Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch)

Claude Opus 4.5 (batch) は Anthropic のテキストモデルで、api14 上では anthropic/claude-opus-4.5:batch として識別されます。Anthropic は Claude Opus 4.5 を、複雑なソフトウェアエンジニアリング、エージェント型ワークフロー、長期的なコンピュータ操作に最適化されたフロンティア推論モデルと説明しています。batch バリアントは同じモデルをバッチエンドポイント経由で提供するもので、即時の回答が必要ではなく、多数のリクエストをまとめて送信できるワークロードに適しています。

このモデルは入力としてテキスト、画像、ファイルを受け取り、テキストを返します。コンテキストウィンドウは 200,000 トークンで、最大出力は 64,000 トークンです。大きなコンテキストと大きな出力バジェットの組み合わせにより、長いドキュメント、コードベース、画像の多い資料を投入しても、1 回の呼び出しで実質的な応答を得られます。サポートされるパラメータには temperature、max_tokens、stop、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice、reasoning、include_reasoning、verbosity があり、サンプリングの制御、出力形状の制約、必要に応じたツール使用や推論の有効化ができます。

これらの機能は、かなり特定のユースケース群を示しています。複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクはよく適合します。大きなファイルのレビューやリファクタリング、コンテキストに収まるリポジトリ全体にまたがる作業、プロジェクトを検査および変更するためのツール呼び出しを伴うコード生成などです。エージェント型ワークフローももう一つの適合先です。tool_choice と tools によりモデルが関数を呼び出すタイミングを判断でき、reasoning サポートが多段階の問題に役立つからです。Anthropic が表現する長期的なコンピュータ操作とは、単一のプロンプトと応答ではなく、多くのステップにわたって展開するタスクを意味します。マルチモーダル入力は、スクリーンショット、図、ドキュメントとテキスト指示が混在するタスクにも役立ちます。たとえば、スキャンしたフォームから構造化データを抽出したり、書かれた要件とともにチャートについて推論したりする場合です。

api14 経由で呼び出すには、OpenAI 互換の chat completions エンドポイントをモデル id anthropic/claude-opus-4.5:batch とともに使用します。API が OpenAI 互換であるため、既存の OpenAI SDK やクライアントはベース URL と API キーを変更するだけで動作し、モデル id を model フィールドとして渡します。リクエストボディには、上記のサポートされるパラメータを任意に含められます。temperature、max_tokens、stop、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice、reasoning、include_reasoning、verbosity です。厳密な JSON やスキーマに準拠したオブジェクトを返したい場合は、手作業で JSON を促すのではなく response_format または structured_outputs を使用してください。モデルに関数を呼び出させたい場合は、tools を指定し tool_choice を設定します。

実用上の考慮点の 1 つは、これが batch バリアントであるため、対話型の低レイテンシーチャットではなく、非同期の大量ジョブを対象としていることです。アプリケーションが会話ループ内で即時の応答を必要とするなら、同じモデルの非 batch 提供の方が適しています。200,000 トークンのコンテキストは大きいものの有限であるため、極端に長い履歴や非常に大きなリポジトリでは、依然としてチャンク化や検索が必要になる場合があります。出力はテキストのみであるため、生成画像や音声を必要とするタスクはこのモデルの範囲外です。