Anthropic: Claude Opus 5.5 (batch)

Claude Opus 5.5 (batch) est un modèle de texte d'Anthropic, proposé via api14 sous l'identifiant de modèle anthropic/claude-opus-5.5:batch. Il s'agit de la variante batch du modèle phare d'Anthropic, Claude Opus 5.5, que le fournisseur présente comme succédant à Claude Opus 5 et comme conçu pour le raisonnement exigeant, le codage et le travail agentique à long horizon. La date de publication du fournisseur est le 2026-09-22.

Le modèle accepte du texte, des images et des fichiers en entrée, et il produit du texte en sortie. Sa fenêtre de contexte est de 1 000 000 de tokens, et la sortie maximale est de 128 000 tokens. Cette combinaison d'une fenêtre de contexte très grande et d'un budget de sortie important signifie que vous pouvez fournir de longs documents, de grandes bases de code ou des historiques de conversation étendus dans une seule requête et recevoir néanmoins une réponse substantielle. Comme les images et les fichiers sont acceptés aux côtés du texte, vous n'êtes pas limité à des invites sous forme de chaînes simples.

Les capacités indiquent quelques usages pratiques. Les modifications en plusieurs étapes sur de grandes bases de code sont une force annoncée, donc la refactorisation, les travaux de migration et les modifications inter-fichiers sont des cas adaptés. Le travail agentique à long horizon convient aux pipelines pilotés par des outils, où le modèle planifie, appelle des outils et poursuit sur de nombreux tours. Le raisonnement à contexte long sur de grandes entrées convient à l'analyse de documents, à l'examen de spécifications longues et aux questions-réponses sur du contenu qui ne tiendrait pas dans une fenêtre plus petite. L'entrée d'images et de fichiers étend cela à des tâches dont le matériel source comprend des captures d'écran, des schémas ou des documents joints.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle anthropic/claude-opus-5.5:batch. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. En pratique, cela signifie que vous pouvez limiter la longueur de sortie avec max_tokens, contrôler le comportement de raisonnement via reasoning et reasoning_effort (et l'exposer avec include_reasoning), contraindre la sortie avec response_format et structured_outputs, définir et sélectionner des outils avec tools et tool_choice, définir des séquences d'arrêt et ajuster la verbosité. Si vous utilisez déjà un client compatible OpenAI, le principal changement est l'identifiant de modèle et les paramètres que vous choisissez d'envoyer.

Une chose à garder à l'esprit est qu'il s'agit de la variante batch, donc elle vise des charges de travail qui tolèrent le traitement par lots plutôt que des échanges interactifs à faible latence. Si votre application a besoin de réponses immédiates tour par tour, un modèle non batch est probablement plus adapté. Le modèle est également uniquement textuel en sortie, donc les tâches qui nécessitent des images ou de l'audio générés sortent de son périmètre.