วิธีใช้ Claude Opus 4.6 API

เมื่อวันที่ 5 กุมภาพันธ์ 2026 Anthropic เปิดตัว Claude Opus 4.6 เรือธงรุ่นใหม่ล่าสุดในตระกูล Claude Opus 4.6 มุ่งเน้นงานความรู้ระยะยาวและเวิร์กโฟลว์ซอฟต์แวร์แบบเอเจนต์: มาพร้อมหน้าต่างบริบทเบต้า 1,000,000 โทเคน ระบบประสานงานหลายเอเจนต์ที่ปรับปรุงใหม่ชื่อ Agent Teams และระบบการให้เหตุผลแบบปรับตัว (Adaptive Thinking) ที่ควบคุมด้วย effort โมเดลนี้พร้อมใช้งานผ่าน Claude Developer Platform และ API จากตัวรวมบุคคลที่สาม (เช่น CometAPI) และถูกนำเสนอว่าเป็นอัปเกรดแบบ drop-in สำหรับการใช้งาน Claude จำนวนมาก

Claude Opus 4.6 คืออะไร

Claude Opus 4.6 เป็นโมเดลระดับ Opus ล่าสุดจาก Anthropic ซึ่งถูกวางตำแหน่งว่าเป็นโมเดลที่มีความสามารถสูงสุดของพวกเขาสำหรับการเขียนโค้ด เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ และการให้เหตุผลในบริบทยาว รุ่นนี้ให้ความสำคัญกับงาน “เอเจนต์” ที่มีอายุยาว (เช่น การย้ายโค้ดแบบเป็นขั้น การรีแฟกเตอร์หลายไฟล์ หรือเอเจนต์วิจัยที่ประสานงานกัน) การประมวลผลเอกสารขนาดใหญ่ และการผสานรวมระดับองค์กร Anthropic อธิบายว่า Opus 4.6 เป็นอัปเกรดแทบจะ drop-in จาก 4.5 แต่มีการเปลี่ยนแปลงด้านพฤติกรรมและความสามารถหลายประการที่สำคัญต่อผู้ใช้งานเชิงเทคนิค

ความสามารถหลักของ Claude Opus 4.6 ที่ควรรู้ทันที

• หน้าต่างบริบท 1M โทเคน (เบต้า): Opus 4.6 แนะนำหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มาก (Anthropic ให้บริการในสถานะเบต้า) ทำให้โมเดลสามารถมองเห็นและให้เหตุผลเหนือเอกสารขนาดใหญ่มากหรือทั้งฐานโค้ดในคราวเดียว งานอย่างการรีแฟกเตอร์ทั้งรีโพซิทอรี การทบทวนกฎหมายฉบับยาว และการสังเคราะห์หลายเอกสารจึงทำได้จริงมากขึ้น
• Agent Teams: Opus 4.6 ขยายความสามารถด้านเอเจนต์ด้วยการเปิดใช้งานกลุ่มเอเจนต์ที่ประสานงานกัน (Agent Teams) — เอเจนต์ Claude หลายตัวทำงานขนานบนงานย่อยต่างกันและแชร์สถานะร่วมกัน ออกแบบมาเพื่อให้ระบบสามารถแตกปัญหายากๆ (เช่น เอเจนต์หนึ่งโฟกัสการสร้างชุดทดสอบ อีกตัวรีแฟกเตอร์ ตัวที่สามทำ QA) และประสานผลลัพธ์ของพวกเขา
• Adaptive Thinking (ระดับ effort): แทนการสลับ “thinking” แบบไบนารี Opus 4.6 เปิดให้เลือกหลายระดับ effort (เช่น ต่ำ/กลาง/สูง/สูงสุด) ซึ่งแลกความหน่วงเวลาและต้นทุนกับความลึกของกระบวนการคิดเป็นลำดับและการให้เหตุผลที่ไตร่ตรองมากขึ้น Anthropic ยังเปิดกลไกควบคุมอย่างการบีบอัดบริบทเพื่อจัดการบทสนทนายาวๆ อย่างมีประสิทธิภาพ
• งบประมาณโทเคนเอาต์พุต 128K: Opus 4.6 เพิ่มขีดสูงสุดเอาต์พุตจากเดิมเป็นสองเท่า (64K → 128K) ทำให้โมเดลสามารถส่งเอาต์พุตยาวต่อเนื่องได้โดยไม่ถูกตัดทอน — เหมาะกับรายงานหลายส่วนหรือการสร้างโค้ดที่ครอบคลุมหลายไฟล์ แนะนำให้ใช้สตรีมมิ่งสำหรับเอาต์พุตขนาดใหญ่มาก

การปรับปรุงเชิงปฏิบัติอื่นๆ รวมถึงทักษะการเขียนโค้ดและดีบักที่ดีขึ้น และตัวเลือกโหมด/ลำดับความสำคัญที่ออกแบบสำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับองค์กรและการผสานรวม (การผสานรวมกับ Copilot กำลังทยอยปล่อยใช้งานในแพลตฟอร์มอย่าง GitHub Copilot)

ทำไมคุณสมบัติเหล่านี้จึงสำคัญ (มุมมองเร็ว)

• หน้าต่าง 1M โทเคน ช่วยลดความจำเป็นในการดึงข้อมูลซ้ำหลายรอบหรือการเย็บเอกสารมากมายเข้ากับหลายคำขอ — คุณสามารถเก็บบริบทมากขึ้นในคำขอเดียว ทำให้ตรรกะของแอปพลิเคชันง่ายขึ้นสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ความรู้เข้มข้น
• Agent Teams เปลี่ยนสถาปัตยกรรม: แทนผู้ช่วยแบบโมโนลิธ คุณออกแบบเอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญขนาดเล็กที่ร่วมมือกัน — ทำงานขนานได้ง่ายขึ้น หน้าที่ชัดเจนขึ้น และอาจเชื่อถือได้ดีขึ้นสำหรับงานซับซ้อน
• Adaptive Thinking ให้ “ปุ่มปรับ” ที่คาดเดาได้สำหรับสมดุลเวลาเทียบกับคุณภาพ สิ่งนี้จำเป็นสำหรับระบบโปรดักชันที่ถูกจำกัดด้วยความหน่วง เวิร์กโหลดแบบกำหนดแน่นอน และต้นทุน

วิธีเรียกใช้ Claude Opus 4.6 ผ่าน CometAPI — ทีละขั้นตอน

การใช้ CometAPI เพื่อเรียก Opus 4.6

หลายทีมชอบเกตเวย์รวมหลายโมเดล (เมื่อต้องการทำให้โค้ดฝั่งไคลเอนต์เป็นมาตรฐานข้ามผู้ให้บริการ) CometAPI เป็นผู้ให้บริการหนึ่งที่เปิดเผยโมเดลจากหลายเจ้าในอินเทอร์เฟซที่เข้ากันกับ OpenAI แบบเดียว และยังมีฟอร์แมตข้อความของ Anthropic ให้ด้วย (เมื่อต้องการความสามารถการบีบอัดเฉพาะ API ของ Anthropic และใช้ Claude Code ผ่าน CometAPI) ตัวอย่างด้านล่างแสดงรูปแบบเพื่อใช้จริงในโปรดักชัน: การยืนยันตัวตน การเลือกโมเดล การเปิดใช้คุณสมบัติบริบทยาว การสตรีม และการควบคุมต้นทุน (ปรับชื่อและเฮดเดอร์ให้ตรงกับทะเบียนโมเดลของผู้ให้บริการหาก Comet เปลี่ยนตัวระบุโมเดล)

เริ่มต้นใช้งาน (เช็คลิสต์สำหรับนักพัฒนา)

1. ลงทะเบียนที่ CometAPI รับ COMET_API_KEY และตั้งค่า base_url เป็น https://api.cometapi.com/v1 (Comet มีไคลเอนต์ที่เข้ากันกับ OpenAI และตัวอย่างให้ดู) คอนโซลของ Comet แสดงโมเดลที่มีให้และแฟลกเฉพาะผู้ให้บริการที่คุณสามารถส่งผ่านได้
2. ตัดสินใจการตั้งค่าความสามารถตั้งแต่แรก: thinking: {type: "adaptive"}, ระดับ output_config.effort, max_tokens (งบประมาณเอาต์พุต), การสตรีมสำหรับเอาต์พุตใหญ่ และว่าจะใช้การบีบอัดบริบทหรือไม่

Claude API (pseudo แบบ Python):

import anthropic
import os

# รับ CometAPI key ของคุณจาก https://api.cometapi.com/console/token แล้ววางไว้ที่นี่
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = anthropic.Anthropic(
    base_url=BASE_URL,
    api_key=COMETAPI_KEY,
)
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "สวัสดี, Claude"}],
)
print(message.content[0].text)

ผ่าน CometAPI (ตัวอย่าง shim ที่เข้ากันกับ OpenAI):

# ตัวอย่างการใช้ไคลเอนต์แบบ OpenAI ชี้ไปที่ CometAPI
from openai import OpenAI  # หรือไคลเอนต์ที่เข้ากันได้
client = OpenAI(api_key="COMET_KEY", base_url="https://api.cometapi.com/v1")

resp = client.responses.create(
    model="claude-opus-4-6",
    reasoning={"type":"adaptive"},          # หาก shim รองรับชื่อพารามิเตอร์เดียวกัน
    output_config={"effort":"medium"},
    messages=[{"role":"user","content":"สร้างแผนการย้ายระบบสำหรับ monorepo นี้"}]
)
print(resp.output_text)

หมายเหตุ: ชื่อตัวพารามิเตอร์ในตัวห่อ CometAPI แตกต่างกันไปตาม SDK CometAPI มีเอกสารการผสานรวมแบบง่าย และโดยทั่วไปรองรับ model="claude-opus-4-6"; โปรดตรวจสอบเอกสารของ CometAPI เพื่อดูการแมปฟิลด์ที่แน่นอนและการปรับรูปร่างคำขอที่จำเป็น

แนวทางปฏิบัติและการใช้งาน

Agent Teams: รูปแบบการออกแบบและสูตรสั้นๆ

เมื่อใดควรใช้ Agent Teams: การรีแฟกเตอร์ฐานโค้ดขนาดใหญ่ การประมวลผลเอกสารหลายขั้นตอน และเวิร์กโฟลว์ที่จัดแผนผังเป็นเอเจนต์ผู้เชี่ยวชาญที่แยกหน้าที่กันได้ตามธรรมชาติ (เช่น สถาปนิก ผู้ลงมือ Reviewer)

รูปแบบง่ายของ Agent Teams:

1. เอเจนต์ผู้ควบคุม (Orchestrator) รับงานภาพรวมและแบ่งเป็นงานย่อย
2. เอเจนต์ผู้ปฏิบัติ (Worker) (แต่ละตัวเป็นอินสแตนซ์ Claude) ถูกเรียกใช้ด้วยพรอมต์ที่โฟกัสและเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน
3. ทำงานขนาน: เอเจนต์ทำงานขนานโดยใช้บริบทแยกกัน ผลลัพธ์ถูกส่งกลับไปยังผู้ควบคุม
4. รวม & ตรวจทาน: ผู้ควบคุมบีบอัดเอาต์พุต รวมสังเคราะห์ และทำการตรวจสอบความปลอดภัย/รีวิวขั้นสุดท้าย (ใช้ effort=max สำหรับรอบสุดท้ายหากจำเป็น)

เคล็ดลับเชิงปฏิบัติ:

• ให้แต่ละซับเอเจนต์ใช้ system prompt ที่เข้มงวดและกำหนด max_tokens ให้จำกัดเพื่อหลีกเลี่ยงต้นทุนพุ่ง
• ใช้ CometAPI หรือเฟรมเวิร์กออร์เคสเตรต์เพื่อจัดการการเรียกขนานและการรีไตร
• ใช้การบีบอัดบริบทสำหรับประวัติของผู้ควบคุม เพื่อคงการตัดสินใจไว้โดยไม่ต้องจ่ายค่าบริบทแบบถ้อยคำเต็ม

การจัดการบริบท: รับมืออินพุตขนาดใหญ่และหน้าต่าง 1M โทเคน

• เลือกการนำเข้าที่มีโครงสร้าง: ป้อนเอกสารเป็นชิ้นส่วนที่แบ่งส่วน (เมทาดาทาของเอกสาร + บล็อกเนื้อหา) เก็บจุดยึด (ชื่อเอกสาร ดัชนี) และให้โมเดลอ้างอิงแหล่งข้อมูลตามดัชนี วิธีนี้ทนทานกว่าการวางไฟล์ดิบ
• ใช้การบีบอัดบริบท (หากมีให้) สำหรับเซสชันโต้ตอบยาว: ให้โมเดลสรุปบทสนทนาเก่าเพื่อไม่ให้ใช้งบประมาณโทเคนหมดขณะยังคงข้อเท็จจริงที่สำคัญ Anthropic ให้ความสามารถนี้ในสถานะเบต้า
• หากต้องการการเรียกคืนที่กำหนดแน่นอน ให้เก็บอาร์ติแฟกต์แบบมาตรฐานไว้ในฐานข้อมูลของคุณเองและอ้างอิงด้วย ID แทนการส่งไฟล์ทั้งหมดซ้ำทุกคำขอ ใช้โมเดลเพื่อสรุปหรือดึงเฉพาะส่วนที่ต้องใช้ในแต่ละขั้น

การแลกต้นทุน ความหน่วง และคุณภาพ — ใช้ effort และตัวปรับอื่นๆ

• Effort: ตัวควบคุมที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการสมดุลต้นทุนกับความสามารถ เริ่มด้วย medium สำหรับระบบโปรดักชันที่ต้องการความคุ้มค่า; ใช้ high หรือ max สำหรับการตรวจสอบสำคัญ รอบสุดท้าย หรือการสังเคราะห์งานซับซ้อน low มีประโยชน์สำหรับการดึงข้อมูลทั่วไปหรือถาม-ตอบสั้นๆ หลายทีมรายงานว่าประหยัดต้นทุนได้ดีมากด้วยการใช้ medium เป็นค่าเริ่มต้นและปรับระดับ effort เฉพาะเมื่อจำเป็น
• แบตช์และแคช: ใช้การแคชพรอมต์สำหรับคำถามซ้ำ และการประมวลผลแบบแบตช์สำหรับงานเล็กๆ ที่คล้ายกันจำนวนมากเพื่อลดต้นทุนการป้อนโทเคนซ้ำ แพลตฟอร์มของ Anthropic และผู้ให้บริการบุคคลที่สามรองรับโหมดแคชพรอมต์/แบตช์
• สตรีมมิ่งและเอาต์พุตแบบแบ่งชิ้น: เมื่อร้องขอเอาต์พุตที่ใหญ่มาก (การสร้างโค้ดยาว ร่างหนังสือ) ใช้สตรีมมิ่งเพื่อลดแรงกดดันหน่วยความจำและเปิดโอกาสรับผลลัพธ์ก่อนกำหนด/ยกเลิกได้เร็ว

บทส่งท้าย — จุดที่ Opus 4.6 เปลี่ยนวิธีคิดของนักพัฒนา

Opus 4.6 เป็นอีกก้าวที่ชัดเจนสู่การสร้างเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ขนาดใหญ่ ทนทาน โดยไม่ต้องเย็บคำขอสั้นจำนวนมากเข้าด้วยกัน หน้าต่าง 1M โทเคนและ Agent Teams ปลดล็อกคลาสใหม่ของแอปพลิเคชัน (ระบบอัตโนมัติฐานโค้ดขนาดใหญ่ การทบทวนกฎหมาย/การเงินฉบับยาว ผู้ช่วยวิจัยหลายเอกสาร) แต่ยังเปลี่ยนจุดเน้นการออกแบบจากการประหยัดเล็กๆ ระดับวิศวกรรมพรอมต์ไปสู่ การออกแบบระบบ: วิธีที่คุณเก็บอาร์ติแฟกต์ จัดออร์เคสเตรต์ผู้เชี่ยวชาญ วัดและควบคุมต้นทุน และติดตามพฤติกรรมของเอเจนต์

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Opus 4.6 ผ่าน CometAPI ได้แล้ว ตอนเริ่มต้น ลองสำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับ API key แล้ว CometAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้

พร้อมใช้งานแล้วหรือยัง?→ ลงทะเบียน openclaw วันนี้ !

หากต้องการเคล็ดลับ แนวทาง และข่าวสารด้าน AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราได้ทาง VK, X และ Discord!