Anthropic: Claude Opus 5.5

Claude Opus 5.5 is het vlaggenschipmodel van Anthropic, de opvolger van Claude Opus 5, en het is gepositioneerd voor veeleisend redeneren, coderen en langdurig agentisch werk. Anthropic is de provider achter de Claude-familie, en deze release is hun topniveau voor taken waarbij nauwkeurigheid en aanhoudende focus belangrijker zijn dan ruwe snelheid. Het werd uitgebracht op 22 september 2026.

Het model accepteert tekst, afbeeldingen en bestanden als invoer, en retourneert tekst. Het contextvenster is 1.000.000 tokens, wat betekent dat je zeer grote documenten, volledige repositories aan bronbestanden of lange gespreksgeschiedenissen in één verzoek kunt verzenden zonder op te splitsen. De maximale uitvoer is 128.000 tokens, dus antwoorden kunnen lang zijn, inclusief volledige bestandsherschrijvingen, rapporten met meerdere secties of uitgebreide redeneersporen. Omdat zowel bestanden als afbeeldingen als invoer worden ondersteund naast tekst, kan het model werken over gemengd materiaal zoals een schermafbeelding plus een specificatiedocument, of een PDF plus een relevant codefragment.

Die mogelijkheden wijzen op verschillende praktische toepassingen. Meerstaps wijzigingen in grote codebases passen er natuurlijk bij: met een context van een miljoen tokens kun je de omliggende modules aanleveren en het model gecoördineerde aanpassingen laten plannen en toepassen. Langdurig agentisch werk past ook bij het model, omdat het tools en tool choice ondersteunt, wat betekent dat het functies of externe services kan aanroepen over vele beurten. Document- en bestandsbegrip, zoals het extraheren van gestructureerde gegevens uit geüploade records of het samenvatten van lange rapporten, volgt uit de ondersteuning voor bestandsinvoer. Taken waarin redeneren centraal staat, van analyse tot planning, worden gedekt door de reasoning-parameters die het beschikbaar stelt.

Je roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "anthropic/claude-opus-5.5", op dezelfde manier waarop je elk ander chat completion-endpoint zou aanroepen. Ondersteunde request-parameters zijn include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. Structured outputs en response_format zijn nuttig wanneer je het antwoord van het model in een specifieke vorm nodig hebt, terwijl tools en tool_choice je in staat stellen het in een agent-loop te koppelen. Als je wilt bepalen hoeveel interne redenering het produceert, zijn reasoning en reasoning_effort de parameters om aan te passen, en met verbosity kun je de antwoordlengte onafhankelijk van de limiet voor uitvoertokens sturen.

Overweeg of een kleiner of goedkoper zustermodel beter past wanneer je taak kort is en gevoelig voor latentie, aangezien een vlaggenschipmodel met een context van een miljoen tokens en 128.000 uitvoertokens is gebouwd voor het zwaardere einde van de workload. Voor eenvoudige tekstgeneratie, classificatie of simpele tool-aanroepen kan een lichter model van dezelfde provider voldoende zijn.