Claude 系列模型使用指南

Anthropic Claude - 全球最强编码模型

更新于 2025 年 12 月

模型概览

Claude 4.5 系列 (最新)

模型	上下文	特点	适用场景
claude-sonnet-4.5	200K	最强编码，Agent 首选	代码开发、自动化任务
claude-opus-4.5	200K	最强综合能力	复杂研究、深度分析
claude-haiku-4.5	200K	快速响应	实时应用、高并发

Claude 4 系列

模型	上下文	特点	适用场景
claude-4-opus	200K	深度推理	学术研究
claude-4-sonnet	200K	平衡版本	通用任务

Claude Sonnet 4.5 ⭐

为什么选择 Sonnet 4.5？

全球最强编码模型：

SWE-Bench Verified: 77.2% (业界第一)
OSWorld 系统使用: 61.4%
最佳 Agent 能力

核心特性

编码能力顶尖: 代码生成、理解、调试全面领先
Agent 首选: 最适合自动化任务和工具调用
扩展思考: 支持可见的逐步推理过程
200K 上下文: 处理大型代码库

基础调用

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxxxxxxx",
    base_url="https://api.bigaipro.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位资深全栈工程师"},
        {"role": "user", "content": "用 Go 实现一个高性能的分布式任务队列"}
    ],
    max_tokens=8192
)

print(response.choices[0].message.content)

代码生成示例

python

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": """你是世界顶级的软件工程师。
生成代码时：
1. 添加详细的中文注释
2. 遵循最佳实践和设计模式
3. 考虑边界情况和错误处理
4. 提供完整可运行的代码
5. 包含单元测试示例"""
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "用 Rust 实现一个线程安全的 LRU 缓存，支持 TTL 过期"
        }
    ],
    max_tokens=8192
)

Agent 任务

Sonnet 4.5 是构建 AI Agent 的最佳选择：

python

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "execute_code",
            "description": "执行 Python 代码",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "code": {"type": "string", "description": "要执行的代码"}
                },
                "required": ["code"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "read_file",
            "description": "读取文件内容",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "path": {"type": "string", "description": "文件路径"}
                },
                "required": ["path"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析项目中的所有 Python 文件，找出潜在的性能问题"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

Claude Opus 4.5

核心特性

最强综合能力: Claude 系列中能力最强
深度分析: 适合复杂研究任务
高质量输出: 文本质量最高

适用场景

学术研究和论文分析
复杂数据分析
高质量内容创作
专业咨询

python

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4.5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """分析以下研究论文，提供：
1. 核心论点和创新点
2. 方法论评估
3. 实验设计的优缺点
4. 与现有研究的对比
5. 未来研究方向建议

论文内容：..."""
        }
    ],
    max_tokens=8192
)

Claude Haiku 4.5

核心特性

极速响应: 毫秒级延迟
成本最低: 价格仅为 Sonnet 的 1/10
能力均衡: 满足大多数日常需求

适用场景

实时聊天机器人
内容分类和标签
快速摘要
高并发应用

python

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-4.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用一句话总结：人工智能正在改变..."}
    ],
    max_tokens=100
)

图像理解

Claude 4.5 系列支持强大的图像理解：

python

import base64

# URL 方式
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "分析这张架构图，指出潜在问题"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/architecture.png"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)

# Base64 方式
with open("diagram.png", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这个 UML 图有什么问题？"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/png;base64,{image_data}"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)

流式输出

python

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "实现一个完整的 REST API"}],
    stream=True,
    max_tokens=4096
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

扩展思考模式

Sonnet 4.5 支持可见的逐步推理：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "设计一个高可用的微服务架构，请详细说明你的思考过程"
        }
    ],
    max_tokens=8192
)

Claude 特有功能

XML 标签结构化

Claude 对 XML 标签有很好的理解：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """分析以下代码并按格式输出：

<code>
async function fetchData(url) {
    const response = await fetch(url);
    return response.json();
}
</code>

请按以下格式输出：
<analysis>
<security>安全性分析</security>
<performance>性能分析</performance>
<improvements>改进建议</improvements>
<refactored_code>重构后的代码</refactored_code>
</analysis>"""
        }
    ]
)

长代码库分析

python

# 读取整个项目
import os

def read_project(directory):
    code = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        dirs[:] = [d for d in dirs if d not in ['node_modules', '.git', 'dist']]
        for file in files:
            if file.endswith(('.ts', '.tsx', '.js', '.jsx', '.py', '.go')):
                path = os.path.join(root, file)
                with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                    code.append(f"// {path}\n{f.read()}")
    return "\n\n".join(code)

project_code = read_project("./src")

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": f"""分析以下项目代码：

{project_code}

请提供：
1. 项目架构概述
2. 代码质量评估
3. 潜在的 bug 和安全问题
4. 重构建议
5. 测试覆盖建议"""
        }
    ],
    max_tokens=8192
)

参数说明

参数	说明	Claude 特点
max_tokens	最大输出	必须指定，最大 8192
temperature	随机性	默认 1，范围 0-1
top_p	核采样	与 temperature 二选一
stop	停止序列	支持多个停止词

定价

模型	输入 ($/1M tokens)	输出 ($/1M tokens)
claude-sonnet-4.5	$3.00	$15.00
claude-opus-4.5	$15.00	$75.00
claude-haiku-4.5	$0.25	$1.25

支持 Prompt Caching 最高节省 90%，Batch 处理节省 50%

模型选择建议

任务类型	推荐模型	原因
代码开发	claude-sonnet-4.5	全球最强编码
Agent 任务	claude-sonnet-4.5	最佳 Agent 能力
学术研究	claude-opus-4.5	最强综合能力
实时对话	claude-haiku-4.5	响应最快
代码审查	claude-sonnet-4.5	深度理解代码
内容创作	claude-opus-4.5	质量最高

最佳实践

1. 明确指令

python

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": """任务：重构以下代码

要求：
- 使用 TypeScript 严格模式
- 添加完整的类型定义
- 遵循 SOLID 原则
- 添加 JSDoc 注释
- 包含错误处理

代码：
...
"""
    }
]

2. 分步骤处理

python

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": """请按以下步骤分析这个系统：

步骤 1：理解当前架构
步骤 2：识别性能瓶颈
步骤 3：提出优化方案
步骤 4：给出实施计划
步骤 5：评估风险和收益

系统描述：
...
"""
    }
]

3. 提供示例

python

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": """将 API 响应转换为 TypeScript 接口。

示例输入：
{"id": 1, "name": "test", "active": true}

示例输出：
interface Response {
  id: number;
  name: string;
  active: boolean;
}

请转换：
{"users": [{"id": 1, "email": "a@b.com"}], "total": 100}
"""
    }
]

下一步

📖 Gemini 系列 - 超长上下文
📖 Claude Code 教程 - 使用 Claude 进行开发
📖 多模态使用 - 图像处理详解

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适用场景 ​

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流式输出 ​

扩展思考模式 ​

Claude 特有功能 ​

XML 标签结构化 ​

长代码库分析 ​

参数说明 ​

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最佳实践 ​

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2. 分步骤处理 ​

3. 提供示例 ​

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核心特性

基础调用

代码生成示例

Agent 任务

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核心特性

适用场景

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核心特性

适用场景

图像理解

流式输出

扩展思考模式

Claude 特有功能

XML 标签结构化

长代码库分析

参数说明

定价

模型选择建议

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1. 明确指令

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3. 提供示例

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