Introduction
Claude Opus 5.5 est le tout dernier Opus d’Anthropic, publié le 22 septembre 2026 et proposé ici sous la forme d’un point de terminaison compatible OpenAI sur /v1/chat/completions. Une fenêtre de 1 000 000 tokens transporte mot pour mot tout l’échange précédent, et une réponse peut atteindre 128 000 tokens.
La réflexion est toujours active. reasoning_effort accepte low, medium ou high, medium par défaut. Le modèle fixe lui-même son échantillonnage, temperature et top_p ne sont donc pas acceptés ; le contenu des messages se compose de texte et d’images, jusqu’à 128 outils peuvent être définis par requête, tool_choice accepte auto ou none, et les réponses sont diffusées en Server-Sent Events.
Fonctionnalités et points forts
Une mémoire qui se mesure en tours, pas en paragraphes
Au trentième tour, le personnage sait-il encore d’où il vient, ce qu’il a promis et ce qu’il a juré de ne jamais faire ? Avec 1 000 000 de tokens en entrée, la réponse ne dépend que de ce que vous envoyez : mettez l’historique complet dans la requête, et le modèle lit les répliques d’origine, pas une paraphrase.
Plus rapide qu’Opus 5, selon les chiffres d’Anthropic
Anthropic indique qu’Opus 5.5 écrit plus de 30 % plus vite qu’Opus 5 et, avec les réglages par défaut, utilise moins de tokens pour un travail courant. Sur une longue réponse diffusée en streaming, c’est du temps que le lecteur ne passe pas à attendre.
Réflexion toujours active, trois niveaux d’effort
Opus 5.5 raisonne toujours avant de répondre, et ce raisonnement est facturé comme de la sortie. reasoning_effort décide de son intensité : low pour des tours de conversation rapides, medium pour la plupart des tâches, high quand des détails semés et des faits établis doivent d’abord être recoupés.
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 128 000, soit un huitième 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 — la même valeur par défaut qu’Anthropic fixe pour ce modèle. |
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 |
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 ou none. Opus 5.5 n’accepte pas d’outil imposé : pour un appel précis, nommez l’outil dans le prompt et laissez ce paramètre sur auto. |
Tarification
Entrée $3.60 / Sortie $18 par 1 million de tokens
Cas d’utilisation
Une persona tenue sur des dizaines de tours
Envoyez la conversation telle qu’elle a été écrite et le personnage sait encore, trente tours plus tard, d’où il vient, ce qu’il a accepté et ce qu’il refuse. La plupart des longs échanges n’ont besoin d’aucune couche de résumé.
Des agents sur de longues chaînes de tâches
Confiez le dépôt, la spécification et la discussion menée jusqu’ici en une seule requête et laissez le modèle décider quoi lire en premier. La mémoire qu’éprouve un long jeu de rôle est la même faculté qu’exige une tâche d’ingénierie en plusieurs étapes : à l’étape dix, se souvient-il encore de la décision prise à l’étape un ?
Extraction structurée via les outils
Définissez un outil dont les paramètres sont les champs dont vous avez besoin et demandez au modèle de répondre en l’appelant. Avec toute la source dans la fenêtre, un champ manquant révèle un trou dans la matière plutôt que dans le pipeline.
Guide de prompt et conseils pratiques
Envoyez tout l’historique, du plus ancien au plus récent
La fenêtre est généralement plus grande que la couche de résumé que quelqu’un s’apprêtait à construire. Placez tous les messages précédents dans l’ordre dans le tableau messages et laissez le modèle lire ce qui a réellement été dit.
Personnage, univers et limites dans le message système
Le message système est le seul emplacement qui ne défile jamais hors du cadre dans un long échange. Origine, tics de langage, limites fermes, personne narrative et temps du récit y ont leur place ; le message utilisateur ne porte que le tour en cours.
Demandez un appel d’outil plutôt que de l’imposer
Opus 5.5 refuse un tool_choice imposé, et ce point de terminaison n’a pas de response_format. Définissez un outil dont les paramètres sont le schéma JSON voulu, laissez tool_choice sur auto, indiquez au modèle qu’il doit répondre en l’appelant, et validez les arguments. Une conversation ne peut pas se terminer sur un message assistant pour préremplir la réponse, et un max_tokens supérieur à 128 000 ainsi que les parties vidéo et audio sont refusés.
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-5.5/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.
