Cách sử dụng API Claude Opus 4.6

Ngày 5 tháng 2 năm 2026, Anthropic công bố Claude Opus 4.6, mẫu flagship mới nhất trong gia đình Claude. Opus 4.6 tập trung mạnh vào công việc tri thức dài hạn và các quy trình phần mềm mang tính tác nhân (agentic): đi kèm cửa sổ ngữ cảnh beta 1.000.000 token, khả năng phối hợp đa tác nhân tinh chỉnh gọi là Agent Teams, và hệ thống lập luận thích ứng (Adaptive Thinking) được điều khiển bởi effort. Mô hình có sẵn qua Claude Developer Platform và các API tập hợp bên thứ ba (ví dụ: CometAPI) và được định vị như một bản nâng cấp thay thế trực tiếp cho nhiều trường hợp sử dụng Claude.

Claude Opus 4.6 là gì

Claude Opus 4.6 là mẫu thuộc lớp Opus mới nhất từ Anthropic, được định vị là mô hình mạnh mẽ nhất của họ cho lập trình, quy trình tác nhân và suy luận ngữ cảnh dài. Bản phát hành ưu tiên các nhiệm vụ “tác nhân” kéo dài (như di trú mã theo giai đoạn, tái cấu trúc nhiều tệp, hoặc các tác nhân nghiên cứu phối hợp), xử lý tài liệu nặng và tích hợp doanh nghiệp. Anthropic mô tả Opus 4.6 gần như là bản nâng cấp thay thế trực tiếp từ 4.5, nhưng có vài thay đổi hành vi và năng lực quan trọng mà người triển khai cần lưu ý.

Các năng lực chính của Claude Opus 4.6 cần nắm ngay

• Cửa sổ ngữ cảnh 1M token (beta): Opus 4.6 giới thiệu một cửa sổ ngữ cảnh rất lớn (Anthropic cung cấp ở trạng thái beta), cho phép mô hình nhìn và suy luận trên những tài liệu cực lớn hoặc toàn bộ codebase trong một phiên. Điều này khiến các tác vụ như tái cấu trúc toàn kho mã, rà soát pháp lý dài, và tổng hợp đa tài liệu trở nên thực tế hơn nhiều.
• Agent Teams: Opus 4.6 mở rộng khả năng tác nhân bằng cách cho phép các nhóm tác nhân phối hợp (Agent Teams) — nhiều tác nhân Claude làm việc song song trên các tiểu nhiệm vụ khác nhau và chia sẻ trạng thái. Điều này được thiết kế để giúp hệ thống phân rã các bài toán khó (ví dụ: một tác nhân tập trung tạo test, một tác nhân tái cấu trúc, tác nhân thứ ba làm QA) và điều phối đầu ra của họ.
• Adaptive Thinking (mức effort): Thay vì một công tắc “thinking” nhị phân, Opus 4.6 cung cấp nhiều mức effort (ví dụ: low/medium/high/max) đánh đổi độ trễ và chi phí để có chuỗi suy luận sâu hơn và mang tính cân nhắc hơn. Anthropic cũng cung cấp các cơ chế điều khiển như nén ngữ cảnh để quản lý hiệu quả các hội thoại dài.
• Ngân sách token đầu ra 128K: Opus 4.6 tăng gấp đôi mức ngân sách đầu ra tối đa trước đó (64K → 128K) để mô hình có thể tạo đầu ra dài, duy trì mà không bị cắt cụt — hữu ích cho báo cáo nhiều phần hoặc sinh mã trải rộng nhiều tệp. Khuyến nghị dùng streaming cho các đầu ra rất lớn.

Các cải tiến thực tế khác gồm kỹ năng lập trình và gỡ lỗi tốt hơn cùng các tùy chọn chế độ/ưu tiên hướng doanh nghiệp và quy trình tích hợp (tích hợp Copilot đang được triển khai tại các nơi như GitHub Copilot).

Tại sao những tính năng này quan trọng (nhận định nhanh)

• Cửa sổ 1M token giảm nhu cầu lặp lại vòng truy xuất hoặc ghép nhiều tài liệu qua nhiều lần gọi — bạn có thể giữ nhiều ngữ cảnh hơn trong một lần gọi, đơn giản hóa logic ứng dụng cho nhiều quy trình nặng tri thức.
• Agent Teams thay đổi kiến trúc: thay vì một trợ lý đơn khối, bạn thiết kế các tác nhân chuyên trách nhỏ hợp tác với nhau — dễ song song hóa, trách nhiệm rõ ràng, và có thể tăng độ tin cậy trên tác vụ phức tạp.
• Adaptive Thinking cho bạn các nút điều chỉnh có thể dự đoán giữa thời gian và chất lượng. Điều này thiết yếu cho hệ thống sản xuất nơi độ trễ, tính quyết định và chi phí là những ràng buộc.

Cách gọi Claude Opus 4.6 qua CometAPI — từng bước

Dùng CometAPI để gọi Opus 4.6

Nhiều nhóm ưa một cổng đa mô hình hợp nhất (khi bạn muốn chuẩn hóa mã client giữa các nhà cung cấp). CometAPI là một nhà cung cấp như vậy, cung cấp nhiều mô hình từ các nhà cung cấp qua một bề mặt tương thích OpenAI; và định dạng thông điệp của Anthropic cũng được cung cấp (khi bạn cần các khả năng nén đặc thù API của Anthropic và muốn dùng Claude Code qua CometAPI). Ví dụ bên dưới cho thấy các mẫu dùng cho môi trường sản xuất: xác thực, chọn mô hình, bật tính năng ngữ cảnh dài, streaming và kiểm soát chi phí. (Điều chỉnh tên và header để khớp với sổ đăng ký mô hình của nhà cung cấp nếu Comet thay đổi định danh mô hình.)

Bắt đầu (danh sách kiểm cho nhà phát triển)

1. đăng ký tại CometAPI, lấy COMET_API_KEY, và đặt base_url của client thành https://api.cometapi.com/v1 (Comet cung cấp các client tương thích OpenAI và ví dụ). Bảng điều khiển của Comet liệt kê các mô hình có sẵn và bất kỳ cờ đặc thù nhà cung cấp nào bạn có thể truyền qua.
2. Quyết định các thiết lập năng lực từ đầu: thinking: {type: "adaptive"}, mức output_config.effort, max_tokens (ngân sách đầu ra), streaming cho đầu ra lớn, và có dùng nén ngữ cảnh hay không.

Claude API (giả lập theo kiểu Python):

import anthropic
import os

# Lấy khóa CometAPI của bạn từ https://api.cometapi.com/console/token, và dán vào đây
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": "Xin chào, Claude"}],
)
print(message.content[0].text)

Qua CometAPI (ví dụ shim tương thích OpenAI):

# Ví dụ dùng một client kiểu OpenAI trỏ tới CometAPI
from openai import OpenAI  # hoặc client tương thích
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"},          # nếu shim hỗ trợ cùng tên tham số
    output_config={"effort":"medium"},
    messages=[{"role":"user","content":"Tạo kế hoạch di trú cho monorepo này."}]
)
print(resp.output_text)

Lưu ý: tên tham số trong các wrapper CometAPI khác nhau theo SDK. CometAPI cung cấp tài liệu mô hình tích hợp đơn giản và thường hỗ trợ model="claude-opus-4-6"; hãy kiểm tra tài liệu CometAPI để biết ánh xạ trường chính xác và bất kỳ điều chỉnh hình dạng yêu cầu nào.

Thực tiễn tốt nhất và Cách sử dụng

Agent Teams: mẫu thiết kế và một công thức ngắn

Khi nào dùng Agent Teams: tái cấu trúc codebase lớn, xử lý tài liệu nhiều giai đoạn, và các quy trình tự nhiên ánh xạ tới các tác nhân chuyên trách riêng (ví dụ: kiến trúc sư, người triển khai, người rà soát).

Mẫu Agent Teams đơn giản:

1. Tác nhân điều phối nhận nhiệm vụ tổng thể và chia thành các tiểu nhiệm vụ.
2. Tác nhân thực thi (mỗi tác nhân là một phiên Claude) được khởi chạy với prompt tập trung và tiêu chí thành công rõ ràng.
3. Chạy song song: các tác nhân thực thi chạy song song với ngữ cảnh độc lập; kết quả được trả về cho điều phối.
4. Hợp nhất & rà soát: điều phối viên thu gọn đầu ra, chạy lượt tổng hợp và lượt an toàn/rà soát cuối (dùng effort=max cho lượt cuối nếu cần).

Mẹo thực tế:

• Cho mỗi tác nhân phụ một system prompt nghiêm ngặt và max_tokens giới hạn để tránh chi phí vượt kiểm soát.
• Dùng CometAPI hoặc một framework điều phối để quản lý các lần gọi song song và thử lại.
• Dùng nén ngữ cảnh cho lịch sử của tác nhân điều phối để bạn có thể bảo toàn quyết định mà không phải trả chi phí cho toàn bộ lịch sử nguyên văn.

Quản lý ngữ cảnh: xử lý đầu vào lớn và cửa sổ 1M token

• Ưu tiên nạp có cấu trúc: cung cấp tài liệu dưới dạng các phần đã phân đoạn (metadata tài liệu + khối nội dung). Giữ các điểm neo (tiêu đề tài liệu, chỉ mục) và yêu cầu mô hình trích dẫn nguồn theo chỉ mục. Cách này bền vững hơn so với dán thô tệp.
• Dùng nén ngữ cảnh (nếu có) cho các phiên tương tác dài: cho phép mô hình tóm lược các lượt cũ để bạn không cạn ngân sách token trong khi vẫn giữ được các dữ kiện trọng yếu. Anthropic cung cấp nén như một khả năng beta.
• Nếu bạn cần truy hồi mang tính tất định, hãy lưu trữ các tạo phẩm chuẩn trong CSDL của bạn và tham chiếu bằng ID thay vì đẩy lại toàn bộ tệp mỗi yêu cầu. Dùng mô hình để tóm lược hoặc trích xuất chỉ những phần bạn cần cho bước hiện tại.

Cân bằng chi phí, độ trễ và chất lượng — dùng effort và các nút điều chỉnh khác

• Effort: là nút điều khiển hiệu quả nhất để cân bằng chi phí và năng lực. Bắt đầu với medium cho hệ thống sản xuất cần hiệu quả; dùng high hoặc max cho các lượt kiểm toán quan trọng, rà soát cuối, hoặc tổng hợp phức tạp. low hữu ích cho truy xuất thường lệ hoặc Hỏi & Đáp ngắn. Nhiều nhóm ghi nhận tiết kiệm chi phí rất tốt khi dùng medium mặc định và chỉ nâng effort khi cần.
• Xử lý theo lô và bộ nhớ đệm: dùng bộ nhớ đệm prompt cho câu hỏi lặp lại và xử lý theo lô cho nhiều tác vụ nhỏ tương tự để giảm chi phí nạp lại token. Nền tảng của Anthropic và nhà cung cấp bên thứ ba hỗ trợ chế độ bộ nhớ đệm/xử lý theo lô.
• Streaming & đầu ra chia khối: khi yêu cầu đầu ra rất lớn (sinh mã dài, bản thảo sách), dùng streaming để giảm áp lực bộ nhớ và cho phép chấp nhận/hủy sớm.

Suy ngẫm cuối — nơi Opus 4.6 thay đổi bài toán của nhà phát triển

Opus 4.6 là bước tiến rõ rệt hướng tới xây dựng các quy trình tác nhân lớn, bền vững mà không phải ghép nhiều yêu cầu ngắn. Cửa sổ 1M token và Agent Teams mở khóa các lớp ứng dụng mới (tự động hóa codebase lớn, rà soát pháp lý/tài chính dài, trợ lý nghiên cứu đa tài liệu), nhưng chúng cũng chuyển trọng tâm thiết kế khỏi tối ưu prompt vi mô sang thiết kế hệ thống: cách bạn lưu trữ tạo phẩm, điều phối chuyên gia, đo lường và kiểm soát chi phí, và giám sát hành vi tác nhân.

Nhà phát triển có thể truy cập Opus 4.6 qua CometAPI ngay bây giờ. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Playground và tham khảo hướng dẫn API để biết chỉ dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập CometAPI và lấy API key. CometAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sẵn sàng bắt đầu? → Đăng ký openclaw ngay hôm nay!

Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!