| 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 (longo, código, saídas estruturadas), mensagens em streaming; suporta saídas de documentos e estruturadas |
| Context window | 1,000,000 tokens (beta); compactação disponível para estender o contexto efetivo |
| Max output tokens | 128,000 |
| Effort / reasoning controls | baixo, médio, alto (padrão), máximo; além de raciocínio adaptativo que permite ao modelo escolher raciocínio estendido quando útil |
| Long-context features | Compactação de contexto (beta) com cabeçalho compact-2026-01-12; streaming recomendado para saídas grandes |
O que é o Claude Opus 4.6
O Claude Opus 4.6 é o modelo de classe Opus mais capaz da Anthropic (lançado em 5 de fevereiro de 2026), ajustado para workflows complexos de trabalho intelectual de longo prazo 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 a uma janela de contexto de 1,000,000 tokens (beta) e compactação no lado do servidor para resumir e preservar o estado de conversas de longa duração.
- Saídas muito grandes: Até 128k tokens de saída, possibilitando a geração, em uma única solicitação, de documentos extensos, relatórios ou patches de código multiarquivo.
- Workflows agentivos e equipes de agentes: Suporte em prévia de pesquisa no Claude Code para criar múltiplos agentes que se coordenam em paralelo para revisão, testes e tarefas de engenharia em múltiplas etapas.
- Controles de esforço e raciocínio adaptativo: Quatro níveis de esforço (baixo/médio/alto/máximo) e raciocínio adaptativo que permite ao modelo aplicar raciocínio estendido seletivamente quando apropriado.
- Codificação e uso de ferramentas aprimorados: Melhorias para revisão de código, depuração, fluxos de trabalho de agentes em estilo terminal e integrações com ferramentas de escritório (Claude no Excel / PowerPoint).
- Compactação de contexto e ferramentas para execução prolongada: Estratégia de compactação no lado do servidor e suporte no SDK (streaming) para gerenciar agentes de longa duração sem poda manual de estado.
Desempenho em benchmarks do Claude Opus 4.6
A Anthropic relata desempenho líder em múltiplas avaliações: as maiores pontuações no Terminal-Bench 2.0 (codificação agentiva), resultado de ponta no setor no DeepSearchQA, uma vantagem de 144 Elo sobre o GPT-5.2 da OpenAI no GDPval-AA e uma pontuação de BigLaw Bench de 90,2% (de acordo com o comunicado da Anthropic e o system card). Consulte o system card oficial e as notas de versão para metodologia e ressalvas.
| Benchmark / tarefa | Resultado reportado do Opus 4.6 (Anthropic) |
|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 (codificação) | 65.4% (líder do setor, segundo a Anthropic). |
| OSWorld (tarefas de uso de computador) | 72.7% (o melhor modelo da Anthropic para uso de computador). |
| GDPVal / Elo (raciocínio adaptativo, benchmarks de parceiros) | Resultados pré-lançamento da Anthropic/parceiros relatam Elo alto em relação a outros modelos de ponta (materiais do fornecedor mostram o Opus 4.6 liderando em vários benchmarks agentivos e de codificação). Resumos da imprensa independente observam o Opus 4.6 superando o GPT-5.2 em avaliações profissionais específicas. |
Observação: 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 detalhes de metodologia de teste e conjuntos de dados.
Claude Opus 4.6 vs Opus 4.5 vs GPT-5.2 (visão comparativa)
| Modelo | Pontos fortes | Observações |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | Raciocínio de longo horizonte líder na categoria, codificação agentiva, beta de 1M tokens, saídas de 128k | A Anthropic relata ganhos sobre o Opus 4.5 e o OpenAI GPT-5.2 no GDPval-AA e no Terminal-Bench. |
| Claude Opus 4.5 | Capacidades fortes de codificação e agentivas (linha de base anterior) | O 4.6 melhora o planejamento e a estabilidade em execuções longas. |
| OpenAI GPT-5.2 (referência) | Raciocínio multimodal robusto 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 empresariais representativos
- Refatorações de código em escala de repositório, migrações de múltiplos arquivos e geração automatizada de patches.
- Workflows agentivos de longa duração: pesquisa automatizada, síntese multidocumento e orquestração de CI.
- Análises financeiras e pesquisas jurídicas que exigem verificação cruzada de múltiplas fontes e saídas estruturadas.
- Workflows de documento → slides: ingerir grandes planilhas, sintetizar conclusões e gerar apresentações em PowerPoint consistentes com a marca.
- Workflows 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 a chave de API
Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console do CometAPI. Obtenha a credencial de acesso (chave de API) da interface. Clique em “Add Token” no token de 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 e o corpo da solicitação são obtidos na documentação da API do nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI da sua conta. Onde chamá-lo: formato [Anthropic Messages] e formato [Chat].
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 os 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.