Anthropic: Claude Opus 5.5

Claude Opus 5.5, Claude Opus 5'in ardından gelen Anthropic'in amiral gemisi modelidir ve zorlu akıl yürütme, kodlama ve uzun ufuklu ajan tabanlı işler için konumlandırılmıştır. Anthropic, Claude ailesinin arkasındaki sağlayıcıdır ve bu sürüm, doğruluğun ve sürekli odağın ham hızdan daha önemli olduğu görevler için onların en üst kademesidir. 22 Eylül 2026'da yayımlanmıştır.

Model girdi olarak metin, görsel ve dosya kabul eder ve metin döndürür. Bağlam penceresi 1.000.000 tokendır, bu da çok büyük belgeleri, bir deponun tamamına bedel kaynak dosyalarını veya uzun konuşma geçmişlerini tek bir istekte parçalara ayırmadan gönderebileceğiniz anlamına gelir. Maksimum çıktı 128.000 tokendır, yani yanıtlar uzun olabilir; tam dosya yeniden yazımları, çok bölümlü raporlar veya genişletilmiş akıl yürütme izleri dahil. Dosyalar ve görseller metnin yanında girdi olarak desteklendiği için model, bir ekran görüntüsü artı bir şartname belgesi veya bir PDF artı ilgili bir kod alıntısı gibi karma malzeme üzerinde çalışabilir.

Bu yetenekler birkaç pratik kullanıma işaret eder. Büyük kod tabanlarındaki çok adımlı değişiklikler doğal bir uyumdur: bir milyon token bağlamla çevredeki modülleri sağlayabilir ve modelin koordineli düzenlemeleri planlayıp uygulamasına izin verebilirsiniz. Uzun ufuklu ajan tabanlı iş de modele uygundur, çünkü araçları ve araç seçimini destekler, yani birçok tur boyunca fonksiyonları veya harici servisleri çağırabilir. Yüklenen kayıtlardan yapılandırılmış veri çıkarma veya uzun raporları özetleme gibi belge ve dosya anlama, dosya girdisi desteğinden doğar. Analizden planlamaya kadar akıl yürütme ağırlıklı görevler, sunduğu akıl yürütme parametreleriyle kapsanır.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden, herhangi bir sohbet tamamlama uç noktasını çağırır gibi "anthropic/claude-opus-5.5" model id'sini kullanarak çağırırsınız. Desteklenen istek parametreleri include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools ve verbosity'dir. Yapılandırılmış çıktılar ve response_format, modelin yanıtını belirli bir biçimde istediğinizde kullanışlıdır; tools ve tool_choice ise onu bir ajan döngüsüne bağlamanıza olanak tanır. Ne kadar içsel akıl yürütme ürettiğini kontrol etmek istiyorsanız ayarlanacak parametreler reasoning ve reasoning_effort'tur; verbosity ise yanıt uzunluğunu çıktı token sınırından bağımsız olarak yönlendirmenizi sağlar.

Göreviniz kısa ve gecikmeye duyarlıysa daha küçük veya daha ucuz bir kardeş modelin daha uygun olup olmadığını değerlendirin, çünkü bir milyon token bağlamlı ve 128.000 çıktı tokenlı bir amiral gemisi model iş yükünün daha zor ucuna göre inşa edilmiştir. Basit metin üretimi, sınıflandırma veya basit araç çağrıları için aynı sağlayıcıdan daha hafif bir model yeterli olabilir.