Anthropic: Claude Opus 5.5

Claude Opus 5.5 är Anthropics flaggskeppsmodell, efterträdaren till Claude Opus 5, och den är positionerad för krävande resonemang, kodning och agentiskt arbete över långa tidshorisonter. Anthropic är leverantören bakom Claude-familjen, och denna utgåva är deras toppnivå för uppgifter där noggrannhet och uthålligt fokus betyder mer än rå hastighet. Den släpptes den 22 september 2026.

Modellen tar text, bilder och filer som indata och returnerar text. Dess kontextfönster är 1 000 000 tokens, vilket innebär att du kan skicka mycket stora dokument, källfiler motsvarande hela kodförråd eller långa konversationshistoriker i en enda begäran utan att dela upp dem. Maximal utdata är 128 000 tokens, så svaren kan bli långa, inklusive fullständiga filomskrivningar, rapporter med flera avsnitt eller utdragna resonemangsspår. Eftersom både filer och bilder stöds som indata tillsammans med text kan modellen arbeta med blandat material, till exempel en skärmbild plus ett specifikationsdokument, eller en PDF plus ett relevant kodutdrag.

Dessa förmågor pekar mot flera praktiska användningsområden. Flerstegsändringar i stora kodbaser passar naturligt: med ett kontextfönster på en miljon tokens kan du tillhandahålla de omgivande modulerna och låta modellen planera och tillämpa samordnade redigeringar. Agentiskt arbete över långa tidshorisonter passar också modellen, eftersom den stöder verktyg och verktygsval, vilket innebär att den kan anropa funktioner eller externa tjänster över många turer. Dokument- och filförståelse, som att extrahera strukturerad data från uppladdade poster eller sammanfatta långa rapporter, följer av dess stöd för filindata. Resonemangstunga uppgifter, från analys till planering, täcks av de resonemangsparametrar den exponerar.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "anthropic/claude-opus-5.5" på samma sätt som du skulle anropa vilken annan slutpunkt för chattkomplettering som helst. Parametrar som stöds i begäran är include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. Strukturerade utdata och response_format är användbara när du behöver modellens svar i en specifik form, medan tools och tool_choice låter dig koppla in den i en agentloop. Om du vill styra hur mycket internt resonemang den producerar är reasoning och reasoning_effort parametrarna att justera, och verbosity låter dig styra svarslängden oberoende av gränsen för utdata-tokens.

Överväg om en mindre eller billigare syskonmodell passar bättre när din uppgift är kort och latenskänslig, eftersom en flaggskeppsmodell med ett kontextfönster på en miljon tokens och 128 000 utdata-tokens är byggd för den svårare änden av arbetsbelastningen. För enkel textgenerering, klassificering eller enkla verktygsanrop kan en lättare modell från samma leverantör vara tillräcklig.