Anthropic: Claude Opus 4.5

Claude Opus 4.5 to model tekstowy od Anthropic, wymieniony na api14 jako anthropic/claude-opus-4.5. Anthropic pozycjonuje go jako swój frontierowy model rozumowania, zoptymalizowany pod złożoną inżynierię oprogramowania, przepływy pracy agentów oraz długoterminowe korzystanie z komputera. Został wydany przez dostawcę 2025-11-24. Jeśli wybierasz model do wymagającej pracy rozumowania, a nie do prostego generowania tekstu, to jest to poziom, który Anthropic buduje właśnie w tym celu.

Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i plików, a zwraca tekst. Jego okno kontekstu wynosi 200 000 tokenów, a maksymalne wyjście to 64 000 tokenów. To połączenie ma znaczenie w praktyce: duży kontekst pozwala dostarczyć długie pliki źródłowe, dokumentację lub wieloetapową historię rozmowy w jednym żądaniu, a hojny limit wyjścia umożliwia generowanie długiego kodu, szczegółowych planów lub rozbudowanych śladów rozumowania bez obcinania. Ponieważ obsługuje obrazy i pliki razem z tekstem, możesz łączyć formaty w jednym żądaniu, zamiast najpierw przetwarzać wszystko na zwykły tekst.

Te możliwości wskazują na dość konkretny zestaw zastosowań. Złożone zadania inżynierii oprogramowania pasują dobrze: czytanie w obrębie dużej bazy kodu, śledzenie, jak zmiana się rozprzestrzenia, i tworzenie pokaźnej łatki. Przepływy pracy agentów to kolejne zastosowanie, gdzie model planuje kroki, wywołuje narzędzia i reaguje na wyniki przez wiele tur. Długoterminowe korzystanie z komputera, jak opisuje to Anthropic, oznacza ciągłą interakcję ze środowiskiem, a nie pojedyncze pytanie i odpowiedź. Wejście multimodalne rozszerza to na zadania, w których zrzuty ekranu, diagramy lub dokumenty trzeba czytać razem z tekstem, na przykład podczas porównywania makiety projektu z implementacją albo wyodrębniania struktury ze zeskanowanego pliku.

Wywołujesz go przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu anthropic/claude-opus-4.5, więc istniejący kod OpenAI SDK działa po zmianie bazowego adresu URL i ciągu modelu. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k oraz verbosity. W praktyce tools i tool_choice napędzają pętle agentów, structured_outputs i response_format ograniczają kształt odpowiedzi, reasoning i include_reasoning kontrolują zachowanie rozumowania, a max_tokens lub max_completion_tokens ograniczają generowanie do pułapu 64 000 tokenów wyjścia.

Nie ma tu wymienionego osobnego lekkiego wariantu, więc głównym rozważaniem jest to, czy w ogóle potrzebujesz tego poziomu rozumowania. W przypadku prostych zadań tekstowych mniejszy model może wystarczyć i być szybszy. Zwróć też uwagę, że wyjście jest wyłącznie tekstowe: model czyta obrazy i pliki, ale ich nie generuje. Jeśli Twoje zadanie wymaga wyjścia obrazowego lub dźwiękowego, ten model nie jest właściwym wyborem.