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Anthropic の Claude Opus 4.5 を OpenAI 互換エンドポイントで使えるチャットです。テキストと画像で最大 198,000 トークンを読み、最大 32,768 を返し、temperature と top_p、ツール定義 128 個まで、SSE に対応します。

入力 $4.50出力 $22.50100 万トークンあたり公式価格より 10% 安いキャッシュ入力 $0.45キャッシュ書き込み $5.50Anthropic 公式価格入力 $5出力 $25

プレイグラウンド

Claude Opus 4.5

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198,000 トークンの窓で temperature を自分で決める執筆のための安定したメッセージ設計

Opus 4.5 は、この目録の Claude 系で唯一 reasoning のダイヤルではなく temperature と top_p を今も公開しているルートです。窓は 100 万ではなく 198,000 トークンで止まります。この組み合わせこそ選ぶ理由です——サンプリングは自分で決め、文脈は「何を入れるか」を決めざるを得ない大きさに収まっています。

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198,000 トークンの窓で temperature を自分で決める執筆のための安定したメッセージ設計
モデル
Claude Opus 4.5
適した用途
198,000 トークンの窓で temperature を自分で決める執筆
メッセージ構成
システム規則 → 証拠と状態 → 今回のタスク → 出力仕様
事実の範囲
機能・パラメータ・価格は最新のスキーマから取得

統合の原則

まず最小のメッセージ構成でタスクを検証し、必要な文脈だけを足していきます。事実・仮定・制約を分け、中断、再試行、精算、人手によるレビューの経路も設計してください。

198,000 トークンの窓で temperature を自分で決める執筆に再現できるワークフローを組む

Opus 4.5 は、この目録の Claude 系で唯一 reasoning のダイヤルではなく temperature と top_p を今も公開しているルートです。窓は 100 万ではなく 198,000 トークンで止まります。この組み合わせこそ選ぶ理由です——サンプリングは自分で決め、文脈は「何を入れるか」を決めざるを得ない大きさに収まっています。

  • 効きしろではなくサンプリング

    temperature と top_p を自分で設定する

    この目録の新しい Claude ルートは両方を reasoning_effort に置き換えました。temperature に合わせて調整したプロンプト資産があるなら、それをそのまま尊重するのはこのルートです。

  • 配分が要る窓

    入力 198,000、出力 32,768

    資料を丸ごと詰め込むには足りません。検索と要約が設計から外れず、後回しになりません。

  • 契約としての短い返答

    1 ターンの上限は 32,768

    この目録の Claude ルートで最も低い出力上限です。長い構造化文書には分割か、128,000 の上限を持つ同系ルートが要ります。

Claude Opus 4.5 をタスクの重さと対話の形から選ぶ

汎用のランキングに頼らず、同じ実タスクで品質、検証しやすさ、遅延、販売価格の見合いを確かめてください。

  1. 4.5 を選ぶ

    プロンプト資産が temperature 前提

    調整済みのサンプリング設定を効きしろのダイヤルへ移すのは書き直しです。その工数が予定にないなら、較正済みのつまみが残っているこちらを使ってください。

  2. 4.6 を選ぶ

    同じ制御で 100 万トークンが要る

    Opus 4.6 は temperature と top_p を保ったまま窓を 1,000,000 に、出力上限を 128,000 に引き上げます。

  3. Opus 5 を選ぶ

    サンプリングより効きしろの宣言がよい

    Opus 5 は temperature を外し、同じ 100 万トークンの窓で reasoning_effort の low / medium / high を取ります。

Claude Opus 4.5 を抽象的なラベルではなく具体的な仕事に落とす

どの場面にも入力の境界、検証、復帰が要ります。公式能力、ベンチマーク、ツール対応を作り話で補うことはしません。

  • 動いてほしくない文体

    編集・執筆

    動いてほしくない文体

    temperature を固定すると、連続した実行で声の調子が揃います。まず固定し、呼び出しごとに変えるのは指示だけにします。

  • 1 つの窓に収まる文書

    範囲の決まったレビュー

    1 つの窓に収まる文書

    198,000 トークン未満の契約書・仕様書・障害報告はそのまま丸ごと入り、検索層の不具合を疑う必要がありません。

  • 低い temperature、繰り返せる形

    決定的な抽出

    低い temperature、繰り返せる形

    散文から構造化した値を取り出す用途は、低い temperature が効く場所です。同じ入力から三通りの項目順が返ってきては困ります。

  • 成人の登場人物と明確な境界

    制約の少ない物語制作

    成人の登場人物と明確な境界

    すでに信頼しているサンプリング制御のまま、時系列・人物・同意の境界を設計できます。当社はコンテンツフィルタを追加しません。モデル自身が断るかどうかはモデルの挙動です。

文脈を Claude Opus 4.5 が検査できる入力に整理する

目的、証拠、状態、制約、出力仕様はそれぞれ別の役割を担ってこそ、圧縮も、デバッグも、再現もできます。

  1. システム規則

    文体と断りの境界を最初に書く

    文体・読者・してほしくないことはシステムメッセージに置き、ターンごとに繰り返さないでください。

  2. 証拠

    出典テキストを明示的に区切る

    198,000 トークンの上限の中では、どこが資料でどこが指示かを印付けないと、長い貼り付けが命令として読まれます。

  3. サンプリング

    プロンプトを比べる前に temperature を固定する

    プロンプトと temperature を同時に変えると、どちらの効果も分かりません。

  4. 出力

    32,768 に収まる形を指定する

    節やリストの形で頼みます。指定がないと、最後に頼んだものが上限で切れます。

Claude Opus 4.5 で再現できる一件を示してから製品コードへ

最新のスキーマ、見積もり、ストリーミング、エラー時の挙動を確かめてから、統一リクエストを使い回します。

  1. 01 · ベースライン

    最小のリクエストを プレイグラウンド で確かめる

    メッセージの層、出力の形、ストリーミング、現在の制御項目を確認します。

  2. 02 · 境界

    失敗・取り消し・再試行を試す

    タイムアウト、途切れたストリーム、長すぎる入力、再生成、二重送信を検証します。

  3. 03 · 統合

    統一 API リクエストをそのまま写す

    公開モデル id と messages の仕様を使い、モデル固有のパラメータは最新のスキーマから読みます。

  4. 04 · 運用

    使用量を計測し、評価を続ける

    状態、最終使用量、失敗理由、品質フィードバックを保存し、高コストな呼び出しは先に見積もりを出します。

Claude Opus 4.5 の能力を明確な契約に載せる

プレイグラウンド、API 例、リクエストの状態、使用量の記録が一貫しているので、評価から本番統合まで同じ理解で進めます。

  • 共通仕様

    メッセージ・ストリーム・エラーの形はひとつ

    モデルを替えても、リクエストの組み立て、状態処理、エラー復帰の書き方は変わりません。

  • 最新のスキーマ

    現在のエンドポイントの制御項目を使う

    プレイグラウンド と API 例が、使えるフィールド、上限、既定の挙動をまとめて示します。

  • 観測できるライフサイクル

    どのリクエストにも明確な状態がある

    送信、ストリーミング、失敗、取り消し、使用量は、検査できる公開セマンティクスで表されます。

  • 移植しやすい統合

    モデル更新時の作り直しを減らす

    契約が明確なら、製品コードは入力、結果、体験に集中できます。

Claude Opus 4.5 API を組み込む前に確かめる境界

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