Slik bruker du Claude Opus 4.5 API

Anthropic lanserte Claude Opus 4.5 sent i november 2025 som en mer kapabel og effektiv modell i Opus-klassen rettet mot profesjonell programvareutvikling, agentiske arbeidsflyter og langsiktige oppgaver. Den er tilgjengelig gjennom Anthropics utviklerplattform og via CometAPI, og den introduserer nye API-kontroller (spesielt innsatsparameteren), forbedrede verktøy for databruk, utvidet tenkning og forbedringer av tokeneffektivitet som er viktige i produksjon.

Nedenfor finner du en praktisk og profesjonell gjennomgang: hva som er endret, hvordan du får tilgang, hvordan du bruker de nye kontrollene (innsats, utvidet tenkning, verktøybruk, fil-/datamaskinbruk), veiledning om kostnader og optimalisering, sikkerhets-/styringshensyn og integrasjonsmønstre i den virkelige verden.

Hva er egentlig Claude Opus 4.5, og hvorfor er det viktig?

Claude Opus 4.5 er Anthropics nyeste medlem av Opus-klassen (utgitt 24.–25. november 2025) som fokuserer på maksimal resonnement og kodekapasitet, samtidig som den forbedrer tokeneffektiviteten og tilbyr nye API-kontroller for å balansere kostnad kontra grundighet. Anthropic posisjonerer Opus 4.5 som den «mest intelligente modellen» de har gitt ut, med sikte på komplekse programvareutviklingsoppgaver, langvarige agenter, automatisering av regneark/Excel og oppgaver som krever vedvarende flertrinnsresonnement.

Hva er de viktigste oppdateringene i Opus 4.5?

Anthropic designet Opus 4.5 for å forbedre dybde av resonnement og agent oppførsel samtidig som utviklere får bedre kontroll over avveininger mellom kostnad og ventetid. Høydepunktene fra utgivelsen er:

• Innsatsparameter (beta): en førsteklasses API-knapp som kontrollerer hvor mye «tenkebudsjett» Claude bruker på en forespørsel (vanligvis low, medium, high). Den påvirker resonnement, verktøykall og interne «tenke»-tokens, slik at du kan justere hastighet kontra grundighet per kall i stedet for å bytte modell. Dette er en signaturfunksjon i Opus 4.5.
• Bedre agent- og verktøyorkestrering: forbedret nøyaktighet ved valg av verktøy, bedre strukturerte verktøykall og en mer robust arbeidsflyt for verktøyresultater for å bygge agenter og flertrinns pipelines. Anthropic sender dokumenter og SDK-veiledning for flyten for «verktøybruk».
• Token / kostnadseffektivitet – Anthropic rapporterer opptil ~50 % reduksjoner i tokenbruk for noen arbeidsflyter sammenlignet med Sonnet 4.5, pluss færre verktøykallfeil og færre iterasjoner for komplekse ingeniøroppgaver.
• Forbedrede multimodale muligheter: Omfattende forbedringer i visuell, resonnerende og matematisk ytelse.
• Kontekstvinduet er utvidet til 200 000 tokens, noe som støtter dype, lange samtaler og kompleks dokumentanalyse.

Hvilke praktiske ferdigheter ble forbedret?

Ytelsesoppgradering

• Bedre agent- og verktøyorkestrering: forbedret nøyaktighet ved valg av verktøy, bedre strukturerte verktøykall og en mer robust arbeidsflyt for verktøyresultater for å bygge agenter og flertrinns pipelines. Anthropic sender dokumenter og SDK-veiledning for "verktøybruk"-flyten. Forbedret konteksthåndtering, komprimeringshjelpere for lange agentkjøringer og førsteklasses verktøy-SDK-er for registrering og validering av verktøy betyr at Opus 4.5 er bedre for å bygge agenter som kjører uten tilsyn i mange trinn.
• Forbedrede multimodale muligheter: Omfattende forbedringer i visuell, resonnerende og matematisk ytelse.
• Kontekstvinduet er utvidet til 200 000 tokens, noe som støtter dype, lange samtaler og kompleks dokumentanalyse.

Koding og langsiktig arbeid

Opus 4.5 fortsetter å være benchmark-drevet for kodeoppgaver; den reduserer antall iterasjoner og verktøykallsfeil under lange jobber (kodemigrering, refaktorering, flertrinns feilsøking). Tidlige rapporter og Anthropics systemkort bemerker forbedret vedvarende ytelse på tekniske benchmarks og dramatiske effektivitetsgevinster i verktøydrevne pipelines.

In SWE-benk, Opus 4.5 rapporterer ledende poengsummer på programvareutviklingstester (Anthropic oppgir 80.9 % på SWE-bench Verified i lanseringsmateriale), og kunder rapporterer forbedringer på feilsøking, redigering av flere filer og kodeoppgaver med lang horisont.

Kostnad og effektivitet

Anthropic designet Opus 4.5 for å forbedre dybde av resonnement og agent oppførsel samtidig som utviklere får bedre kontroll over avveininger mellom kostnad og latens:

• Prisreduksjon Sammenlignet med Opus 4.1: $5 (input) / $25 (output) per million tokens.
• Forbedring av tokenbruk: Gjennomsnittlig reduksjon på 50–75 % i forbruk samtidig som ytelsen opprettholdes.
• en førsteklasses API-knapp som kontrollerer hvor mye «tenkebudsjett» Claude bruker på en forespørsel (vanligvis low, medium, high). Det påvirker resonnement, verktøykall og interne «tenke»-tokens, slik at du kan finjustere hastighet kontra grundighet per kall i stedet for å bytte modell. Dette er en signaturfunksjon i Opus 4.5 (sammenlignet med Sonnet 4.5: Middels innsats → 76 % færre tokens, sammenlignbar ytelse; Høy innsats → 4.3 % ytelsesforbedring, 48 % reduksjon i tokenbruk).

Hvordan får jeg tilgang til og bruker Claude Opus 4.5 API?

Hvordan kan jeg få tilgang og nøkler?

1. Opprett en Anthropic / Claude Developer-konto. Registrer deg på Claude/Anthropic-utviklerportalen og opprett en API-nøkkel via konsollen (organisasjons-/administrasjonsflyter finnes for team). Meldings-API-et er det primære endepunktet for chat-/assistentlignende interaksjoner.
2. Skypartnere: Opus 4.5 er også tilgjengelig gjennom store skybaserte markedsplasser Google Vertex AI, CometAPI(En AI API-aggregeringsplattform, må bruke autentiseringen)), I CometAPI kan du få tilgang til Claude opus 4.5 API via Anthropic Messages-format og Chat-format.

Hvordan bør jeg autentisere forespørslene mine?

Bruk standardbærertokener: inkluder en Authorization: Bearer $_API_KEY header med hvert API-kall. Forespørsler er JSON over HTTPS; Messages API godtar en liste over strukturerte meldinger (system + bruker + assistent).

Hurtigstart – Python (offisiell SDK)

Installer SDK-en:

pip install anthropic

Minimalt eksempel (synkront):

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

Dette kallet bruker den kanoniske modellidentifikatoren Opus 4.5. For leverandørstyrte endepunkter (Vertex, CometAPI, Foundry) følg leverandørdokumentasjonen for å konstruere klienten og oppgi leverandørens URL og nøkkel (f.eks. https://api.cometapi.com/v1/messages for CometAPI).

Hurtigstart — Python (CometAPI)

Du må logge inn på CometAPI og skaffe deg en nøkkel.

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":  }'

Hvordan bruker jeg den nye innsats parameter og utvidet tenkning?

Hva er den innsats parameter og hvordan setter jeg den?

Ocuco innsats parameter er en førsteklasses API-kontroll introdusert med Opus 4.5 som justerer hvor mye intern beregning og tokenbudsjett modellen bruker på å produsere resultatet. Typiske verdier er low, mediumog highBruk den til å balansere latens og tokenkostnad kontra grundighet:

• low – raske, tokeneffektive svar for automatisering av store mengder og rutineoppgaver.
• medium — balansert kvalitet/kostnad for produksjonsbruk.
• high — dyp analyse, flertrinns resonnement, eller når nøyaktighet er mest viktig.

Antropisk introdusert effort for Opus 4.5 (beta). Du må inkludere en beta-overskrift (f.eks. effort-2025-11-24) og spesifiser output_config: { "effort": "low|medium|high" } (eksempel vist nedenfor). high er standardvirkemåten. Redusert innsats reduserer tokenbruk og ventetid, men kan redusere grundigheten noe. Bruk den for oppgaver med høy gjennomstrømning eller latensfølsomme oppgaver.

Eksempel:

# 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)

Når skal man bruke hvilken: bruke low for automatiserte pipelines (f.eks. e-postkategorisering), medium for standardassistenter, og high for kodegenerering, dyp forskning eller risikosensitive oppgaver. Anthropic fremhever denne parameteren som en nøkkelkontroll for Opus 4.5.

I SWE-benktesten:

• I modus for middels innsats: ytelsen er sammenlignbar med Sonnet 4.5, men utdatatokener er redusert med 76 %;
• I høy innsatsmodus: ytelsen overgår Sonnet 4.5 med omtrent 4.3 prosentpoeng, og tokens reduseres med 48 %.

Hva er utvidet tenkning, og hvordan aktiverer jeg den?

Utvidet tenkning (også kalt «utvidet tenkning» eller «tenkeblokker») lar modellen utføre mellomliggende tankekjeder eller trinnvis resonnering, samtidig som den eventuelt bevarer eller oppsummerer de interne tankeblokkene. Messages API støtter denne oppførselen, og Anthropic har lagt til kontroller for å bevare tidligere tankeblokker, slik at agenter med flere trinn kan gjenbruke tidligere resonnering uten å gjenta kostbar reberegning. Bruk utvidet tenkning når oppgaven krever flertrinnsplanlegging, langsiktig problemløsning eller verktøyorkestrering.

Hvordan integrerer jeg verktøy og byggeagenter med Opus 4.5?

En av Opus 4.5s største styrker er forbedringen bruk av verktøy: definer verktøy i klienten din, la Claude bestemme når de skal kalles, kjøre verktøyet og returnere tool_result — Claude vil bruke disse resultatene i sitt endelige svar. Anthropic tilbyr Agent SDK-er som lar deg registrere typede verktøyfunksjoner (f.eks. run_shell, call_api, search_docs) som Claude kan oppdage og kalle under utvidet tenking. Plattformen konverterer verktøydefinisjoner til kallbare funksjoner som modellen kan kalle og motta resultater fra. Slik bygger du agentiske arbeidsflyter trygt (med kontrollerte input/output).

Nedenfor er et praktisk mønster og et komplett Python-eksempel.

Verktøybruksmønster (konseptuelt)

1. Klientforsyninger tools metadata med navn, beskrivelse og JSON-skjema (input_schema).
2. Modellen returnerer en tool_use blokkere (modellens strukturerte instruksjon for å kalle et bestemt verktøy med spesifikke inndata). API-responsen stop_reason kan være tool_use.
3. Klienten kjører verktøyet (koden din kaller det eksterne API-et eller den lokale funksjonen).
4. Klienten sender en oppfølgingsmelding med role:"user" og en tool_result innholdsblokk som inneholder verktøyets utganger.
5. Modellen bruker verktøyresultatet og returnerer endelig svar eller ytterligere verktøykall.

Denne flyten gir sikker klientsidekontroll over hva modellen utfører (modellen foreslår verktøykall; du kontrollerer utførelsen).

Ende-til-ende-eksempel — Python (enkelt værverktøy)

# 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)

Hvordan bør du strukturere agenter for pålitelighet?

• Rens verktøyinndata (unngå injeksjon via ledetekster).
• Valider verktøyutdata før de mates tilbake til modellen (skjemasjekker).
• Begrens verktøyets omfang (prinsippet om minste privilegium).
• Bruk komprimeringshjelpemidler (fra Anthropic SDK-er) for å holde kontekst håndterbar over lange kjøringer.

---

Hvordan bør jeg utforme ledetekster og strukturere meldinger for Opus 4.5?

Hvilke meldingsroller og forhåndsutfyllingsstrategier fungerer best?

Bruk et tredelt mønster:

• System (rolle: system): globale instruksjoner — tone, rekkverk, rolle.
• Assistent (valgfritt): ferdiglagde eksempler eller innhold som forbereder.
• Bruker (rolle: bruker): den umiddelbare forespørselen.

Forhåndsfyll systemmeldingen med begrensninger (format, lengde, sikkerhetspolicy, JSON-skjema hvis du ønsker strukturert utdata). For agenter, inkluder verktøyspesifikasjoner og brukseksempler slik at Opus 4.5 kan kalle disse verktøyene riktig.

Hvordan bruker jeg kontekstkomprimering og hurtigbuffering for å lagre tokener?

• Kontekstkomprimering: komprimere eldre deler av en samtale til konsise sammendrag som modellen fortsatt kan bruke. Opus 4.5 støtter automatisering for å komprimere kontekst uten å miste viktige resonnementsblokker.
• Spørsmål om mellomlagring: hurtigbuffermodellresponser for gjentatte forespørsler (Anthropic tilbyr hurtigbuffermønstre for å redusere ventetid/kostnader).

Begge funksjonene reduserer tokenavtrykket ved lange interaksjoner og anbefales for langvarige agentarbeidsflyter og produksjonsassistenter.

Feilhåndtering og beste praksis

Nedenfor finner du pragmatiske anbefalinger for pålitelighet og sikkerhet for produksjonsintegrasjon med Opus 4.5.

Pålitelighet og nye forsøk

• Håndteringshastighetsgrenser (HTTP 429) med eksponentiell tilbakeslag og jitter (starter ved 500–1000 ms).
• IdempotensFor ikke-muterende LLM-kall kan du trygt prøve på nytt, men vær forsiktig i arbeidsflyter der modellen utløser eksterne bivirkninger (verktøykall) – dedupliser ved sporing tool_use_id eller dine egne forespørsels-ID-er.
• Strømmingsstabilitet: håndter delvise strømmer og koble til på nytt uten problemer; hvis det oppstår et avbrudd, foretrekk å prøve hele forespørselen på nytt eller gjenoppta ved bruk av applikasjonsnivåtilstand for å unngå inkonsekvente verktøyinteraksjoner.

Sikkerhet og trygghet

• Rask injeksjon og verktøysikkerhet: aldri la modellen utføre vilkårlige skallkommandoer eller kode direkte uten validering. Valider alltid verktøyinndata og rengjør utdata. Modellen foreslår verktøykall; koden din bestemmer om de skal kjøres. Anthropics systemkort og dokumenter beskriver justeringsbegrensninger og sikkerhetsnivåer – følg dem for høyrisikodomener.
• Datahåndtering og samsvar: Behandle ledetekster og verktøyinndata/-utdata som inneholder PII eller regulerte data i henhold til dine juridiske/samsvarspolicyer. Bruk leverandørens VPC/bedriftskontroller hvis du har strenge krav til datalagring eller revisjon (Bedrock/Vertex/Foundry tilbyr bedriftsalternativer).

Observerbarhet og kostnadskontroll

• Logg metadata for forespørsler/svar (ikke rått sensitivt innhold med mindre det er tillatt) – tokentellinger, effort nivå, latens, modell-ID og leverandør. Disse målingene er viktige for kostnadsattribusjon og feilsøking.
• Bruk innsats for å kontrollere kostnad per samtaleforetrekker low innsats for rutinemessig oppsummering eller endepunkter med høy QPS; bruk high innsats for dyp feilsøking eller undersøkelser. Overvåk kvalitet kontra tokenforbruk for å velge standardverdier for forskjellige endepunkter.

Konklusjon – Når (og hvordan) bør du velge Opus 4.5?

Claude Opus 4.5 er et naturlig valg når produktet ditt trenger:

• dyp flertrinns resonnement (lange kjeder av logikk, forskning eller feilsøking),
• robust agent-/verktøyorkestrering (komplekse arbeidsflyter som aktiverer eksterne API-er), eller
• produksjonsgrads kodehjelp på tvers av store kodebaser.

Operasjonelt sett, bruk innsats å finjustere budsjetter per samtale; stol på verktøybruksmønsteret for å opprettholde utførelsessikkerheten og velg en skypartner (eller Anthropic API direct) basert på dine samsvarsbehov. Benchmark med ditt eget korpus: leverandørnumre (SWE-bench osv.) er nyttige signaler, men din virkelige oppgave og data bestemmer avkastningen. For sikkerhet, følg Opus 4.5-systemkortet og sett rekkverk rundt verktøyutførelse og PII-håndtering.

Utviklere har tilgang Claude Opus 4.5 API gjennom CometAPI. For å begynne, utforsk modellfunksjonene tilCometAPI i lekeplass og se API-veiledningen for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. cometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.

Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !

Hvis du vil vite flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!