Anthropic: Claude Opus 4.1

Claude Opus 4.1, Anthropic का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर anthropic/claude-opus-4.1 के रूप में सूचीबद्ध है। यह Anthropic के फ्लैगशिप मॉडल का अद्यतन संस्करण है, जिसे प्रदाता ने 5 अगस्त 2025 को जारी किया था, और यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है। Anthropic इसे पिछले Opus रिलीज़ की तुलना में कोडिंग, तर्क और एजेंटिक कार्यों में बेहतर प्रदर्शन देने वाला बताता है, और यह SWE-bench Verified पर 74.5% रिपोर्ट करता है। इसका ज्ञान कटऑफ 31 जनवरी 2025 है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, छवियाँ और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसकी संदर्भ विंडो 200,000 टोकन है और यह एक ही प्रतिक्रिया में अधिकतम 32,000 टोकन उत्पन्न कर सकता है। चूँकि यह टेक्स्ट के साथ छवियाँ और फ़ाइलें भी लेता है, आप अपने निर्देशों के साथ उसी अनुरोध में स्क्रीनशॉट, आरेख या दस्तावेज़ भेज सकते हैं, जो उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ मॉडल को उत्तर देने से पहले कुछ पढ़ना होता है। तर्क एक निश्चित व्यवहार के बजाय एक नियंत्रणीय व्यवहार के रूप में उजागर किया गया है: समर्थित पैरामीटर में reasoning और include_reasoning शामिल हैं, ताकि आप तय कर सकें कि तर्क का उपयोग किया जाए या नहीं और क्या इसे प्रतिक्रिया में दिखाया जाए।

ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। कोडिंग और एजेंटिक फोकस इसे रिपॉज़िटरी-स्तरीय कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है, जैसे फ़ाइलें पढ़ना, पैच प्रस्तावित करना और बहु-चरणीय टूल कॉल चलाना, विशेष रूप से उपलब्ध tools और tool_choice पैरामीटर के साथ। 200,000 टोकन का संदर्भ तब मदद करता है जब कोई कार्य बड़ी मात्रा में स्रोत सामग्री पर निर्भर करता है, उदाहरण के लिए एक लंबा विनिर्देश, संबंधित फ़ाइलों का एक समूह, या एक लंबा प्रतिलेख। छवि इनपुट इसे उन कार्यों तक बढ़ाता है जहाँ मॉडल को टेक्स्ट उत्पन्न करने से पहले किसी चार्ट, UI स्क्रीनशॉट, या स्कैन किए गए पृष्ठ की व्याख्या करनी होती है। 32,000 टोकन की आउटपुट सीमा पूरी फ़ाइलों, विस्तृत रिपोर्टों, या विस्तारित व्याख्याओं जैसे लंबे उत्पन्न आर्टिफ़ैक्ट का समर्थन करती है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी anthropic/claude-opus-4.1 का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI-शैली का क्लाइंट कोड आम तौर पर मॉडल आईडी और बेस URL बदलने के साथ काम करता है। यह जिन अनुरोध पैरामीटरों का समर्थन करता है वे हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k, और top_p। व्यवहार में, max_tokens प्रतिक्रिया की लंबाई सीमित करता है, temperature, top_p, और top_k सैंपलिंग को आकार देते हैं, stop रोकने के अनुक्रम निर्धारित करता है, और tools के साथ tool_choice फ़ंक्शन कॉलिंग को सक्षम करता है। reasoning और include_reasoning का उपयोग तब करें जब आप चाहते हैं कि मॉडल किसी समस्या पर विचार करे और, वैकल्पिक रूप से, वह तर्क लौटाए।

प्रतिबद्ध होने से पहले कुछ सीमाएँ ध्यान देने योग्य हैं। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपको उत्पन्न छवियाँ, ऑडियो, या अन्य मीडिया चाहिए, तो यह मॉडल सही विकल्प नहीं है। 31 जनवरी 2025 का ज्ञान कटऑफ का अर्थ है कि उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ मॉडल के अपने ज्ञान से नहीं, बल्कि आपके प्रॉम्प्ट, आपकी फ़ाइलों, या टूल कॉल से आनी चाहिए। यदि आपका कार्यभार सरल है और यहाँ वर्णित कोडिंग, तर्क, या एजेंटिक ताकतों की आवश्यकता नहीं है, तो एक छोटा टेक्स्ट मॉडल बेहतर फिट हो सकता है।