Claude Opus 4.5 集成指南 (2026)

Claude Opus 4.5 是 Anthropic 功能最强大的模型，专为复杂推理、细腻写作和高级代码生成而设计。虽然 Sonnet 4 能够高效处理大多数任务，但 Opus 4.5 在需要深度分析、多步推理和创意综合的任务中表现卓越。

本指南介绍了如何使用 Anthropic API 将 Opus 4.5 集成到您的应用程序中，并提供了 Python、TypeScript 和 cURL 的实用代码示例。

前提条件

在开始之前，您需要：

在 console.anthropic.com 注册 Anthropic API 账号
获取 API 密钥 (Settings > API Keys > Create Key)
充值账户或处于活动计费状态（在某些层级中，Opus 4.5 不支持免费赠额）

价格概览

模型	输入 (每 1M tokens)	输出 (每 1M tokens)	上下文窗口
Opus 4.5	$15.00	$75.00	200K tokens
Opus 4	$15.00	$75.00	200K tokens
Sonnet 4	$3.00	$15.00	200K tokens
Haiku 3.5	$0.80	$4.00	200K tokens

Opus 4.5 的单 token 价格是 Sonnet 4 的 5 倍。请针对质量对得起成本的任务有选择性地使用。

基础集成

Python

安装官方 SDK：

pip install anthropic

基本用法：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="sk-ant-your-key-here")

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20250520",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "为一支正在构建 B2B SaaS 产品的 5 人开发团队，分析微服务架构与单体架构之间的权衡。"
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)
print(f"Tokens 使用情况: 输入 {message.usage.input_tokens}, 输出 {message.usage.output_tokens}")

TypeScript / Node.js

npm install @anthropic-ai/sdk

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({ apiKey: "sk-ant-your-key-here" });

async function main() {
  const message = await client.messages.create({
    model: "claude-opus-4-5-20250520",
    max_tokens=4096,
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "为一个具有 RBAC（基于角色的访问控制）的多租户项目管理工具设计数据库架构。",
      },
    ],
  });

  if (message.content[0].type === "text") {
    console.log(message.content[0].text);
  }

  console.log(`Tokens: 输入 ${message.usage.input_tokens}, 输出 ${message.usage.output_tokens}`);
}

main();

cURL

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: sk-ant-your-key-here" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-5-20250520",
    "max_tokens": 4096,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "向软件工程师解释量子计算"}
    ]
  }'

流式响应

为了获得更好的用户体验，可以按 token 流式传输响应：

Python 流式传输

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-5-20250520",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "写一篇关于 2026 年 WebAssembly 采用情况的全面分析"}
    ]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

print()  # 流式传输完成后换行

TypeScript 流式传输

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

async function streamResponse() {
  const stream = client.messages.stream({
    model: "claude-opus-4-5-20250520",
    max_tokens: 4096,
    messages: [
      { role: "user", content: "为实现事件溯源（Event Sourcing）撰写一份技术 RFC" },
    ],
  });

  for await (const event of stream) {
    if (event.type === "content_block_delta" && event.delta.type === "text_delta") {
      process.stdout.write(event.delta.text);
    }
  }

  const finalMessage = await stream.finalMessage();
  console.log(`\n总 Tokens: ${finalMessage.usage.input_tokens + finalMessage.usage.output_tokens}`);
}

streamResponse();

系统提示词与多轮对话

系统提示词 (System Prompt)

使用系统提示词来设定 Opus 4.5 的行为和专业领域：

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20250520",
    max_tokens=4096,
    system="你是 FAANG 公司的高级资深工程师。你提供技术严谨的建议并带有具体的代码示例。你在每个建议中都会考虑可扩展性、可维护性和团队交付速度。言辞直接且有主见。",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "我应该如何为每分钟 5 万次请求（50K RPM）的 API 设计缓存层？"}
    ]
)

多轮对话

messages = []

def chat(user_message: str) -> str:
    messages.append({"role": "user", "content": user_message})

    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5-20250520",
        max_tokens=4096,
        system="你是一位代码架构顾问。",
        messages=messages
    )

    assistant_message = response.content[0].text
    messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})

    return assistant_message

# 多轮使用示例
print(chat("我正在构建一个像 Figma 这样的实时协作工具。我该从哪里开始？"))
print(chat("冲突解决（Conflict Resolution）怎么处理？CRDTs 还是 OT？"))
print(chat("请用 TypeScript 给我展示一个基础的 CRDT 实现。"))

高级功能

提示词缓存 (Prompt Caching - 成本优化)

对于使用相同系统提示词的重复调用，使用提示词缓存可降低高达 90% 的成本：

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20250520",
    max_tokens=4096,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": """你是一位资深代码审查专家。请审查以下方面的代码：
            1. 安全漏洞 (OWASP Top 10)
            2. 性能问题 (N+1 查询, 内存泄漏)
            3. 类型安全与错误处理
            4. 架构违规
            5. 测试覆盖率缺失
            请提供严重层级评分：critical (严重), warning (警告), info (信息)。""",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}
        }
    ],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "审查这段代码：\n```python\n# ... 此处为代码\n```"}
    ]
)

# 检查缓存性能
print(f"缓存创建 tokens: {message.usage.cache_creation_input_tokens}")
print(f"缓存读取 tokens: {message.usage.cache_read_input_tokens}")

工具使用 (Tool Use / 函数调用)

Opus 4.5 在使用工具生成结构化输出和执行操作方面表现出色：

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20250520",
    max_tokens=4096,
    tools=[
        {
            "name": "create_jira_ticket",
            "description": "为 Bug 或功能请求创建 Jira 工单",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "title": {"type": "string", "description": "工单标题"},
                    "description": {"type": "string", "description": "详细描述"},
                    "priority": {"type": "string", "enum": ["critical", "high", "medium", "low"]},
                    "type": {"type": "string", "enum": ["bug", "feature", "task"]},
                    "labels": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
                },
                "required": ["title", "description", "priority", "type"]
            }
        },
        {
            "name": "query_database",
            "description": "对应用数据库执行只读 SQL 查询",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string", "description": "SQL SELECT 查询"}
                },
                "required": ["query"]
            }
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "用户反馈 /api/orders 接口出现 500 错误。请检查最近的订单记录并创建一个 Bug 工单。"
        }
    ]
)

# 处理工具调用
for content_block in message.content:
    if content_block.type == "tool_use":
        print(f"工具名: {content_block.name}")
        print(f"输入参数: {content_block.input}")

视觉能力 (图像分析)

Opus 4.5 能够分析图像，适用于设计审查和基于截图的调试：

import base64

# 读取图像文件
with open("screenshot.png", "rb") as f:
    image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20250520",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "image/png",
                        "data": image_data
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "审查此 UI 截图是否存在无障碍访问问题、视觉层次问题以及响应式设计隐患。"
                }
            ]
        }
    ]
)

批量 API (Batch API - 节省 50% 成本)

对于非紧急任务，批量 API (Batches API) 可以半价处理请求：

batch = client.batches.create(
    requests=[
        {
            "custom_id": f"review-{i}",
            "params": {
                "model": "claude-opus-4-5-20250520",
                "max_tokens": 4096,
                "messages": [{"role": "user", "content": f"审查这段代码: {code}"}]
            }
        }
        for i, code in enumerate(code_files)
    ]
)

# 检查批处理状态
status = client.batches.retrieve(batch.id)
print(f"状态: {status.processing_status}")

何时使用 Opus 4.5 vs. Sonnet 4

任务	推荐模型	原因
复杂架构设计	Opus 4.5	更好的多因素推理能力
代码审查 (安全审计)	Opus 4.5	能够发现细微的漏洞
标准代码生成	Sonnet 4	快速、准确、便宜 5 倍
生产环境中的 API 响应	Sonnet 4 或 Haiku	延迟和成本至关重要
调研综合	Opus 4.5	更擅长连接分散的概念
撰写文档	Sonnet 4	质量绰绰有余
数据提取 / 解析	Haiku	最快且最便宜的选择

智能路由模式

根据复杂性将请求路由到最佳模型：

def route_to_model(task_type: str, complexity: str) -> str:
    if complexity == "high" or task_type in ["architecture", "security_audit", "research"]:
        return "claude-opus-4-5-20250520"
    elif complexity == "medium" or task_type in ["code_generation", "review", "writing"]:
        return "claude-sonnet-4-20250514"
    else:
        return "claude-haiku-3-5-20241022"

# 用法示例
model = route_to_model(task_type="code_generation", complexity="medium")
message = client.messages.create(model=model, max_tokens=4096, messages=[...])

错误处理与重试逻辑

生产级集成需要健壮的错误处理：

import anthropic
import time

def call_opus(messages: list, max_retries: int = 3) -> str:
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.messages.create(
                model="claude-opus-4-5-20250520",
                max_tokens=4096,
                messages=messages
            )
            return response.content[0].text

        except anthropic.RateLimitError:
            wait_time = 2 ** attempt * 10  # 指数退避
            print(f"触发限流。等待 {wait_time} 秒...")
            time.sleep(wait_time)

        except anthropic.APIStatusError as e:
            if e.status_code >= 500:
                # 服务器错误，重试
                time.sleep(2 ** attempt)
                continue
            raise  # 客户端错误，不重试

        except anthropic.APIConnectionError:
            time.sleep(2 ** attempt)
            continue

    raise Exception("超过最大重试次数")

成本预估

在投入使用前，预估您的 Opus 4.5 每月成本：

使用模式	每日消息量	每条消息平均 Tokens	每月预估成本
轻度使用	20	2,000 输入 / 1,000 输出	~$55
中度使用	100	3,000 输入 / 2,000 输出	~$450
重度使用	500	5,000 输入 / 3,000 输出	~$3,500
生产级 API	10,000	2,000 输入 / 500 输出	~$20,000

成本优化清单：

对重复的系统提示词使用提示词缓存（节省高达 90%）
将简单任务路由到 Sonnet 4 或 Haiku（节省 70-95%）
对非紧急请求使用批量 API（节省 50%）
保守设置 max_tokens 以避免过度生成
对完全相同的查询实现响应缓存

结论

当您需要最高质量的推理、分析或创意输出时，Claude Opus 4.5 是正确的选择。对于大多数生产应用，采用智能路由策略——即对复杂任务使用 Opus 4.5，而对其他所有任务使用 Sonnet 4——将在质量和成本之间达到最佳平衡。

从基础集成开始，为面向用户的应用添加流式传输，并在系统提示词稳定后立即实现提示词缓存。

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