| Item | Claude Opus 4.6 (especificações públicas) |
|---|---|
| Model family | Claude Opus (Opus 4.6) |
| Model id | claude-opus-4-6 |
| Provider | Anthropic |
| Input types | Texto, arquivos estruturados (documentos, planilhas), entradas de visão (imagens/capturas de tela) — via Messages API e Files API |
| Output types | Texto (formato longo, código, saídas estruturadas), mensagens em streaming; compatível com documentos e saídas estruturadas |
| Context window | 1.000.000 tokens (beta); compactação disponível para ampliar o contexto efetivo |
| Max output tokens | 128.000 |
| Effort / reasoning controls | low, medium, high (padrão), max; além de adaptive thinking para permitir que o modelo escolha raciocínio estendido quando útil |
| Long-context features | Compactação de contexto (beta) com o cabeçalho compact-2026-01-12; streaming recomendado para saídas grandes |
O que é o Claude Opus 4.6
Claude Opus 4.6 é o modelo da classe Opus mais capaz da Anthropic (lançado em 5 de fevereiro de 2026), ajustado para fluxos de trabalho complexos e de longo horizonte em conhecimento e codificação agentiva. Ele enfatiza planejamento confiável, execução sustentada em múltiplas etapas e robustez em grandes bases de código e tarefas corporativas, como análise financeira, raciocínio jurídico e pesquisa com múltiplos documentos.
Principais recursos do Claude Opus 4.6
- Contexto ultralongo (beta): Suporte para uma janela de contexto de 1.000.000 tokens (beta) e compactação de contexto no lado do servidor para resumir e preservar o estado de conversas de longa duração.
- Saídas muito grandes: Até 128 mil tokens de saída, permitindo a geração em uma única solicitação de documentos extensos, relatórios ou patches de código com múltiplos arquivos.
- Fluxos de trabalho agentivos e equipes de agentes: Suporte em prévia de pesquisa no Claude Code para criar vários agentes que se coordenam em paralelo para revisão, testes e tarefas de engenharia em múltiplas etapas.
- Controles de esforço e pensamento adaptativo: Quatro níveis de esforço (low/medium/high/max) e adaptive thinking, que permite ao modelo aplicar seletivamente raciocínio estendido quando apropriado.
- Codificação e uso de ferramentas aprimorados: Melhorias para revisão de código, depuração, fluxos de trabalho agentivos em estilo terminal e integrações com ferramentas de escritório (Claude no Excel / PowerPoint).
- Compactação de contexto e ferramentas de longa duração: Estratégia de compactação no lado do servidor e suporte no SDK (streaming) para gerenciar agentes de longa execução sem poda manual de estado.
Desempenho em benchmarks do Claude Opus 4.6
A Anthropic relata desempenho líder em múltiplas avaliações: maiores pontuações no Terminal-Bench 2.0 (codificação agentiva), melhor resultado do setor no DeepSearchQA, uma vantagem de 144 Elo sobre o GPT-5.2 da OpenAI no GDPval-AA e uma pontuação de 90,2% no BigLaw Bench (segundo o release e o system card da Anthropic). Consulte o system card oficial e as notas de lançamento para metodologia e ressalvas.
| Benchmark / task | Resultado reportado do Opus 4.6 (Anthropic) |
|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 (coding) | 65,4% (líder do setor segundo a Anthropic). |
| OSWorld (computer-using tasks) | 72,7% (o melhor modelo de uso de computador da Anthropic). |
| GDPVal / Elo (adaptive thinking, partner benchmarks) | Resultados pré-lançamento da Anthropic / parceiros relatam Elo elevado em relação a outros modelos de fronteira (os materiais do fornecedor mostram o Opus 4.6 liderando em vários benchmarks agentivos e de codificação). Resumos independentes da imprensa observam o Opus 4.6 superando o GPT-5.2 em avaliações profissionais específicas. |
Nota: Benchmarks e comparações reportadas são resultados publicados pela Anthropic no anúncio de 5 de fevereiro de 2026 e no system card; os usuários devem consultar o system card para a metodologia de teste e os detalhes do conjunto de dados.
Claude Opus 4.6 vs Opus 4.5 vs GPT-5.2 (visão comparativa)
| Model | Pontos fortes | Observações |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | Melhor da categoria em raciocínio de longo horizonte, codificação agentiva, beta de 1M tokens, saídas de 128k | A Anthropic relata ganhos sobre o Opus 4.5 e o GPT-5.2 da OpenAI no GDPval-AA e no Terminal-Bench. |
| Claude Opus 4.5 | Fortes capacidades de codificação e agentes (linha de base anterior) | O 4.6 melhora o planejamento e a estabilidade em execuções longas. |
| OpenAI GPT-5.2 (reference) | Forte raciocínio multimodal e ampla implantação | A Anthropic cita uma diferença de ~144 Elo (GDPval-AA) a favor do Opus 4.6; as comparações variam por tarefa e benchmark. |
Casos de uso corporativos representativos
- Refatorações de código em escala de repositório, migrações com múltiplos arquivos e geração automatizada de patches.
- Fluxos de trabalho agentivos de longa duração: pesquisa automatizada, síntese de múltiplos documentos e orquestração de CI.
- Análise financeira e pesquisa jurídica que exigem verificação cruzada de múltiplas fontes e saídas estruturadas.
- Fluxos de trabalho documento → slide: ingestão de grandes planilhas, síntese de conclusões e geração de apresentações PowerPoint consistentes com a marca.
- Fluxos de trabalho de segurança defensiva: triagem e reprodução de vulnerabilidades em condições controladas e auditadas.
Como acessar e usar a API do Claude Opus 4.6
Etapa 1: Cadastre-se para obter uma API Key
Faça login em cometapi.com. Se você ainda não for nosso usuário, registre-se primeiro. Entre no seu console do CometAPI. Obtenha a credencial de acesso API key da interface. Clique em “Add Token” na seção de token da API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
Etapa 2: Envie solicitações para a API claude-opus-4-6
Selecione o endpoint “claude-opus-4-6” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método da solicitação e o corpo da solicitação podem ser obtidos na documentação da API em nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave real do CometAPI da sua conta. Onde chamá-la: Anthropic Messages formato e Chat formato.
Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é a isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: Recuperar e verificar resultados
Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.