模型详情
Claude Opus 4.5 20251101
Claude Opus 4.5 是 Anthropic 的前沿推理模型，专为复杂的软件工程、智能体工作流和长期计算机应用而优化。它具有强大的多模态能力，在实际编码和推理 benchmark 中表现出色，并且对提示注入具有更高的鲁棒性。 该模型旨在高效应对各种工作量，使开发人员能够根据任务需求权衡速度、深度和 Token 使用量。它新增了一个用于控制 Token 效率的参数，可通过 OpenRouter Verbosity 参数进行设置，该参数的值可以是 low、medium 或 high。 Opus 4.5 支持高级工具使用、扩展 context 管理和协调的多代理设置，使其非常适合自主研究、调试、多步骤规划和电子表格/浏览器操作。 与之前的 Opus 版本相比，它在结构化推理、执行可靠性和对齐方面取得了显著进步，同时减少了 Token 开销并提高了长时间运行任务的性能。
模型规格
- 模型 ID
-
claude-opus-4-5-20251101
- 上下文长度
- 200K
- 最大输出
- 64K
- 输入/输出模态
- 发布日期
- 2025-11
02
API 端点
单一 MixRoute 网关，OpenAI 兼容
-
Anthropic Messages
/v1/messagesPOST -
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST -
Gemini
/v1beta/models/{model}:generateContentPOST
03
价格
固定费率，单位：/1M Tokens
输入
$5.0000 /1M Tokens
补全
$25.0000 /1M Tokens
缓存读取
$0.5000 /1M Tokens
缓存创建
$6.2500 /1M Tokens
05
选型摘要
快速判断是否适合你的工作负载
这个模型适合什么？
多模态模型；输入：文本、图像；输出：文本
Claude Opus 4.5 是多模态模型。规格上，context window 为 200,000 个 Token，单次最多输出 64,000 个 Token。
使用前应检查什么？
200,000 context，输出上限 64,000
采用 Claude Opus 4.5 前，标准输入费率为 $5／100 万 Token；已声明支持工具调用、结构化输出、流式输出、提示词缓存、视觉输入、OpenAI SDK 兼容；知识库截止时间为 2025-05；发布于 2025-11-24。建议先以具有代表性的流量试跑，确认质量与延迟。
为什么通过 MixRoute 使用？
通过兼容端点以模型 ID 调用
重复的前缀按每 100 万 Token 0.50 USD 的缓存读取价计费，标准输入为 5 USD，系统提示词的重复成本因此降低。MixRoute 以 OpenAI 兼容端点 /v1/chat/completions 提供 claude-opus-4-5-20251101；既有客户端只需指向 https://api.mixroute.ai/v1 并把模型 ID 换成 claude-opus-4-5-20251101，再跑一次集成测试即可。
07
能力与兼容性
未确认的能力保持“Unknown”，不做猜测
工具调用
claude-opus-4-5-20251101 支持函数调用与工具调用。
tools 定义；响应会返回 tool_calls，执行后再把结果送回模型。
结构化输出
claude-opus-4-5-20251101 可以按需生成 JSON 格式的输出。
response_format: { type: "json_schema" } 可强制输出有效的 JSON。
流式输出
claude-opus-4-5-20251101 支持流式响应。
stream: true 会逐步流式返回 Token，聊天界面可以边接收边渲染。
提示缓存
claude-opus-4-5-20251101 在支持的路由条件下可以使用提示缓存。
视觉输入
claude-opus-4-5-20251101 可以同时处理图像与文本输入。
image_url 内容块中传入 base64 编码的图片，与文本消息一起发送。
OpenAI SDK
通过 MixRoute 的 OpenAI 兼容端点调用 claude-opus-4-5-20251101。
base_url 改为 https://api.mixroute.ai/v1；其余部分遵循 OpenAI 风格。
08
Token 成本估算
基于本页价格的实时估算，非实际账单
同一前缀被重复读取的输入占比，最高 100%
09
FAQ
claude-opus-4-5-20251101 在目录中与 claude-opus-4-5、gemini-3.6-flash、deepseek-v4-flash 属于同一梯队。建议比较会影响账单与用户体验的维度：在你自己提示上的任务质量、预期并发下的延迟、context 与输出上限，以及每完成一个任务的成本，而不是单纯比较每 token 单价。
单一端点，可验证的决策
使用相同的请求格式测试此模型和备用路由
从真实工作负载开始，再由质量、总成本和故障条件决定是否接入生产流量。