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Claude Opus 5.5 API

Claude Opus 5.5, Artificial Analysis Intelligence Index पर 352 मॉडलों में पहला स्थान रखने वाला मॉडल है।

Claude Opus 5.5, Anthropic द्वारा प्रस्तुत एक मॉडल है जो Artificial Analysis Intelligence Index पर 352 मॉडलों में पहला स्थान रखता है। यह मॉडल अपने प्रदर्शन के लिए जाना जाता है और विभिन्न reasoning effort स्तरों पर मूल्यांकन किया गया है।

इस मॉडल ने Max reasoning effort पर 57.6, Xhigh पर 56.0, High पर 53.6, Medium पर 51.2 और Low पर 42.3 स्कोर किया है। यह स्कोर इसे Claude Sonnet 5.5, Kimi K3.1 Pro, Claude Fable 5.1, Qwen3.8 Max, GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon (High), GPT-6.1 Sol और Claude Opus 5 से आगे रखते हैं।

Claude Opus 5.5 उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ उच्च-स्तरीय तर्क और बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है, जैसे जटिल समस्या समाधान और विश्लेषणात्मक कार्य।

Playground खोलें ↗API key बनाएँ ↗शुरुआती गाइड →

अपडेट किया गया:

मॉडल ID

claude-opus-5-5
कॉन्टेक्स्ट
1M
अधिकतम आउटपुट
128K
अनुशंसित API
messages
इनपुट
text / image / file
आउटपुट
text

मुख्य बातें

  • Artificial Analysis Intelligence Index पर 352 मॉडलों में पहला स्थान
  • Max reasoning effort पर 57.6 स्कोर
  • Claude Sonnet 5.5 और Claude Opus 5 से आगे
  • Anthropic द्वारा निर्मित

प्रदाता

सबसे अच्छी कीमत
5 प्रदाता

प्रदाताओं के बीच API कीमतों की तुलना करें। सभी शुल्क और शर्तें देखने के लिए किसी प्रदाता को चुनें।

प्रदाता · कीमत का विवरण
$4$20$0.2
$4$1.4$20$7$0.2$0.07
$4$2$20$10$0.2$0.1
$4$3.2$20$16$0.2$0.16
$4.4$22$0.22

$10 में क्या मिलता है

इनपुट
25 लाख token
आउटपुट
5 लाख token

मौजूदा इनपुट और आउटपुट कीमतों से अनुमानित, छूट से पहले।

बेंचमार्क

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    Max reasoning effort पर

    57.6

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    Xhigh reasoning effort पर

    56.0

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    High reasoning effort पर

    53.6

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    Medium reasoning effort पर

    51.2

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    Low reasoning effort पर

    42.3

स्कोर मॉडल प्रदाता के प्रकाशित आँकड़ों के अनुसार।

रीज़निंग

डिफ़ॉल्ट प्रयास
high
हमेशा सक्षम
हाँ
उपलब्ध प्रयास स्तर
max / xhigh / high / medium / low

त्वरित शुरुआत

Felo API Platform के संगत API के साथ इस मॉडल को कॉल करने के लिए तैयार कोड। कोड लिखने से पहले प्रॉम्प्ट आज़माना हो तो Playground में शुरू करें।

Playground खोलेंAPI key बनाएँ
1

अपनी API key लें

अपने Felo API Platform खाते से एक key बनाएँ और उसे environment variable के रूप में सेट करें।

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

अपना पहला अनुरोध भेजें

इस मॉडल ID को Felo API Platform endpoint के साथ इस्तेमाल करें। X-Request-Id जैसे वैकल्पिक रिक्वेस्ट हेडर समस्या हल करने में मदद कर सकते हैं।

claude-opus-5-5

यह मॉडल रीज़निंग में सक्षम है। अगर आपका चुना हुआ प्रोटोकॉल और मॉडल रूट रीज़निंग कंट्रोल उपलब्ध कराते हैं, तो बातचीत जारी रखते समय लौटाए गए रीज़निंग मेटाडेटा को सुरक्षित रखें।

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "claude-opus-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

थर्ड-पार्टी SDK इस्तेमाल करना

संगत SDK में baseURL को इस पर सेट करें https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत base URL इस्तेमाल करें। https://openapi.felo.ai/api.

3

स्ट्रीमिंग चालू करें

रिस्पॉन्स को server-sent events के रूप में पाने के लिए stream: true जोड़ें।

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "claude-opus-5-5",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Felo API Platform संगत मॉडल-कॉलिंग सतहें उपलब्ध कराता है। वह सतह चुनें जिसे आपका ऐप या एजेंट क्लाइंट पहले से समर्थन करता है।

सतहमेथडURL

Messages

Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत मैसेज।

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

पैरामीटर

नामप्रकारडिफ़ॉल्टविवरण
modelstringclaude-opus-5-5कॉल करने के लिए सार्वजनिक मॉडल ID।
max_tokensinteger—जनरेट किए जाने वाले अधिकतम token।
messagesarray—Chat Completions के लिए बातचीत के मैसेज।
include_reasoning———
max_completion_tokens———
reasoning———
reasoning_effort———
response_formatobject—समर्थित होने पर स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का अनुरोध करता है।
stop———
structured_outputs———
tool_choicestring or object—नियंत्रित करता है कि कोई tool कॉल किया जाना चाहिए या नहीं।
toolsarray—संगत schema का पालन करने वाली tool calling परिभाषाएँ।
verbosity———

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मॉडल परिचय: Claude Opus 5.5?

Claude Opus 5.5, Anthropic द्वारा प्रस्तुत एक मॉडल है जो Artificial Analysis Intelligence Index पर 352 मॉडलों में पहला स्थान रखता है। यह मॉडल अपने प्रदर्शन के लिए जाना जाता है और विभिन्न reasoning effort स्तरों पर मूल्यांकन किया गया है। इस मॉडल ने Max reasoning effort पर 57.6, Xhigh पर 56.0, High पर 53.6, Medium पर 51.2 और Low पर 42.3 स्कोर किया है। यह स्कोर इसे Claude Sonnet 5.5, Kimi K3.1 Pro, Claude Fable 5.1, Qwen3.8 Max, GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon (High), GPT-6.1 Sol और Claude Opus 5 से आगे रखते हैं। Claude Opus 5.5 उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ उच्च-स्तरीय तर्क और बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है, जैसे जटिल समस्या समाधान और विश्लेषणात्मक कार्य।

उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?

आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं।

Claude Opus 5.5 किन कार्यों के लिए उपयुक्त है?

यह मॉडल जटिल तर्क और विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए उपयुक्त है, क्योंकि यह Artificial Analysis Intelligence Index पर उच्च स्थान रखता है।

Claude Opus 5.5 का Artificial Analysis Intelligence Index पर क्या स्थान है?

यह 352 मॉडलों में पहला स्थान रखता है।

Claude Opus 5.5 और Claude Opus 5 में क्या अंतर है?

Artificial Analysis Intelligence Index लीडरबोर्ड पर Claude Opus 5.5 को Claude Opus 5 से ऊपर सूचीबद्ध किया गया है।

Claude Opus 5.5 का reasoning effort स्तर क्या है?

इस मॉडल का मूल्यांकन Max, Xhigh, High, Medium और Low reasoning effort स्तरों पर किया गया है, जिनमें क्रमशः 57.6, 56.0, 53.6, 51.2 और 42.3 स्कोर प्राप्त हुए।

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इनपुट token

$10 / 1M token

आउटपुट token

$50 / 1M token

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अधिकतम आउटपुट

128K

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$0.1 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$0.5 / 1M token

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1M

अधिकतम आउटपुट

128K

इनपुट token

$2 / 1M token

आउटपुट token

$10 / 1M token