Comment utiliser l'API Claude Opus 4.5

Anthropic a lancé Claude Opus 4.5 fin novembre 2025. Ce modèle de classe Opus, plus performant et plus efficace, est destiné au développement logiciel professionnel, aux flux de travail multi-agents et aux tâches à long terme. Disponible sur la plateforme de développement d'Anthropic et via CometAPI, il introduit de nouveaux contrôles d'API (notamment le paramètre d'effort), des outils d'utilisation informatique améliorés, une capacité de réflexion étendue et des gains d'efficacité significatifs en matière de jetons, essentiels en production.

Vous trouverez ci-dessous une présentation pratique et professionnelle : ce qui a changé, comment y accéder, comment utiliser les nouvelles commandes (effort, réflexion approfondie, utilisation des outils, utilisation des fichiers/de l’ordinateur), conseils en matière de coûts et d’optimisation, considérations de sécurité/gouvernance et modèles d’intégration concrets.

Qu’est-ce que Claude Opus 4.5 exactement et pourquoi est-ce important ?

Claude Opus 4.5 est le tout dernier modèle de la famille Opus d'Anthropic (disponible les 24 et 25 novembre 2025). Il privilégie les capacités de raisonnement et de programmation maximales, tout en optimisant l'utilisation des jetons et en proposant de nouvelles API permettant d'équilibrer coût et exhaustivité. Anthropic présente Opus 4.5 comme son modèle le plus intelligent à ce jour, conçu pour les tâches complexes de génie logiciel, les agents fonctionnant sur de longues périodes, l'automatisation de feuilles de calcul/Excel et les tâches nécessitant un raisonnement soutenu en plusieurs étapes.

Quelles sont les principales nouveautés d'Opus 4.5 ?

Anthropic a conçu Opus 4.5 pour améliorer profondeur de raisonnement et agentique Ce comportement est amélioré tout en offrant aux développeurs un meilleur contrôle sur les compromis coût/latence. Les points forts de cette version sont :

Paramètre d'effort (bêta) : un paramètre API de premier ordre qui contrôle la quantité de « budget de réflexion » que Claude consacre à une requête (généralement low, medium, highCela influence le raisonnement, les appels d'outils et les jetons de « réflexion » internes, ce qui vous permet d'ajuster la vitesse et la précision pour chaque appel sans avoir à changer de modèle. Il s'agit d'une fonctionnalité phare d'Opus 4.5.
Meilleure orchestration des agents et des outils : Anthropic propose une meilleure précision dans le choix des outils, des appels d'outils mieux structurés et un flux de travail outil-résultat plus robuste pour la création d'agents et de pipelines multi-étapes. La documentation et le guide du SDK relatifs à l'utilisation des outils sont fournis.
Efficacité du jeton/coût — Anthropic signale des réductions allant jusqu'à ~50 % de l'utilisation des jetons pour certains flux de travail par rapport à Sonnet 4.5, ainsi que moins d'erreurs d'appel d'outils et moins d'itérations pour les tâches d'ingénierie complexes.
Capacités multimodales améliorées : Améliorations globales des performances visuelles, de raisonnement et mathématiques.
La fenêtre de contexte a été étendue à 200 000 jetons, permettant des conversations approfondies et longues ainsi qu'une analyse documentaire complexe.

Quelles capacités pratiques se sont améliorées ?

Mise à niveau de performance

Orchestration optimisée des agents et des outils : choix des outils plus précis, appels d’outils mieux structurés et flux de travail outil-résultat plus robuste pour la création d’agents et de pipelines multi-étapes. Anthropic fournit une documentation et un guide d’utilisation des outils via le SDK. Grâce à une gestion du contexte améliorée, des outils de compactage pour les exécutions d’agents de longue durée et des SDK d’outils de premier ordre pour l’enregistrement et la validation des outils, Opus 4.5 est idéal pour la création d’agents fonctionnant de manière autonome pendant de nombreuses étapes.
Capacités multimodales améliorées : Améliorations globales des performances visuelles, de raisonnement et mathématiques.
La fenêtre de contexte a été étendue à 200 000 jetons, permettant des conversations approfondies et longues ainsi qu'une analyse documentaire complexe.

Programmation et travail à long terme

Opus 4.5 continue d'être optimisé pour les tâches de codage ; il réduit le nombre d'itérations et d'erreurs d'appel d'outils lors des tâches longues (migration de code, refactorisation, débogage en plusieurs étapes). Les premiers rapports et la fiche système d'Anthropic font état d'une amélioration soutenue des performances sur les benchmarks d'ingénierie et de gains d'efficacité considérables dans les pipelines pilotés par outils.

In Banc SWE, Opus 4.5 affiche des scores de premier plan sur les benchmarks d'ingénierie logicielle (Anthropic affiche un score de 80.9 % sur SWE-bench Verified dans les documents de lancement), et les clients signalent des améliorations au niveau du débogage, des modifications de fichiers multiples et des tâches de code à long terme.

Claude Opus 4.5-SWE-1

Coût et efficacité

Anthropic a conçu Opus 4.5 pour améliorer profondeur de raisonnement et agentique comportement tout en offrant aux développeurs un meilleur contrôle sur les compromis coût/latence :

Réduction de prix par rapport à l'opus 4.1 : 5 $ (entrée) / 25 $ (sortie) par million de jetons.
Amélioration de l'utilisation des jetons : réduction moyenne de 50 à 75 % de la consommation tout en maintenant les performances.
un paramètre API de premier ordre qui contrôle la quantité de « budget de réflexion » que Claude consacre à une requête (généralement low, medium, highCela influence le raisonnement, les appels d'outils et les jetons de « réflexion » internes, ce qui vous permet d'ajuster la vitesse et la précision pour chaque appel sans avoir à changer de modèle. Il s'agit d'une fonctionnalité phare d'Opus 4.5 (Comparaison avec Sonnet 4.5 : Effort moyen → 76 % de jetons en moins, performances comparables ; Effort élevé → amélioration des performances de 4.3 %, réduction de 48 % de l'utilisation des jetons).

Comment puis-je accéder à l'API Claude Opus 4.5 et l'utiliser ?

Comment puis-je obtenir l'accès et les clés ?

Créez un compte développeur Anthropic / Claude. Inscrivez-vous sur le portail développeur Claude/Anthropic et créez une clé API via la console (des flux d'organisation/d'administration existent pour les équipes). L'API Messages est le point d'accès principal pour les interactions de type chat/assistant.
Partenaires cloud : Opus 4.5 est également disponible via les principales places de marché cloud, notamment Google Vertex AI. API Comet(Une plateforme d'agrégation d'API d'IA, nécessite l'utilisation de son authentification)), Dans CometAPI, vous pouvez accéder à l'API Claude opus 4.5 via le format Anthropic Messages et le format Chat.

Comment dois-je authentifier mes requêtes ?

Utilisez des jetons porteurs standard : incluez un Authorization: Bearer $_API_KEY Un en-tête est ajouté à chaque appel d'API. Les requêtes sont au format JSON via HTTPS ; l'API Messages accepte une liste de messages structurés (système + utilisateur + assistant).

Démarrage rapide — Python (kit de développement logiciel officiel)

Installez le SDK :

pip install anthropic

Exemple minimal (synchrone) :

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

Cet appel utilise l'identifiant de modèle Opus 4.5 canonique. Pour les points de terminaison gérés par le fournisseur (Vertex, CometAPI, Foundry), suivez la documentation du fournisseur pour construire le client et fournir l'URL et la clé du fournisseur (par exemple, https://api.cometapi.com/v1/messages pour CometAPI).

Démarrage rapide — Python (CometAPI)

Vous devez vous connecter à CometAPI et obtenir une clé.

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":  }'

Comment utiliser le nouveau effort paramètre et réflexion étendue ?

Qu'est ce que le effort Comment paramétrer ce paramètre ?

La effort Ce paramètre est un contrôle API de premier ordre introduit avec Opus 4.5 qui ajuste la quantité de ressources de calcul interne et de jetons que le modèle consacre à la production de sa sortie. Les valeurs typiques sont : low, mediumet highUtilisez-le pour équilibrer la latence et le coût des jetons par rapport à l'exhaustivité :

low — Des réponses rapides et économes en jetons pour l'automatisation à grand volume et les tâches routinières.
medium — un rapport qualité/coût équilibré pour une utilisation en production.
high — analyse approfondie, raisonnement en plusieurs étapes, ou lorsque la précision est primordiale.

L'introduction anthropique effort pour Opus 4.5 (bêta). Vous devez inclure un en-tête bêta (par exemple, effort-2025-11-24) et spécifiez output_config: { "effort": "low|medium|high" } (exemple ci-dessous). high Il s'agit du comportement par défaut. Réduire l'effort diminue la consommation de jetons et la latence, mais peut légèrement réduire l'exhaustivité. Utilisez cette option pour les tâches à haut débit ou sensibles à la latence.

Exemple :

# 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)

Quand utiliser lequel : utilisé low pour les pipelines automatisés (par exemple, la catégorisation des e-mails), medium pour les assistants standard, et high Pour la génération de code, la recherche approfondie ou les tâches sensibles aux risques, Anthropic souligne l'importance de ce paramètre comme contrôle clé pour Opus 4.5.

Dans le test SWE-bench :

En mode d'effort moyen : les performances sont comparables à celles de Sonnet 4.5, mais le nombre de jetons de sortie est réduit de 76 % ;

En mode effort élevé : les performances dépassent Sonnet 4.5 d'environ 4.3 points de pourcentage et les jetons sont réduits de 48 %.

Claude Opus 4.5-SWE-2

Qu’est-ce que la pensée étendue et comment puis-je l’activer ?

La pensée étendue (également appelée « pensée étendue » ou « blocs de pensée ») permet au modèle d'effectuer des raisonnements intermédiaires ou par étapes, tout en conservant ou en synthétisant les blocs de pensée internes. L'API Messages prend en charge ce comportement et Anthropic a ajouté des commandes pour la conservation des blocs de pensée précédents, permettant ainsi aux agents multi-tours de réutiliser les raisonnements antérieurs sans avoir à effectuer de recalculs coûteux. Utilisez la pensée étendue lorsque la tâche requiert une planification en plusieurs étapes, la résolution de problèmes à long terme ou l'orchestration d'outils.

Comment intégrer des outils et créer des agents avec Opus 4.5 ?

L'un des principaux atouts d'Opus 4.5 est son amélioration utilisation d'outils: définissez les outils dans votre client, laissez Claude décider quand les appeler, exécutez l'outil et renvoyez le tool_result Claude utilisera ces résultats dans sa réponse finale. Anthropic fournit des SDK d'agent qui permettent d'enregistrer des fonctions d'outils typées (par exemple, run_shell, call_api, search_docsClaude peut ainsi découvrir et utiliser ces outils lors de phases de réflexion approfondies. La plateforme convertit les définitions d'outils en fonctions appelables que le modèle peut utiliser pour obtenir des résultats. C'est ainsi que vous créez des flux de travail automatisés en toute sécurité (avec des entrées/sorties contrôlées).

Vous trouverez ci-dessous un modèle pratique et un exemple complet en Python.

Modèle d'utilisation des outils (conceptuel)

Fourniture du client tools métadonnées avec nom, description et schéma JSON (input_schema).
Le modèle renvoie un tool_use bloc (l'instruction structurée du modèle pour appeler un outil particulier avec des entrées spécifiques). Réponse de l'API stop_reason peut être tool_use.
Le client exécute l'outil (votre code appelle l'API externe ou la fonction locale).
Le client envoie un message de suivi avec role:"user" et tool_result Bloc de contenu contenant les résultats de l'outil.
Le modèle consomme le résultat de l'outil et renvoie la réponse finale ou d'autres appels d'outils.

Ce flux permet un contrôle sécurisé côté client sur ce que le modèle exécute (le modèle). propose appels d'outils ; vous contrôlez l'exécution).

Exemple complet — Python (outil météo simple)

# 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)

Comment structurer les agents pour garantir leur fiabilité ?

Désinfecter les entrées des outils (éviter l'injection via des invites).
Valider les résultats de l'outil avant de les réintégrer au modèle (vérifications de schéma).
Limiter la portée de l'outil (principe du moindre privilège).
Utilisez des outils d'aide à la compaction (à partir des SDK Anthropic) pour maintenir un contexte gérable sur de longues périodes.

Comment concevoir les invites et structurer les messages pour Opus 4.5 ?

Quels rôles de messages et stratégies de préremplissage fonctionnent le mieux ?

Utilisez un motif en trois parties :

Système (rôle : système) : instructions globales — ton, garde-fous, rôle.
Assistante gérante (facultatif) : exemples prédéfinis ou contenu d'amorçage.
L'Utilisateur (rôle : utilisateur) : la demande immédiate.

Préremplissez le message système avec les contraintes (format, longueur, politique de sécurité, schéma JSON si vous souhaitez une sortie structurée). Pour les agents, incluez les spécifications des outils et des exemples d'utilisation afin qu'Opus 4.5 puisse les appeler correctement.

Comment utiliser la compaction du contexte et la mise en cache des invites pour économiser des jetons ?

Compression du contexte : Opus 4.5 permet de condenser les passages les plus anciens d'une conversation en résumés concis exploitables par le modèle. Cette fonctionnalité automatise la compression du contexte sans altérer les éléments de raisonnement essentiels.
Mise en cache des invites : Modèle de cache pour les réponses aux invites répétées (Anthropic fournit des modèles de mise en cache des invites pour réduire la latence/le coût).

Ces deux fonctionnalités réduisent l'empreinte mémoire des interactions longues et sont recommandées pour les flux de travail d'agents de longue durée et les assistants de production.

Gestion des erreurs et bonnes pratiques

Vous trouverez ci-dessous des recommandations pragmatiques en matière de fiabilité et de sécurité pour l'intégration en production avec Opus 4.5.

Fiabilité et tentatives de réessai

Gérer les limites de débit (HTTP 429) avec ralentissement exponentiel et la gigue (à partir de 500–1000 ms).
IdempotencePour les appels LLM non mutateurs, vous pouvez réessayer sans risque, mais soyez prudent dans les flux de travail où le modèle déclenche des effets secondaires externes (appels d'outils) : dédupliquez en suivant les doublons. tool_use_id ou vos propres identifiants de requête.
Stabilité du flux vidéo : Gérer les flux partiels et se reconnecter en douceur ; en cas d'interruption, privilégier la réexécution de la requête complète ou la reprise en utilisant l'état au niveau de l'application afin d'éviter des interactions incohérentes entre les outils.

Sécurité & sureté

Injection rapide et sécurité des outils : jamais Autorisez le modèle à exécuter directement des commandes shell ou du code arbitraires sans validation. Validez systématiquement les entrées des outils et nettoyez les sorties. Le modèle propose des appels d'outils ; votre code décide de leur exécution. La fiche système et la documentation d'Anthropic décrivent les contraintes d'alignement et les niveaux de sécurité ; respectez-les pour les domaines à haut risque.
Gestion des données et conformité : Traitez les invites et les entrées/sorties d'outils contenant des données personnelles ou des données réglementées conformément à votre politique de conformité légale. Utilisez les contrôles VPC/d'entreprise de votre fournisseur si vous avez des exigences strictes en matière de résidence des données ou d'audit (Bedrock, Vertex et Foundry proposent des solutions d'entreprise).

Observabilité et contrôle des coûts

Métadonnées des requêtes/réponses du journal (pas de contenu sensible brut sauf autorisation) — nombre de jetons, effort Niveau, latence, identifiant du modèle et fournisseur : ces indicateurs sont essentiels pour l’attribution des coûts et le débogage.
Utilisez les efforts pour contrôler le coût par appel: préférer low effort pour la synthèse de routine ou les points de terminaison à QPS élevé ; utilisation high Déploiement d'efforts pour le débogage ou les investigations approfondies. Surveiller la qualité par rapport à la consommation de jetons afin de définir des valeurs par défaut pour les différents points de terminaison.

Conclusion — Quand (et comment) devriez-vous choisir Opus 4.5 ?

Claude Opus 4.5 est un choix naturel lorsque votre produit a besoin de :

raisonnement complexe en plusieurs étapes (longues chaînes de logique, de recherche ou de débogage),
Orchestration robuste des agents/outils (flux de travail complexes faisant appel à des API externes), ou
Assistance au développement de code de qualité professionnelle pour de vastes bases de code.

Sur le plan opérationnel, utilisez effort Pour optimiser les budgets par appel, basez-vous sur les habitudes d'utilisation de l'outil afin de garantir la sécurité d'exécution et choisissez un partenaire cloud (ou l'API Anthropic directement) en fonction de vos exigences de conformité. Évaluez les performances avec votre propre corpus : les résultats des fournisseurs (SWE-bench, etc.) sont utiles, mais c'est votre tâche et vos données réelles qui déterminent le retour sur investissement. Par mesure de sécurité, suivez la fiche système Opus 4.5 et encadrez l'exécution de l'outil et le traitement des données personnelles.

Les développeurs peuvent accéder API Claude Opus 4.5 via CometAPI. Pour commencer, explorez les capacités du modèle deAPI Comet dans le cour de récréation Consultez le guide de l'API pour des instructions détaillées. Avant d'accéder à CometAPI, assurez-vous d'être connecté à CometAPI et d'avoir obtenu la clé API. Avec e tAPI proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.

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