クロード・オプス 4 API

Claude Opus 4 API は、開発者が Opus 4 のハイブリッド推論、64K トークンのコンテキスト管理、エージェント ツール呼び出し機能をエンタープライズ グレードの AI ワークフローにシームレスに統合できるようにする RESTful および gRPC エンドポイントを提供します。

基本情報と機能

2 つの異なる動作モードが導入されています。

• ほぼ瞬時の応答 遅延に敏感なインタラクション向け。
• 拡張思考 (ベータ版) より深い推論とツールの統合により、モデルは必要に応じてロジックと計画にさらに多くのコンピューティングを割り当てることができます。

このモデルは、 7時間メモリ 長時間のワークフローでよくある「記憶喪失」効果を軽減し、継続的なタスクのスパンを延長します。新機能には以下が含まれます。 思考の要約は、冗長な内部ロジックではなく簡潔な推論チェーンを表面化させ、開発者の解釈可能性を向上させます。Opus 4は「ショートカット」動作が65%減少し、より強力な コンテキストの保持 ローカルデータへのアクセスが許可された場合。

技術アーキテクチャと詳細

クロード・オーパス4の核となるのは、 変圧器ベースの バックボーンを強化 ハイブリッド推論エンジンバランスをとるために設計された スループット 　 深さ。 その 建築 構成：

デュアルパス推論エンジン

浅い道： 軽量変圧器 最適化 150ミリ秒未満 平均レイテンシ、単純なクエリの処理 合理化された計算.

ディープパス： 計算集約型ネットワーク の 拡張思考、有効 思考の連鎖 推論と ツールオーケストレーション 何千ものトークンにわたります。

ツールとプラグインの統合

ネイティブAPI拡張: 直接インターフェース ファイルシステム, ブラウザ, データベースを追加しました, カスタムプラグインOpus 4の実行力を高める コード、更新 ドキュメント、と対話します サードパーティのサービス 1 つのプロンプト内で。

メモリとコンテキスト管理

セグメント化されたコンテキストウィンドウ: サポート 200万トークン ネイティブウィンドウ、 メモリ圧縮 効果的な処理を可能にする 最大1万トークン 　 インデキシング および 優先順位付け アルゴリズム。

永続セッションメモリ: 保持 重要な事実 および ユーザー設定 複数ターンのインタラクションを通じて、 連続 長時間実行されるワークフローの場合。

マルチモーダル処理パイプライン

ビジュアルエンコーダーレイヤー: 特殊モジュール解析 画像, 図, チャートそれを構造化された表現に変換し、 テキスト推論フロー.

クロスモーダル注意: 促進する 共同理解 テキストとビジュアルの強化 データ抽出 および 説明能力.

セキュリティとコンプライアンス

責任あるスケーリングポリシー（RSP）: 実装 AI安全レベル3 セーフガード措置、以下を含む 生物学的脅威評価 および サイバーセキュリティ評価モデルの高度な機能を責任を持って管理します。

監査に適したログ記録: 包括的なテレメトリ スループット, 待ち時間, エラーメトリック、企業を支援する SLA および レッグテック 要件。

この多層アーキテクチャは、Claude Opus 4 の高いスループット、構成可能なレイテンシ、およびドメイン固有の最適化を実現する能力を支えており、ミッションクリティカルなユースケースに最適です。

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進化と発展の歴史

クロード・オーパス4はアントロピックの頂点を体現している。 クラウディア4 シリーズの進化:

• 初期プロトタイプ（クロード1号機と2号機）: 探索済み エージェントワークフロー および マルチモーダル統合アントロピックの整合重視の研究精神を確立しました。
• クロード 3.5 オーパス: コーディング指向のOpusバリアントの最初のもので、 コンセプトの証明 自律的なコード生成のために開発されたが、主に 実験的 ステージ。
• クロード 3.7 ソネット: 強調 推論の精度、拡大 コンテキスト容量、および導入 思考の要約、しかし、課題は残った 持続的なタスクパフォ​​ーマンス.
• クロード・オーパス4: 統合 学んだ教訓 以前の反復から、組み合わせて 長期的なタスクの安定性, エージェント検索, 堅牢な安全アーキテクチャ 生産準備完了 モデル。

これを通して 開発軌道アントロピックは ユーザーフィードバック, 第三者監査, 反復ベンチマーク モデル機能を改良し、 安全保障メカニズム各世代が 測定可能な改善 in 精度, アラインメント, 運用回復力.

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ベンチマークパフォーマンス

クロード・オーパス4がお届けする 最先端の さまざまなベンチマークで結果を示し、 フロンティアインテリジェンス:

• コーディングの卓越性：オン SWEベンチ、Opus 4は 75.2% シングルパススコア - デモンストレーション 優れたコード一貫性 および スタイルの遵守 拡張されたシーケンスにわたって。
• エージェント的推論: 優れている TAUベンチOpus 4は信頼できるオーケストレーション 複数ステップのワークフロー次のようなタスクを自律的に管理します キャンペーンオーケストレーション および エンタープライズプロセスオートメーション .
• 知識の一般化: 前任者を上回る MMLU および GPQA、ショーケース 幅広い分野の理解 および プログラムの流暢さ .
• 安全性と忠実性： とともに **幻覚率2.8%**Opus 4は、以前のモデルのエラー傾向を半分に減らしました。 強化された検索アライメント および プロンプトフィルタリング .
• 視覚的理解: 正確に解釈する 91.1% チャートベースのクエリのリーダーシップを強化し、 マルチモーダル AI.

ボーマン ベンチマーク クロード・オプス4の立場を肯定する ベンチマーク設定 のモデル コー​​ディング, 推論, マルチモーダル統合.

テクニカル指標

モデルの健全性と能力を評価するために、Anthropicはいくつかの KPI:

• 困惑Opus 4 は、ベンチマーク言語モデリングタスクで 3 未満の困惑度を達成し、高い流暢性を示しています。
• レイテンシ: ほぼ即時モードでは、一般的なクエリに対して平均 200 ミリ秒未満の応答時間が提供されます。
• メモリ保持: コンテキスト依存クイズの持続的な正確さによって測定された、マルチセッションタスクにおける 7 時間のコンテキスト一貫性が検証されました。
• 安全性指標: ポリシー違反インシデントが65%減少。エージェントの安全性テストは ASL-3 しきい値。
• 操縦性: 特に、予想される動作から逸脱することなく長いシステム プロンプトを処理する際の指示遵守スコアが強化されました。

これらの指標により、Opus 4は パフォーマンス および 信頼性 大規模に。

結論

Claude Opus 4で、Anthropicは新たな基準を確立しました。 自律型AIエージェント画期的な コーディングパフォーマンス, 拡張推論、そして厳格な 安全性組織が複雑で長時間実行されるワークフローにAIを活用しようとする中で、Opus 4のハイブリッド推論機能と堅牢なメモリは、AIにとって不可欠なツールとなります。 企業イノベーション複数ステップの開発タスクのオーケストレーション、エージェントによる調査の実施、コンプライアンス パイプラインの自動化など、Claude Opus 4 は人間と機械のコラボレーションの境界を再定義する準備ができています。

Claude Opus 4 APIへのアクセス方法

ステップ1: APIキーのサインアップ

ログインする コムタピまだユーザー登録されていない場合は、まず登録を行ってください。 CometAPIコンソールインターフェースのアクセス認証情報APIキーを取得します。パーソナルセンターのAPIトークンで「トークンを追加」をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して送信します。

ステップ2：Claude Opus 4.1にリクエストを送信する

"を選択します。\**クロード・オプス-4-20250514\**”エンドポイントを使用してAPIリクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは、当社のウェブサイトのAPIドキュメントから取得します。また、お客様の便宜を図るため、当社のウェブサイトではApifoxテストも提供しています。アカウントの実際のCometAPIキーを入力します。ベースURLは 人類学的メッセージ フォーマットと チャット 形式でダウンロードすることができます。

コンテンツフィールドに質問またはリクエストを入力します。モデルはこれに対して応答します。APIレスポンスを処理して、生成された回答を取得します。

ステップ3: 結果を取得して検証する

APIレスポンスを処理して、生成された回答を取得します。処理後、APIはタスクのステータスと出力データを返します。