claude-opus-5-5Claude Opus 5.5 是 Anthropic Claude 5.5 家族的第一款模型,2026 年 9 月 22 日发布。在 APIMODELS 上输入 $2.40、输出 $12.00 每 1M token,比 Anthropic 官方 $4 / $20 低 40%,缓存读 $0.12、缓存写 $3.00。Anthropic 自己的说法是:大多数工作上达到 Claude Fable 5.1 的水平,而典型负载的运行成本比 Opus 5 低 40%,定位是长时间运行的 agent 编码与知识工作。规格与 Fable 5.1 一致:100 万 token 上下文、128K 最大输出、文本与图像输入,知识截止 2026 年 6 月。自适应思考常开且不能关闭,思考深度用 effort 参数控制(默认 medium);从 Fable 5.1 延续下来的四个破坏性变更要留意:强制工具调用会报错、thinking 块绑定产生它的模型、旧的 computer_20251124 工具不再接受、工具调用之间的文本会放进 thinking 块里返回。通过 /v1/messages 或 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 一把 key 调用,失败不收费。
View complete API reference with all parameters and examples.
Enable real-time streaming responses with Server-Sent Events.
{
"model": "claude-opus-5-5",
"stream": true,
"max_tokens": 1024,
"messages": [...]
}Enable Claude to use tools and call functions.
{
"model": "claude-opus-5-5",
"max_tokens": 1024,
"tools": [{
"name": "get_weather",
"description": "Get current weather for a location",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "City name"}
},
"required": ["location"]
}
}],
"tool_choice": {"type": "auto"},
"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather in Tokyo?"}]
}Analyze PDF documents by sending them as base64 encoded content.
{
"model": "claude-opus-5-5",
"max_tokens": 1024,
"messages": [{
"role": "user",
"content": [{
"type": "document",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "application/pdf",
"data": "<base64_encoded_pdf>"
}
}, {
"type": "text",
"text": "Summarize this document."
}]
}]
}Get structured JSON responses that match your schema.
{
"model": "claude-opus-5-5",
"max_tokens": 1024,
"output_format": {
"type": "json_schema",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"},
"age": {"type": "integer"}
},
"required": ["name", "age"]
}
},
"messages": [{"role": "user", "content": "Extract info: John is 30 years old"}]
}Enable Claude to search the web for up-to-date information.
{
"model": "claude-opus-5-5",
"max_tokens": 1024,
"tools": [{
"type": "web_search_20250305",
"name": "web_search",
"max_uses": 5
}],
"messages": [{"role": "user", "content": "What's the latest news about AI?"}]
}| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| model | string | Yes | Model identifier (e.g., claude-opus-5-5) |
| messages | array | Yes | Array of message objects with role and content |
| max_tokens | integer | Yes | Maximum tokens in the response (1 - 128000) |
| system | string | No | System prompt to set context |
| stream | boolean | No | Enable streaming responses (SSE) |
| temperature | number | No | Sampling temperature (0.0 - 1.0) |
| top_p | number | No | Nucleus sampling threshold (0.0 - 1.0) |
| top_k | integer | No | Top-k sampling (0 - infinity) |
| stop_sequences | array | No | Sequences that stop generation |
| tools | array | No | Function calling tools definition |
| tool_choice | object | No | Tool selection strategy (auto/any/tool) |
| thinking | object | No | Enable extended thinking mode |
| output_format | object | No | Structured output with JSON schema |
View complete API reference with streaming, thinking, and more.
Billing: Cost = (input_tokens * input_price + output_tokens * output_price) / 1,000,000
$2.40 / $12.00 每 1M token,Anthropic 官方 $4 / $20;缓存读 $0.12
Anthropic:大多数工作达到 Fable 5.1 水平,运行成本比 Opus 5 低 40%
与 Fable 5.1 同一规格;文本与图像输入;知识截止 2026 年 6 月
不能关闭,用 effort 控制深度(默认 medium);强制工具调用会报错
Claude Opus 5.5 是由 Anthropic 提供的大语言模型 API。Claude Opus 5.5 是 Anthropic Claude 5.5 家族的第一款模型,2026 年 9 月 22 日发布。在 APIMODELS 上输入 $2.40、输出 $12.00 每 1M token,比 Anthropic 官方 $4 / $20 低 40%,缓存读 $0.12、缓存写 $3.00。Anthropic 自己的说法是:大多数工作上达到 Claude Fable 5.1 的水平,而典型负载的运行成本比 Opus 5 低 40%,定位是长时间运行的 agent 编码与知识工作。规格与 Fable 5.1 一致:100 万 token 上下文、128K 最大输出、文本与图像输入,知识截止 2026 年 6 月。自适应思考常开且不能关闭,思考深度用 effort 参数控制(默认 medium);从 Fable 5.1 延续下来的四个破坏性变更要留意:强制工具调用会报错、thinking 块绑定产生它的模型、旧的 computer_20251124 工具不再接受、工具调用之间的文本会放进 thinking 块里返回。通过 /v1/messages 或 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 一把 key 调用,失败不收费。 通过 APIMODELS 平台，您可以使用统一的 API 接口调用该模型，按量计费、价格透明。当前定价：Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens。
构建智能对话系统，自动回答用户问题，提升客户服务效率。
自动撰写文章、邮件、广告文案等文本内容，提高内容产出效率。
辅助代码编写、调试和代码审查，加速软件开发流程。
理解和分析非结构化数据，提取关键信息并生成报告摘要。
Claude Opus 5.5 通过 APIMODELS 平台调用，当前定价：Input: $2.40, Output: $12.00 per 1M tokens。按量计费，用多少付多少。
在 APIMODELS 注册账号并获取 API Key，然后通过我们的统一 API 端点调用即可。我们提供详细的 API 文档和 cURL、Python、Node.js 代码示例。
APIMODELS 通过聚合平台提供与官方相同的 Claude Opus 5.5 模型。我们提供统一的 API 接口，无需分别注册各平台账号，一个 API Key 即可调用所有模型。
输入 $2.40、输出 $12.00 每百万 token,缓存读 $0.12、缓存写 $3.00。Anthropic 官方是 $4 / $20、缓存读 $0.20,所以我们低 40%。按实际 token 扣费,失败的请求不收钱,也没有月费门槛。
Anthropic 自己的定位是:Opus 5.5 在大多数工作上达到 Fable 5.1 的水平,而典型负载的运行成本比 Opus 5 低 40%。在我们这里 Opus 5.5 是 $2.40 / $12.00,Opus 5 是 $3 / $15,Fable 5.1 是 $5 / $25 —— 除非你已经验证某个任务只有 Fable 5.1 做得对,否则从 Opus 5.5 开始是更划算的默认选择。规格三者一致:100 万上下文、128K 输出。
模型名改成 claude-opus-5-5 即可,但有四个破坏性变更:自适应思考常开、不能再关闭(用 effort 控制深度,默认 medium);强制工具调用(tool_choice 指定某个工具)会报错;thinking 块绑定产生它的模型,跨模型续对话不能带旧的 thinking 块;旧的 computer_20251124 工具不再接受。另外工具调用之间的文本会放进 thinking 块里返回,用它做进度提示的应用要设置 display。
两种都行:Anthropic 原生 POST https://api.apimodels.app/v1/messages,或 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions,model 填 claude-opus-5-5,Authorization: Bearer 你的 apimodels key。流式、工具调用、图片输入都支持;提示词缓存按 Anthropic 的 cache_control 用法,命中按 $0.12 计。
在 APIMODELS，Claude Opus 5.5 与 60+ 个模型共用一个 API Key、一个余额，所以选型只看合不合适，不存在锁定。它支持 40% Below Official、1M Context、Agentic Coding、Adaptive Thinking，你可以在价格和能力上把它和其它大语言模型模型对比，换模型只需改一个模型名字符串——无需新账号、无需重新对接。所有大语言模型模型与实时价格见 apimodels.app/models。
Claude Opus 5.5 支持：40% Below Official、1M Context、Agentic Coding、Adaptive Thinking。完整参数与调用方式见 APIMODELS 的 API 文档。
可以。APIMODELS 提供可直接访问的统一 API,一个 API Key 即可调用 Claude Opus 5.5,无需分别注册官方账号、也无需自行处理官方接口的网络访问。
我们支持 Stripe（Visa、Mastercard 等国际信用卡）和支付宝付款。充值后积分即时到账。
Opus 5.5 不直接输出视频。它写的是一个把每一帧画出来的程序,你再把这些帧编码成 MP4。我们在 2026 年 9 月 30 日通过 apimodels.app 把整条流程跑了一遍:一次 API 调用,一支 12 秒、1280x720 的产品短片,用无头 Chrome 渲染 360 帧、ffmpeg 编码。下面是我们实际做的每一步和花的钱。
让后面一切成立的只有一条规矩:页面必须暴露 window.renderFrame(t),每次从零画出第 t 秒那一帧,不读时钟、不用随机数、调用之间不留状态。这样脚本可以按任意顺序要第 0 帧、第 1 帧……第 359 帧,每次得到同一张画面,这正是视频编码需要的。自己用 requestAnimationFrame 播放的页面在浏览器里看着没问题,但没法逐帧精确导出。我们还在提示词里把节奏定死(120 BPM,每 0.5 秒一拍),并要求模型把节拍表写成注释;它写了 24 拍,每个转场都落在拍上。
在任何视觉细节之前,先写清每个时间段发生什么(问题、转折、收尾)。点名你要在画面上出现的文字,也说清楚不许出现什么(我们要求用简单的圆角标签,不要真实公司的 logo)。风格放最后、写短:一个强调色、用哪种缓动、明确一句「最后 3 秒不要杂乱」。我们发出的完整提示词在下面,一字未改。
我们发出的提示词(原文)
You are writing a program that renders a video. Output one complete, self-contained HTML file and nothing else.
Rules for the program (these make it renderable frame by frame):
1. A single <canvas> of exactly 1280x720, no CSS scaling, black page background.
2. Expose a global function window.renderFrame(t) that draws the frame at time t (seconds, 0 <= t < 12) from scratch. Everything on screen must be a pure function of t: no Date.now, no performance.now, no Math.random (use a seeded PRNG if you need noise), no accumulated state between calls, no requestAnimationFrame loop.
3. Also expose window.DURATION = 12 and window.FPS = 30. When the page is opened normally, play it once in a loop with requestAnimationFrame by calling renderFrame, so a human can preview it.
4. No external assets, fonts, images or libraries. Use system-ui for text.
5. The rhythm is 120 BPM: a beat every 0.5 s. Put every major cut, text entrance and impact on a beat time (a multiple of 0.5). List the beat plan as a comment at the top of the script.
The story (tell this, then decide the visuals):
A 12-second promo for "APIMODELS", an API gateway. Problem, then turn, then payoff:
- 0-3 s: a developer's screen is cluttered with many different API keys and SDK logos flying in from every side, overlapping, getting chaotic (draw them as simple rounded labels such as "image", "video", "LLM", "audio", "key_1", "key_2", "sdk", not real company logos).
- 3-4.5 s: everything snaps together on a beat and collapses into one glowing key.
- 4.5-9 s: from that one key, lines fan out to a grid of model cards that light up one per beat (label them "145 models", "image", "video", "LLM", "audio", "one endpoint").
- 9-12 s: clean end card: the word APIMODELS, the line "One key. Every model.", and "apimodels.app" small underneath; hold still for the last second.
Style: dark background, one accent colour (electric violet #7c5cff) plus white, motion with easing (easeOutCubic / easeInOutQuad written by you), subtle depth (scale and blur fall-off), no clutter in the final 3 seconds.
Before the code, do not explain. Return only the HTML.Opus 5.5 先思考再写,思考过程计入输出。这条提示词下,回答的第一个字在 110 秒后才出现,整个回复用了 6 分 37 秒:31,786 个输出 token,换来约 16,000 字符的 HTML。请求要用流式,保持连接不断;也不要传一个小的 max_tokens,你不传网关就不会替你加,模型按自己的上限处理。这次调用按每百万 token $2.40 / $12 计,实扣 $0.368,准确金额可以用 GET /v1/records/{id} 查到。
curl https://api.apimodels.app/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $APIMODELS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "$(jq -n --rawfile p prompt.md \
'{model:"claude-opus-5-5", stream:true, messages:[{role:"user", content:$p}]}')" \
--no-buffer > stream.txt
# no max_tokens on purpose: this run used 31,786 output tokens, mostly thinking打开页面、停掉它自带的预览循环,然后对每一帧调用 renderFrame(i / 30),把 canvas 读成 PNG。360 帧在笔记本上用了 14 秒,页面零报错。再用 H.264 加 faststart 编码,得到一个 1.8 MB、哪里都能播的文件。
// render.mjs — pnpm add puppeteer-core; uses the Chrome you already have
import puppeteer from 'puppeteer-core'
import { mkdirSync, writeFileSync } from 'node:fs'
mkdirSync('frames', { recursive: true })
const browser = await puppeteer.launch({
executablePath: '/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome',
})
const page = await browser.newPage()
await page.setViewport({ width: 1280, height: 720 })
await page.goto('file://' + process.cwd() + '/promo.html')
await page.evaluate(() => { window.requestAnimationFrame = () => 0 }) // stop the preview loop
const { DURATION, FPS } = await page.evaluate(() => ({ DURATION, FPS }))
for (let i = 0; i < DURATION * FPS; i++) {
const png = await page.evaluate((t) => {
window.renderFrame(t)
return document.querySelector('canvas').toDataURL('image/png')
}, i / FPS)
writeFileSync(`frames/f${String(i).padStart(4, '0')}.png`, Buffer.from(png.split(',')[1], 'base64'))
}
await browser.close()ffmpeg -framerate 30 -i frames/f%04d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p -crf 20 -movflags +faststart promo.mp4
# add a soundtrack afterwards if you have one:
# ffmpeg -i promo.mp4 -i beat.mp3 -c:v copy -shortest promo-with-audio.mp4在故事节点抽几帧拼成一张图,和需求对照:这里是 2.3 秒(混乱)、3.5 秒(一把钥匙)、7.2 秒(模型卡逐个点亮)、11.3 秒(结尾品牌卡)。四帧第一次就全对上了。要改的话按时间码和拍点提(「7.5 秒时第六张卡带脉冲点亮」),并要求它返回完整文件,免得帧协议被改坏。
思路来源:这套做法受 EianLu 在 X 上关于用 Opus 5.5 做动效视频的长文启发。本页的提示词、代码、成片和数字全部来自我们自己的运行。 在 X 上阅读原文
接入方式、地区可用性,以及和同类模型的横向对比。