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Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch)

anthropic/claude-opus-4.5:batch

टेक्स्टइनपुट: file · image · textToolsReasoning200K24 नव॰ 2025 को जोड़ा गया

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Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 456% ज़्यादा है।
2,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.03 है।

Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) के बारे में

Claude Opus 4.5 (batch) Anthropic का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे api14 पर anthropic/claude-opus-4.5:batch के रूप में पहचाना जाता है। Anthropic, Claude Opus 4.5 को अपना फ्रंटियर रीज़निंग मॉडल बताता है, जिसे जटिल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, एजेंटिक वर्कफ़्लो और लॉन्ग-हॉरिज़न कंप्यूटर उपयोग के लिए अनुकूलित किया गया है। batch वेरिएंट वही मॉडल है जो एक batch एंडपॉइंट के माध्यम से परोसा जाता है, जो ऐसे वर्कलोड के लिए उपयुक्त है जहाँ आप तुरंत उत्तर की आवश्यकता के बिना कई अनुरोध एक साथ सबमिट कर सकते हैं।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 200,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 64,000 टोकन है। बड़े कॉन्टेक्स्ट और बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन意味着 आप लंबे दस्तावेज़, कोडबेस या इमेज-भारी सामग्री डाल सकते हैं और फिर भी एक ही कॉल में पर्याप्त प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं। समर्थित पैरामीटर में temperature, max_tokens, stop, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning और verbosity शामिल हैं, इसलिए आप सैंपलिंग को नियंत्रित कर सकते हैं, आउटपुट का आकार सीमित कर सकते हैं, और जहाँ आवश्यक हो वहाँ टूल उपयोग या रीज़निंग सक्षम कर सकते हैं।

ये क्षमताएँ उपयोग के मामलों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। जटिल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्य अच्छी तरह फिट बैठते हैं: बड़ी फ़ाइलों की समीक्षा या रीफ़ैक्टरिंग, कॉन्टेक्स्ट में फिट होने वाले रिपॉज़िटरी में काम करना, या किसी प्रोजेक्ट का निरीक्षण और संशोधन करने के लिए टूल कॉल के साथ कोड जनरेट करना। एजेंटिक वर्कफ़्लो भी उपयुक्त हैं, क्योंकि tool_choice और tools मॉडल को यह तय करने देते हैं कि फ़ंक्शन कब कॉल करने हैं, और reasoning समर्थन बहु-चरणीय समस्याओं में मदद करता है। लॉन्ग-हॉरिज़न कंप्यूटर उपयोग, जैसा कि Anthropic इसे परिभाषित करता है, का अर्थ है ऐसे कार्य जो एकल प्रॉम्प्ट और प्रतिक्रिया के बजाय कई चरणों में सामने आते हैं। मल्टीमॉडल इनपुट तब भी मदद करता है जब कोई कार्य स्क्रीनशॉट, आरेख या दस्तावेज़ों को टेक्स्ट निर्देशों के साथ मिलाता है, जैसे स्कैन किए गए फ़ॉर्म से संरचित डेटा निकालना या लिखित आवश्यकताओं के साथ चार्ट पर रीज़निंग करना।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करने के लिए, मॉडल आईडी anthropic/claude-opus-4.5:batch के साथ OpenAI-संगत chat completions एंडपॉइंट का उपयोग करें। चूँकि API OpenAI-संगत है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट बेस URL और API key बदलने के साथ काम करते हैं, और आप मॉडल आईडी को model फ़ील्ड के रूप में पास करते हैं। रिक्वेस्ट बॉडी में ऊपर सूचीबद्ध कोई भी समर्थित पैरामीटर शामिल हो सकता है: temperature, max_tokens, stop, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning और verbosity। यदि आप सख्त JSON या स्कीमा-अनुरूप ऑब्जेक्ट वापस चाहते हैं, तो हाथ से JSON के लिए प्रॉम्प्ट करने के बजाय response_format या structured_outputs का उपयोग करें। यदि आप चाहते हैं कि मॉडल फ़ंक्शन कॉल करे, तो tools दें और tool_choice सेट करें।

एक व्यावहारिक विचार यह है कि यह batch वेरिएंट है, इसलिए यह इंटरैक्टिव, कम-लेटेंसी चैट के बजाय अतुल्यकालिक, उच्च-मात्रा वाले कार्यों के लिए लक्षित है। यदि आपके एप्लिकेशन को संवादात्मक लूप में तत्काल प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता है, तो उसी मॉडल की गैर-batch सर्विंग बेहतर फिट होगी। 200,000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट बड़ा है लेकिन सीमित है, इसलिए अत्यधिक लंबे इतिहास या बहुत बड़े रिपॉज़िटरी को अभी भी चंकिंग या रिट्रीवल की आवश्यकता हो सकती है। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए जिन कार्यों में जनरेट की गई इमेज या ऑडियो की आवश्यकता होती है, वे इस मॉडल के दायरे से बाहर हैं।

Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "anthropic/claude-opus-4.5:batch" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "anthropic/claude-opus-4.5:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolsverbosity

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,00,000
अधिकतम आउटपुट: 64,000
इनपुट: file, image, text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) API की कीमत कितनी है?: Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) की कीमत इनपुट $8.75 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) की context window कितनी है?: Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) हर request में 2,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 64,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) क्या कर सकता है?: Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) file, image, text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "anthropic/claude-opus-4.5:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Anthropic: Claude Opus 5 (batch), Anthropic: Claude Opus 4.8 (batch), Anthropic: Claude Opus 4.7 (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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