Claude Opus 4.5 Batch
Red Neuronal
Claude Opus 4.5 es el modelo de razonamiento de Anthropic: ideal para código, escenarios de agentes y análisis de imágenes.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 200 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 64 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Claude Opus 4.5 Batch?
Claude Opus 4.5 es el modelo de Anthropic para ingeniería compleja: cadenas de razonamiento largas, tareas de programación reales, escenarios de agentes y uso prolongado de la computadora en tareas de varios pasos. La entrada multimodal permite analizar texto e imágenes: esquemas, capturas de pantalla y diagramas. La opción de procesamiento por lotes (batch) es útil para colas de solicitudes donde el resultado se necesita en paquete, no en diálogo. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos según el uso, por tokens consumidos que no caducan. Accede a más de 250 modelos en una ventana para comparar respuestas. Nuestra API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los datos están cifrados y ofrecemos contratos, facturas y panel de administración para empresas. Útil para desarrolladores en refactorización de repositorios, análisis de código y depuración; para analistas en cálculos complejos y tareas STEM; y para equipos de producto en agentes con llamadas a funciones y automatización.Preguntas frecuentes sobre Claude Opus 4.5 Batch
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Anthropic con un contexto de 200 000 tokens. Analiza documentos largos, escribe y refactoriza código, ayuda con análisis y tareas STEM, y trabaja con herramientas. El modo por lotes es útil para procesar grandes volúmenes de solicitudes similares sin prisa.
Hasta 64 000 tokens por respuesta, suficiente para textos técnicos extensos, módulos de código grandes o análisis detallados. Si el material no cabe, divide la tarea: el contexto de 200 000 tokens permite mantener todo el contenido original ante el modelo.
Sí, admite razonamiento previo: el modelo puede desglosar la tarea paso a paso antes de dar el resultado. Esto ayuda en matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de documentos largos, donde es crucial llegar a la respuesta de forma secuencial.
Sí. El modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON, facilitando su integración en agentes, pipelines y servicios internos. En BotHub, esto funciona mediante una API compatible con OpenAI, permitiendo cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, se aceptan imágenes y documentos, incluidos formatos de archivo originales. Puedes enviar capturas de pantalla, esquemas, escaneos de contratos o informes para su análisis. No tenemos información sobre soporte para audio o video.
No tenemos datos específicos sobre idiomas soportados, por lo que es mejor probarlo con tu tarea en el chat o vía API. BotHub ofrece interfaz, soporte y pagos en español, además de acceso sin VPN.