Introduction
Claude Opus 4.5 est un modèle de chat de la gamme Opus d’Anthropic, proposé ici sous la forme d’un point de terminaison compatible OpenAI sur /v1/chat/completions. Une fenêtre de 198 000 tokens garde des dizaines de tours d’historique mot pour mot, et une seule réponse peut atteindre 32 768 tokens : assez pour une scène complète ou un court chapitre.
En plus de l’effort de raisonnement low, medium ou high, il accepte temperature (de 0 à 1, 1 par défaut) et top_p. Le contenu des messages se compose de texte et d’images, jusqu’à 128 outils peuvent accompagner une requête, et la réponse est diffusée en Server-Sent Events si vous le demandez.
Fonctionnalités et points forts
198 000 tokens, lus tels qu’ils ont été écrits
Au bout de trente tours d’un jeu de rôle, c’est la mémoire qui lâche en premier, pas la prose : d’où vient le personnage, ce qu’elle a accepté, la limite qu’elle a juré de ne jamais franchir. 198 000 tokens gardent cet historique mot pour mot dans la requête, si bien que le modèle lit les répliques d’origine et non un résumé qui a déjà perdu celles qui comptaient.
Un échantillonnage encore réglable
temperature va de 0 à 1, 1 par défaut, et top_p de 0,01 à 1. Baissez temperature pour une passe de continuité qui ne doit rien inventer, et laissez-la à 1 pour des dialogues censés surprendre. L’effort de raisonnement est un réglage distinct : low, medium ou high.
Une sortie structurée par appel d’outil imposé
Ce point de terminaison n’a pas de response_format : la sortie lisible par machine passe donc par les outils, jusqu’à 128 définitions de fonctions par requête, avec tool_choice sur auto, none, required ou une fonction nommée. Placez le schéma JSON dans les paramètres d’un outil, imposez cet outil et validez les arguments renvoyés.
Paramètres de requête
| Paramètre | Obligatoire | Description |
|---|---|---|
messages | Oui | Tours de conversation ordonnés. Le contenu est une chaîne ou un tableau de parties text et |
max_tokens | Non | Plafonne la réponse à 32 768, soit environ un sixième de la fenêtre de lecture. 4 096 par défaut ; à monter avant d’écrire un chapitre. |
reasoning_effort | Non | low, medium ou high ; medium par défaut. Montez-le quand la réponse doit réconcilier des détails avant que le modèle n’écrive. |
stop | Non | Jusqu’à 4 séquences, sous forme de chaîne ou de tableau. La réponse s’arrête dès que le modèle en écrit une, et le texte correspondant n’est pas renvoyé. 1 caractères minimum · 1 éléments minimum · 4 éléments maximum |
temperature | Non | 0 à 1, 1 par défaut. Gardez-le à 0 dès que la réponse est lue par du code, et n’y touchez plus une fois qu’une œuvre a trouvé sa voix. |
top_p | Non | 0,01 à 1. Ajustez celui-ci ou temperature, jamais les deux dans la même comparaison. |
tools | Non | Jusqu’à 128 définitions de fonctions par requête. 128 éléments maximum |
parallel_tool_calls | Non | true ou false, true par défaut : le modèle peut demander plusieurs appels d’outils dans un même tour. Valeur par défaut: |
tool_choice | Non | auto, none, required, ou un objet qui nomme une fonction. |
Tarification
Entrée $4.50 / Sortie $22.50 par 1 million de tokens
Cas d’utilisation
Un chat de personnage qui reste dans son rôle
Envoyez la fiche du personnage dans le message système et la transcription en cours dans messages. Des dizaines de tours plus tard, le modèle peut encore citer ce qui a été promis au troisième tour, parce que le troisième tour est toujours dans la requête.
Des suites de la longueur d’une scène
32 768 tokens correspondent à peu près à une longue scène ou à un court chapitre. Demandez la scène suivante avec un max_tokens relevé au-delà des 4 096 par défaut : elle arrive d’un seul tenant, pas en trois fragments recollés à la main.
Un état de l’intrigue que votre application conserve
Définissez un outil comme update_story_state avec des champs pour le lieu, les relations et les fils ouverts, imposez-le tous les quelques tours et enregistrez les arguments dans votre application. La prose et l’état viennent du même contexte, ils ne se contredisent donc pas.
Guide de prompt et conseils pratiques
Persona et limites dans le message système
Origine, manière de parler, limites fermes, personne narrative et temps du récit vont dans le message système, qui ne sort jamais de la requête. Le message utilisateur ne porte que le tour en cours : un élagage ultérieur coupe la transcription, jamais le personnage.
Relever max_tokens avant de demander de la longueur
Les 4 096 tokens par défaut couvrent quelques pages. Pour une scène complète, fixez max_tokens explicitement, jusqu’à 32 768 ; une réponse coupée au milieu d’un paragraphe se rattrape plus difficilement qu’une réponse prévue courte dès le départ.
Savoir où s’arrête la fenêtre
Avec environ six tokens lus pour un écrit, une requête qui demande de reproduire une longue entrée bute d’abord sur le plafond de réponse, et un max_tokens supérieur à 32 768 échoue à la validation. Les parties vidéo et audio sont refusées, et les 198 000 tokens englobent à la fois le prompt système, l’historique et chaque résultat d’outil.
Démarrage rapide de l’API
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'
La référence API détaille l’authentification, le schéma complet, le polling et la gestion des erreurs.
