Anthropic: Claude Opus 4.1

Claude Opus 4.1 to model tekstowy od Anthropic, wymieniony na api14 jako anthropic/claude-opus-4.1. Jest to zaktualizowana wersja flagowego modelu Anthropic, wydana przez dostawcę 5 sierpnia 2025, i należy do kategorii tekstowej. Anthropic opisuje go jako oferujący lepszą wydajność w kodowaniu, rozumowaniu i zadaniach agentowych w porównaniu z poprzednim wydaniem Opus, i podaje 74,5% na SWE-bench Verified. Jego data odcięcia wiedzy to 31 stycznia 2025.

Model przyjmuje tekst, obrazy i pliki jako dane wejściowe, a zwraca wyłącznie tekst. Ma okno kontekstowe wynoszące 200 000 tokenów i może wygenerować do 32 000 tokenów w jednej odpowiedzi. Ponieważ przyjmuje obrazy i pliki obok tekstu, możesz wysłać zrzuty ekranu, diagramy lub dokumenty w tym samym żądaniu co instrukcje, co pasuje do zadań, w których model musi coś przeczytać przed odpowiedzią. Rozumowanie jest udostępniane jako kontrolowalne zachowanie, a nie stałe: obsługiwane parametry obejmują reasoning i include_reasoning, więc możesz zdecydować, czy rozumowanie jest używane i czy jest ujawniane w odpowiedzi.

Te możliwości wskazują na dość konkretny zestaw zastosowań. Nacisk na kodowanie i zadania agentowe czyni go rozsądnym wyborem do pracy na poziomie repozytorium, takiej jak czytanie plików, proponowanie poprawek i prowadzenie wieloetapowych wywołań narzędzi, szczególnie dzięki dostępnym parametrom tools i tool_choice. Kontekst 200 000 tokenów pomaga, gdy zadanie zależy od dużej ilości materiału źródłowego, na przykład długiej specyfikacji, zestawu powiązanych plików lub długiego transkryptu. Wejście obrazowe rozszerza to na zadania, w których model musi zinterpretować wykres, zrzut ekranu interfejsu lub zeskanowaną stronę przed wygenerowaniem tekstu. Limit wyjścia 32 000 tokenów obsługuje długie generowane artefakty, takie jak pełne pliki, szczegółowe raporty lub rozbudowane wyjaśnienia.

Wywołujesz go przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu anthropic/claude-opus-4.1, więc istniejący kod klienta w stylu OpenAI generalnie działa po zmianie identyfikatora modelu i adresu bazowego. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k i top_p. W praktyce max_tokens ogranicza długość odpowiedzi, temperature, top_p i top_k kształtują próbkowanie, stop ustawia sekwencje zatrzymujące, a tools z tool_choice włącza wywoływanie funkcji. Użyj reasoning i include_reasoning, gdy chcesz, aby model przemyślał problem i opcjonalnie zwrócił to rozumowanie.

Przed podjęciem decyzji warto zauważyć pewne ograniczenia. Wyjście jest wyłącznie tekstowe, więc jeśli potrzebujesz generowanych obrazów, dźwięku lub innych mediów, ten model nie jest właściwym wyborem. Data odcięcia wiedzy 31 stycznia 2025 oznacza, że wszystko po tej dacie musi pochodzić z twojego promptu, twoich plików lub wywołania narzędzia, a nie z własnej wiedzy modelu. Jeśli twoje obciążenie jest proste i nie potrzebuje opisanych tutaj mocnych stron w kodowaniu, rozumowaniu lub zadaniach agentowych, mniejszy model tekstowy może być lepszym wyborem.