Einführung
Claude Opus 4.5 ist ein Chatmodell der Opus-Reihe von Anthropic und steht hier als ein OpenAI-kompatibler Endpunkt unter /v1/chat/completions bereit. Ein Fenster von 198.000 Token hält Dutzende Gesprächszüge wortgetreu, und eine einzelne Antwort darf 32.768 Token lang werden – genug für eine ganze Szene oder ein kurzes Kapitel.
Neben der Denkstufe low, medium oder high nimmt es temperature (0 bis 1, Standard 1) und top_p an. Nachrichten enthalten Text und Bilder, bis zu 128 Tools lassen sich an eine Anfrage hängen, und auf Wunsch kommt die Antwort per Server-Sent Events als Stream.
Wichtige Funktionen und Highlights
198.000 Token, gelesen wie geschrieben
Nach dreißig Zügen eines Rollenspiels lässt zuerst das Gedächtnis nach, nicht die Prosa: woher die Figur kommt, was sie zugesagt hat, welche Grenze sie nie überschreiten wollte. 198.000 Token halten diesen Verlauf wortgetreu in der Anfrage, sodass das Modell die Originalzeilen liest und keine Zusammenfassung, in der genau die entscheidenden fehlen.
Sampling, das Sie weiter steuern
temperature reicht von 0 bis 1 mit Standard 1, top_p von 0,01 bis 1. Senken Sie temperature für einen Kontinuitätsdurchgang, der nichts Neues erfinden darf, und lassen Sie sie bei 1 für Dialoge, die überraschen sollen. Die Denkstufe ist eine eigene Einstellung mit low, medium oder high.
Strukturierte Ausgabe über einen erzwungenen Tool-Aufruf
Ein response_format gibt es an diesem Endpunkt nicht, maschinenlesbare Ausgabe läuft deshalb über Tools: bis zu 128 Funktionsdefinitionen pro Anfrage, tool_choice auf auto, none, required oder eine benannte Funktion. Legen Sie das JSON-Schema in die Parameter eines Tools, erzwingen Sie dieses Tool und prüfen Sie die zurückgelieferten Argumente.
Request-Parameter
| Parameter | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|
messages | Ja | Geordnete Gesprächszüge. Der Inhalt ist ein String oder ein Array aus Teilen vom Typ text und |
max_tokens | Nein | Deckelt die Antwort bei 32.768 – etwa einem Sechstel des Lesefensters. Vorgabe 4.096; vor einem Kapitel anheben. |
reasoning_effort | Nein | low, medium oder high, Vorgabe medium. Heben Sie den Wert, wenn die Antwort Details abgleichen muss, bevor das Modell schreibt. |
stop | Nein | Bis zu 4 Sequenzen, als String oder Array. Die Antwort endet, sobald das Modell eine davon schreibt; der getroffene Text selbst wird nicht zurückgegeben. mindestens 1 Zeichen · mindestens 1 Einträge · höchstens 4 Einträge |
temperature | Nein | 0 bis 1, Vorgabe 1. Auf 0 halten, sobald die Antwort von Code geparst wird, und in Ruhe lassen, sobald ein Werk seine Stimme gefunden hat. |
top_p | Nein | 0,01 bis 1. Verstellen Sie dies oder temperature, nie beides im selben Vergleich. |
tools | Nein | Bis zu 128 Funktionsdefinitionen pro Anfrage. höchstens 128 Einträge |
parallel_tool_calls | Nein | true oder false, Standard true: Das Modell darf in einem Zug mehrere Tool-Aufrufe anfordern. Standardwert: |
tool_choice | Nein | auto, none, required – oder ein Objekt, das eine Funktion benennt. |
Preis
Eingabe $4.50 / Ausgabe $22.50 je 1 Mio. Token
Anwendungsfälle
Figurenchat, der in der Rolle bleibt
Das Figurenblatt gehört in die System-Nachricht, das laufende Protokoll in die messages. Auch Dutzende Züge später kann das Modell noch zitieren, was in Zug drei versprochen wurde – weil Zug drei noch in der Anfrage steht.
Fortsetzungen in Szenenlänge
32.768 Token entsprechen etwa einer langen Szene oder einem kurzen Kapitel. Fordern Sie die nächste Szene mit einem gegenüber dem Standard von 4.096 erhöhten max_tokens an, dann kommt sie aus einem Guss statt in drei von Hand verbundenen Stücken.
Handlungsstand, den Ihre App speichert
Definieren Sie ein Tool wie update_story_state mit Feldern für Ort, Beziehungen und offene Fäden, erzwingen Sie es alle paar Züge und speichern Sie die Argumente in Ihrer App. Prosa und Stand entstehen aus demselben Kontext und widersprechen einander deshalb nicht.
Prompt-Leitfaden und Praxistipps
Persona und Grenzen in die System-Nachricht
Herkunft, Sprechgewohnheiten, harte Grenzen, Erzählperspektive und Tempus gehören in die System-Nachricht, die nie aus der Anfrage herausrutscht. Die User-Nachricht trägt nur den aktuellen Zug – so kürzt ein späteres Kürzen das Protokoll, nie die Figur.
max_tokens anheben, bevor Sie Länge verlangen
Der Standard von 4.096 Token reicht für ein paar Seiten. Für eine ganze Szene setzen Sie max_tokens ausdrücklich, bis 32.768; eine mitten im Absatz abgebrochene Antwort ist schwerer zu retten als eine, die von vornherein kurz geplant war.
Wissen, wo das Fenster endet
Bei rund sechs gelesenen Token pro geschriebenem stößt eine Anfrage, die eine lange Eingabe wiedergeben soll, zuerst an die Antwortgrenze, und max_tokens über 32.768 scheitert an der Validierung. Video- und Audioteile werden abgelehnt, und die 198.000 Token umfassen System-Prompt, Verlauf und alle Tool-Ergebnisse zusammen.
API-Schnellstart
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "anthropic/claude-opus-4.5/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
Authentifizierung, vollständiges Schema, Polling und Fehlerbehandlung stehen in der API-Referenz.
