วิธีใช้ Claude Opus 4.5 API

Anthropic เปิดตัว Claude Opus 4.5 ในช่วงปลายเดือนพฤศจิกายน 2025 ในฐานะโมเดล Opus-class ที่มีความสามารถและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมุ่งเน้นไปที่วิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับมืออาชีพ เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ และงานที่มีขอบเขตการทำงานระยะยาว เวอร์ชันนี้พร้อมใช้งานผ่านแพลตฟอร์มนักพัฒนาของ Anthropic และผ่าน CometAPI และมาพร้อมกับการควบคุม API ใหม่ (โดยเฉพาะพารามิเตอร์ความพยายาม) เครื่องมือที่ใช้งานคอมพิวเตอร์ได้ดีขึ้น การคิดเชิงขยาย และการปรับปรุงประสิทธิภาพโทเค็นที่สำคัญในการผลิต

ด้านล่างนี้เป็นคำแนะนำแบบมืออาชีพในทางปฏิบัติ: มีการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้าง วิธีการเข้าถึง วิธีใช้การควบคุมใหม่ (ความพยายาม การคิดขยาย การใช้เครื่องมือ การใช้ไฟล์/คอมพิวเตอร์) คำแนะนำด้านต้นทุนและการเพิ่มประสิทธิภาพ ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย/การกำกับดูแล และรูปแบบการบูรณาการในโลกแห่งความเป็นจริง

Claude Opus 4.5 คืออะไรกันแน่ และเหตุใดจึงสำคัญ?

Claude Opus 4.5 คือสมาชิกใหม่ล่าสุดของตระกูลโมเดล Opus-class ของ Anthropic (เปิดตัวระหว่างวันที่ 24-25 พฤศจิกายน 2025) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ความสามารถในการใช้เหตุผลและการเขียนโค้ดสูงสุด ควบคู่ไปกับการปรับปรุงประสิทธิภาพของโทเค็น และนำเสนอการควบคุม API แบบใหม่เพื่อความสมดุลระหว่างต้นทุนกับความละเอียดถี่ถ้วน Anthropic ยกย่อง Opus 4.5 ให้เป็น "โมเดลที่ชาญฉลาดที่สุด" ที่เปิดตัว โดยมุ่งเน้นไปที่งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน เอเจนต์ที่ทำงานยาวนาน ระบบอัตโนมัติของสเปรดชีต/Excel และงานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนอย่างต่อเนื่อง

การอัปเดตหลักใน Opus 4.5 มีอะไรบ้าง?

Anthropic ออกแบบ Opus 4.5 เพื่อปรับปรุง ความลึก ของการใช้เหตุผลและ ตัวแทน ขณะเดียวกันก็ช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมการแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนและเวลาแฝงได้ดีขึ้น ไฮไลท์ของการเปิดตัวมีดังนี้:

พารามิเตอร์ความพยายาม (เบต้า): ปุ่ม API ระดับเฟิร์สคลาสที่ควบคุมว่า Claude จะใช้ "งบประมาณการคิด" เท่าใดในการร้องขอ (โดยทั่วไป low, medium, high) มีอิทธิพลต่อการใช้เหตุผล การเรียกใช้เครื่องมือ และโทเค็น "การคิด" ภายใน เพื่อให้คุณสามารถปรับความเร็วเทียบกับความละเอียดถี่ถ้วนในแต่ละครั้ง แทนที่จะต้องเปลี่ยนโมเดล นี่คือความสามารถที่เป็นเอกลักษณ์ของ Opus 4.5
การประสานงานตัวแทนและเครื่องมือที่ดีขึ้น: ความแม่นยำในการเลือกเครื่องมือที่ดีขึ้น การเรียกใช้เครื่องมือที่มีโครงสร้างที่ดีขึ้น และเวิร์กโฟลว์ผลลัพธ์ของเครื่องมือที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับการสร้างเอเจนต์และไปป์ไลน์แบบหลายขั้นตอน Anthropic จัดทำเอกสารและคำแนะนำ SDK สำหรับขั้นตอน "การใช้เครื่องมือ"
โทเค็น / ประสิทธิภาพต้นทุน Anthropic รายงานว่าการใช้งานโทเค็นลดลงถึง 50% สำหรับเวิร์กโฟลว์บางส่วนเมื่อเทียบกับ Sonnet 4.5 อีกทั้งยังมีข้อผิดพลาดในการเรียกใช้เครื่องมือน้อยลงและมีการวนซ้ำน้อยลงสำหรับงานวิศวกรรมที่ซับซ้อน
ความสามารถมัลติโหมดที่ได้รับการปรับปรุง: การปรับปรุงที่ครอบคลุมในด้านการมองเห็น การใช้เหตุผล และประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์
หน้าต่างบริบทขยายเป็นโทเค็น 200 รองรับการสนทนาเชิงลึกและยาว รวมถึงการวิเคราะห์เอกสารที่ซับซ้อน

ความสามารถเชิงปฏิบัติที่ได้รับการปรับปรุงมีอะไรบ้าง?

อัพเกรดประสิทธิภาพ

การประสานเครื่องมือและตัวแทนที่ดีขึ้น: ความแม่นยำในการเลือกเครื่องมือที่ดีขึ้น การเรียกใช้เครื่องมือที่มีโครงสร้างที่ดีขึ้น และเวิร์กโฟลว์ผลลัพธ์ของเครื่องมือที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับการสร้างตัวแทนและไปป์ไลน์แบบหลายขั้นตอน Anthropic จัดส่งเอกสารและคำแนะนำ SDK สำหรับขั้นตอน "การใช้เครื่องมือ" การจัดการบริบทที่ดีขึ้น ตัวช่วยการบีบอัดสำหรับการรันตัวแทนที่ยาวนาน และ SDK เครื่องมือชั้นยอดสำหรับการลงทะเบียนและตรวจสอบเครื่องมือ หมายความว่า Opus 4.5 ดีกว่าสำหรับการสร้างตัวแทนที่ทำงานโดยไม่มีผู้ดูแลเป็นเวลาหลายขั้นตอน
ความสามารถแบบหลายโหมดที่ได้รับการปรับปรุง: การปรับปรุงที่ครอบคลุมในด้านประสิทธิภาพทางภาพ การใช้เหตุผล และคณิตศาสตร์
หน้าต่างบริบทขยายเป็นโทเค็น 200 รองรับการสนทนาเชิงลึกและยาว รวมถึงการวิเคราะห์เอกสารที่ซับซ้อน

การเขียนโค้ดและการทำงานระยะไกล

Opus 4.5 ยังคงขับเคลื่อนด้วยเกณฑ์มาตรฐานสำหรับงานเขียนโค้ด โดยช่วยลดจำนวนรอบการทำงานและข้อผิดพลาดในการเรียกใช้เครื่องมือระหว่างงานที่ยาวนาน (เช่น การโยกย้ายโค้ด การรีแฟกเตอร์ การดีบักหลายขั้นตอน) รายงานเบื้องต้นและบันทึกระบบของ Anthropic ระบุว่าประสิทธิภาพที่ยั่งยืนในเกณฑ์มาตรฐานทางวิศวกรรมดีขึ้น และได้ผลลัพธ์ด้านประสิทธิภาพที่โดดเด่นในไปป์ไลน์ที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องมือ

In SWE-bench , Opus 4.5 รายงานคะแนนชั้นนำในเกณฑ์มาตรฐานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ (Anthropic ระบุว่ามีคะแนน 80.9% ในเกณฑ์มาตรฐาน SWE ที่ได้รับการยืนยันในเอกสารเปิดตัว) และลูกค้ารายงานการปรับปรุงในการดีบัก การแก้ไขไฟล์หลายไฟล์ และงานโค้ดในขอบเขตยาว

คล็อด โอปุส 4.5-SWE-1

ต้นทุนและประสิทธิภาพ

Anthropic ออกแบบ Opus 4.5 เพื่อปรับปรุง ความลึก ของการใช้เหตุผลและ ตัวแทน พฤติกรรมในขณะที่ให้ผู้พัฒนาควบคุมการแลกเปลี่ยนต้นทุน/เวลาแฝงได้ดีขึ้น:

ลดราคาเมื่อเทียบกับ opus 4.1: 5 ดอลลาร์ (อินพุต) / 25 ดอลลาร์ (เอาท์พุต) ต่อหนึ่งล้านโทเค็น
การปรับปรุงการใช้งานโทเค็น: ลดลงโดยเฉลี่ย 50–75% ในการใช้งานในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพไว้
ปุ่ม API ระดับเฟิร์สคลาสที่ควบคุมว่า Claude จะใช้ "งบประมาณการคิด" เท่าใดในการร้องขอ (โดยทั่วไป low, medium, high) มีอิทธิพลต่อการใช้เหตุผล การเรียกใช้เครื่องมือ และโทเค็น "การคิด" ภายใน เพื่อให้คุณสามารถปรับความเร็วเทียบกับความละเอียดถี่ถ้วนในแต่ละครั้ง แทนที่จะต้องเปลี่ยนโมเดล นี่คือความสามารถเฉพาะตัวของ Opus 4.5 (เมื่อเทียบกับ Sonnet 4.5: ใช้ความพยายามปานกลาง → ใช้โทเค็นน้อยลง 76% ประสิทธิภาพใกล้เคียงกัน; ใช้ความพยายามสูง → ปรับปรุงประสิทธิภาพ 4.3% ลดการใช้โทเค็นลง 48%)

ฉันจะเข้าถึงและใช้ Claude Opus 4.5 API ได้อย่างไร

ฉันจะได้รับสิทธิ์เข้าถึงและคีย์ได้อย่างไร

สร้างบัญชีนักพัฒนา Anthropic / Claude ลงทะเบียนที่พอร์ทัลนักพัฒนา Claude/Anthropic และสร้างคีย์ API ผ่านคอนโซล (มีโฟลว์การจัดการ/การดูแลระบบสำหรับทีม) Messages API เป็นจุดสิ้นสุดหลักสำหรับการโต้ตอบแบบแชท/ผู้ช่วย
พันธมิตรคลาวด์: Opus 4.5 ยังมีให้บริการผ่านตลาดคลาวด์หลักอย่าง Google Vertex AI โคเมทเอพีไอ(แพลตฟอร์มรวม AI API จำเป็นต้องใช้การตรวจสอบสิทธิ์) ใน CometAPI คุณสามารถเข้าถึง Claude opus 4.5 API ได้ผ่านรูปแบบข้อความ Anthropic และรูปแบบการแชท

ฉันควรตรวจสอบคำขอของฉันอย่างไร?

ใช้โทเค็นผู้ถือมาตรฐาน: รวม Authorization: Bearer $_API_KEY ส่วนหัวกับทุกการเรียกใช้ API คำขอเป็น JSON ผ่าน HTTPS; Messages API ยอมรับรายการข้อความที่มีโครงสร้าง (ระบบ + ผู้ใช้ + ผู้ช่วย)

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว — Python (SDK อย่างเป็นทางการ)

ติดตั้ง SDK:

pip install anthropic

ตัวอย่างขั้นต่ำ (แบบซิงโครนัส):

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

การเรียกใช้งานนี้ใช้ตัวระบุโมเดล Opus 4.5 ตามมาตรฐาน สำหรับจุดสิ้นสุดที่ผู้ให้บริการจัดการ (Vertex, CometAPI, Foundry) ให้ปฏิบัติตามเอกสารของผู้ให้บริการเพื่อสร้างไคลเอนต์และระบุ URL และคีย์ของผู้ให้บริการ (เช่น https://api.cometapi.com/v1/messages สำหรับ CometAPI)

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว — Python (CometAPI)

คุณต้องเข้าสู่ระบบ CometAPI และรับรหัส

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":  }'

ฉันจะใช้ใหม่ได้อย่างไร ความพยายาม พารามิเตอร์และการคิดขยาย?

เป็นสิ่งที่ ความพยายาม พารามิเตอร์และฉันจะตั้งค่าได้อย่างไร?

การขอ ความพยายาม พารามิเตอร์เป็นตัวควบคุม API ระดับเฟิร์สคลาสที่เปิดตัวพร้อมกับ Opus 4.5 ซึ่งปรับปริมาณการคำนวณภายในและงบประมาณโทเค็นที่โมเดลใช้ในการผลิตผลลัพธ์ ค่าทั่วไปคือ low, mediumและ highใช้เพื่อปรับสมดุลระหว่างเวลาแฝงและต้นทุนโทเค็นกับความละเอียดถี่ถ้วน:

low — คำตอบที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับการทำงานอัตโนมัติปริมาณมากและงานประจำ
medium — คุณภาพและต้นทุนที่สมดุลสำหรับการใช้ในการผลิต
high — การวิเคราะห์เชิงลึก การใช้เหตุผลหลายขั้นตอน หรือเมื่อความแม่นยำมีความสำคัญที่สุด

แอนโทรปิกแนะนำ effort สำหรับ Opus 4.5 (เบต้า) คุณต้องรวมส่วนหัวเบต้า (เช่น effort-2025-11-24) และระบุ output_config: { "effort": "low|medium|high" } (ตัวอย่างแสดงด้านล่าง) high เป็นพฤติกรรมเริ่มต้น การลดความพยายามจะช่วยลดการใช้โทเค็นและความหน่วง แต่สามารถลดความละเอียดได้ในระดับหนึ่ง ใช้สำหรับงานที่ต้องใช้ปริมาณงานสูงหรืองานที่ไวต่อความหน่วง

ตัวอย่าง:

# 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)

เมื่อใดควรใช้อันไหน: ใช้ low สำหรับท่อส่งอัตโนมัติ (เช่น การจัดหมวดหมู่อีเมล) medium สำหรับผู้ช่วยมาตรฐานและ high สำหรับการสร้างโค้ด การวิจัยเชิงลึก หรืองานที่มีความเสี่ยงสูง Anthropic เน้นย้ำถึงพารามิเตอร์นี้ว่าเป็นตัวควบคุมหลักสำหรับ Opus 4.5

ในการทดสอบ SWE-bench:

ในโหมดความพยายามปานกลาง: ประสิทธิภาพเทียบได้กับ Sonnet 4.5 แต่โทเค็นเอาต์พุตลดลง 76%

ในโหมดความพยายามสูง: ประสิทธิภาพเกิน Sonnet 4.5 ประมาณ 4.3 จุดเปอร์เซ็นต์ และโทเค็นลดลง 48%

คล็อด โอปุส 4.5-SWE-2

Extended Thinking คืออะไร และจะนำมาใช้ได้อย่างไร?

การคิดแบบขยาย (หรือที่เรียกว่า "การคิดแบบขยาย" หรือ "บล็อกความคิด") ช่วยให้โมเดลสามารถดำเนินการคิดแบบต่อเนื่องหรือการให้เหตุผลแบบขั้นตอนได้ ขณะเดียวกันก็สามารถเลือกรักษาหรือสรุปบล็อกความคิดภายในได้ Messages API รองรับพฤติกรรมนี้ และ Anthropic ได้เพิ่มการควบคุมสำหรับการรักษาบล็อกความคิดเดิม เพื่อให้ตัวแทนแบบหลายรอบสามารถนำการใช้เหตุผลเดิมกลับมาใช้ใหม่ได้โดยไม่ต้องคำนวณซ้ำซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง ใช้การคิดแบบขยายเมื่องานต้องการการวางแผนหลายขั้นตอน การแก้ปัญหาแบบระยะยาว หรือการประสานเครื่องมือ

ฉันจะรวมเครื่องมือและสร้างตัวแทนด้วย Opus 4.5 ได้อย่างไร

จุดแข็งหลักประการหนึ่งของ Opus 4.5 คือการปรับปรุง การใช้เครื่องมือ: กำหนดเครื่องมือในไคลเอนต์ของคุณ ให้ Claude ตัดสินใจว่าจะเรียกใช้เครื่องมือเมื่อใด ดำเนินการเครื่องมือ และส่งคืน tool_result — Claude จะใช้ผลลัพธ์เหล่านั้นในการตอบกลับครั้งสุดท้าย Anthropic มี Agent SDK ที่ให้คุณลงทะเบียนฟังก์ชันเครื่องมือแบบพิมพ์ (เช่น run_shell, call_api, search_docs) ที่คล็อดสามารถค้นพบและเรียกใช้ได้ในระหว่างการคิดแบบขยาย แพลตฟอร์มนี้จะแปลงนิยามของเครื่องมือให้เป็นฟังก์ชันที่เรียกได้ ซึ่งโมเดลสามารถเรียกใช้และรับผลลัพธ์ได้ นี่คือวิธีสร้างเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์อย่างปลอดภัย (ด้วยอินพุต/เอาต์พุตที่ควบคุมได้)

ด้านล่างนี้เป็นรูปแบบการปฏิบัติจริงและตัวอย่าง Python แบบครบวงจร

รูปแบบการใช้เครื่องมือ (เชิงแนวคิด)

อุปกรณ์ของลูกค้า tools เมตาดาต้า พร้อมชื่อ คำอธิบาย และรูปแบบ JSON (input_schema).
แบบจำลองส่งคืน tool_use ปิดกั้น (คำสั่งที่มีโครงสร้างของโมเดลเพื่อเรียกใช้เครื่องมือเฉพาะที่มีอินพุตเฉพาะ) การตอบสนอง API stop_reason อาจจะ tool_use.
ลูกค้าดำเนินการเครื่องมือ (โค้ดของคุณเรียกใช้ API ภายนอกหรือฟังก์ชันภายในเครื่อง)
ลูกค้าส่งข้อความติดตาม สีสดสวย role:"user" และ tool_result บล็อกเนื้อหาที่ประกอบด้วยผลลัพธ์ของเครื่องมือ
แบบจำลองใช้ผลลัพธ์ของเครื่องมือ และส่งคำตอบสุดท้ายหรือการเรียกใช้เครื่องมือเพิ่มเติม

การไหลนี้ช่วยให้สามารถควบคุมฝั่งไคลเอนต์ได้อย่างปลอดภัยเกี่ยวกับสิ่งที่โมเดลดำเนินการ (โมเดล เสนอ การเรียกใช้เครื่องมือ; คุณควบคุมการดำเนินการ)

ตัวอย่างแบบครบวงจร — Python (เครื่องมือพยากรณ์อากาศแบบง่าย)

# 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)

คุณควรจัดโครงสร้างตัวแทนเพื่อความน่าเชื่อถืออย่างไร?

ฆ่าเชื้ออินพุตเครื่องมือ (หลีกเลี่ยงการฉีดตามคำแนะนำ)
ตรวจสอบผลลัพธ์ของเครื่องมือ ก่อนที่จะป้อนกลับไปยังโมเดล (การตรวจสอบโครงร่าง)
จำกัดขอบเขตเครื่องมือ (หลักการแห่งสิทธิพิเศษน้อยที่สุด)
ใช้ตัวช่วยการบีบอัด (จาก Anthropic SDK) เพื่อให้สามารถจัดการบริบทได้ในระยะยาว

ฉันควรออกแบบคำเตือนและโครงสร้างข้อความสำหรับ Opus 4.5 อย่างไร

บทบาทข้อความและกลยุทธ์การเติมข้อความล่วงหน้าแบบใดที่ได้ผลดีที่สุด

ใช้รูปแบบสามส่วน:

System (บทบาท: ระบบ): คำสั่งทั่วไป — โทน, ราวกันตก, บทบาท
ผู้ช่วย (ทางเลือก): ตัวอย่างสำเร็จรูปหรือเนื้อหาไพรเมอร์
ผู้ใช้งาน (บทบาท: ผู้ใช้): การร้องขอทันที

เติมข้อความระบบด้วยข้อจำกัด (รูปแบบ ความยาว นโยบายความปลอดภัย และรูปแบบ JSON หากคุณต้องการผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง) สำหรับตัวแทน ให้ระบุข้อมูลจำเพาะของเครื่องมือและตัวอย่างการใช้งาน เพื่อให้ Opus 4.5 สามารถเรียกใช้เครื่องมือเหล่านั้นได้อย่างถูกต้อง

ฉันจะใช้การบีบอัดบริบทและการแคชข้อความเพื่อบันทึกโทเค็นได้อย่างไร

การบีบอัดบริบท: บีบอัดส่วนเก่าของบทสนทนาให้เป็นบทสรุปที่กระชับ ซึ่งโมเดลยังคงใช้งานได้ Opus 4.5 รองรับระบบอัตโนมัติเพื่อกระชับบริบทโดยไม่สูญเสียบล็อกการใช้เหตุผลเชิงวิพากษ์
การแคชพร้อมท์: การตอบสนองของโมเดลแคชสำหรับการแจ้งเตือนที่ทำซ้ำ (Anthropic จัดให้มีรูปแบบการแคชการแจ้งเตือนเพื่อลดเวลาแฝง/ต้นทุน)

คุณลักษณะทั้งสองช่วยลดการใช้โทเค็นจากการโต้ตอบที่ยาวนาน และแนะนำสำหรับเวิร์กโฟลว์ของตัวแทนและผู้ช่วยการผลิตที่ทำงานเป็นเวลานาน

การจัดการข้อผิดพลาดและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

ด้านล่างนี้เป็นคำแนะนำด้านความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยเชิงปฏิบัติสำหรับการบูรณาการการผลิตกับ Opus 4.5

ความน่าเชื่อถือและการลองใหม่

ขีดจำกัดอัตราการจับ (HTTP 429) สีสดสวย การถอยกลับแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล และความสั่นไหว (เริ่มต้นที่ 500–1000ms)
ความคงตัว:สำหรับการเรียก LLM ที่ไม่กลายพันธุ์ คุณสามารถลองใหม่ได้อย่างปลอดภัย แต่ต้องระวังในเวิร์กโฟลว์ที่โมเดลกระตุ้นผลข้างเคียงภายนอก (การเรียกใช้เครื่องมือ) — กำจัดข้อมูลซ้ำโดยการติดตาม tool_use_id หรือรหัสคำขอของคุณเอง
ความเสถียรในการสตรีม: จัดการสตรีมบางส่วนและเชื่อมต่อใหม่ได้อย่างราบรื่น หากเกิดการขัดจังหวะ ควรลองส่งคำขอทั้งหมดอีกครั้งหรือดำเนินการต่อโดยใช้สถานะระดับแอปพลิเคชันเพื่อหลีกเลี่ยงการโต้ตอบของเครื่องมือที่ไม่สอดคล้องกัน

ความปลอดภัยและความมั่นคง

การฉีดที่รวดเร็วและความปลอดภัยของเครื่องมือ: ไม่เคย อนุญาตให้โมเดลสามารถรันคำสั่งเชลล์หรือโค้ดใดๆ ได้โดยตรงโดยไม่ต้องมีการตรวจสอบความถูกต้อง ตรวจสอบอินพุตของเครื่องมือและลบล้างเอาต์พุตเสมอ โมเดลจะเสนอการเรียกใช้เครื่องมือ และโค้ดของคุณจะตัดสินใจว่าจะรันหรือไม่ การ์ดระบบและเอกสารของ Anthropic อธิบายถึงข้อจำกัดในการจัดตำแหน่งและระดับความปลอดภัย ซึ่งควรปฏิบัติตามสำหรับโดเมนที่มีความเสี่ยงสูง
การจัดการข้อมูลและการปฏิบัติตาม: ปฏิบัติตามคำแนะนำและอินพุต/เอาต์พุตของเครื่องมือที่มี PII หรือข้อมูลที่ได้รับการควบคุมตามนโยบายทางกฎหมาย/การปฏิบัติตามข้อกำหนดของคุณ ให้ใช้การควบคุม VPC/องค์กรของผู้ให้บริการ หากคุณมีข้อกำหนดที่เข้มงวดเกี่ยวกับถิ่นที่อยู่ของข้อมูลหรือการตรวจสอบ (Bedrock / Vertex / Foundry มีตัวเลือกสำหรับองค์กร)

การสังเกตและการควบคุมต้นทุน

บันทึกข้อมูลเมตาคำขอ/การตอบสนอง (ไม่ใช่เนื้อหาที่ละเอียดอ่อนเว้นแต่จะได้รับอนุญาต) — จำนวนโทเค็น effort ระดับ ความหน่วง รหัสโมเดล และผู้ให้บริการ ตัวชี้วัดเหล่านี้มีความสำคัญต่อการระบุต้นทุนและการแก้จุดบกพร่อง
ใช้ความพยายามในการควบคุมต้นทุนต่อการโทร: ชอบมากกว่า low ความพยายามในการสรุปตามปกติหรือจุดสิ้นสุด QPS สูง ใช้ high ความพยายามในการดีบักเชิงลึกหรือการสืบสวน ตรวจสอบคุณภาพเทียบกับการใช้โทเค็นเพื่อเลือกค่าเริ่มต้นสำหรับจุดสิ้นสุดที่แตกต่างกัน

สรุป — คุณควรเลือก Opus 4.5 เมื่อใด (และอย่างไร)?

Claude Opus 4.5 เป็นตัวเลือกธรรมชาติเมื่อผลิตภัณฑ์ของคุณต้องการ:

การใช้เหตุผลหลายขั้นตอนอย่างลึกซึ้ง (สายตรรกะยาว การวิจัย หรือการแก้จุดบกพร่อง)
การประสานงานตัวแทน/เครื่องมือที่แข็งแกร่ง (เวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนที่เรียกใช้ API ภายนอก) หรือ
ความช่วยเหลือด้านโค้ดระดับการผลิตบนฐานโค้ดขนาดใหญ่

การใช้งานในทางปฏิบัติ ความพยายาม เพื่อปรับงบประมาณต่อครั้ง ให้อาศัยรูปแบบการใช้งานเครื่องมือเพื่อรักษาความปลอดภัยในการดำเนินการ และเลือกพันธมิตรคลาวด์ (หรือ Anthropic API โดยตรง) ตามความต้องการด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดของคุณ เปรียบเทียบประสิทธิภาพกับคลังข้อมูลของคุณเอง: หมายเลขผู้จำหน่าย (SWE-bench เป็นต้น) เป็นสัญญาณที่มีประโยชน์ แต่งานและข้อมูลจริงของคุณจะเป็นตัวกำหนด ROI เพื่อความปลอดภัย ให้ปฏิบัติตามการ์ดระบบ Opus 4.5 และวางมาตรการป้องกันการดำเนินการเครื่องมือและการจัดการ PII

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ คล็อด โอปุส 4.5 เอพีไอ ผ่าน CometAPI เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลโคเมทเอพีไอ ที่ สนามเด็กเล่น และดูคำแนะนำโดยละเอียดในคู่มือ API ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว ด้วย e tAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!