Anthropic: Claude Opus 4.5

Claude Opus 4.5 är en textmodell från Anthropic, listad på api14 som anthropic/claude-opus-4.5. Anthropic positionerar den som sin främsta resonemangsmodell, optimerad för komplex mjukvaruutveckling, agentiska arbetsflöden och långsiktig datoranvändning. Den släpptes av leverantören 2025-11-24. Om du väljer en modell för krävande resonemangsarbete snarare än enkel textgenerering, är detta den nivå Anthropic bygger för det syftet.

Modellen tar emot text, bild och filer som indata, och den returnerar text. Dess kontextfönster är 200 000 tokens, och maximal utdata är 64 000 tokens. Den kombinationen spelar roll i praktiken: en stor kontext låter dig skicka in långa källfiler, dokumentation eller flerstegs konversationshistorik i en enda begäran, medan det generösa utdatataket tillåter lång genererad kod, detaljerade planer eller utdragna resonemangsspår utan trunkering. Eftersom den hanterar bilder och filer tillsammans med text kan du blanda format i en begäran i stället för att förbehandla allt till ren text.

Dessa förmågor pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsfall. Komplexa mjukvaruutvecklingsuppgifter passar väl: läsa tvärs över en stor kodbas, spåra hur en ändring fortplantar sig och producera en omfattande patch. Agentiska arbetsflöden är en annan matchning, där modellen planerar steg, anropar verktyg och reagerar på resultat över många turer. Långsiktig datoranvändning, som Anthropic beskriver det, innebär varaktig interaktion med en miljö snarare än en enskild fråga och ett svar. Multimodala indata utökar detta till uppgifter där skärmbilder, diagram eller dokument behöver läsas tillsammans med text, till exempel att granska en designmockup mot en implementation eller extrahera struktur från en skannad fil.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id anthropic/claude-opus-4.5, så befintlig OpenAI SDK-kod fungerar med en ändrad bas-URL och modellsträng. De stödda begäranparametrarna är include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k och verbosity. I praktiken driver tools och tool_choice agentiska loopar, structured_outputs och response_format begränsar svarets form, reasoning och include_reasoning styr resonemangsbeteendet, och max_tokens eller max_completion_tokens begränsar genereringen upp till utdatataket på 64 000 tokens.

Det finns ingen separat lättviktsvariant listad här, så den huvudsakliga övervägningen är huruvida du behöver denna nivå av resonemang alls. För enkla textuppgifter kan en mindre modell vara tillräcklig och snabbare. Notera också att utdata endast är text: modellen läser bilder och filer men genererar dem inte. Om din uppgift kräver bild- eller ljudutdata är denna modell inte rätt val.