Anthropic: Claude Opus 5

Claude Opus 5, Anthropic का प्रमुख मॉडल है, जिसे कठिन तर्क, कोडिंग और दीर्घकालिक एजेंटिक कार्यों के लिए बनाया गया है। यह Anthropic की Claude श्रृंखला में सबसे ऊपर है और उन कार्यों के लिए लक्षित है जहाँ छोटा मॉडल सूत्र खो देगा या विवरण छोड़ देगा। इसे प्रदाता ने 24 जुलाई 2026 को जारी किया था और यह api14 पर text श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है।

मॉडल इनपुट के रूप में text, images और files स्वीकार करता है, और text लौटाता है। इसकी context window 1,000,000 tokens है, अधिकतम आउटपुट 128,000 tokens के साथ, इसलिए आप एक ही अनुरोध में बहुत बड़े दस्तावेज़, रिपॉज़िटरी या image सेट दे सकते हैं और फिर भी लंबे उत्तर के लिए जगह बची रहती है। विस्तृत इनपुट सतह और बड़े context का यह संयोजन इसे ऐसे काम के लिए उपयुक्त बनाता है जिसमें कुछ लिखने से पहले बहुत कुछ पढ़ना शामिल होता है।

व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से निकलते हैं। Anthropic एंड-टू-एंड सॉफ़्टवेयर कार्यों, code review और bug finding, तथा visual analysis पर ज़ोर देता है। रोज़मर्रा के संदर्भ में इसका मतलब है मॉडल को किसी codebase या diff पर लगाकर उससे दोष खोजने के लिए कहना, बहु-चरणीय एजेंट चलाना जिन्हें कई चरणों तक योजना बनाए रखनी होती है, और screenshots, diagrams या scanned files को उन्हें समझाने वाले text के साथ जाँचना। बड़ा context ही वह चीज़ है जो पूरी रिपॉज़िटरी या दस्तावेज़ बंडलों को आक्रामक chunking के बिना पास करने की अनुमति देता है।

आप इसे api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से model id "anthropic/claude-opus-5" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन request parameters का समर्थन करता है वे हैं include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity। tools और tool_choice parameters एजेंटिक और function calling प्रवाहों के अनुकूल हैं, structured_outputs और response_format आपको उत्तर का स्वरूप सीमित करने देते हैं, और reasoning तथा reasoning_effort नियंत्रण, include_reasoning और verbosity के साथ, आपको यह समायोजित करने देते हैं कि मॉडल कितना विचार करता है और उसमें से कितना प्रकट होता है।

चूँकि यह मॉडल Anthropic का प्रमुख मॉडल है, यह उन कार्यों के लिए चुनाव है जिन्हें अतिरिक्त क्षमता चाहिए, न कि हर कॉल के लिए डिफ़ॉल्ट। सरल केवल-text वाला काम, या ऐसे कार्य जहाँ गहराई से अधिक latency और throughput मायने रखते हैं, के लिए हल्का Anthropic मॉडल बेहतर हो सकता है। 128,000 token की आउटपुट सीमा का यह भी अर्थ है कि एक उत्तर उससे अधिक नहीं हो सकता, चाहे दस लाख token की इनपुट window कितनी भी जगह छोड़े।