Anthropic: Claude Opus 5.5 (batch)

Claude Opus 5.5 (batch) è un modello testuale di Anthropic, offerto tramite api14 con l'id modello anthropic/claude-opus-5.5:batch. È la variante batch del flagship Claude Opus 5.5 di Anthropic, che il provider descrive come successore di Claude Opus 5 e come pensato per ragionamento impegnativo, coding e lavoro agentico su lungo orizzonte. La data di rilascio del provider è 2026-09-22.

Il modello accetta testo, immagini e file come input, e produce testo come output. La sua finestra di contesto è di 1.000.000 di token, e l'output massimo è di 128.000 token. Questa combinazione di contesto molto ampio e budget di output elevato significa che puoi fornire documenti lunghi, codebase di grandi dimensioni o cronologie di conversazione estese in una singola richiesta e ricevere comunque una risposta sostanziosa. Poiché immagini e file sono accettati insieme al testo, non sei limitato a prompt di semplice stringa.

Le capacità indicano alcuni usi pratici. Le modifiche multi-step su codebase di grandi dimensioni sono un punto di forza dichiarato, quindi refactoring, attività di migrazione e modifiche cross-file sono casi d'uso ragionevoli. Il lavoro agentico su lungo orizzonte si adatta a pipeline guidate da strumenti in cui il modello pianifica, chiama strumenti e continua per molti turni. Il ragionamento su contesto lungo con input di grandi dimensioni si adatta ad analisi di documenti, revisione di specifiche lunghe e risposta a domande su materiale che non entrerebbe in una finestra più piccola. L'input di immagini e file estende questo a compiti in cui il materiale di partenza include screenshot, diagrammi o documenti allegati.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id modello anthropic/claude-opus-5.5:batch. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. In pratica questo significa che puoi limitare la lunghezza dell'output con max_tokens, controllare il comportamento di ragionamento tramite reasoning e reasoning_effort (e renderlo visibile con include_reasoning), vincolare l'output con response_format e structured_outputs, definire e selezionare strumenti con tools e tool_choice, impostare sequenze di stop e regolare verbosity. Se usi già un client compatibile con OpenAI, il cambiamento principale è l'id modello e i parametri che scegli di inviare.

Una cosa da tenere a mente è che questa è la variante batch, quindi è rivolta a carichi di lavoro che tollerano l'elaborazione batch anziché scambi interattivi a bassa latenza. Se la tua applicazione necessita di risposte immediate turno per turno, un modello non batch è probabilmente più adatto. Il modello è inoltre solo testuale sul lato output, quindi i compiti che richiedono immagini o audio generati esulano dal suo ambito.