Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch)

Claude Opus 4.5 (batch) to model tekstowy od Anthropic, identyfikowany na api14 jako anthropic/claude-opus-4.5:batch. Anthropic opisuje Claude Opus 4.5 jako swój frontier reasoning model, zoptymalizowany pod złożoną inżynierię oprogramowania, agentic workflows i długoterminowe korzystanie z komputera. Wariant batch to ten sam model udostępniany przez endpoint batch, który pasuje do zadań, w których można przesłać wiele żądań razem, zamiast potrzebować odpowiedzi natychmiast.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 200 000 tokenów, a maksymalne wyjście to 64 000 tokenów. To połączenie dużego kontekstu i dużego budżetu wyjściowego oznacza, że można wprowadzić długie dokumenty, bazy kodu lub materiał z dużą liczbą obrazów i nadal otrzymać obszerną odpowiedź w jednym wywołaniu. Obsługiwane parametry obejmują temperature, max_tokens, stop, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning i verbosity, więc można kontrolować próbkowanie, ograniczać kształt wyjścia oraz włączać użycie narzędzi lub reasoning, gdy jest to potrzebne.

Te możliwości wskazują na dość konkretny zestaw przypadków użycia. Złożone zadania inżynierii oprogramowania pasują dobrze: przeglądanie lub refaktoryzacja dużych plików, praca w repozytorium, które mieści się w kontekście, albo generowanie kodu z wywołaniami narzędzi do sprawdzania i modyfikowania projektu. Agentic workflows to kolejne zastosowanie, ponieważ tool_choice i tools pozwalają modelowi decydować, kiedy wywoływać funkcje, a obsługa reasoning pomaga w problemach wieloetapowych. Długoterminowe korzystanie z komputera, jak ujmuje to Anthropic, oznacza zadania rozwijające się przez wiele kroków, a nie pojedynczy prompt i odpowiedź. Wejście multimodalne pomaga również, gdy zadanie łączy zrzuty ekranu, diagramy lub dokumenty z instrukcjami tekstowymi, na przykład przy wyodrębnianiu danych strukturalnych ze zeskanowanego formularza albo wnioskowaniu na podstawie wykresu wraz z wymaganiami zapisanymi tekstem.

Aby wywołać go przez api14, użyj endpointu chat completions zgodnego z OpenAI z identyfikatorem modelu anthropic/claude-opus-4.5:batch. Ponieważ API jest zgodne z OpenAI, istniejące zestawy SDK i klienty OpenAI działają po zmianie bazowego URL i klucza API, a identyfikator modelu przekazuje się w polu model. Treść żądania może zawierać dowolny z obsługiwanych parametrów wymienionych powyżej: temperature, max_tokens, stop, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning i verbosity. Jeśli chcesz otrzymać ścisły JSON lub obiekt zgodny ze schematem, użyj response_format lub structured_outputs, zamiast ręcznie prosić o JSON w promptcie. Jeśli chcesz, aby model wywoływał funkcje, dostarcz tools i ustaw tool_choice.

Jedna praktyczna kwestia jest taka, że to wariant batch, więc jest przeznaczony do asynchronicznych zadań o dużym wolumenie, a nie do interaktywnego czatu o niskim opóźnieniu. Jeśli aplikacja potrzebuje natychmiastowych odpowiedzi w pętli konwersacyjnej, lepszym wyborem byłoby udostępnianie tego samego modelu w trybie niebędącym batchem. Kontekst 200 000 tokenów jest duży, ale skończony, więc bardzo długie historie lub bardzo duże repozytoria mogą nadal wymagać dzielenia na fragmenty lub wyszukiwania. Wyjście jest tylko tekstowe, więc zadania wymagające generowanych obrazów lub dźwięku wykraczają poza ten model.