Jak korzystać z API Claude Opus 4.5

Firma Anthropic wydała Claude Opus 4.5 pod koniec listopada 2025 roku. Jest to bardziej wydajny i zaawansowany model klasy Opus, przeznaczony do profesjonalnej inżynierii oprogramowania, przepływów pracy opartych na agentach oraz zadań o długim horyzoncie czasowym. Jest on dostępny za pośrednictwem platformy deweloperskiej Anthropic oraz interfejsu CometAPI i wprowadza nowe funkcje kontroli API (w szczególności parametr wysiłku), ulepszone narzędzia do obsługi komputera, rozszerzone myślenie oraz usprawnienia w zakresie wydajności tokenów, które mają znaczenie w środowisku produkcyjnym.

Poniżej znajduje się praktyczny, profesjonalny przewodnik: co się zmieniło, jak uzyskać dostęp, jak korzystać z nowych elementów sterujących (wysiłek, dłuższe myślenie, użycie narzędzi, użycie plików/komputera), wskazówki dotyczące kosztów i optymalizacji, kwestie bezpieczeństwa/zarządzania oraz wzorce integracji w świecie rzeczywistym.

Czym właściwie jest Claude Opus 4.5 i dlaczego jest to ważne?

Claude Opus 4.5 to najnowszy członek rodziny modeli klasy Opus firmy Anthropic (premiera 24–25 listopada 2025 r.), który koncentruje się na maksymalnych możliwościach wnioskowania i kodowania, jednocześnie zwiększając wydajność tokenów i oferując nowe funkcje kontroli API, równoważąc koszty z dokładnością. Anthropic pozycjonuje Opus 4.5 jako „najbardziej inteligentny model”, jaki kiedykolwiek wydał, ukierunkowany na złożone zadania inżynierii oprogramowania, długotrwałe agenty, automatyzację arkuszy kalkulacyjnych/Excel oraz zadania wymagające ciągłego, wieloetapowego wnioskowania.

Jakie są główne aktualizacje w Opus 4.5?

Anthropic zaprojektował Opus 4.5, aby ulepszyć głębokość rozumowania i agentowy zachowanie, dając jednocześnie programistom lepszą kontrolę nad kompromisami między kosztami a opóźnieniem. Najważniejsze cechy wydania to:

Parametr wysiłku (beta): pokrętło API najwyższej klasy, które kontroluje, ile „budżetu myślowego” Claude wydaje na żądanie (zwykle low, medium, highWpływa na rozumowanie, wywołania narzędzi i wewnętrzne tokeny „myślenia”, dzięki czemu można dostroić szybkość i dokładność dla każdego wywołania, zamiast przełączać modele. To charakterystyczna funkcja Opus 4.5.
Lepsza koordynacja agentów i narzędzi: Większa precyzja w wyborze narzędzi, lepiej ustrukturyzowane wywołania narzędzi i bardziej stabilny przepływ pracy między narzędziami a wynikami w budowaniu agentów i wieloetapowych potoków. Anthropic dostarcza dokumentację i wskazówki dotyczące zestawu SDK dla przepływu „używania narzędzi”.
Token / efektywność kosztowa — Anthropic informuje o ~50% redukcji wykorzystania tokenów w przypadku niektórych przepływów pracy w porównaniu z Sonnet 4.5, a także o mniejszej liczbie błędów wywołań narzędzi i iteracji w przypadku złożonych zadań inżynieryjnych.
Ulepszone możliwości multimodalne: Kompleksowe udoskonalenie zdolności wizualnych, rozumowania i matematyki.
Okno kontekstowe rozszerzono do 200 tys. tokenów, co umożliwia prowadzenie głębokich, długich konwersacji i analizę złożonych dokumentów.

Jakie praktyczne możliwości uległy poprawie?

Aktualizacja wydajności

Lepsza koordynacja agentów i narzędzi: większa precyzja w wyborze narzędzi, lepsza struktura wywołań narzędzi i bardziej stabilny przepływ pracy między narzędziami a wynikami podczas tworzenia agentów i wieloetapowych potoków. Anthropic dostarcza dokumentację i wskazówki dotyczące SDK dla przepływu „używania narzędzi”. Ulepszone zarządzanie kontekstem, narzędzia ułatwiające kompresję w przypadku długich przebiegów agentów oraz najwyższej klasy zestawy SDK do rejestrowania i walidacji narzędzi sprawiają, że Opus 4.5 lepiej sprawdza się w tworzeniu agentów, które działają bez nadzoru przez wiele kroków.
Udoskonalone możliwości multimodalne: kompleksowe udoskonalenia w zakresie wydajności wizualnej, rozumowania i matematyki.
Okno kontekstowe rozszerzono do 200 tys. tokenów, co umożliwia prowadzenie głębokich, długich konwersacji i analizę złożonych dokumentów.

Kodowanie i praca długoterminowa

Opus 4.5 nadal opiera się na testach porównawczych w zadaniach kodowania; zmniejsza liczbę iteracji i błędów wywołań narzędzi podczas długotrwałych zadań (migracja kodu, refaktoryzacja, debugowanie wieloetapowe). Wczesne raporty i karta systemowa Anthropic wskazują na poprawę stałej wydajności w testach porównawczych inżynieryjnych i znaczący wzrost wydajności w potokach opartych na narzędziach.

In SWE-ławka, Opus 4.5 osiąga znakomite wyniki w testach porównawczych inżynierii oprogramowania (Anthropic w materiałach dotyczących premiery podaje wynik 80.9% w SWE-bench Verified), a klienci zgłaszają usprawnienia w zakresie debugowania, edycji wielu plików i zadań związanych z kodem długoterminowym.

Claude Opus 4.5-SWE-1

Koszt i wydajność

Obniżka ceny Porównaj z opus 4.1: 5 USD (wejście) / 25 USD (wyjście) za milion tokenów.
Poprawa wykorzystania tokenów: Średnia redukcja zużycia tokenów o 50–75% przy jednoczesnym utrzymaniu wydajności.
pokrętło API najwyższej klasy, które kontroluje, ile „budżetu myślowego” Claude wydaje na żądanie (zwykle low, medium, highWpływa na rozumowanie, wywołania narzędzi i wewnętrzne tokeny „myślenia”, dzięki czemu można dostosować szybkość i dokładność dla każdego wywołania, zamiast przełączać modele. Jest to charakterystyczna funkcja Opus 4.5 (w porównaniu z Sonnet 4.5: średni nakład pracy → 76% mniej tokenów, porównywalna wydajność; wysoki nakład pracy → 4.3% poprawa wydajności, 48% redukcja zużycia tokenów).

Jak uzyskać dostęp do interfejsu API Claude Opus 4.5 i jak go używać?

Jak mogę uzyskać dostęp i klucze?

Utwórz konto programisty Anthropic / Claude. Zarejestruj się w portalu dla deweloperów Claude/Anthropic i utwórz klucz API za pomocą konsoli (dla zespołów dostępne są przepływy organizacji/administratorów). API Wiadomości to główny punkt końcowy interakcji w stylu czatu/asystenta.
Partnerzy w chmurze: Opus 4.5 jest również dostępny za pośrednictwem głównych platform chmurowych Google Vertex AI, Interfejs API Comet(Platforma agregująca interfejsy API sztucznej inteligencji, wymagająca użycia uwierzytelniania)). W CometAPI można uzyskać dostęp do interfejsu API Claude opus 4.5 za pośrednictwem formatu Anthropic Messages i formatu Chat.

Jak powinienem uwierzytelniać swoje żądania?

Użyj standardowych tokenów nośnych: dołącz Authorization: Bearer $_API_KEY nagłówek przy każdym wywołaniu API. Żądania są przesyłane w formacie JSON przez HTTPS; API Wiadomości akceptuje listę ustrukturyzowanych wiadomości (system + użytkownik + asystent).

Szybki start — Python (oficjalny zestaw SDK)

Zainstaluj pakiet SDK:

pip install anthropic

Przykład minimalny (synchroniczny):

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

To wywołanie używa kanonicznego identyfikatora modelu Opus 4.5. W przypadku punktów końcowych zarządzanych przez dostawcę (Vertex, CometAPI, Foundry) należy postępować zgodnie z dokumentacją dostawcy, aby skonstruować klienta i podać adres URL oraz klucz dostawcy (np. https://api.cometapi.com/v1/messages w przypadku CometAPI).

Szybki start — Python (CometAPI)

Musisz zalogować się do CometAPI i uzyskać klucz.

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":  }'

Jak korzystać z nowego wysiłek parametr i rozszerzone myślenie?

Co to jest wysiłek parametr i jak go ustawić?

wysiłek Parametr to pierwszorzędna kontrola API wprowadzona w Opus 4.5, która dostosowuje ilość wewnętrznych obliczeń i budżetu tokenów, jakie model przeznacza na generowanie danych wyjściowych. Typowe wartości to: low, medium, high. Użyj go, aby zrównoważyć opóźnienie i koszt tokena w stosunku do dokładności:

low — szybkie, wydajne rozwiązania dla automatyzacji dużej ilości zadań i zadań rutynowych.
medium — zrównoważona jakość/koszty w zastosowaniach produkcyjnych.
high — dogłębna analiza, rozumowanie wieloetapowe lub gdy najważniejsza jest dokładność.

Wprowadzono antropiczne effort dla Opus 4.5 (beta). Należy dołączyć nagłówek beta (np. effort-2025-11-24) i określ output_config: { "effort": "low|medium|high" } (przykład pokazano poniżej). high To domyślne zachowanie. Zmniejszenie nakładu pracy zmniejsza użycie tokenów i opóźnienia, ale może nieznacznie zmniejszyć dokładność. Należy go używać w przypadku zadań o wysokiej przepustowości lub wrażliwych na opóźnienia.

Przykład:

# 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)

Kiedy używać którego: posługiwać się low do zautomatyzowanych procesów (np. kategoryzacja wiadomości e-mail), medium dla standardowych asystentów i high Do generowania kodu, dogłębnych badań lub zadań obarczonych ryzykiem. Anthropic podkreśla ten parametr jako kluczowy element sterujący w Opus 4.5.

W teście SWE:

W trybie średniego wysiłku: wydajność jest porównywalna z Sonnet 4.5, ale liczba żetonów wyjściowych jest zmniejszona o 76%;

W trybie High Effort: wydajność przewyższa Sonnet 4.5 o około 4.3 punktu procentowego, a ilość tokenów zostaje zmniejszona o 48%.

Claude Opus 4.5-SWE-2

Czym jest rozszerzone myślenie i jak je wywołać?

Myślenie rozszerzone (nazywane również „myśleniem rozszerzonym” lub „blokami myślowymi”) pozwala modelowi wykonywać pośrednie ciągi myślowe lub rozumowanie krok po kroku, opcjonalnie zachowując lub podsumowując wewnętrzne bloki myślowe. Interfejs API Messages obsługuje to zachowanie, a Anthropic dodał elementy sterujące do zachowywania poprzednich bloków myślowych, dzięki czemu agenci działający w wielu turach mogą ponownie wykorzystywać wcześniejsze rozumowanie bez konieczności powtarzania kosztownych obliczeń. Myślenie rozszerzone należy stosować, gdy zadanie wymaga planowania wieloetapowego, długoterminowego rozwiązywania problemów lub orkiestracji narzędzi.

Jak zintegrować narzędzia i skompilować agentów z Opus 4.5?

Jedną z głównych zalet Opus 4.5 jest ulepszenie użycie narzędzia: zdefiniuj narzędzia w swoim kliencie, pozwól Claude'owi zdecydować, kiedy je wywołać, uruchom narzędzie i zwróć tool_result — Claude wykorzysta te wyniki w swojej ostatecznej odpowiedzi. Anthropic udostępnia zestawy SDK agentów, które umożliwiają rejestrowanie typowanych funkcji narzędzi (np. run_shell, call_api, search_docs), które Claude może odkryć i wywołać podczas rozszerzonego myślenia. Platforma konwertuje definicje narzędzi na funkcje wywoływalne, które model może wywoływać i odbierać z nich wyniki. W ten sposób można bezpiecznie budować przepływy pracy oparte na agentach (z kontrolowanymi wejściami/wyjściami).

Poniżej znajduje się praktyczny wzorzec i kompleksowy przykład w Pythonie.

Wzorzec użycia narzędzi (koncepcyjny)

Materiały klienta tools metadanych z nazwą, opisem i schematem JSON (input_schema).
Model zwraca tool_use blok (ustrukturyzowana instrukcja modelu, która wywołuje określone narzędzie z określonymi danymi wejściowymi). Odpowiedź API stop_reason może być tool_use.
Klient uruchamia narzędzie (Twój kod wywołuje zewnętrzne API lub funkcję lokalną).
Klient wysyła wiadomość z dalszymi informacjami w role:"user" oraz tool_result blok zawartości zawierający wyniki działania narzędzia.
Model zużywa wynik narzędzia i zwraca ostateczną odpowiedź lub dalsze wywołania narzędzi.

Ten przepływ umożliwia bezpieczną kontrolę po stronie klienta nad tym, co wykonuje model (model proponuje wywołania narzędzi; kontrolujesz wykonanie).

Przykład kompleksowy — Python (proste narzędzie pogodowe)

# 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)

Jak należy zorganizować agentów, aby zapewnić im niezawodność?

Dezynfekcja danych wejściowych narzędzi (unikaj wstrzykiwania za pomocą monitów).
Sprawdź wyniki narzędzia przed przekazaniem ich z powrotem do modelu (sprawdzenie schematu).
Ogranicz zakres narzędzia (zasada najmniejszych uprawnień).
Użyj pomocników do zagęszczania (z Anthropic SDKs) w celu zachowania kontekstu, którym można zarządzać na dłuższą metę.

Jak zaprojektować podpowiedzi i strukturę wiadomości w Opus 4.5?

Jakie role wiadomości i strategie wstępnego wypełniania sprawdzają się najlepiej?

Użyj wzoru składającego się z trzech części:

Konfiguracja (rola: system): instrukcje globalne — ton, zabezpieczenia, rola.
Asystent (opcjonalnie): gotowe przykłady lub treści wprowadzające.
System Rezerwacji Sal Smart Spaces® rozwiązuje problem zarządzania rezerwacjami sal, biurek i przestrzeni wspólnych. Zmiany w ostatniej chwili są od razu widoczne, co ułatwia pracę recepcji i użytkownikom. Kalendarz w czasie rzeczywistym pokazuje wolne zasoby, ich parametry, a nawet zaplanowane sprzątanie. (rola: użytkownik): natychmiastowe żądanie.

Wstępnie wypełnij komunikat systemowy ograniczeniami (format, długość, politykę bezpieczeństwa, schemat JSON, jeśli chcesz uzyskać ustrukturyzowane dane wyjściowe). W przypadku agentów dołącz specyfikacje narzędzi i przykłady użycia, aby Opus 4.5 mógł poprawnie wywoływać te narzędzia.

W jaki sposób mogę wykorzystać kompresję kontekstu i szybkie buforowanie, aby zapisać tokeny?

Kompaktowanie kontekstu: Kompresuj starsze fragmenty konwersacji do zwięzłych podsumowań, z których model nadal może korzystać. Opus 4.5 obsługuje automatyzację w celu zagęszczenia kontekstu bez utraty kluczowych bloków rozumowania.
Szybkie buforowanie: odpowiedzi modelu pamięci podręcznej na powtarzające się monity (Anthropic zapewnia wzorce buforowania monitów w celu zmniejszenia opóźnień/kosztów).

Obie funkcje zmniejszają liczbę używanych tokenów podczas długich interakcji i są zalecane w przypadku długotrwałych przepływów pracy agentów i asystentów produkcyjnych.

Obsługa błędów i najlepsze praktyki

Poniżej przedstawiono praktyczne zalecenia dotyczące niezawodności i bezpieczeństwa w kontekście integracji produkcji z Opus 4.5.

Niezawodność i ponowne próby

Limity szybkości obsługi (HTTP 429) w wycofywanie wykładnicze i jitter (rozpoczyna się od 500–1000 ms).
Idempotencja:w przypadku wywołań LLM, które nie powodują mutacji, można bezpiecznie ponawiać próby, jednak należy zachować ostrożność w przypadku przepływów pracy, w których model wywołuje zewnętrzne efekty uboczne (wywołania narzędzi) — deduplikuj poprzez śledzenie tool_use_id lub własne identyfikatory żądań.
Stabilność przesyłania strumieniowego: obsługuj częściowe strumienie i łącz się ponownie w sposób płynny; jeśli wystąpi przerwa, preferuj ponowienie całego żądania lub wznowienie przy użyciu stanu na poziomie aplikacji, aby uniknąć niespójnych interakcji narzędzi.

Bezpieczeństwo i ochrona

Szybka iniekcja i bezpieczeństwo narzędzi: nigdy Zezwól modelowi na bezpośrednie wykonywanie dowolnych poleceń powłoki lub kodu bez walidacji. Zawsze waliduj dane wejściowe narzędzi i oczyszczaj dane wyjściowe. Model proponuje wywołania narzędzi; Twój kod decyduje, czy je uruchomić. Karta systemowa i dokumentacja Anthropic opisują ograniczenia wyrównania i poziomy bezpieczeństwa — należy ich przestrzegać w przypadku domen wysokiego ryzyka.
Przetwarzanie danych i zgodność z przepisami: Traktuj monity i dane wejściowe/wyjściowe narzędzi zawierające dane osobowe lub dane regulowane zgodnie z polityką prawną/zgodności. Korzystaj z mechanizmów kontroli VPC/korporacyjnych dostawcy, jeśli masz rygorystyczne wymagania dotyczące rezydencji danych lub audytu (Bedrock/Vertex/Foundry oferują opcje korporacyjne).

Obserwowalność i kontrola kosztów

Rejestruj metadane żądania/odpowiedzi (nie surowa treść wrażliwa, chyba że jest to dozwolone) — liczba tokenów, effort Poziom, opóźnienie, identyfikator modelu i dostawca. Te metryki są niezbędne do atrybucji kosztów i debugowania.
Dokładaj starań, aby kontrolować koszt połączenia: woleć low wysiłek na rzecz rutynowego podsumowania lub punktów końcowych o wysokim QPS; użyj high Wysiłek włożony w dogłębne debugowanie lub dochodzenia. Monitoruj jakość i zużycie tokenów, aby wybrać ustawienia domyślne dla różnych punktów końcowych.

Podsumowanie — kiedy (i jak) wybrać Opus 4.5?

Claude Opus 4.5 to naturalny wybór, jeśli Twój produkt wymaga:

głębokie rozumowanie wieloetapowe (długie łańcuchy logiki, badań lub debugowania),
solidna orkiestracja agentów/narzędzi (złożone przepływy pracy wywołujące zewnętrzne interfejsy API) lub
pomoc w tworzeniu kodu klasy produkcyjnej w ramach dużych baz kodu.

Operacyjnie użyj wysiłek Aby dostosować budżety na połączenie; polegaj na schemacie użycia narzędzi, aby zachować bezpieczeństwo wykonania i wybierz partnera w chmurze (lub Anthropic API Direct) w oparciu o swoje potrzeby w zakresie zgodności. Przeprowadź analizę porównawczą z własnym korpusem danych: numery dostawców (SWE-bench itp.) są przydatnymi sygnałami, ale to Twoje rzeczywiste zadanie i dane decydują o zwrocie z inwestycji (ROI). Dla bezpieczeństwa postępuj zgodnie z kartą systemu Opus 4.5 i zastosuj zabezpieczenia dotyczące wykonania narzędzia i obsługi danych osobowych (PII).

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Claude Opus 4.5 API poprzez CometAPI. Na początek zapoznaj się z możliwościami modeluInterfejs API Comet Plac zabaw Szczegółowe instrukcje znajdziesz w przewodniku API. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Z e tAPI zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !

Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!