Wie man die Claude Opus 4.5 API verwendet

Anthropic veröffentlichte Ende November 2025 Claude Opus 4.5 als leistungsfähigeres und effizienteres Opus-Modell, das speziell für professionelle Softwareentwicklung, agentenbasierte Workflows und langfristige Projekte entwickelt wurde. Es ist über die Entwicklerplattform von Anthropic und via CometAPI verfügbar und bietet neue API-Steuerelemente (insbesondere den Aufwandsparameter), verbesserte Tools zur Computernutzung, erweiterte Denkfunktionen und eine optimierte Token-Verarbeitung, die sich im Produktivbetrieb bemerkbar macht.

Nachfolgend finden Sie eine praktische, professionelle Anleitung: Was hat sich geändert? Wie erhalten Sie Zugriff? Wie nutzen Sie die neuen Kontrollmechanismen (Aufwand, erweitertes Denken, Werkzeugnutzung, Datei-/Computernutzung)? Hinweise zu Kosten und Optimierung, Sicherheits-/Governance-Überlegungen sowie Integrationsmuster aus der Praxis.

Was genau ist Claude Opus 4.5 und warum ist das wichtig?

Claude Opus 4.5 ist das neueste Mitglied der Opus-Modellfamilie von Anthropic (Veröffentlichung: 24.–25. November 2025). Es konzentriert sich auf maximale Schlussfolgerungs- und Codierungsfähigkeit bei gleichzeitig verbesserter Token-Effizienz und bietet neue API-Steuerungen zur Optimierung des Kosten-Nutzen-Verhältnisses. Anthropic positioniert Opus 4.5 als das bisher intelligenteste Modell und zielt auf komplexe Softwareentwicklungsaufgaben, langlebige Agenten, Tabellenkalkulations-/Excel-Automatisierung und Aufgaben ab, die kontinuierliches, mehrstufiges Schlussfolgern erfordern.

Was sind die wichtigsten Neuerungen in Opus 4.5?

Anthropic hat Opus 4.5 entwickelt, um zu verbessern Tiefe der Vernunft und Agenten Das verbesserte Verhalten ermöglicht Entwicklern eine bessere Kontrolle über das Kosten-Latenz-Verhältnis. Die wichtigsten Neuerungen sind:

Aufwandsparameter (Beta): ein erstklassiger API-Regler, der steuert, wie viel „Denkbudget“ Claude für eine Anfrage aufwendet (üblicherweise low, medium, highEs beeinflusst das Denkvermögen, den Aufruf von Tools und interne Denkprozesse, sodass Sie Geschwindigkeit und Gründlichkeit pro Aufruf anpassen können, anstatt zwischen verschiedenen Modellen zu wechseln. Dies ist eine charakteristische Funktion von Opus 4.5.
Bessere Agenten- und Tool-Orchestrierung: Verbesserte Genauigkeit bei der Werkzeugauswahl, besser strukturierte Werkzeugaufrufe und ein robusterer Werkzeug-Ergebnis-Workflow für die Erstellung von Agenten und mehrstufigen Pipelines. Anthropic liefert Dokumentationen und SDK-Anleitungen für den Werkzeugnutzungs-Workflow.
Token-/Kosteneffizienz — Anthropic berichtet von einer Reduzierung des Tokenverbrauchs um bis zu 50 % bei einigen Workflows im Vergleich zu Sonnet 4.5, außerdem von weniger Tool-Aufruffehlern und weniger Iterationen bei komplexen Engineering-Aufgaben.
Erweiterte multimodale Funktionen: Umfassende Verbesserungen der visuellen, logischen und mathematischen Fähigkeiten.
Das Kontextfenster wurde auf 200 Tokens erweitert und unterstützt so ausführliche, lange Konversationen und komplexe Dokumentenanalysen.

Welche praktischen Fähigkeiten wurden verbessert?

Leistungssteigerung

Verbesserte Agenten- und Tool-Orchestrierung: Höhere Genauigkeit bei der Tool-Auswahl, besser strukturierte Tool-Aufrufe und ein robusterer Tool-Ergebnis-Workflow für die Erstellung von Agenten und mehrstufigen Pipelines. Anthropic liefert Dokumentation und SDK-Anleitungen für den Tool-Nutzungs-Workflow. Verbesserte Kontextverwaltung, Komprimierungshilfen für lange Agentenläufe und erstklassige Tool-SDKs für die Registrierung und Validierung von Tools machen Opus 4.5 besser geeignet für die Erstellung von Agenten, die unbeaufsichtigt über viele Schritte laufen.
Erweiterte multimodale Fähigkeiten: Umfassende Verbesserungen der visuellen, logischen und mathematischen Leistungsfähigkeit.
Das Kontextfenster wurde auf 200 Tokens erweitert und unterstützt so ausführliche, lange Konversationen und komplexe Dokumentenanalysen.

Programmierung und langfristige Projektarbeit

Opus 4.5 setzt weiterhin auf Benchmark-basierte Codierungsaufgaben und reduziert die Anzahl der Iterationen und Tool-Aufruffehler bei umfangreichen Prozessen (Codemigration, Refactoring, mehrstufiges Debugging). Erste Berichte und die Systemübersicht von Anthropic bestätigen eine nachhaltige Leistungssteigerung bei Engineering-Benchmarks und deutliche Effizienzgewinne in toolgesteuerten Pipelines.

In SWE-bench , Opus 4.5 erzielt Spitzenwerte bei Software-Engineering-Benchmarks (Anthropic gibt in den Einführungsunterlagen 80.9 % bei SWE-bench Verified an), und Kunden berichten von Verbesserungen beim Debuggen, bei der Bearbeitung mehrerer Dateien und bei langfristigen Code-Aufgaben.

Claude Opus 4.5-SWE-1

Kosten und Effizienz

Anthropic hat Opus 4.5 entwickelt, um zu verbessern Tiefe der Vernunft und Agenten Verhalten verbessern und gleichzeitig Entwicklern eine bessere Kontrolle über Kosten-/Latenz-Abwägungen ermöglichen:

Preissenkung im Vergleich zu Opus 4.1: 5 $ (Eingabe) / 25 $ (Ausgabe) pro Million Token.
Verbesserung der Token-Nutzung: Durchschnittliche Reduzierung des Verbrauchs um 50–75 % bei gleichbleibender Leistung.
ein erstklassiger API-Regler, der steuert, wie viel „Denkbudget“ Claude für eine Anfrage aufwendet (üblicherweise low, medium, highEs beeinflusst das Denkvermögen, den Aufruf von Tools und die internen Denkprozesse, sodass Sie Geschwindigkeit und Gründlichkeit pro Aufruf anpassen können, anstatt zwischen verschiedenen Modellen zu wechseln. Dies ist eine charakteristische Funktion von Opus 4.5 (Vergleich mit Sonnet 4.5: Mittlerer Aufwand → 76 % weniger Token, vergleichbare Leistung; Hoher Aufwand → 4.3 % Leistungssteigerung, 48 % weniger Token-Verbrauch).

Wie greife ich auf die Claude Opus 4.5 API zu und wie nutze ich sie?

Wie erhalte ich Zugangsdaten und Schlüssel?

Erstelle ein Anthropic-/Claude-Entwicklerkonto. Registrieren Sie sich im Claude/Anthropic-Entwicklerportal und erstellen Sie einen API-Schlüssel über die Konsole (für Teams gibt es separate Prozesse für Organisationen/Administratoren). Die Messages-API ist der primäre Endpunkt für Chat- und Assistenten-Interaktionen.
Cloud-Partner: Opus 4.5 ist auch über die wichtigsten Cloud-Marktplätze Google Vertex AI erhältlich. CometAPI(Eine KI-API-Aggregationsplattform, die ihre Authentifizierung benötigt)), In CometAPI können Sie über das Anthropic Messages-Format und das Chat-Format auf die Claude opus 4.5 API zugreifen.

Wie soll ich meine Anfragen authentifizieren?

Verwenden Sie Standard-Bearer-Token: Fügen Sie einen hinzu Authorization: Bearer $_API_KEY Bei jedem API-Aufruf wird ein Header übermittelt. Anfragen erfolgen über HTTPS im JSON-Format; die Messages API akzeptiert eine Liste strukturierter Nachrichten (System + Benutzer + Assistent).

Schnellstart – Python (offizielles SDK)

Installieren Sie das SDK:

pip install anthropic

Minimalbeispiel (synchron):

import os
from anthropic import Anthropic

# expects ANTHROPIC_API_KEY in env

client = Anthropic(api_key=os.environ)

resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    messages=,
    max_tokens=512,
)

print(resp.content.text)  # SDK returns structured content blocks

Dieser Aufruf verwendet den kanonischen Opus 4.5-Modellbezeichner. Für anbieterverwaltete Endpunkte (Vertex, CometAPI, Foundry) folgen Sie der Anbieterdokumentation, um den Client zu erstellen, und geben Sie die URL und den Schlüssel des Anbieters an (z. B. https://api.cometapi.com/v1/messages für CometAPI).

Schnellstart — Python (CometAPI)

Sie müssen sich bei CometAPI anmelden und einen Schlüssel erhalten.

curl 
--location 
--request POST 'https://api.cometapi.com/v1/messages' \ 
--header 'Authorization: Bearer ' \ 
--header 'Content-Type: application/json' \ 
--data-raw '{ "model": "claude-opus-4-5-20251101", "max_tokens": 1000, "thinking": { "type": "enabled", "budget_tokens": 1000 }, "messages":  }'

Wie benutze ich das neue Anstrengung Parameter und erweitertes Denken?

Herausforderungen in der Anstrengung Parameter und wie stelle ich ihn ein?

Die Anstrengung Der Parameter ist ein erstklassiges API-Steuerelement, das mit Opus 4.5 eingeführt wurde und anpasst, wie viel interne Berechnungsleistung und Token-Budget das Modell für die Erzeugung seiner Ausgabe aufwendet. Typische Werte sind: low, medium und highNutzen Sie es, um Latenz und Tokenkosten mit Gründlichkeit in Einklang zu bringen:

low — schnelle, tokeneffiziente Antworten für die Automatisierung großer Datenmengen und Routineaufgaben.
medium — ausgewogenes Preis-Leistungs-Verhältnis für den Produktionsprozess.
high — bei tiefgreifenden Analysen, mehrstufigen Schlussfolgerungen oder wenn Genauigkeit am wichtigsten ist.

Anthropisch eingeführt effort für Opus 4.5 (Beta). Sie müssen einen Beta-Header einfügen (z. B. effort-2025-11-24und spezifizieren output_config: { "effort": "low|medium|high" } (Beispiel unten gezeigt). high Dies ist das Standardverhalten. Durch die Reduzierung des Aufwands werden Tokenverbrauch und Latenz verringert, die Gründlichkeit kann jedoch leicht beeinträchtigt werden. Verwenden Sie diese Option für Aufgaben mit hohem Durchsatz oder latenzkritischen Anforderungen.

Ejemplo:

# Example using the beta messages API shown in Anthropic docs

from anthropic import Anthropic
import os

client = Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    betas=,   # required beta header

    messages=,
    max_tokens=1500,
    output_config={"effort": "medium"}  # low | medium | high

)

print(response)

Wann welches Werkzeug verwenden? - low für automatisierte Prozesse (z. B. E-Mail-Kategorisierung), medium für Standardassistenten und high für Codegenerierung, tiefgehende Recherchen oder risikosensible Aufgaben. Anthropic hebt diesen Parameter als wichtige Steuerungsmöglichkeit für Opus 4.5 hervor.

Im SWE-Bench-Test:

Im Modus „Mittlerer Aufwand“: Die Leistung ist mit Sonnet 4.5 vergleichbar, die Anzahl der Ausgabetoken wird jedoch um 76 % reduziert;

Im Modus „Hoher Aufwand“: Die Leistung übertrifft Sonnet 4.5 um etwa 4.3 Prozentpunkte, und die Anzahl der Tokens wird um 48 % reduziert.

Claude Opus 4.5-SWE-2

Was ist erweitertes Denken und wie kann ich es anwenden?

Erweitertes Denken (auch „erweiterte Denkprozesse“ oder „Denkblöcke“ genannt) ermöglicht es dem Modell, Zwischenschritte im Gedankengang oder schrittweise Schlussfolgerungen durchzuführen und dabei optional die internen Denkblöcke zu speichern oder zusammenzufassen. Die Messages API unterstützt dieses Verhalten, und Anthropic hat Steuerelemente zum Speichern vorheriger Denkblöcke hinzugefügt, sodass Agenten mit mehreren Zügen frühere Schlussfolgerungen wiederverwenden können, ohne aufwändige Neuberechnungen durchführen zu müssen. Verwenden Sie erweitertes Denken, wenn die Aufgabe mehrstufige Planung, langfristige Problemlösung oder die Orchestrierung von Werkzeugen erfordert.

Wie integriere ich Tools und Build-Agents in Opus 4.5?

Eine der größten Stärken von Opus 4.5 ist die Verbesserung WerkzeugeinsatzDefiniere Werkzeuge in deinem Client, lass Claude entscheiden, wann sie aufgerufen werden, führe das Werkzeug aus und gib das Ergebnis zurück. tool_result — Claude wird diese Ergebnisse in seiner abschließenden Antwort verwenden. Anthropic bietet Agent SDKs an, mit denen Sie typisierte Tool-Funktionen registrieren können (z. B. run_shell, call_api, search_docs) die Claude während des erweiterten Denkens entdecken und aufrufen kann. Die Plattform wandelt Werkzeugdefinitionen in aufrufbare Funktionen um, die das Modell aufrufen und von denen es Ergebnisse erhalten kann. So erstellen Sie sicher agentenbasierte Workflows (mit kontrollierten Ein- und Ausgaben).

Nachfolgend finden Sie ein praktisches Muster und ein vollständiges Python-Beispiel.

Werkzeuggebrauchsmuster (konzeptionell)

Kundenlieferungen tools Metadaten mit Name, Beschreibung und JSON-Schema (input_schema).
Das Modell gibt ein tool_use Schutzmassnahmen bei (Die strukturierte Anweisung des Modells zum Aufruf eines bestimmten Tools mit spezifischen Eingaben). Die API-Antwort stop_reason könnte sein tool_use.
Der Client führt das Tool aus. (Ihr Code ruft die externe API oder eine lokale Funktion auf).
Der Kunde sendet eine Folgenachricht mit role:"user" und einem tool_result Inhaltsblock mit den Ausgaben des Tools.
Das Modell nutzt das Ergebnis des Tools. und gibt entweder das Endergebnis zurück oder ruft weitere Tools auf.

Dieser Ablauf ermöglicht eine sichere clientseitige Kontrolle darüber, was das Modell ausführt (das Modell). schlägt vor Toolaufrufe; Sie steuern die Ausführung).

End-to-End-Beispiel – Python (einfaches Wettertool)

# 1) Define tools metadata and send initial request

from anthropic import Anthropic
import os, json

client = Anthropic(api_key=os.environ)

tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "Return the current weather for a given city.",
        "input_schema": {"type":"object","properties":{"city":{"type":"string"}},"required":}
    }
]

resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    messages=,
    tools=tools,
    max_tokens=800,
)

# 2) Check if Claude wants a tool call

stop_reason = resp.stop_reason  # SDK field

if stop_reason == "tool_use":
    # Extract the tool call (format varies by SDK; this is schematic)

    tool_call = resp.tool_calls  # e.g., {"name":"get_weather", "input":{"city":"Tokyo"}}

    tool_name = tool_call
    tool_input = tool_call

    # 3) Execute the tool client-side (here: stub)

    def get_weather(city):
        # Replace this stub with a real weather API call

        return {"temp_c": 12, "condition": "Partly cloudy"}

    tool_result = get_weather(tool_input)

    # 4) Send tool_result back to Claude

    follow_up = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5-20251101",
        messages=[
            {"role":"user", "content":[{"type":"tool_result",
                                        "tool_use_id": resp.tool_use_id,
                                        "content": json.dumps(tool_result)}]}
        ],
        max_tokens=512,
    )

    print(follow_up.content.text)
else:
    print(resp.content.text)

Wie sollte man Agenten im Hinblick auf Zuverlässigkeit strukturieren?

Werkzeugeingaben desinfizieren (Vermeiden Sie die Eingabe über Eingabeaufforderungen).
Werkzeugausgaben validieren bevor sie wieder in das Modell eingespeist werden (Schemaprüfungen).
Werkzeugbereich begrenzen (Prinzip der geringsten Privilegien).
Verdichtungshelfer verwenden (von Anthropic SDKs), um den Kontext auch bei längeren Laufzeiten handhabbar zu halten.

Wie gestalte ich Eingabeaufforderungen und strukturiere Nachrichten für Opus 4.5?

Welche Nachrichtenrollen und Vorausfüllstrategien funktionieren am besten?

Verwenden Sie ein dreiteiliges Muster:

System (Rolle: System): Globale Anweisungen – Tonfall, Leitplanken, Rolle.
Assistentin (optional): Vorgefertigte Beispiele oder vorbereitende Inhalte.
Mitglied (Rolle: Benutzer): die sofortige Anfrage.

Füllen Sie die Systemnachricht mit Einschränkungen vor (Format, Länge, Sicherheitsrichtlinie, JSON-Schema für strukturierte Ausgabe). Fügen Sie für Agenten Werkzeugspezifikationen und Anwendungsbeispiele hinzu, damit Opus 4.5 diese Werkzeuge korrekt aufrufen kann.

Wie kann ich Kontextkomprimierung und Prompt-Caching nutzen, um Tokens zu sparen?

Kontextverdichtung: Ältere Gesprächsteile werden zu prägnanten Zusammenfassungen komprimiert, die das Modell weiterhin verwenden kann. Opus 4.5 unterstützt die Automatisierung der Kontextkomprimierung, ohne dabei wichtige Argumentationsbausteine zu verlieren.
Schnelles Caching: Cache-Modellantworten für wiederholte Eingabeaufforderungen (Anthropic bietet Eingabeaufforderungs-Caching-Muster, um Latenz/Kosten zu reduzieren).

Beide Funktionen reduzieren den Token-Fußabdruck langer Interaktionen und werden für langlaufende Agenten-Workflows und Produktionsassistenten empfohlen.

Fehlerbehandlung und bewährte Verfahren

Nachfolgend finden Sie pragmatische Empfehlungen zur Zuverlässigkeit und Sicherheit für die Produktionsintegration mit Opus 4.5.

Zuverlässigkeit & Wiederholungsversuche

Ratenbegrenzungen verarbeiten (HTTP 429) mit exponentielles Backoff und Jitter (beginnt bei 500–1000 ms).
IdempotenzBei nicht-mutierenden LLM-Aufrufen können Sie diese bedenkenlos wiederholen. Seien Sie jedoch vorsichtig in Arbeitsabläufen, in denen das Modell externe Nebenwirkungen (Tool-Aufrufe) auslöst – vermeiden Sie Duplikate durch Nachverfolgung. tool_use_id oder Ihre eigenen Anforderungs-IDs.
Streaming-Stabilität: Teildatenströme verarbeiten und die Verbindung ordnungsgemäß wiederherstellen; falls eine Unterbrechung auftritt, sollte vorzugsweise die gesamte Anfrage wiederholt oder der Anwendungsstatus verwendet werden, um inkonsistente Werkzeuginteraktionen zu vermeiden.

Sicherheit und Datenschutz

Schnelle Injektion & Werkzeugsicherheit: niemals Erlauben Sie dem Modell, beliebige Shell-Befehle oder Code ohne Validierung direkt auszuführen. Validieren Sie stets die Eingaben der Tools und bereinigen Sie deren Ausgaben. Das Modell schlägt Tool-Aufrufe vor; Ihr Code entscheidet, ob diese ausgeführt werden. Die Systemkarte und die Dokumentation von Anthropic beschreiben Ausrichtungsbeschränkungen und Sicherheitsstufen – befolgen Sie diese für risikoreiche Bereiche.
Datenverarbeitung und Compliance: Behandeln Sie Eingabeaufforderungen und Tool-Ein-/Ausgaben, die personenbezogene Daten oder regulierte Daten enthalten, gemäß Ihren rechtlichen Richtlinien und Compliance-Vorgaben. Nutzen Sie die VPC-/Unternehmenskontrollsysteme Ihres Anbieters, wenn Sie strenge Anforderungen an den Datenspeicherort oder an Audits haben (Bedrock, Vertex und Foundry bieten entsprechende Optionen).

Beobachtbarkeit und Kostenkontrolle

Protokollierungs-/Antwort-Metadaten (keine sensiblen Rohdaten, sofern nicht anders angegeben) — Token-Zählungen, effort Level, Latenz, Modell-ID und Provider. Diese Metriken sind für die Kostenzuordnung und das Debugging unerlässlich.
Nutzen Sie den Aufwand, um die Kosten pro Anruf zu kontrollieren.: bevorzugen low Aufwand für routinemäßige Zusammenfassungen oder Endpunkte mit hoher QPS-Rate; Verwendung high Aufwand für tiefgehendes Debugging oder Untersuchungen. Qualität im Verhältnis zum Tokenverbrauch überwachen, um Standardwerte für verschiedene Endpunkte auszuwählen.

Fazit – Wann (und wie) sollten Sie sich für Opus 4.5 entscheiden?

Claude Opus 4.5 ist die naheliegende Wahl, wenn Ihr Produkt Folgendes benötigt:

tiefgreifendes, mehrstufiges Denken (lange Logikketten, Recherchen oder Fehlersuche),
robuste Agenten-/Tool-Orchestrierung (komplexe Workflows, die externe APIs aufrufen) oder
Unterstützung bei der Codeentwicklung auf Produktionsniveau für große Codebasen.

Operativ verwenden Anstrengung Um die Kosten pro Aufruf anzupassen, sollten Sie sich auf das Nutzungsmuster der Tools verlassen, um die Ausführungssicherheit zu gewährleisten, und einen Cloud-Partner (oder die Anthropic-API direkt) entsprechend Ihren Compliance-Anforderungen auswählen. Führen Sie Benchmarks mit Ihren eigenen Daten durch: Die Zahlen der Anbieter (SWE-Benchmark usw.) liefern zwar nützliche Anhaltspunkte, aber Ihre tatsächlichen Aufgaben und Daten bestimmen den ROI. Beachten Sie zur Sicherheit die Systemrichtlinien von Opus 4.5 und implementieren Sie Schutzmechanismen für die Tool-Ausführung und den Umgang mit personenbezogenen Daten.

Entwickler können zugreifen Claude Opus 4.5 API über CometAPI. Erkunden Sie zunächst die Modellfunktionen vonCometAPI in England, Spielplatz Detaillierte Anweisungen finden Sie im API-Handbuch. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. Mit e tAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.

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