Bisakah saya menjalankan Claude Opus 4.5 secara lokal?

Tidak. Anthropic belum merilis bobot terbuka untuk model ini, jadi hanya akses API — tidak ada jalur penyebaran lokal.

Berapa biaya dan seberapa panjang konteksnya?

Harga adalah $5,00 per juta token input dan $25,00 per juta token output, dengan jendela konteks 200.000 token.

Apa perbedaan Opus 4.5 dengan model Opus sebelumnya?

Opus 4.5 menambahkan kontrol verbositas untuk mengatur efisiensi token, ketahanan injeksi prompt yang lebih baik, dan performa lebih baik pada tugas agen dan penggunaan komputer jangka panjang dibandingkan generasi Opus sebelumnya.

Claude Opus 4.5

3695°

#llm #anthropic #visi #penalaran #pemrograman #agen

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

Anthropic | konteks 200.000 token | $5,00/M input, $25,00/M output. Claude Opus 4.5 adalah model penalaran terdepan dari Anthropic yang dioptimalkan untuk rekayasa perangkat lunak kompleks, alur kerja agen, dan penggunaan komputer jangka panjang. Model ini menawarkan kemampuan multimodal yang kuat, performa kompetitif di berbagai tolok ukur pengkodean dan penalaran dunia nyata, serta ketahanan yang lebih baik terhadap injeksi prompt. Model ini dirancang untuk beroperasi secara efisien pada berbagai tingkat usaha, memungkinkan pengembang menyeimbangkan kecepatan, kedalaman, dan penggunaan…Anthropic | konteks 200.000 token | $5,00/M input, $25,00/M output. Claude Opus 4.5 adalah model penalaran terdepan dari Anthropic yang dioptimalkan untuk rekayasa perangkat lunak kompleks, alur kerja agen, dan penggunaan komputer jangka panjang. Model ini menawarkan kemampuan multimodal yang kuat, performa kompetitif di berbagai tolok ukur pengkodean dan penalaran dunia nyata, serta ketahanan yang lebih baik terhadap injeksi prompt. Model ini dirancang untuk beroperasi secara efisien pada berbagai tingkat usaha, memungkinkan pengembang menyeimbangkan kecepatan, kedalaman, dan penggunaan token sesuai kebutuhan tugas. Dilengkapi dengan parameter baru untuk mengontrol efisiensi token, yang dapat diakses menggunakan parameter Verbosity OpenRouter dengan opsi rendah, sedang, atau tinggi. Opus 4.5 mendukung penggunaan alat canggih, manajemen konteks yang diperluas, dan pengaturan multi-agen yang terkoordinasi, menjadikannya sangat cocok untuk riset otonom, debugging, perencanaan multi-langkah, dan manipulasi spreadsheet/peramban. Model ini memberikan peningkatan signifikan dalam penalaran terstruktur, keandalan eksekusi, dan keselarasan dibandingkan generasi Opus sebelumnya, sambil mengurangi overhead token dan meningkatkan performa pada tugas jangka panjang.

Panduan untuk model ini

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Claude Opus 4.5 adalah model terdepan dari Anthropic yang dibangun untuk rekayasa perangkat lunak kompleks, alur kerja agen, dan tugas penggunaan komputer yang berjalan dalam banyak langkah. Model ini membawa kontrol verbositas sehingga Anda dapat mengatur penggunaan token naik atau turun tergantung apakah Anda membutuhkan kedalaman atau kecepatan. Jika Anda menjalankan agen otonom, pipeline debugging multi-langkah, atau otomatisasi browser dan spreadsheet, ini adalah model Anthropic yang ditujukan untuk Anda.

Dikenal untuk

Tugas agen jangka panjang termasuk manipulasi browser dan spreadsheet
Ketahanan yang lebih baik terhadap injeksi prompt dalam pengaturan multi-agen
Parameter verbositas memungkinkan Anda menukar biaya token dengan kedalaman respons
Penalaran terstruktur yang kuat dan keandalan eksekusi di berbagai tugas pengkodean
Konteks 200.000 token untuk alur kerja multi-dokumen yang berkelanjutan

Waspadai

Harga keluaran $25,00 per juta token membuat penggunaan verbositas tinggi cepat mahal.
Bobot tertutup saja — tidak ada penyebaran lokal, tidak ada penggunaan offline.
Tidak ada rincian kartu model terbuka yang dipublikasikan; angka tolok ukur internal tidak diverifikasi secara independen.

Terbaik untuk

Pemrograman

Agen dan penggunaan alat

Penalaran

Konteks panjang

Penglihatan

Prompt untuk dicoba

Debug pipeline multi-langkah

Saya memiliki pipeline data Python yang membaca CSV, menggabungkannya berdasarkan ID pelanggan, mengagregasi pengeluaran bulanan, lalu menulis ringkasan ke file baru. Pipeline ini diam-diam menghilangkan sekitar 15% baris dan saya tidak tahu alasannya. Berikut kodenya: [tempel kode Anda]. Telusuri setiap tahap, identifikasi di mana baris kemungkinan hilang, dan sarankan perbaikan dengan penjelasan.

Rencanakan agen riset otonom

Rancang sistem multi-agen yang memantau serangkaian feed RSS untuk menyebutkan pesaing, mengekstrak pengumuman produk, menghapus duplikat, memberi skor berdasarkan dampak pasar yang mungkin, dan memposting ringkasan mingguan ke saluran Slack. Spesifikasikan agen, alat mereka, cara mereka menyerahkan pekerjaan, dan di mana risiko injeksi prompt perlu dijaga.

Penalaran melalui refaktor kompleks

Saya perlu merombak aplikasi Flask monolitik menjadi arsitektur berorientasi layanan. Aplikasi menangani autentikasi pengguna, pemrosesan pesanan, pembaruan inventaris, dan notifikasi email, semua dalam satu basis kode dengan database bersama. Usulkan rencana migrasi bertahap yang menjaga aplikasi tetap aktif sepanjang proses, identifikasi titik kopling paling berisiko, dan sarankan cara menguji setiap fase sebelum beralih.

Bandingkan dengan

Claude Opus 5.5
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $4.00/M input, $20.00/M output
Claude Sonnet 5.5
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $2.00/M input, $10.00/M output
Claude Sonnet 5
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $2.00/M input, $10.00/M output
Claude Opus 5
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $5.00/M input, $25.00/M output

Model teks lain dari anthropic

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Claude Opus 4.5 secara lokal?: Tidak. Anthropic belum merilis bobot terbuka untuk model ini, jadi hanya akses API — tidak ada jalur penyebaran lokal.
Berapa biaya dan seberapa panjang konteksnya?: Harga adalah $5,00 per juta token input dan $25,00 per juta token output, dengan jendela konteks 200.000 token.
Apa perbedaan Opus 4.5 dengan model Opus sebelumnya?: Opus 4.5 menambahkan kontrol verbositas untuk mengatur efisiensi token, ketahanan injeksi prompt yang lebih baik, dan performa lebih baik pada tugas agen dan penggunaan komputer jangka panjang dibandingkan generasi Opus sebelumnya.

Putusan Kapten
Alat yang tepat untuk pipeline agen serius, tetapi harga keluaran $25 akan terasa mahal jika Anda tidak sengaja mengatur verbositas.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Claude Opus 4.5 adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm anthropic visi penalaran pemrograman agen konteks panjang

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model