Anthropic 于 2025 年 11 月下旬发布了 Claude Opus 4.5，这是一款更强大、更高效的 Opus 级模型，面向专业软件工程、代理式（agentic）工作流和长周期任务。它可通过 Anthropic 的开发者平台以及 CometAPI 获取，并引入了新的 API 控制项（尤其是 effort 参数）、改进的计算机使用工具（computer-use tooling）、扩展思考（extended thinking）以及在生产环境中至关重要的 token 效率提升。
以下是实用的专业指南：有哪些变化、如何获取访问权限、如何使用新的控制项（effort、扩展思考、工具使用、文件/计算机使用）、成本与优化建议、安全与治理考量，以及真实的集成模式。
Claude Opus 4.5 到底是什么，为什么重要？
Claude Opus 4.5 是 Anthropic 最新的 Opus 级模型系列成员（发布于 2025 年 11 月 24–25 日），聚焦在最大化推理与编码能力，同时提升 token 效率，并提供新的 API 控制项以平衡成本与严谨度。Anthropic 将 Opus 4.5 定位为其发布过的“最智能模型”，面向复杂软件工程任务、长时间运行的代理、电子表格/Excel 自动化，以及需要持续多步推理的任务。
Opus 4.5 的主要更新有哪些？
Anthropic 设计 Opus 4.5 以提升推理的深度和代理式行为，同时为开发者提供更好的成本/时延权衡控制。发布亮点包括：
- effort 参数（beta）： 一个一等公民的 API 旋钮，用于控制 Claude 在单次请求上投入多少“思考预算”（常见取值为
low、medium、high）。它会影响推理、工具调用与内部“思考”token，从而让你可以按调用调节速度与严谨度，而无需切换模型。这是 Opus 4.5 的标志性能力。 - 更好的代理与工具编排： 在工具选择的准确性、结构化工具调用以及更健壮的工具结果工作流方面都有改进，有利于构建代理与多步流水线。Anthropic 提供“工具使用”流程的文档与 SDK 指南。
- Token/成本效率： 相比 Sonnet 4.5，一些工作流的 token 使用量可减少约 50%，同时工具调用错误更少，复杂工程任务的迭代次数更少。
- 增强的多模态能力： 在视觉、推理与数学性能方面的全面提升。
- 上下文窗口扩展至 200K tokens，支持更深入、更长的对话与复杂文档分析。
实际能力有哪些提升？
性能升级
- 更好的代理与工具编排：在工具选择的准确性、结构化工具调用以及更健壮的工具结果工作流方面改进，有利于构建代理与多步流水线。改进的上下文处理、用于长时代理运行的压缩辅助，以及用于注册与校验工具的一等工具 SDK，使得 Opus 4.5 更适合构建可多步无人值守运行的代理。
- 增强的多模态能力：在视觉、推理与数学性能方面的全面提升。
- 上下文窗口扩展至 200K tokens，支持更深入、更长的对话与复杂文档分析。
编码与长周期工作
Opus 4.5 在编码任务上继续以基准为导向；在长作业（代码迁移、重构、多步调试）中，它减少了迭代次数与工具调用错误。早期报告与 Anthropic 的系统卡指出，在工程基准上的持续性能得到改进，并在工具驱动的流水线中显著提升效率。
在 SWE-bench 中，Opus 4.5 在软件工程基准上取得领先分数（Anthropic 在发布材料中列出 SWE-bench Verified 为 80.9%），客户反馈在调试、多文件编辑与长周期代码任务上也有提升。
成本与效率
Anthropic 设计 Opus 4.5 以提升推理的深度和代理式行为，同时为开发者提供更好的成本/时延权衡控制：
- 相比 opus 4.1 的降价：每百万 tokens $5（输入）/$25（输出）。
- Token 使用改进：在保持性能的同时，平均消耗降低 50–75%。
- 一个一等公民的 API 旋钮，用于控制 Claude 在请求上投入多少“思考预算”（常见取值
low、medium、high）。它会影响推理、工具调用与内部“思考”tokens，从而让你可以按调用调节速度与严谨度，而无需切换模型。这是 Opus 4.5 的标志性能力（与 Sonnet 4.5 对比：Medium Effort → tokens 降低 76%，性能相当；High Effort → 性能提升约 4.3 个百分点，token 使用减少 48%）。
我如何访问与使用 Claude Opus 4.5 API？
如何获取访问权限与密钥？
- 创建 Anthropic/Claude 开发者账号。 在 Claude/Anthropic 开发者门户注册，并通过控制台创建 API key（团队可使用组织/管理员流程）。Messages API 是面向聊天/助手类交互的主要端点。
- 云合作伙伴： Opus 4.5 也可通过主要云市场获取，如 Google Vertex AI、CometAPI（一个 AI API 聚合平台，需要使用其认证）。在 CometAPI 中，你可以通过 Anthropic Messages 格式与 Chat 格式访问 Claude opus 4.5 API。
我应该如何进行请求认证？
使用标准 Bearer token：在每个 API 调用中包含 Authorization: Bearer $_API_KEY 头。请求以 JSON over HTTPS 进行；Messages API 接受结构化消息列表（system + user + assistant）。
快速开始 — Python（官方 SDK）
安装 SDK：
pip install anthropic
最小示例（同步）：
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
此调用使用规范的 Opus 4.5 模型标识符。对于由供应商托管的端点（Vertex、CometAPI、Foundry），请按照供应商文档来构建客户端并提供供应商的 URL 与 key（例如 CometAPI 使用 https://api.cometapi.com/v1/messages）。
快速开始 — Python（CometAPI）
你需要登录 CometAPI 并获取密钥。
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": }'
我如何使用新的 effort 参数与扩展思考？
什么是 effort 参数，如何设置？
effort 参数是随 Opus 4.5 引入的一等 API 控制项，用于调节模型为生成输出投入的内部计算与 token 预算。典型取值为 low、medium、high。用它在时延与 token 成本和严谨度之间做平衡：
low—— 适合高吞吐自动化与例行任务的快速、节省 token 的回答。medium—— 适合生产使用的质量/成本平衡。high—— 适合深度分析、多步推理或对准确性要求更高的场景。
Anthropic 在 Opus 4.5（beta）中引入了 effort。你需要包含一个 beta 头（例如 effort-2025-11-24），并指定 output_config: { "effort": "low|medium|high" }（示例如下）。默认行为为 high。降低 effort 能减少 token 使用与时延，但可能会略微降低严谨度。适用于高吞吐或对时延敏感的任务。
示例：
# 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)
何时用哪种： low 适用于自动化流水线（如邮件分类），medium 适用于标准助手，high 适用于代码生成、深度研究或高风险/高准确性任务。Anthropic 将此参数作为 Opus 4.5 的关键控制项加以强调。
在 SWE-bench 测试中：
- Medium Effort 模式：性能可与 Sonnet 4.5 相当，但输出 tokens 降低 76%；
- High Effort 模式：性能较 Sonnet 4.5 提升约 4.3 个百分点，同时 token 使用减少 48%。
什么是 Extended Thinking，我该如何调用？
Extended Thinking（也称为“extended thinking”或“thinking blocks”）允许模型在需要时执行中间的思维链或分步推理，并可选择性地保留或总结这些内部思考块。Messages API 支持此行为，Anthropic 还新增了控制项以保留先前的思考块，使多轮代理能够复用早前的推理而无需重复昂贵的再计算。当任务需要多步规划、长周期问题求解或工具编排时，使用 Extended Thinking。
我如何集成工具并用 Opus 4.5 构建代理？
Opus 4.5 的一大强项是改进的工具使用：在客户端定义工具，让 Claude 决定何时调用，执行该工具并返回 tool_result——Claude 会在最终回复中使用这些结果。Anthropic 提供 Agent SDK，可注册带类型的工具函数（例如 run_shell、call_api、search_docs），以便 Claude 在扩展思考期间发现并调用。平台会将工具定义转换为可调用函数，模型可以调用并接收结果。通过这种方式，你可以安全地构建代理式工作流（对输入/输出进行可控管理）。
下面是一个实用模式与端到端 Python 示例。
工具使用模式（概念）
- 客户端提供
tools元数据，包含名称、描述与 JSON 模式（input_schema）。 - 模型返回
tool_use块（模型发出的结构化指令，说明以何种输入调用哪个工具）。API 响应的stop_reason可能为tool_use。 - 客户端执行工具（你的代码调用外部 API 或本地函数）。
- 客户端发送后续消息，使用
role:"user"，并带上tool_result内容块，包含工具的输出。 - 模型消费工具结果，并返回最终答案或进一步的工具调用。
该流程允许在客户端安全地控制模型要执行的内容（模型只“提议”工具调用；你掌握执行权限）。
端到端示例 — Python（简易天气工具）
# 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)
如何为可靠性构建代理？
- 清理工具输入（避免通过提示注入）。
- 在回传给模型前校验工具输出（进行模式检查）。
- 限制工具权限范围（最小权限原则）。
- 使用 compaction helpers（来自 Anthropic SDK），在长时间运行中保持可控上下文。
我该如何为 Opus 4.5 设计提示与组织消息？
哪些消息角色与预填策略最有效？
采用三段式模式：
- System（role: system）：全局指令——语气、边界、角色。
- Assistant（可选）：示例或预设内容。
- User（role: user）：当前请求。
在 system 消息中预填约束（格式、长度、安全策略、若需结构化输出则提供 JSON 模式）。对于代理，包含工具规格与使用示例，以便 Opus 4.5 正确调用这些工具。
如何通过上下文压缩与提示缓存来节省 tokens？
- 上下文压缩（context compaction）： 将较早的对话内容压缩为简洁摘要，模型仍可使用。Opus 4.5 支持自动化压缩上下文，同时尽量保留关键推理块。
- 提示缓存（prompt caching）： 对重复提示缓存模型响应（Anthropic 提供提示缓存模式以降低时延/成本）。
这两项功能可降低长对话的 token 占用，推荐用于长时间运行的代理工作流与生产级助手。
错误处理与最佳实践
以下是将 Opus 4.5 集成到生产时的可靠性与安全性建议。
可靠性与重试
- 处理限流（HTTP 429），使用指数退避与抖动（起始 500–1000ms）。
- 幂等性： 对不产生副作用的 LLM 调用可安全重试；但在模型可能触发外部副作用（工具调用）的工作流中需谨慎——通过跟踪
tool_use_id或你自有的请求 ID 去重。 - 流式稳定性： 处理部分流与优雅重连；若中断发生，优先重试整个请求，或利用应用层状态恢复，以避免不一致的工具交互。
安全与合规
- 提示注入与工具安全： 切勿允许模型直接执行未校验的任意 shell 命令或代码。始终验证工具输入并清理输出。模型提出工具调用；你的代码决定是否执行。Anthropic 的系统卡与文档描述了对齐约束与安全级别——在高风险领域中务必遵守。
- 数据处理与合规： 将包含 PII 或受监管数据的提示与工具输入/输出依据你的法律/合规政策处理。若有严格的数据驻留或审计要求，可使用供应商的 VPC/企业级控制（Bedrock/Vertex/Foundry 提供企业选项）。
可观测性与成本控制
- 记录请求/响应元数据（除非允许，否则不要记录敏感原始内容）——包括 token 计数、
effort级别、时延、模型 ID 与提供方。这些指标对成本归因与调试至关重要。 - 用 effort 控制单次调用成本： 例行摘要或高 QPS 端点优先使用
low；深度调试或调查使用high。监控质量与 token 消耗，以为不同端点选择默认值。
结论——何时（以及如何）选择 Opus 4.5？
当你的产品需要：
- 深度多步推理（长逻辑链、研究或调试），
- 强健的代理/工具编排（调用外部 API 的复杂工作流），或
- 面向大型代码库的生产级代码辅助，
Claude Opus 4.5 是自然之选。操作层面，使用 effort 为每次调用调节预算；依赖工具使用模式保持执行安全，并根据合规需求选择云合作伙伴（或直接使用 Anthropic API）。用你的业务语料进行基准评估：厂商基准（如 SWE-bench）是有用信号，但真实任务与数据决定 ROI。出于安全考虑，请遵循 Opus 4.5 的系统卡，并对工具执行与 PII 处理设置防护措施。
开发者可以通过 CometAPI 访问 Claude Opus 4.5 API。开始之前，可在 Playground 探索 CometAPI 的模型能力，并查阅 API 指南获取详细说明。访问前，请确保你已登录 CometAPI 并获取 API key。CometAPI 提供远低于官方的价格，帮助你集成。
准备好了吗？→ 立即注册 CometAPI！