| Element | Claude Opus 4.6 (specyfikacja publiczna) |
|---|---|
| Rodzina modelu | Claude Opus (Opus 4.6) |
| ID modelu | claude-opus-4-6 |
| Dostawca | Anthropic |
| Typy danych wejściowych | Tekst, pliki ustrukturyzowane (dokumenty, arkusze kalkulacyjne), wejścia wizualne (obrazy/zrzuty ekranu) — za pośrednictwem Messages API i Files API |
| Typy danych wyjściowych | Tekst (długie formy, kod, wyjścia ustrukturyzowane), strumieniowane wiadomości; obsługuje dokumenty i wyjścia ustrukturyzowane |
| Okno kontekstu | 1,000,000 tokenów (beta); dostępne kompaktowanie, aby wydłużyć efektywny kontekst |
| Maksymalna liczba tokenów wyjściowych | 128,000 |
| Sterowanie wysiłkiem / rozumowaniem | niski, średni, wysoki (domyślny), maks; oraz adaptacyjne myślenie umożliwiające modelowi wybór rozszerzonego rozumowania, gdy jest to przydatne |
| Funkcje długiego kontekstu | Kompaktowanie kontekstu (beta) z nagłówkiem compact-2026-01-12; strumieniowanie zalecane dla dużych wyjść |
What is Claude Opus 4.6
Claude Opus 4.6 to najwydajniejszy model klasy Opus firmy Anthropic (wydany 5 lutego 2026 r.), dostrojony do złożonej, pracy opartej na wiedzy o długim horyzoncie oraz agentowych przepływów programistycznych. Kładzie nacisk na niezawodne planowanie, długotrwałe, wieloetapowe wykonywanie oraz odporność na dużych bazach kodu i zadaniach korporacyjnych, takich jak analizy finansowe, rozumowanie prawnicze i badania wielodokumentowe.
Main features of Claude Opus 4.6
- Ultra-długi kontekst (beta): Obsługa okna kontekstu 1,000,000 tokenów (beta) oraz kompaktowania kontekstu po stronie serwera w celu streszczania i zachowywania długotrwałego stanu rozmowy.
- Bardzo duże wyjścia: Do 128k tokenów wyjściowych, co umożliwia generowanie w jednym żądaniu dużych dokumentów, raportów lub wieloplikowych łatek kodu.
- Agentowe przepływy pracy i zespoły agentów: Wersja zapoznawcza wsparcia w Claude Code dla uruchamiania wielu agentów koordynujących równolegle przegląd, testy i wieloetapowe zadania inżynieryjne.
- Sterowanie wysiłkiem i adaptacyjnym rozumowaniem: Cztery poziomy wysiłku (niski/średni/wysoki/maks) oraz adaptacyjne rozumowanie pozwalające modelowi selektywnie stosować rozszerzone wnioskowanie, gdy jest to właściwe.
- Udoskonalone programowanie i użycie narzędzi: Ulepszenia dla przeglądu kodu, debugowania, agentowych przepływów w stylu terminala oraz integracji z narzędziami biurowymi (Claude w Excelu / PowerPoincie).
- Kompaktowanie kontekstu i narzędzia do długich przebiegów: Strategia kompaktowania po stronie serwera oraz wsparcie SDK (strumieniowanie) do zarządzania długo działającymi agentami bez ręcznego przycinania stanu.
Benchmark performance of Claude Opus 4.6
Anthropic raportuje wiodącą wydajność w wielu ewaluacjach: najwyższe wyniki w Terminal-Bench 2.0 (agentowe programowanie), czołowy wynik w branży w DeepSearchQA, przewagę 144 Elo nad OpenAI GPT-5.2 w GDPval-AA oraz wynik BigLaw Bench na poziomie 90.2% (wg komunikatu i karty systemowej Anthropic). Szczegóły metodologii i zastrzeżenia znajdziesz w oficjalnej karcie systemowej i informacjach o wydaniu.
| Benchmark / zadanie | Raportowany wynik Opus 4.6 (Anthropic) |
|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 (programowanie) | 65.4% (wg Anthropic wynik wiodący w branży). |
| OSWorld (zadania wymagające obsługi komputera) | 72.7% (najlepszy model Anthropic do obsługi komputera). |
| GDPVal / Elo (adaptacyjne rozumowanie, benchmarki partnerów) | Wyniki przedpremierowe Anthropic/partnerów wskazują wysokie Elo względem innych modeli czołowych (materiały dostawcy pokazują, że Opus 4.6 prowadzi w kilku benchmarkach agentowych i programistycznych). Niezależne podsumowania prasowe odnotowują lepsze wyniki Opus 4.6 niż GPT-5.2 w wybranych profesjonalnych ewaluacjach. |
Uwaga: Benchmarki i przytoczone porównania pochodzą z opublikowanych wyników Anthropic z ogłoszenia i karty systemowej z 5 lutego 2026 r.; użytkownicy powinni odnieść się do karty systemowej w celu poznania metodologii testów i szczegółów zbiorów danych.
Claude Opus 4.6 vs Opus 4.5 vs GPT-5.2 (porównawcza migawka)
| Model | Mocne strony | Uwagi |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | Najlepsze w klasie rozumowanie długiego horyzontu, agentowe kodowanie, beta 1M tokenów, wyjścia 128k | Anthropic raportuje lepsze wyniki względem Opus 4.5 i OpenAI GPT-5.2 w GDPval-AA i Terminal-Bench. |
| Claude Opus 4.5 | Silne możliwości programistyczne i agentowe (poprzednia baza odniesienia) | 4.6 poprawia planowanie i stabilność w długim horyzoncie. |
| OpenAI GPT-5.2 (odniesienie) | Silne rozumowanie multimodalne i szerokie wdrożenia | Anthropic podaje ~144 różnicy Elo (GDPval-AA) na korzyść Opus 4.6; porównania różnią się w zależności od zadania i benchmarku. |
Przykładowe zastosowania korporacyjne
- Refaktoryzacje kodu w skali repozytorium, migracje wieloplikowe oraz automatyczne generowanie łatek.
- Długotrwałe agentowe przepływy pracy: zautomatyzowane badania, synteza wielodokumentowa oraz orkiestracja CI.
- Analizy finansowe i badania prawnicze wymagające wieloźródłowej weryfikacji krzyżowej i ustrukturyzowanych wyników.
- Przepływy Dokument → slajdy: wczytywanie dużych arkuszy kalkulacyjnych, synteza wniosków oraz generowanie zestawów slajdów PowerPoint spójnych z marką.
- Defensywne przepływy bezpieczeństwa: triage i odtwarzanie podatności w kontrolowanych, audytowanych warunkach.
How to access and use Claude Opus 4.6 API
Step 1: Sign Up for API Key
Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj klucz API (poświadczenie dostępu) do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy API token w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.
Step 2: Send Requests to claude-opus-4-6 API
Wybierz endpoint „claude-opus-4-6”, aby wysłać żądanie API i ustawić treść żądania. Metodę i treść żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Na naszej stronie dostępny jest także test w Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> rzeczywistym kluczem CometAPI ze swojego konta. Where to call it: Anthropic Messages format and Chat format.
Wstaw swoje pytanie lub prośbę w polu content — na to model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
Step 3: Retrieve and Verify Results
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.