Como usar a API do Claude Opus 4.5

A Anthropic lançou o Claude Opus 4.5 no final de novembro de 2025 como um modelo da classe Opus mais robusto e eficiente, voltado para engenharia de software profissional, fluxos de trabalho com agentes e tarefas de longo prazo. Disponível na plataforma de desenvolvedores da Anthropic e via CometAPI, o Claude Opus 4.5 introduz novos controles de API (notadamente o parâmetro de esforço), ferramentas aprimoradas para uso computacional, pensamento expandido e melhorias na eficiência de tokens que fazem a diferença em produção.

A seguir, apresentamos um guia prático e profissional: o que mudou, como obter acesso, como usar os novos controles (esforço, pensamento estratégico, uso de ferramentas, uso de arquivos/computadores), orientações sobre custos e otimização, considerações de segurança/governança e padrões de integração no mundo real.

O que exatamente é Claude Opus 4.5 e por que isso é importante?

Claude Opus 4.5 é o membro mais recente da família de modelos Opus da Anthropic (lançado entre 24 e 25 de novembro de 2025), com foco em máxima capacidade de raciocínio e codificação, além de aprimorar a eficiência de tokens e oferecer novos controles de API para equilibrar custo e abrangência. A Anthropic posiciona o Opus 4.5 como o "modelo mais inteligente" já lançado, voltado para tarefas complexas de engenharia de software, agentes de longa duração, automação de planilhas/Excel e tarefas que exigem raciocínio contínuo em várias etapas.

Quais são as principais atualizações do Opus 4.5?

A Anthropic projetou o Opus 4.5 para melhorar profundidade de raciocínio e agente comportamento, ao mesmo tempo que oferece aos desenvolvedores melhor controle sobre as compensações entre custo e latência. Os principais destaques desta versão são:

Parâmetro de esforço (beta): um parâmetro de API de primeira classe que controla quanto do "orçamento de pensamento" Claude gasta em uma solicitação (geralmente low, medium, highIsso influencia o raciocínio, as chamadas de ferramentas e os tokens internos de "pensamento", permitindo ajustar a velocidade versus a abrangência a cada chamada, em vez de alternar entre modelos. Essa é uma funcionalidade exclusiva do Opus 4.5.
Melhor orquestração de agentes e ferramentas: Precisão aprimorada na seleção de ferramentas, chamadas de ferramentas mais bem estruturadas e um fluxo de trabalho ferramenta-resultado mais robusto para a criação de agentes e pipelines de várias etapas. A Anthropic fornece documentação e orientações do SDK para o fluxo de "uso de ferramentas".
Token / eficiência de custo — A Anthropic relata reduções de até 50% no uso de tokens para alguns fluxos de trabalho em comparação com o Sonnet 4.5, além de menos erros de chamada de ferramentas e menos iterações para tarefas complexas de engenharia.
Capacidades multimodais aprimoradas: Melhorias abrangentes no desempenho visual, de raciocínio e matemático.
A janela de contexto foi expandida para 200 mil tokens, permitindo conversas longas e aprofundadas e análises complexas de documentos.

Quais capacidades práticas foram aprimoradas?

Atualização de desempenho

Melhor orquestração de agentes e ferramentas: maior precisão na escolha de ferramentas, chamadas de ferramentas mais bem estruturadas e um fluxo de trabalho ferramenta-resultado mais robusto para a criação de agentes e pipelines de várias etapas. A Anthropic fornece documentação e orientações do SDK para o fluxo de "uso de ferramentas". O gerenciamento de contexto aprimorado, os auxiliares de compactação para execuções longas de agentes e os SDKs de ferramentas de primeira linha para registro e validação de ferramentas tornam o Opus 4.5 melhor para a criação de agentes que são executados de forma autônoma por várias etapas.
Capacidades multimodais aprimoradas: Melhorias abrangentes no desempenho visual, de raciocínio e matemático.
A janela de contexto foi expandida para 200 mil tokens, permitindo conversas longas e aprofundadas e análises complexas de documentos.

Programação e trabalho de longo prazo

O Opus 4.5 continua a ser orientado por benchmarks para tarefas de codificação; ele reduz o número de iterações e erros de chamadas de ferramentas durante trabalhos longos (migração de código, refatoração, depuração em várias etapas). Os primeiros relatórios e a ficha técnica do sistema da Anthropic apontam para um desempenho sustentado aprimorado em benchmarks de engenharia e ganhos de eficiência significativos em pipelines orientados por ferramentas.

In SWE-bench, O Opus 4.5 apresenta excelentes resultados em benchmarks de engenharia de software (a Anthropic lista 80.9% no SWE-bench Verified em seu material de lançamento), e os clientes relatam melhorias na depuração, edição de múltiplos arquivos e tarefas de código de longo prazo.

Claude Opus 4.5-SWE-1

Custo e Eficiência

A Anthropic projetou o Opus 4.5 para melhorar profundidade de raciocínio e agente comportamento, ao mesmo tempo que oferece aos desenvolvedores maior controle sobre a relação custo/latência:

Redução de preço em comparação com o Opus 4.1: US$ 5 (entrada) / US$ 25 (saída) por milhão de tokens.
Melhoria no uso de tokens: redução média de 50 a 75% no consumo, mantendo o desempenho.
um parâmetro de API de primeira classe que controla quanto do "orçamento de pensamento" Claude gasta em uma solicitação (geralmente low, medium, highIsso influencia o raciocínio, as chamadas de ferramentas e os tokens internos de "pensamento", permitindo ajustar a velocidade versus a abrangência a cada chamada, em vez de alternar entre modelos. Essa é uma funcionalidade exclusiva do Opus 4.5 (em comparação com o Sonnet 4.5: Esforço Médio → 76% menos tokens, desempenho comparável; Alto Esforço → melhoria de desempenho de 4.3%, redução de 48% no uso de tokens).

Como faço para acessar e usar a API do Claude Opus 4.5?

Como posso obter acesso e chaves?

Crie uma conta de desenvolvedor Anthropic/Claude. Cadastre-se no portal de desenvolvedores da Claude/Anthropic e crie uma chave de API pelo Console (existem fluxos de organização/administração para equipes). A API de Mensagens é o endpoint principal para interações de chat/assistente.
Parceiros de nuvem: O Opus 4.5 também está disponível nos principais marketplaces de nuvem, como o Google Vertex AI. CometAPI(Uma plataforma de agregação de APIs de IA, que requer autenticação) No CometAPI, você pode acessar a API Claude opus 4.5 através dos formatos de Mensagens Antropológicas e Chat.

Como devo autenticar minhas solicitações?

Use tokens de portador padrão: inclua um Authorization: Bearer $_API_KEY Um cabeçalho é enviado em cada chamada de API. As requisições são feitas em JSON via HTTPS; a API de Mensagens aceita uma lista de mensagens estruturadas (sistema + usuário + assistente).

Guia de início rápido — Python (SDK oficial)

Instale o SDK:

pip install anthropic

Exemplo mínimo (síncrono):

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

Esta chamada utiliza o identificador de modelo canônico do Opus 4.5. Para endpoints gerenciados pelo provedor (Vertex, CometAPI, Foundry), siga a documentação do provedor para construir o cliente e fornecer a URL e a chave do provedor (por exemplo, https://api.cometapi.com/v1/messages para CometAPI).

Guia de Introdução — Python (CometAPI)

Você precisa fazer login no CometAPI e obter uma chave.

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":  }'

Como faço para usar o novo esforço Parâmetro e pensamento expandido?

O que é a sessão esforço parâmetro e como faço para configurá-lo?

O esforço O parâmetro é um controle de API de primeira classe introduzido no Opus 4.5 que ajusta a quantidade de computação interna e orçamento de tokens que o modelo gasta para produzir sua saída. Os valores típicos são low, medium e highUse-o para equilibrar a latência e o custo do token com a abrangência do processo:

low — Respostas rápidas e com uso eficiente de tokens para automação de alto volume e tarefas rotineiras.
medium — Equilíbrio entre qualidade e custo para uso na produção.
high — análise profunda, raciocínio em várias etapas ou quando a precisão é fundamental.

Antrópico introduzido effort para Opus 4.5 (beta). Você deve incluir um cabeçalho beta (por exemplo, effort-2025-11-24) e especifique output_config: { "effort": "low|medium|high" } (exemplo mostrado abaixo). high é o comportamento padrão. Reduzir o esforço diminui o uso de tokens e a latência, mas pode reduzir ligeiramente a abrangência. Use-o para tarefas de alto desempenho ou sensíveis à latência.

Exemplo:

# 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)

Quando usar cada um: usar low para fluxos de trabalho automatizados (por exemplo, categorização de e-mails), medium para assistentes padrão, e high Para geração de código, pesquisa aprofundada ou tarefas sensíveis ao risco. A Anthropic destaca esse parâmetro como um controle fundamental para o Opus 4.5.

No teste SWE-bench:

No modo de esforço médio: o desempenho é comparável ao do Sonnet 4.5, mas os tokens de saída são reduzidos em 76%;

No modo de Alto Esforço: o desempenho supera o do Sonnet 4.5 em aproximadamente 4.3 pontos percentuais, e os tokens são reduzidos em 48%.

Claude Opus 4.5-SWE-2

O que é o Pensamento Expandido e como posso invocá-lo?

O Pensamento Estendido (também chamado de "blocos de pensamento") permite que o modelo execute cadeias intermediárias de raciocínio ou raciocínio passo a passo, preservando ou resumindo opcionalmente os blocos de pensamento internos. A API de Mensagens oferece suporte a esse comportamento e a Anthropic adicionou controles para preservar blocos de pensamento anteriores, permitindo que agentes com múltiplas interações reutilizem raciocínios anteriores sem a necessidade de recálculos dispendiosos. Utilize o pensamento estendido quando a tarefa exigir planejamento em várias etapas, resolução de problemas de longo prazo ou orquestração de ferramentas.

Como faço para integrar ferramentas e criar agentes com o Opus 4.5?

Um dos principais pontos fortes do Opus 4.5 é a melhoria. uso da ferramentaDefina as ferramentas no seu cliente, deixe o Claude decidir quando chamá-las, execute a ferramenta e retorne o resultado. tool_result — Claude usará esses resultados em sua resposta final. A Anthropic fornece SDKs de Agente que permitem registrar funções de ferramentas tipadas (por exemplo, run_shell, call_api, search_docs) que Claude pode descobrir e invocar durante o processo de raciocínio prolongado. A plataforma converte definições de ferramentas em funções que o modelo pode chamar e das quais pode receber resultados. É assim que se criam fluxos de trabalho agéticos com segurança (com entradas/saídas controladas).

A seguir, apresentamos um padrão prático e um exemplo completo em Python.

Padrão de uso de ferramentas (conceitual)

Suprimentos do cliente tools metadados com nome, descrição e esquema JSON (input_schema).
O modelo retorna um tool_use quadra (instruções estruturadas do modelo para chamar uma ferramenta específica com entradas específicas). A resposta da API stop_reason pode ser tool_use.
O cliente executa a ferramenta. (Seu código chama a API externa ou uma função local).
O cliente envia uma mensagem de acompanhamento. com role:"user" e uma tool_result Bloco de conteúdo contendo os resultados da ferramenta.
O modelo consome o resultado da ferramenta e retorna a resposta final ou realiza novas chamadas à ferramenta.

Esse fluxo permite o controle seguro, por parte do cliente, sobre o que o modelo executa (o modelo). propõe A ferramenta chama; você controla a execução).

Exemplo completo — Python (ferramenta simples de previsão do tempo)

# 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)

Como estruturar os agentes para garantir confiabilidade?

Higienizar entradas da ferramenta (evitar injeção por meio de instruções).
Validar os resultados da ferramenta antes de os realimentar ao modelo (verificações de esquema).
Limitar o escopo da ferramenta (princípio do menor privilégio).
Use auxiliares de compactação (dos SDKs Antrópicos) para manter o contexto gerenciável em longas execuções.

Como devo elaborar os prompts e estruturar as mensagens para o Opus 4.5?

Quais funções de mensagem e estratégias de preenchimento automático funcionam melhor?

Utilize um padrão de três partes:

System (função: sistema): instruções globais — tom, diretrizes, função.
Assistente (opcional): exemplos prontos ou conteúdo introdutório.
Utilizador (função: usuário): a solicitação imediata.

Preencha previamente a mensagem do sistema com restrições (formato, comprimento, política de segurança, esquema JSON, caso deseje uma saída estruturada). Para agentes, inclua especificações de ferramentas e exemplos de uso para que o Opus 4.5 possa invocá-las corretamente.

Como faço para usar a compactação de contexto e o cache de prompts para salvar tokens?

Compactação de contexto: Comprima partes antigas de uma conversa em resumos concisos que o modelo ainda possa usar. O Opus 4.5 oferece suporte à automação para compactar o contexto sem perder blocos de raciocínio críticos.
Cache de prompts: Respostas do modelo de cache para solicitações repetidas (o Anthropic fornece padrões de cache de solicitações para reduzir a latência/custo).

Ambas as funcionalidades reduzem o consumo de tokens em interações longas e são recomendadas para fluxos de trabalho de agentes de longa duração e assistentes de produção.

Tratamento de erros e boas práticas

A seguir, apresentamos recomendações práticas de confiabilidade e segurança para a integração em produção com o Opus 4.5.

Confiabilidade e novas tentativas

Lidar com limites de taxa (HTTP 429) com recuo exponencial e jitter (começa em 500–1000ms).
IdempotênciaPara chamadas LLM não mutativas, você pode tentar novamente com segurança, mas tenha cuidado em fluxos de trabalho onde o modelo aciona efeitos colaterais externos (chamadas de ferramentas) — elimine duplicatas rastreando tool_use_id ou seus próprios IDs de solicitação.
Estabilidade do streaming: Lidar com fluxos parciais e reconectar de forma adequada; se ocorrer uma interrupção, preferir tentar novamente toda a solicitação ou retomar usando o estado em nível de aplicativo para evitar interações inconsistentes entre ferramentas.

Segurança e proteção

Injeção rápida e segurança da ferramenta: nunca Permita que o modelo execute diretamente comandos ou código arbitrários do shell sem validação. Sempre valide as entradas das ferramentas e higienize as saídas. O modelo propõe chamadas de ferramentas; seu código decide se as executará. O cartão de sistema e a documentação do Anthropic descrevem as restrições de alinhamento e os níveis de segurança — siga-os para domínios de alto risco.
Tratamento e conformidade de dados: Trate as solicitações e as entradas/saídas das ferramentas que contenham informações pessoais identificáveis (PII) ou dados regulamentados de acordo com sua política legal/de conformidade. Use os controles corporativos/VPC do provedor se você tiver requisitos rigorosos de residência de dados ou auditoria (Bedrock/Vertex/Foundry oferecem opções corporativas).

Observabilidade e controle de custos

Registrar metadados de solicitação/resposta (não é conteúdo sensível bruto, a menos que seja permitido) — contagem de tokens, effort Nível, latência, ID do modelo e provedor. Essas métricas são essenciais para a atribuição de custos e depuração.
Use o esforço para controlar o custo por chamada.:prefiro low esforço para sumarização de rotina ou endpoints de alta QPS; usar high Esforço para depuração ou investigações aprofundadas. Monitore a qualidade em relação ao consumo de tokens para escolher valores padrão para diferentes endpoints.

Conclusão — Quando (e como) você deve escolher o Opus 4.5?

Claude Opus 4.5 é a escolha natural quando seu produto precisa de:

raciocínio profundo em várias etapas (longas cadeias de lógica, pesquisa ou depuração),
orquestração robusta de agentes/ferramentas (fluxos de trabalho complexos que invocam APIs externas), ou
Assistência com código de nível de produção em grandes bases de código.

Operacionalmente, use esforço Para ajustar os orçamentos por chamada, confie no padrão de uso da ferramenta para manter a segurança da execução e escolha um parceiro de nuvem (ou a API da Anthropic diretamente) com base em suas necessidades de conformidade. Compare com seu próprio conjunto de dados: os números dos fornecedores (SWE-bench etc.) são indicadores úteis, mas sua tarefa e seus dados reais determinam o ROI. Para segurança, siga o guia do sistema Opus 4.5 e estabeleça medidas de proteção em torno da execução da ferramenta e do tratamento de informações pessoais identificáveis (PII).

Os desenvolvedores podem acessar API Claude Opus 4.5 por meio da CometAPI. Para começar, explore os recursos do modelo deCometAPI no Playground e consulte o guia da API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login na CometAPI e obtido a chave da API. Com e tAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.

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