Anthropic 於 2025 年 11 月下旬發布了 Claude Opus 4.5，這是一個更強大、更有效率的 Opus 級模型，旨在服務專業軟體工程、智能體工作流程和長期任務。它可透過 Anthropic 的開發者平台和 CometAPI 獲取，並引入了新的 API 控制（特別是工作量參數）、改進的電腦使用工具、擴展的思維模式以及在生產環境中至關重要的令牌效率改進。
以下是一個實用、專業的操作指南：發生了哪些變化，如何獲得存取權限，如何使用新的控制措施（工作量、擴展思維、工具使用、文件/電腦使用），成本和優化指導，安全/治理考慮因素，以及現實世界的整合模式。
Claude Opus 4.5 究竟是什麼？它為什麼重要？
Claude Opus 4.5 是 Anthropic 最新推出的 Opus 系列模型（於 2025 年 11 月 24 日至 25 日發布），它專注於提升推理和編碼能力，同時提高令牌效率，並提供新的 API 控制，以平衡成本與完整性。 Anthropic 將 Opus 4.5 定位為迄今為止發布的“最聰明的模型”，旨在應對複雜的軟體工程任務、長時間運行的代理、電子表格/Excel 自動化以及需要持續多步驟推理的任務。
Opus 4.5 的主要更新有哪些？
Anthropic 設計 Opus 4.5 的目的是為了改進 深度 推理和 代理的 在提升使用者體驗的同時，也讓開發者能夠更好地控製成本/延遲之間的權衡。本次版本更新的亮點包括：
- 努力程度參數（β）： 一個一流的 API 參數，用於控制 Claude 在請求上花費多少「思考預算」（通常是
low,medium,high它會影響推理、工具調用和內部「思考」標記，因此您可以針對每次調用調整速度和徹底性，而無需切換模型。這是 Opus 4.5 的一項標誌性功能。 - 更佳的代理商和工具編排： 提高了工具選擇的準確性，優化了工具呼叫結構，並建立了更強大的工具結果工作流程，從而能夠更好地建立代理和多步驟流程。 Anthropic 提供了「工具使用」流程的文件和 SDK 指南。
- 代幣/成本效益 — Anthropic 報告稱，與 Sonnet 4.5 相比，某些工作流程的令牌使用量減少了約 50%，此外，複雜工程任務的工具呼叫錯誤和迭代次數也減少了。
- 增強的多式聯運能力： 視覺、推理和數學能力全面提升。
- 上下文視窗擴展至 200 萬個令牌，支援深入、長時間的對話和複雜的文件分析。
哪些實際能力提升了？
性能提升
- 更完善的代理和工具編排：工具選擇更加精準，工具呼叫結構更加合理，建構代理和多步驟管線時，工具結果工作流程也更加穩健。 Anthropic 提供了「工具使用」流程的文件和 SDK 指南。改進的上下文處理、用於長時間代理運行的壓縮輔助工具，以及用於註冊和驗證工具的一流工具 SDK，使得 Opus 4.5 更適合構建能夠無人值守運行多個步驟的代理。
- 增強的多模態能力：視覺、推理和數學表現全面提升。
- 上下文視窗擴展至 200 萬個令牌，支援深入、長時間的對話和複雜的文件分析。
編碼和長期工作
Opus 4.5 繼續以基準測試為導向，用於處理編碼任務；它減少了長時間作業（程式碼遷移、重構、多步驟偵錯）中的迭代次數和工具呼叫錯誤。早期報告和 Anthropic 的系統卡片均指出，該版本在工程基準測試中持續性能有所提升，並且在工具驅動的管線中效率顯著提高。
In SWE-bench， Opus 4.5 在軟體工程基準測試中取得了領先的分數（Anthropic 在發布材料中列出了 SWE-bench Verified 的 80.9%），客戶報告稱在調試、多文件編輯和長期代碼任務方面有所改進。
成本與效率
Anthropic 設計 Opus 4.5 的目的是為了改進 深度 推理和 代理的 在賦予開發者更好控製成本/延遲權衡的同時，實現以下行為：
- 價格降低與 Opus 4.1 相比：每百萬代幣 5 美元（投入）/ 25 美元（產出）。
- 代幣使用改進：在保持性能的同時，平均減少 50-75% 的消耗。
- 一個一流的 API 參數，用於控制 Claude 在請求上花費多少「思考預算」（通常是
low,medium,high它會影響推理、工具調用和內部「思考」標記，因此您可以針對每次調用調整速度與徹底性，而無需切換模型。這是 Opus 4.5 的標誌性功能（與 Sonnet 4.5 相比：中等投入 → 標記減少 76%，性能相當；高投入 → 性能提升 4.3%，標記使用量減少 48%）。
如何存取和使用 Claude Opus 4.5 API？
我如何才能獲得存取權限和金鑰？
- 建立 Anthropic / Claude Developer 帳戶。 在 Claude/Anthropic 開發者入口網站註冊，並透過控制台建立 API 金鑰（團隊可以使用組織/管理員流程）。訊息 API 是聊天/助手式互動的主要介面。
- 雲端合作夥伴： Opus 4.5 也可透過主要雲端市場 Google Vertex AI 取得。 彗星API（一個 AI API 聚合平台，需要使用其驗證）），在 CometAPI 中，您可以透過 Anthropic Messages 格式和 Chat 格式存取 Claude opus 4.5 API。
我應該如何驗證我的請求？
使用標準持有者代幣：內含一個 Authorization: Bearer $_API_KEY 每次 API 呼叫都會傳送請求頭。請求採用 HTTPS 協議，格式為 JSON；訊息 API 接受結構化訊息清單（系統訊息 + 使用者訊息 + 助理訊息）。
快速入門 — Python（官方 SDK）
安裝 SDK：
pip install anthropic
最小範例（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
此呼叫使用規範的 Opus 4.5 模型標識符。對於提供者管理的端點（Vertex、CometAPI、Foundry），請依照提供者文件建立用戶端，並提供提供者的 URL 和金鑰（例如，CometAPI 的 URL 為 https://api.cometapi.com/v1/messages）。
快速入門 — Python (CometAPI)
您需要登入 CometAPI 並取得金鑰。
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": }'
我該如何使用新的 功夫 參數和擴展思維？
是什麼 功夫 參數是什麼？我該如何設定？
功夫 參數是 Opus 4.5 中引入的一級 API 控件，用於調整模型在產生輸出時花費的內部計算量和令牌預算。典型值為： low, medium和 high用它來平衡延遲和令牌成本與全面性：
low— 為大量自動化和日常任務提供快速、高效的令牌化解決方案。medium— 品質/成本平衡，適用於生產用途。high— 深度分析、多步驟推理，或準確度至關重要的時候。
人為因素引入 effort 適用於 Opus 4.5（測試版）。您必須包含測試版標題（例如， effort-2025-11-24）並指定 output_config: { "effort": "low|medium|high" } （示例如下）。 high 這是預設行為。降低工作量可以減少令牌使用量和延遲，但可能會略微降低處理效率。適用於高吞吐量或對延遲敏感的任務。
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)
何時使用 which： 使用 low 用於自動化流程（例如，電子郵件分類）， medium 對於普通助理，以及 high 適用於程式碼產生、深度研究或風險敏感型任務。 Anthropic 將此參數強調為 Opus 4.5 的關鍵控制項。
在 SWE 基準測試中：
- 在中等努力模式下：性能與 Sonnet 4.5 相當，但輸出標記減少了 76%；
- 在高投入模式下：效能比 Sonnet 4.5 高出約 4.3 個百分點，代幣減少了 48%。
什麼是擴展思維？我該如何運用擴展思維？
擴展思維（也稱為「擴展思考」或「思維模組」）允許模型執行中間思維鍊或逐步推理，並可選擇保留或總結內部思維模組。訊息 API 支援此功能，Anthropic 還添加了用於保留先前思維模組的控制項，以便多輪智能體可以重複使用先前的推理，而無需重複進行昂貴的重新計算。當任務需要多步驟規劃、長期問題解決或工具協調時，請使用擴展思維。
如何使用 Opus 4.5 整合工具和建置代理程式？
Opus 4.5 的主要優勢之一是改良了 工具使用在客戶端定義工具，讓 Claude 決定何時呼叫它們，執行工具，並傳回結果。 tool_result — Claude 將在最終回覆中使用這些結果。 Anthropic 提供 Agent SDK，讓您可以註冊類型化的工具函數（例如， run_shell, call_api, search_docs克勞德可以在深入思考過程中發現並召喚這些工具。該平台將工具定義轉換為模型可以呼叫並接收結果的可呼叫函數。這就是建立智能體工作流程（具有可控的輸入/輸出）的安全方法。
下面是一個實用的模式和一個完整的 Python 範例。
工具使用模式（概念性）
- 客戶供應
tools元數據 包含名稱、描述和 JSON 模式（input_schema). - 模型回傳一個
tool_use阻止 （模型用於呼叫特定工具並傳入特定輸入的結構化指令）。 API 回應stop_reason可能tool_use. - 客戶端執行該工具 （您的程式碼呼叫了外部 API 或本機函數）。
- 客戶發送後續訊息 -
role:"user"和tool_result包含工具輸出的內容區塊。 - 模型消耗工具結果 並返回最終答案或進一步的工具呼叫。
這種流程允許客戶端安全地控制模型執行的操作（模型）。 建議 工具調用；您控制執行）。
端到端範例 — Python（簡易天氣工具）
# 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)
如何建構可靠性高的代理？
- 對工具輸入進行消毒 （避免透過提示進行注入）。
- 驗證工具輸出 在將它們回饋給模型之前（模式檢查）。
- 限制工具範圍 （最小特權原則）
- 使用壓縮輔助工具 （來自 Anthropic SDK）以在長時間運行中保持上下文可控。
我應該如何為 Opus 4.5 設計提示和建置訊息？
哪些訊息角色和預填策略效果最佳？
採用三段式模式：
- 系統 （角色：系統）：全域指令－語氣、護欄、角色。
- 助理 （可選）：現成範例或匯入內容。
- 用戶名单 （角色：使用者）：立即請求。
預先填入系統訊息的約束條件（格式、長度、安全性策略，如果需要結構化輸出，則需包含 JSON 模式）。對於代理，請包含工具規格和使用範例，以便 Opus 4.5 能夠正確呼叫這些工具。
如何使用上下文壓縮和提示快取來保存令牌？
- 上下文壓縮： 將對話中較早的部分壓縮成模型仍可使用的簡潔摘要。 Opus 4.5 支援自動化壓縮上下文，同時保留關鍵的推理資訊。
- 提示快取： 快取模型回應以處理重複提示（Anthropic 提供提示快取模式以降低延遲/成本）。
這兩個功能都能減少長時間互動的令牌佔用，建議用於長時間運作的代理工作流程和生產助理。
錯誤處理和最佳實踐
以下是針對與 Opus 4.5 進行生產整合而提出的務實可靠性和安全性建議。
可靠性和重試次數
- 處理速率限制（HTTP 429） - 指數退避 抖動（起始值為 500–1000 毫秒）。
- 冪等性對於非變異型 LLM 調用，您可以安全地重試，但在模型觸發外部副作用（工具調用）的工作流程中要格外小心——透過追蹤進行去重
tool_use_id或您自己的請求 ID。 - 串流穩定性： 處理部分流並優雅地重新連接；如果發生中斷，最好重試整個請求或使用應用程式級狀態恢復，以避免不一致的工具互動。
安全保障
- 快速注射和工具安全： 決不 允許模型直接執行任意 shell 命令或程式碼而無需驗證。務必驗證工具輸入並對輸出進行清理。模型會建議工具呼叫；您的程式碼決定是否要運行它們。 Anthropic 的系統卡和文件描述了對齊約束和安全性等級——在高風險領域，請遵循這些約束和等級。
- 資料處理與合規性： 對於包含個人識別資訊 (PII) 或受監管資料的提示和工具輸入/輸出，請根據您的法律/合規政策進行處理。如果您有嚴格的資料駐留或稽核要求，請使用供應商的虛擬專用網路 (VPC)/企業控制（Bedrock/Vertex/Foundry 提供企業級選項）。
可觀測性和成本控制
- 日誌請求/響應元數據 （除非獲得許可，否則不包含原始敏感內容）－令牌計數，
effort等級、延遲、模型 ID 和提供者。這些指標對於成本歸因和調試至關重要。 - 努力控制每次通話成本： 更喜歡
low常規匯總或高QPS終點的工作量；使用high投入精力進行深度調試或調查。監控品質與令牌消耗情況，以便為不同的端點選擇預設值。
結論－何時（以及如何）應該選擇 Opus 4.5？
當您的產品需要以下功能時，Claude Opus 4.5 是一個自然的選擇：
- 深度多步驟推理（冗長的邏輯、研究或調試過程），
- 強大的代理/工具編排（呼叫外部 API 的複雜工作流程），或
- 為大型程式碼庫提供生產級程式碼支援。
在操作上，使用 功夫 調整每次呼叫的預算；依靠工具使用模式來確保執行安全，並根據您的合規性需求選擇雲端合作夥伴（或直接使用 Anthropic API）。使用您自己的語料庫進行基準測試：供應商資料（例如 SWE-bench）是有用的參考指標，但您的實際任務和資料決定了投資報酬率。為了安全起見，請遵循 Opus 4.5 系統卡，並在工具執行和個人識別資訊 (PII) 處理方面設置防護措施。
開發人員可以訪問 克勞德作品 4.5 API 透過 CometAPI。首先，探索模型功能。彗星API ，詳見 游乐场 並查閱 API 指南以取得詳細說明。造訪前，請確保您已登入 CometAPI 並取得 API 金鑰。 COMetAPI 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
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