Anthropic: Claude Opus 5.5

Claude Opus 5.5 to flagowy model Anthropic, następca Claude Opus 5, pozycjonowany do wymagającego rozumowania, kodowania i długoterminowej pracy agentowej. Anthropic jest dostawcą stojącym za rodziną Claude, a to wydanie to ich najwyższa klasa dla zadań, w których dokładność i utrzymane skupienie liczą się bardziej niż surowa szybkość. Został wydany 22 września 2026.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca tekst. Jego okno kontekstu wynosi 1 000 000 tokenów, co oznacza, że możesz wysłać bardzo duże dokumenty, pliki źródłowe całych repozytoriów lub długie historie rozmów w jednym żądaniu bez dzielenia na fragmenty. Maksymalne wyjście to 128 000 tokenów, więc odpowiedzi mogą być długie, w tym pełne przepisania plików, raporty wielosekcyjne lub rozszerzone ślady rozumowania. Ponieważ pliki i obrazy są obsługiwane jako dane wejściowe obok tekstu, model może pracować na mieszanym materiale, takim jak zrzut ekranu plus dokument ze specyfikacją albo PDF plus odpowiedni fragment kodu.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Wieloetapowe zmiany w dużych bazach kodu są naturalnym zastosowaniem: przy kontekście miliona tokenów możesz dostarczyć otaczające moduły i pozwolić modelowi zaplanować oraz zastosować skoordynowane edycje. Długoterminowa praca agentowa również pasuje do tego modelu, ponieważ obsługuje narzędzia i wybór narzędzi, co oznacza, że może wywoływać funkcje lub usługi zewnętrzne przez wiele tur. Rozumienie dokumentów i plików, takie jak wyodrębnianie danych strukturalnych z przesłanych rekordów lub streszczanie długich raportów, wynika z obsługi plików wejściowych. Zadania wymagające intensywnego rozumowania, od analizy po planowanie, są objęte przez udostępniane parametry rozumowania.

Model wywołujesz przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "anthropic/claude-opus-5.5" w taki sam sposób, jak wywołałbyś dowolny inny punkt końcowy uzupełniania czatu. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools oraz verbosity. Ustrukturyzowane wyjścia i response_format są przydatne, gdy potrzebujesz odpowiedzi modelu w określonym kształcie, natomiast tools i tool_choice pozwalają wpiąć go w pętlę agentową. Jeśli chcesz kontrolować, ile wewnętrznego rozumowania generuje, reasoning i reasoning_effort to parametry do dostosowania, a verbosity pozwala sterować długością odpowiedzi niezależnie od limitu tokenów wyjściowych.

Rozważ, czy mniejszy lub tańszy model siostrzany nie pasuje lepiej, gdy twoje zadanie jest krótkie i wrażliwe na opóźnienia, ponieważ flagowy model z kontekstem miliona tokenów i 128 000 tokenów wyjściowych jest zbudowany dla trudniejszego końca obciążenia. W przypadku prostego generowania tekstu, klasyfikacji lub prostych wywołań narzędzi lżejszy model od tego samego dostawcy może wystarczyć.