Anthropic: Claude Opus 5.5

Claude Opus 5.5, Anthropic का प्रमुख मॉडल है, जो Claude Opus 5 का उत्तराधिकारी है, और इसे कठिन तर्क, कोडिंग, तथा दीर्घकालिक एजेंटिक कार्य के लिए तैयार किया गया है। Anthropic, Claude परिवार के पीछे का प्रदाता है, और यह रिलीज़ उन कार्यों के लिए उनका शीर्ष स्तर है जहाँ सटीकता और लगातार ध्यान कच्ची गति से अधिक मायने रखते हैं। इसे 22 सितंबर 2026 को जारी किया गया था।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, छवियाँ, और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जिसका अर्थ है कि आप बहुत बड़े दस्तावेज़, पूरे रिपॉज़िटरी के बराबर स्रोत फ़ाइलें, या लंबे वार्तालाप इतिहास एक ही अनुरोध में बिना विभाजन के भेज सकते हैं। अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ लंबी हो सकती हैं, जिनमें पूर्ण फ़ाइल पुनर्लेखन, बहु-अनुभागीय रिपोर्ट, या विस्तारित तर्क अनुक्रम शामिल हैं। चूँकि फ़ाइलें और छवियाँ दोनों टेक्स्ट के साथ इनपुट के रूप में समर्थित हैं, मॉडल मिश्रित सामग्री पर काम कर सकता है, जैसे एक स्क्रीनशॉट के साथ एक विशिष्टता दस्तावेज़, या एक PDF के साथ एक प्रासंगिक कोड अंश।

ये क्षमताएँ कई व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। बड़े कोडबेस में बहु-चरणीय परिवर्तन स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं: दस लाख टोकन कॉन्टेक्स्ट के साथ आप आसपास के मॉड्यूल दे सकते हैं और मॉडल को समन्वित संपादन की योजना बनाने और लागू करने दे सकते हैं। दीर्घकालिक एजेंटिक कार्य भी मॉडल के लिए उपयुक्त है, क्योंकि यह टूल्स और tool choice का समर्थन करता है, जिसका अर्थ है कि यह कई चरणों में फ़ंक्शन या बाहरी सेवाओं को कॉल कर सकता है। दस्तावेज़ और फ़ाइल समझ, जैसे अपलोड किए गए रिकॉर्ड से संरचित डेटा निकालना या लंबी रिपोर्टों का सारांश देना, इसके फ़ाइल इनपुट समर्थन से प्राप्त होता है। तर्क-प्रधान कार्य, विश्लेषण से लेकर योजना बनाने तक, इसके द्वारा उजागर किए गए reasoning पैरामीटर द्वारा कवर किए जाते हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "anthropic/claude-opus-5.5" का उपयोग करके कॉल करते हैं, ठीक उसी तरह जैसे आप किसी अन्य chat completion एंडपॉइंट को कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools, और verbosity। Structured outputs और response_format तब उपयोगी होते हैं जब आपको मॉडल का उत्तर एक विशिष्ट रूप में चाहिए, जबकि tools और tool_choice आपको इसे एक एजेंट लूप में जोड़ने देते हैं। यदि आप नियंत्रित करना चाहते हैं कि यह कितना आंतरिक तर्क उत्पन्न करता है, तो reasoning और reasoning_effort समायोजित करने के पैरामीटर हैं, और verbosity आपको आउटपुट टोकन सीमा से स्वतंत्र रूप से प्रतिक्रिया की लंबाई निर्देशित करने देता है।

विचार करें कि क्या कोई छोटा या सस्ता सहोदर मॉडल बेहतर फिट बैठता है जब आपका कार्य छोटा और विलंबता-संवेदनशील हो, क्योंकि दस लाख टोकन कॉन्टेक्स्ट और 128,000 आउटपुट टोकन वाला प्रमुख मॉडल कार्यभार के कठिन छोर के लिए बनाया गया है। सीधे टेक्स्ट जनरेशन, वर्गीकरण, या सरल टूल कॉल के लिए, उसी प्रदाता का एक हल्का मॉडल पर्याप्त हो सकता है।