Anthropic: Claude Opus 5.5 (batch)

Claude Opus 5.5 (batch) is een tekstmodel van Anthropic, aangeboden via api14 onder het model-id anthropic/claude-opus-5.5:batch. Het is de batchvariant van Anthropic's vlaggenschip Claude Opus 5.5, dat de provider beschrijft als de opvolger van Claude Opus 5 en als gebouwd voor veeleisend redeneren, coderen en langdurig agentisch werk. De releasedatum van de provider is 2026-09-22.

Het model accepteert tekst, afbeeldingen en bestanden als invoer, en produceert tekst als uitvoer. Het contextvenster is 1.000.000 tokens, en de maximale uitvoer is 128.000 tokens. Die combinatie van een zeer grote context en een groot uitvoerbudget betekent dat je lange documenten, grote codebases of uitgebreide gespreksgeschiedenissen in één verzoek kunt aanleveren en nog steeds een substantieel antwoord krijgt. Omdat afbeeldingen en bestanden naast tekst worden geaccepteerd, ben je niet beperkt tot platte stringprompts.

De mogelijkheden wijzen op een paar praktische toepassingen. Meerstaps wijzigingen door grote codebases zijn een genoemd sterk punt, dus refactoring, migratiewerk en bewerkingen over meerdere bestanden zijn redelijke toepassingen. Langdurig agentisch werk past bij toolgestuurde pipelines waarin het model plant, tools aanroept en doorgaat over vele beurten. Redeneren met een lange context over grote invoer past bij documentanalyse, beoordeling van lange specificaties en vraagbeantwoording over materiaal dat niet in een kleiner venster zou passen. Invoer van afbeeldingen en bestanden breidt dit uit naar taken waarbij het bronmateriaal screenshots, diagrammen of bijgevoegde documenten bevat.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id anthropic/claude-opus-5.5:batch. De ondersteunde verzoekparameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. In de praktijk betekent dat je de uitvoerlengte kunt beperken met max_tokens, het redeneergedrag kunt sturen via reasoning en reasoning_effort (en het kunt tonen met include_reasoning), de uitvoer kunt beperken met response_format en structured_outputs, tools kunt definiëren en selecteren met tools en tool_choice, stopsequenties kunt instellen en de verbosity kunt aanpassen. Als je al een OpenAI-compatibele client gebruikt, is de belangrijkste wijziging het model-id en de parameters die je ervoor kiest te verzenden.

Een ding om in gedachten te houden is dat dit de batchvariant is, dus het is gericht op workloads die batchverwerking tolereren in plaats van interactieve uitwisselingen met lage latentie. Als je applicatie onmiddellijke antwoorden per beurt nodig heeft, is een niet-batchmodel waarschijnlijk een betere keuze. Het model is bovendien alleen tekst aan de uitvoerkant, dus taken die gegenereerde afbeeldingen of audio vereisen vallen buiten het bereik.