Anthropic: Claude Opus 4.1

Claude Opus 4.1 è un modello testuale di Anthropic, elencato su api14 come anthropic/claude-opus-4.1. È una versione aggiornata del modello di punta di Anthropic, rilasciata dal provider il 5 agosto 2025, e appartiene alla categoria testo. Anthropic lo descrive come capace di prestazioni migliori in attività di coding, reasoning e agentiche rispetto alla precedente release di Opus, e riporta il 74,5% su SWE-bench Verified. Il suo knowledge cutoff è il 31 gennaio 2025.

Il modello accetta testo, immagini e file come input, e restituisce solo testo. Ha una finestra di contesto di 200.000 token e può produrre fino a 32.000 token in una singola risposta. Poiché accetta immagini e file insieme al testo, puoi inviare screenshot, diagrammi o documenti nella stessa richiesta delle tue istruzioni, il che si adatta a compiti in cui il modello deve leggere qualcosa prima di rispondere. Il reasoning è esposto come comportamento controllabile anziché fisso: i parametri supportati includono reasoning e include_reasoning, così puoi decidere se il reasoning viene usato e se viene mostrato nella risposta.

Queste capacità indicano un insieme di utilizzi piuttosto specifico. L'attenzione al coding e alle attività agentiche lo rende adatto a lavori a livello di repository come leggere file, proporre patch e guidare chiamate a strumenti multi-step, soprattutto con i parametri tools e tool_choice disponibili. Il contesto di 200.000 token aiuta quando un compito dipende da una grande quantità di materiale sorgente, ad esempio una specifica lunga, un insieme di file correlati o una trascrizione estesa. L'input di immagini estende questo a compiti in cui il modello deve interpretare un grafico, uno screenshot di UI o una pagina scansionata prima di produrre testo. Il limite di output di 32.000 token supporta artefatti generati lunghi come file completi, report dettagliati o spiegazioni estese.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello anthropic/claude-opus-4.1, quindi il codice client in stile OpenAI esistente generalmente funziona con un cambio di id del modello e base URL. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k e top_p. In pratica, max_tokens limita la lunghezza della risposta, temperature, top_p e top_k modellano il campionamento, stop imposta le sequenze di arresto, e tools con tool_choice abilita il function calling. Usa reasoning e include_reasoning quando vuoi che il modello ragioni su un problema e, facoltativamente, restituisca quel reasoning.

Ci sono limiti da notare prima di impegnarti. L'output è solo testo, quindi se hai bisogno di immagini generate, audio o altri media, questo modello non è la scelta giusta. Il knowledge cutoff del 31 gennaio 2025 significa che qualsiasi cosa successiva a quella data deve provenire dal tuo prompt, dai tuoi file o da una chiamata a uno strumento anziché dalla conoscenza del modello stesso. Se il tuo carico di lavoro è semplice e non richiede le capacità di coding, reasoning o agentiche descritte qui, un modello testuale più piccolo potrebbe essere più adatto.