Claude Opus 4 API 提供 RESTful 和 gRPC 端点，使开发者能够将 Opus 4 的混合推理、64K 令牌上下文管理以及代理式工具调用能力无缝集成到企业级 AI 工作流中。
基本信息与特性
它引入两种不同的运行模式：
- 近乎即刻的响应，适用于对延迟敏感的交互。
- 扩展思考（测试版），用于更深入的推理与工具集成，允许模型在需要时为逻辑与规划分配更多算力。
该模型支持 7 小时记忆跨度，以支撑持续任务，减少长流程中常见的“失忆”效应。新特性包括思维摘要，以简洁推理链替代完整且冗长的内部逻辑，提升开发者的可解释性。Opus 4 对“捷径”行为的倾向降低了 65%，在获得本地数据访问时表现出更强的上下文保留能力。
技术架构与细节
Claude Opus 4 以基于 Transformer 的骨干网络为核心，并辅以混合推理引擎，在吞吐量与深度之间取得平衡。其架构包括：
双路径推理引擎
浅路径：轻量级 Transformer，针对 低于 150 毫秒的中位延迟进行优化，以精简计算处理简单查询。
深路径：面向扩展思考的计算密集型网络，支持跨数千令牌的链式思维推理与工具编排。
工具与插件集成
原生 API 扩展：为文件系统、浏览器、数据库与自定义插件提供直接接口，使 Opus 4 能够在单个提示内执行代码、更新文档、并与第三方服务交互。
记忆与上下文管理
分段上下文窗口：支持 200K 令牌的原生窗口，并通过记忆压缩结合索引与优先级算法，有效处理最高达 100 万令牌。
持久化会话记忆：在多轮交互中保留关键信息与用户偏好，提升长流程的连续性。
多模态处理流水线
视觉编码器层：将图像、图示与图表解析为结构化表示，以融入文本推理流程。
跨模态注意力：促进对文本与视觉的联合理解，增强数据抽取与解释能力。
安全与合规
Responsible Scaling Policy (RSP)：实施 AI Safety Level 3 安全保障措施，包括生物威胁评估与网络安全评估，以负责任地管理模型的高级能力。
审计友好型日志：为吞吐量、延迟与错误指标提供全面遥测，满足企业级 SLA 与 RegTech 要求。
这种多层架构支撑 Claude Opus 4 在高吞吐、可配置延迟与领域优化方面的表现，使其成为关键任务场景的理想选择。
演进与开发历史
Claude Opus 4 代表了 Anthropic Claude 4 系列演进的巅峰之作：
- 早期原型（Claude 1 & 2）：探索代理式工作流与多模态集成，确立了 Anthropic 以对齐为核心的研究理念。
- Claude 3.5 Opus：首个面向编码的 Opus 变体，展示了自主代码生成的概念验证，但主要仍处于实验阶段。
- Claude 3.7 Sonnet：强调推理精度，扩大上下文容量，引入思维摘要，但在持续任务表现方面仍有挑战。
- Claude Opus 4：融合先前迭代的经验，将长时间跨度任务稳定性、代理式搜索与稳健的安全架构整合为可投入生产的模型。
在整个发展历程中，Anthropic 借助用户反馈、第三方审计与迭代基准评估，持续完善模型能力与安全保障机制，确保每一代在准确性、对齐性与运营韧性方面实现可衡量提升。
基准表现
Claude Opus 4 在多项基准测试上取得业界领先结果，展现其前沿智能：
| 基准 | Opus 4 分数 | 之前最佳 | 提升 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench（编码） | 75.2% | 60.6% (Sonnet 3.7) | +14.6 个百分点 |
| TAU-bench（代理） | 68.9% | 55.2% | +13.7 个百分点 |
| MMLU（通用问答） | 86.4% | 81.2% | +5.2 个百分点 |
| GPQA（编程） | 92.3% | 85.5% | +6.8 个百分点 |
| 幻觉率 | 2.8% | 8.5% | –5.7 个百分点 |
| 图表解读 | 91.1% | 72.1% | +19.0 个百分点 |
- 编码卓越：在 SWE-bench 上，Opus 4 单次通过得分达 75.2%——在长序列中展现出更优的代码一致性与风格遵循。
- 代理式推理：在 TAU-bench 上表现优异，可靠编排多步骤工作流，可自主管理如活动编排与企业流程自动化等任务。
- 知识泛化：在 MMLU 与 GPQA 上超越前代，体现出广泛的领域理解与编程流畅度。
- 安全与忠实度：以 2.8% 幻觉率将错误倾向减半，得益于检索对齐增强与提示过滤。
- 视觉理解：对图表类查询的准确解读达 91.1%，巩固其在多模态 AI中的领先地位。
这些基准表明，Claude Opus 4 是在编码、推理与多模态集成方面的标杆级模型。
技术指标
为评估模型健康与能力，Anthropic 跟踪多项KPI：
- 困惑度（Perplexity）：在语言建模基准上达到低于 3 的困惑度，体现高流利度。
- 延迟：近乎即刻模式在典型查询中提供 <200 ms 的中位响应时间。
- 记忆保持：在多会话任务中验证了 7 小时的上下文一致性，以对依赖上下文的测验持续准确度衡量。
- 安全指标：策略违规事件减少 65%；代理安全测试符合 ASL-3 阈值。
- 可引导性（Steerability）：指令遵循得分提高，尤其在处理冗长系统提示时不偏离预期行为。
这些指标确保 Opus 4 在大规模应用中同时提供性能与可靠性。
结论
借助 Claude Opus 4，Anthropic 为自主型 AI 代理设定了新标准，融合突破性的编码表现、扩展推理与严格的安全性。随着组织希望利用 AI 处理复杂、长周期工作流，Opus 4 的混合推理与稳健记忆使其成为企业创新不可或缺的工具。无论是编排多步骤开发任务、开展代理式研究，还是自动化合规流程，Claude Opus 4 都将重新定义人机协作的边界。
如何访问 Claude Opus 4 API
步骤 1：注册获取 API 密钥
登录 cometapi.com。如果您尚未成为我们的用户，请先注册。登录您的 CometAPI 控制台。获取接口访问凭据 API key。在个人中心的 API token 处点击 “Add Token”，获取令牌密钥：sk-xxxxx 并提交。
步骤 2：向 Claude Opus 4.1 发送请求
选择 “\**claude-opus-4-20250514\**” 端点以发送 API 请求，并设置请求体。请求方法与请求体请参见我们网站的 API 文档。我们的网站也提供 Apifox 测试以便使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账户中的实际 CometAPI key。base url 是 Anthropic Messages 格式和 Chat 格式。
将你的问题或请求插入 content 字段——模型将对其作出响应。处理 API 响应以获取生成的答案。
步骤 3：检索并验证结果
处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 将返回任务状态与输出数据。