| Voce | Claude Opus 4.6 (specifiche pubbliche) |
|---|---|
| Famiglia di modelli | Claude Opus (Opus 4.6) |
| ID modello | claude-opus-4-6 |
| Fornitore | Anthropic |
| Tipi di input | Testo, file strutturati (documenti, fogli di calcolo), input visivi (immagini/screenshot) — tramite Messages API e Files API |
| Tipi di output | Testo (prosa lunga, codice, output strutturati), messaggi in streaming; supporta output documentali e strutturati |
| Finestra di contesto | 1,000,000 token (beta); compattazione disponibile per estendere il contesto effettivo |
| Token massimi in output | 128,000 |
| Controlli di impegno/ragionamento | basso, medio, alto (predefinito), massimo; più pensiero adattivo che consente al modello di scegliere un ragionamento esteso quando utile |
| Funzionalità per contesti lunghi | Compattazione del contesto (beta) con intestazione compact-2026-01-12; streaming consigliato per output di grandi dimensioni |
Che cos'è Claude Opus 4.6
Claude Opus 4.6 è il modello di classe Opus più performante di Anthropic (rilasciato il 5 feb 2026), ottimizzato per lavori di conoscenza complessi su orizzonti lunghi e per workflow di coding con agenti. Punta su pianificazione affidabile, esecuzione multi‑step sostenuta e robustezza su grandi codebase e attività enterprise come analisi finanziaria, ragionamento legale e ricerca su più documenti.
Caratteristiche principali di Claude Opus 4.6
- Contesto ultra‑lungo (beta): Supporto per una finestra di contesto da 1,000,000 token (beta) e compattazione del contesto lato server per riassumere e preservare lo stato conversazionale di lunga durata.
- Output di dimensioni molto grandi: Fino a 128k token in output, consentendo la generazione in una singola richiesta di documenti, report o patch di codice multi‑file.
- Workflow agentici e team di agenti: Supporto in anteprima di ricerca in Claude Code per avviare più agenti che si coordinano in parallelo per revisione, test e attività di ingegneria multi‑step.
- Controlli di impegno e pensiero adattivo: Quattro livelli di impegno (basso/medio/alto/massimo) e pensiero adattivo che consente al modello di applicare selettivamente un ragionamento esteso quando opportuno.
- Miglioramenti nel coding e nell’uso degli strumenti: Migliorie per code review, debugging, workflow di agenti in stile terminale e integrazioni con strumenti d’ufficio (Claude in Excel / PowerPoint).
- Compattazione del contesto e strumenti per esecuzioni lunghe: Strategia di compattazione lato server e supporto SDK (streaming) per gestire agenti di lunga durata senza dover ridurre manualmente lo stato.
Prestazioni sui benchmark di Claude Opus 4.6
Anthropic riporta prestazioni di vertice su più valutazioni: punteggi più alti su Terminal-Bench 2.0 (coding con agenti), miglior risultato di settore su DeepSearchQA, un vantaggio di 144 Elo rispetto a GPT-5.2 di OpenAI su GDPval-AA e un punteggio BigLaw Bench del 90.2% (secondo l’annuncio e la system card di Anthropic). Consulta la system card ufficiale e le note di rilascio per metodologia e limitazioni.
| Benchmark / attività | Risultato riportato per Opus 4.6 (Anthropic) |
|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 (coding) | 65.4% (leader di settore secondo Anthropic). |
| OSWorld (attività di utilizzo del computer) | 72.7% (il miglior modello di Anthropic per l’uso del computer). |
| GDPVal / Elo (pensiero adattivo, benchmark partner) | Risultati pre‑lancio Anthropic/partner riportano Elo elevato rispetto ad altri modelli di frontiera (materiali del fornitore mostrano Opus 4.6 in testa su diversi benchmark agentici e di coding). Sintesi della stampa indipendente indicano Opus 4.6 superiore a GPT-5.2 in valutazioni professionali specifiche. |
Nota: I benchmark e i confronti riportati sono risultati pubblicati da Anthropic nell’annuncio del 5 feb 2026 e nella system card; gli utenti dovrebbero consultare la system card per la metodologia dei test e i dettagli dei dataset.
Claude Opus 4.6 vs Opus 4.5 vs GPT-5.2 (istantanea comparativa)
| Modello | Punti di forza | Note |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | Ragionamento a lungo orizzonte best‑in‑class, coding con agenti, 1M token (beta), 128k output | Anthropic riporta miglioramenti rispetto a Opus 4.5 e OpenAI GPT-5.2 su GDPval-AA e Terminal-Bench. |
| Claude Opus 4.5 | Solide capacità di coding e agentiche (baseline precedente) | La 4.6 migliora pianificazione e stabilità nelle esecuzioni lunghe. |
| OpenAI GPT-5.2 (riferimento) | Solido ragionamento multimodale e ampia diffusione | Anthropic cita un divario di ~144 Elo (GDPval-AA) a favore di Opus 4.6; i confronti variano per task e benchmark. |
Casi d’uso aziendali rappresentativi
- Refactoring di codice a livello di repository, migrazioni multi‑file e generazione automatizzata di patch.
- Workflow agentici di lunga durata: ricerca automatizzata, sintesi multi‑documento e orchestrazione CI.
- Analisi finanziaria e ricerca legale che richiedono verifiche incrociate multi‑sorgente e output strutturati.
- Workflow documento → slide: ingestione di grandi fogli di calcolo, sintesi dei risultati e generazione di deck PowerPoint coerenti con il brand.
- Workflow di sicurezza difensiva: triage e riproduzione delle vulnerabilità in condizioni controllate e sottoposte ad audit.
Come accedere e usare l’API di Claude Opus 4.6
Passaggio 1: registrati per ottenere la chiave API
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di accesso all’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e inviala.
Passaggio 2: invia richieste all’API claude-opus-4-6
Seleziona l’endpoint “claude-opus-4-6” per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Il metodo e il body della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. Dove chiamarlo: formato Anthropic Messages e formato Chat.
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato.
Passaggio 3: recupera e verifica i risultati
Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.