Claude Opus 4.6

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Claude Opus 4.6 被描述為 Anthropic 面向複雜請求的强模型，適合需要具体规划和高品質执行的任務。官方資料強調它能够把工作拆成步骤、执行并交付更完整的结果。它更適合被定位为面向複雜專業工作的高自主模型。

上下文視窗

1M Token

最大輸出

128K Token

發布日期

2026年2月5日

模態

Claude Opus 4.6 價格

輸入價格	輸出價格	快取讀取	快取建立 5m
$5/M	$25/M	$0.5/M	$6.25/M

Claude Opus 4.6 API 能力

推理

支援

工具呼叫

支援

Temperature 參數

支援

附件

支援

知識庫

2025-05-31

Endpoint 協議

Messages API

Claude Opus 4.6 模型亮點

Claude Opus 4.6 結合程式碼庫級軟體工程、長內容脈絡分析與自適應推理能力，適合高難度 Agent 與專業工作。

程式碼庫級軟體工程

可瀏覽大型程式碼庫、規劃協調一致的變更，並透過更完整的審查與除錯找出錯誤。

長內容脈絡推理

可在超大型輸入中持續追蹤與擷取資訊、降低內容脈絡偏移，並依據找回的證據進行推理。

自適應 Agent 推理

依工作難度調整推理投入，同時在長時間 Agent 流程中持續規劃與執行。

Claude Opus 4.6 使用情境

Claude Opus 4.6 適合複雜程式碼庫修正、多來源研究，以及專業文件與資料工作流程。

複雜程式碼庫修正

探索不熟悉的服務、找出故障根因，並搭配測試實作協調一致的修正。

多來源深度研究

搜尋大量資料、整合彼此衝突的證據，並產出結構化且可追溯的分析。

專業資料交付成果

分析財務或營運資料，並將發現整理為文件、試算表或簡報內容。

如何透過 TokenHub API 使用 Claude Opus 4.6

建立 API key

curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/messages' \
  -X 'POST' \
  -H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"

Claude Opus 4.6 基準測試

指數分數
Artificial Analysis 綜合能力指數Artificial Analysis 綜合能力指數彙總多個評測維度，用於觀察模型的整體能力表現。	Artificial Analysis 綜合能力評分	37.8
Artificial Analysis 程式碼能力指數Artificial Analysis 程式碼能力指數彙總模型在程式碼生成、除錯與軟體工程任務中的表現。	Artificial Analysis 軟體任務評分	47.6
知識與推理
GPQAGPQA 是面向研究生級科學問題的評測集，用來測試模型的專家級推理能力。	高階科學問題求解	84%
HLEHLE 覆蓋多個領域的高難度專家級知識與推理問題。	廣泛專家級考試集合	18.6%
程式碼與工程
SciCodeSciCode 評估模型在科學計算場景下撰寫 Python 程式碼和實作演算法的能力。	科學計算程式碼挑戰	45.7%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard 評估 AI Agent 在終端環境中完成複雜任務的能力。	高難度終端任務執行	48.5%
指令遵循與 Agent 任務
IFBenchIFBench 衡量模型遵循複雜指令和約束條件的穩定性。	指令約束遵循	44.6%
AA-LCRAA-LCR 衡量模型在長上下文視窗中的推理品質。	長上下文推理	58.3%
τ²-Benchτ²-Bench 使用帶工具和狀態約束的真實工作流程，評估對話式 Agent 的任務完成能力。	Agent 工作流程任務	84.8%

指標來源 Artificial Analysis

Claude Opus 4.6 常見問題

了解 Claude Opus 4.6 的定位、適合的使用情境、主要優勢、使用限制，以及在 TokenHub 中串接時要注意的事項。

Claude Opus 4.6 的主要定位是什麼？+

Claude Opus 4.6 是一款適合複雜程式設計、研究與專業代理流程的強大 Opus 模型。它仍是明確的模型版本，但新專案評估時通常也應比較同系列較新型號。

Claude Opus 4.6 適合高難度軟體工程工作嗎？+

它適合高難度軟體工程工作、深度研究與證據整合以及專業文件與決策分析。正式上線前應使用具代表性的輸入測試，並訂定可衡量的驗收標準。

Claude Opus 4.6 相較於相近選項有哪些優勢？+

它最實用的優勢包括處理難題時的強大推理能力、可靠執行多步驟代理流程以及有效使用工具與函式呼叫。這些特點對深度研究與證據整合尤其有價值。

哪些工作不太適合 Claude Opus 4.6？+

如果專案可受益於較新一代 Opus、工作較簡單，較小的模型即可完成，或重要決策流程無法安排人工覆核，可以考慮其他模型。產生的程式碼在合併或部署前應通過測試、安全檢查與人工審查。

設定 Claude Opus 4.6 時需要留意哪些 TokenHub 資訊？+

在 TokenHub 中，請選擇頁面顯示的 Claude Opus 4.6 精確模型識別碼，使用帳戶文件中指定的介面，並以 TokenHub 憑證完成驗證。請在 TokenHub 模型頁面確認帳戶可用的 Claude 功能、上下文限制、工具支援與目前模型狀態。

準備呼叫 Claude Opus 4.6？

透過一個 API Key 接入 Claude Opus 4.6 與更多 AI 模型。

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