API Claude Opus 4 menyediakan titik akhir RESTful dan gRPC yang memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan penalaran hibrid Opus 4, manajemen konteks token 64K, dan kemampuan pemanggilan alat agen secara mulus ke dalam alur kerja AI tingkat perusahaan.
Informasi Dasar & Fitur
Ini memperkenalkan dua mode operasional yang berbeda:
- Respons yang hampir instan untuk interaksi yang sensitif terhadap latensi.
- Berpikir lebih luas (beta) untuk penalaran yang lebih mendalam dan integrasi alat, yang memungkinkan model mengalokasikan lebih banyak komputasi ke logika dan perencanaan saat diperlukan.
Model ini mendukung Memori 7 jam rentang untuk tugas berkelanjutan, mengurangi efek “amnesia” yang umum dalam alur kerja bentuk panjang. Fitur baru meliputi ringkasan pemikiran, yang menampilkan rantai penalaran ringkas daripada logika internal yang panjang dan bertele-tele, sehingga meningkatkan interpretabilitas bagi pengembang. Opus 4 65% lebih kecil kemungkinannya untuk melakukan perilaku “jalan pintas” dan menunjukkan perilaku yang lebih kuat retensi konteks ketika diberi akses data lokal.
Arsitektur Teknis dan Detailnya
Pada intinya, Claude Opus 4 memanfaatkan berbasis transformator tulang punggung ditambah dengan mesin penalaran hibrida, dirancang untuk menyeimbangkan keluaran dengan kedalaman. -Nya arsitektur terdiri dari:
Mesin Inferensi Jalur Ganda
Jalan Dangkal: Sebuah transformator ringan dioptimalkan untuk kurang dari 150 ms latensi median, menangani pertanyaan langsung dengan perhitungan yang efisien.
Jalan Dalam: Sebuah jaringan komputasi intensif untuk pemikiran yang diperluas, Memungkinkan rangkaian pemikiran penalaran dan orkestrasi alat melintasi ribuan token.
Integrasi Alat dan Plugin
Ekstensi API Asli:Antarmuka langsung untuk sistem file, browser, database, dan plugin khusus, memberdayakan Opus 4 untuk mengeksekusi kode, memperbarui dokumen, dan berinteraksi dengan layanan pihak ketiga dalam satu perintah tunggal.
Manajemen Memori dan Konteks
Jendela Konteks Tersegmentasi: Mendukung token 200K jendela asli, dengan kompresi memori memungkinkan penanganan yang efektif hingga 1 juta token melalui Indeksasi dan penentuan prioritas algoritma.
Memori Sesi Persisten: Mempertahankan fakta kritis dan preferensi pengguna melintasi interaksi multi-giliran, meningkatkan kontinuitas dalam alur kerja yang berjalan lama.
Pipa Pemrosesan Multimoda
Lapisan Pengkode Visual: Modul khusus parse gambar, diagram, dan Grafik, mengubahnya menjadi representasi terstruktur untuk diintegrasikan ke dalam aliran penalaran tekstual.
Perhatian Lintas Modal: Memfasilitasi pemahaman bersama dari teks dan visual, meningkatkan ekstraksi data dan kemampuan menjelaskan.
Keamanan dan Kepatuhan
Kebijakan Skala yang Bertanggung Jawab (RSP): : Implementasi Tingkat Keamanan AI 3 tindakan pengamanan, termasuk evaluasi ancaman biologis dan penilaian keamanan siber, untuk mengelola kemampuan canggih model tersebut secara bertanggung jawab.
Pencatatan yang Ramah Audit:Telemetri komprehensif untuk keluaran, Latensi, dan metrik kesalahan, mendukung perusahaan SLA dan RegTech persyaratan.
Arsitektur berlapis-lapis ini mendukung kemampuan Claude Opus 4 untuk memberikan throughput tinggi, latensi yang dapat dikonfigurasi, dan pengoptimalan khusus domain, sehingga menjadikannya ideal untuk kasus penggunaan penting.
Sejarah Evolusi dan Perkembangan
Claude Opus 4 merupakan puncak dari Antropik Claudia 4 evolusi seri:
- Prototipe Awal (Claude 1 & 2): Dieksplorasi alur kerja agen dan integrasi multimoda, membangun etos penelitian Anthropic yang berfokus pada penyelarasan.
- Karya Claude 3.5: Varian Opus berorientasi pengkodean pertama, yang menunjukkan bukti dari konsep untuk pembuatan kode otonom tetapi tetap terutama di eksperimental tahapan.
- Claude 3.7 Soneta: Ditekankan ketepatan penalaran, diperluas kapasitas konteks, dan memperkenalkan ringkasan pemikiran, namun masih menghadapi tantangan dalam kinerja tugas berkelanjutan.
- Claude Karya 4: Mengkonsolidasi pelajaran dari iterasi sebelumnya, menggabungkan stabilitas tugas jangka panjang, pencarian agen, dan arsitektur keamanan yang kuat menjadi siap produksi model .
Sepanjang ini lintasan pembangunanAntropik telah memanfaatkan umpan balik pengguna, audit pihak ketiga, dan pembandingan berulang untuk menyempurnakan kemampuan model dan mekanisme pengamanan, memastikan bahwa setiap generasi menunjukkan perbaikan yang terukur in ketepatan, penjajaran, dan ketahanan operasional.
Kinerja Tolok Ukur
Claude Opus 4 memberikan state-of-the-art hasil di seluruh spektrum tolok ukur, menunjukkan intelijen perbatasan:
| patokan | Skor Opus 4 | Sebelumnya Terbaik | Perbaikan |
|---|---|---|---|
| Bangku SWE (Pengkodean) | 75.2% | 60.6% (Soneta 3.7) | +14.6 hal |
| TAU-bangku (Agen) | 68.9% | 55.2% | +13.7 hal |
| MMLU (QA Umum) | 86.4% | 81.2% | +5.2 hal |
| GPQA (Pemrograman) | 92.3% | 85.5% | +6.8 hal |
| Tingkat Halusinasi | 2.8% | 8.5% | –5.7 hal. |
| Interpretasi Bagan | 91.1% | 72.1% | +19.0 hal |
- Keunggulan Pengkodean: Pada bangku SWEOpus 4 mencapai 75.2% skor lulus tunggal—menunjukkan koherensi kode yang unggul dan kepatuhan gaya atas rangkaian yang diperpanjang.
- Penalaran Agentik: Unggul dalam bangku TAUOpus 4 dengan andal mengatur alur kerja multi langkah, mengelola tugas secara mandiri seperti orkestrasi kampanye dan otomatisasi proses perusahaan .
- Generalisasi Pengetahuan: Mengungguli pendahulunya di MMLU dan GPQA, menampilkan pemahaman domain yang luas dan kelancaran pemrograman .
- Keamanan dan Kesetiaan: Dengan **Tingkat halusinasi 2.8%**Opus 4 mengurangi setengah kecenderungan kesalahan dari model sebelumnya melalui penyelarasan pengambilan yang ditingkatkan dan penyaringan cepat .
- Pemahaman Visual: Menafsirkan secara akurat 91.1% kueri berbasis grafik, memperkuat kepemimpinannya dalam AI multimodal.
Ini Benchmark menegaskan posisi Claude Opus 4 sebagai penetapan patokan model untuk coding, pemikiran, dan integrasi multimoda.
Indikator teknis
Untuk mengukur kesehatan dan kemampuan model, Anthropic melacak beberapa KPI:
- Kebingungan: Opus 4 mencapai tingkat kebingungan sub-3 pada tugas pemodelan bahasa acuan, yang mencerminkan kefasihan tinggi.
- Latensi: Mode hampir instan menawarkan waktu respons rata-rata <200 ms untuk pertanyaan umum.
- Retensi memori: Koherensi konteks 7 jam yang terverifikasi dalam tugas multi-sesi, diukur berdasarkan akurasi berkelanjutan pada kuis yang bergantung pada konteks.
- Metrik keselamatan: : Pengurangan 65% dalam insiden pelanggaran kebijakan; pengujian keselamatan agen sejalan dengan ASL-3 ambang batas.
- Kemampuan Mengemudi: Peningkatan skor kepatuhan instruksi, terutama dalam menangani perintah sistem yang panjang tanpa menyimpang dari perilaku yang diharapkan.
Indikator-indikator ini memastikan bahwa Opus 4 memberikan kedua hal tersebut prestasi dan keandalan dalam skala besar.
Kesimpulan
Dengan Claude Opus 4, Anthropic menetapkan standar baru untuk agen AI otonom, menggabungkan terobosan kinerja pengkodean, penalaran lanjutan, dan ketat keselamatanSeiring dengan upaya organisasi untuk memanfaatkan AI untuk alur kerja yang kompleks dan berlangsung lama, kemampuan penalaran hibrida dan memori yang kuat dari Opus 4 menjadikannya alat yang sangat diperlukan untuk inovasi perusahaanBaik saat mengatur tugas pengembangan multi-langkah, melakukan penelitian agensi, atau mengotomatiskan alur kepatuhan, Claude Opus 4 siap untuk mendefinisikan ulang batasan kolaborasi manusia-mesin.
Cara mengakses API Claude Opus 4
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Masuk ke cometapi.comJika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan mendaftar terlebih dahulu. Masuk ke akun Anda Konsol CometAPIDapatkan kunci API kredensial akses antarmuka. Klik "Tambahkan Token" pada token API di pusat pribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx, lalu kirimkan.
Langkah 2: Kirim Permintaan ke Claude Opus 4.1
Pilih "**\**claude-opus-4-20250514\****Titik akhir "untuk mengirim permintaan API dan mengatur isi permintaan. Metode permintaan dan isi permintaan diperoleh dari dokumen API situs web kami. Situs web kami juga menyediakan uji Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda. url dasar adalah Pesan Antropik format dan Obrolan Format.
Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam kolom konten—inilah yang akan ditanggapi oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.
Langkah 3: Ambil dan Verifikasi Hasil
Memproses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah diproses, API merespons dengan status tugas dan data keluaran.
