire quoi que ce soit.

Les usages pratiques découlent de ces capacités. Anthropic met en avant les tâches logicielles de bout en bout, la revue de code et la recherche de bogues, ainsi que l'analyse visuelle. Concrètement, cela signifie pointer le modèle vers une base de code ou un diff et lui demander de localiser des défauts, exécuter des agents multi étapes qui doivent maintenir un plan sur de nombreux tours, et inspecter des captures d'écran, des schémas ou des fichiers numérisés en parallèle du texte qui les explique. Le grand contexte est ce qui permet de transmettre des dépôts entiers ou des lots de documents sans découpage agressif.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "anthropic/claude-opus-5". Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. Les paramètres tools et tool_choice conviennent aux flux agentiques et d'appel de fonctions, structured_outputs et response_format permettent de contraindre la forme de la réponse, et les contrôles reasoning et reasoning_effort, avec include_reasoning et verbosity, permettent de régler l'ampleur de la délibération du modèle et la part qui en est exposée.

Parce que le modèle est le fleuron d'Anthropic, il est le choix pour les tâches qui nécessitent la capacité supplémentaire plutôt que le choix par défaut pour chaque appel. Un travail textuel plus simple, ou des tâches où la latence et le débit importent plus que la profondeur, peuvent être mieux servis par un modèle Anthropic plus léger. Le plafond de sortie de 128 000 tokens signifie aussi qu'une réponse unique ne peut pas dépasser cette valeur, quelle que soit la place laissée par la fenêtre d'entrée d'un million de tokens.