Anthropic: Claude Opus 5.5

Claude Opus 5.5 adalah model unggulan Anthropic, penerus Claude Opus 5, dan diposisikan untuk penalaran berat, pengkodean, dan pekerjaan agentic berjangka panjang. Anthropic adalah penyedia di balik keluarga Claude, dan rilis ini adalah tingkat teratas mereka untuk tugas di mana akurasi dan fokus berkelanjutan lebih penting daripada kecepatan mentah. Model ini dirilis pada 22 September 2026.

Model ini menerima teks, gambar, dan file sebagai input, dan mengembalikan teks. Jendela konteksnya adalah 1.000.000 token, yang berarti Anda dapat mengirim dokumen yang sangat besar, file sumber senilai seluruh repositori, atau riwayat percakapan panjang dalam satu permintaan tanpa pemotongan. Output maksimum adalah 128.000 token, sehingga respons dapat panjang, termasuk penulisan ulang file penuh, laporan multi-bagian, atau jejak penalaran yang diperluas. Karena file dan gambar keduanya didukung sebagai input bersama teks, model dapat bekerja pada materi campuran seperti tangkapan layar plus dokumen spesifikasi, atau PDF plus kutipan kode yang relevan.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Perubahan multi-langkah dalam basis kode besar adalah kecocokan alami: dengan konteks satu juta token Anda dapat menyediakan modul di sekitarnya dan membiarkan model merencanakan dan menerapkan edit yang terkoordinasi. Pekerjaan agentic berjangka panjang juga cocok untuk model ini, karena mendukung tools dan tool choice, yang berarti model dapat memanggil fungsi atau layanan eksternal selama banyak giliran. Pemahaman dokumen dan file, seperti mengekstrak data terstruktur dari catatan yang diunggah atau meringkas laporan panjang, mengikuti dukungan input file-nya. Tugas berat penalaran, dari analisis hingga perencanaan, tercakup oleh parameter reasoning yang dieksposnya.

Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "anthropic/claude-opus-5.5" dengan cara yang sama seperti Anda memanggil endpoint chat completion lainnya. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools, dan verbosity. Structured outputs dan response_format berguna ketika Anda membutuhkan jawaban model dalam bentuk tertentu, sementara tools dan tool_choice memungkinkan Anda menghubungkannya ke loop agen. Jika Anda ingin mengontrol seberapa banyak penalaran internal yang dihasilkan, reasoning dan reasoning_effort adalah parameter yang perlu disesuaikan, dan verbosity memungkinkan Anda mengarahkan panjang respons secara independen dari batas token output.

Pertimbangkan apakah model saudara yang lebih kecil atau lebih murah lebih cocok ketika tugas Anda singkat dan sensitif terhadap latensi, karena model unggulan dengan konteks satu juta token dan 128.000 token output dibangun untuk ujung beban kerja yang lebih berat. Untuk pembuatan teks langsung, klasifikasi, atau panggilan tool sederhana, model yang lebih ringan dari penyedia yang sama mungkin sudah cukup.