Claude Opus 4.6 APIの使い方

AnthropicはClaude Opus 4.6をリリースし、開発者向けAI機能の飛躍的な進歩を示しました。段階的なアップデートとは異なり、Opus 4.6は、複数のAIワーカーを並行して調整するエージェントチーム、推論能力を動的に割り当てる適応的思考、およびコードベース全体を保持できる100万トークンという大規模なコンテキストウィンドウといった、パラダイムを転換する機能を提供します。

本番環境のAIアプリケーションを構築する開発者にとって、これはこれまで不可能だった問題に取り組めるようになったことを意味します。複雑なマイクロサービスアーキテクチャのリファクタリングが必要ですか？エージェントチームが複数のスペシャリストに作業を分割できます。200ページのAPI仕様を処理しますか？拡張されたコンテキストウィンドウが単一のリクエストで処理します。インテリジェントなリソース割り当てを望みますか？適応的思考が、深い推論を使用すべきか、迅速な応答を使用すべきかを決定します。

APIは以前のClaudeバージョンとの後方互換性を維持しつつ、エージェントの動作と思考の深さを制御するための強力な新しいパラメータを追加しています。

💡

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Claude Opus 4.6とは？

Claude Opus 4.6は、Anthropicの最も高性能なAIモデルであり、複雑な推論タスク、エージェントワークフロー、エンタープライズ規模のアプリケーション向けに特別に設計されています。Claude 4.6モデルファミリーの一部としてリリースされたOpusは、速度よりも精度と洗練さに最適化された「フラッグシップ」ティアを代表します。

Claude Opus 4.6 APIコールを、認証を処理し、環境を管理し、作業中のリクエストから本番コードを生成する視覚的なインターフェースでテストするには、Apidogをダウンロードしてください。

主な機能と能力

エージェントチーム（研究プレビュー）

エージェントチームは、Claudeが単一のAPIリクエスト内で複数のAIワーカーを調整することを可能にします。エージェントチームを有効にすると、Claudeは次のことができます。

複雑なタスクを並行するサブ問題に分解する
異なるドメイン（コーディング、分析、計画）向けに専門エージェントをインスタンス化する
自動依存関係管理でエージェント間の実行を調整する
結果をまとまりのある最終出力に統合する

使用例:

複数のファイルにわたる包括的なコードリファクタリング
多角的な分析（セキュリティ + パフォーマンス + 保守性）
並行API統合テスト
大規模なドキュメント生成

エージェントチームは現在、APIサブスクライバー向けの研究プレビュー段階です。アクセスはAnthropic Consoleのアカウント設定を通じて制御されます。

適応的思考

適応的思考は、高速応答と拡張推論の二者択一を置き換えます。Claudeは、以下の要素に基づいて推論の深さについてリアルタイムで決定を下します。

クエリの複雑さ: 簡単な質問には即座に応答します
ドメイン要件: 技術的な問題はより深い分析をトリガーします
状況的シグナル: 会話履歴が思考の深さに影響します
労力レベル: 基準（低/中/高/最大）を制御できます

仕組み:

# High effort (default) - Claude thinks when useful
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Design a rate limiter"}],
    thinking={"type": "adaptive", "effort": "high"}
)

# Max effort - Claude always engages deep reasoning
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Find bugs in this code"}],
    thinking={"type": "adaptive", "effort": "max"}
)

1Mトークンコンテキストウィンドウ（ベータ版）

拡張されたコンテキストウィンドウは、新しいアプリケーションパターンを解き放ちます。

開発者ワークフロー:

コードベース全体を分析する（ほとんどのリポジトリは50万トークン未満）
完全なAPIドキュメントセットを処理する
複数時間のペアプログラミングセッション全体でコンテキストを維持する

エンタープライズアプリケーション:

法務文書分析（契約書、訴訟ファイル）
研究論文の統合（1つのリクエストで数十の論文）
完全なインタラクション履歴を持つ顧客サポート

1Mコンテキストベータを有効にするには、Anthropicアカウントマネージャーに連絡するか、コンソールでベータアクセス切り替えを確認してください。

コンテキスト圧縮（ベータ版）

長い会話はやがてコンテキスト制限に達します。コンテキスト圧縮は、この問題に対して、しきい値に近づいたときに古いメッセージを自動的に要約することで解決します。プロセスは透過的です。

目標トークン制限（例：20万トークン中18万トークン）を設定します
会話が長くなると、Claudeはトークン使用量を監視します
制限に近づくと、Claudeは古いメッセージを要約します
会話は、コンテキストを維持したままシームレスに続行されます

これにより、エージェントタスク、顧客サポートボット、および長時間のコーディングセッションにおいて、無期限の会話長が可能になります。

128K最大出力トークン

出力容量は64Kから128Kトークンに倍増しました。これにより、以下のことが可能になります。

完全なアプリケーションファイル（Reactアプリ、APIサーバー）の生成
単一の応答で包括的なドキュメントの記述
切り捨てなしで詳細な分析レポートの作成
1つのリクエストでマルチファイルコード生成

Claude Opus 4.6 APIの利用開始

前提条件

始める前に、以下が揃っていることを確認してください。

Anthropicアカウント
Python 3.8以降、またはNode.js 16以降がインストールされていること
REST APIと非同期プログラミングの基本的な理解
コードエディタ（VS Code、PyCharmなど）

ステップ1：Anthropicアカウントの作成

dashboard.anthropic.comにアクセスしてアカウントを作成します。

「サインアップ」をクリックし、メールアドレスを入力します
メールアドレスを確認します
請求設定を完了します（無料枠には5ドルのクレジットが含まれます）
APIキーセクションに移動します

ステップ2：APIキーの生成

Anthropicコンソールで：

設定 > APIキー に移動します
「キーを作成」をクリックします
キーに名前を付けます（例：「production-app」または「development」）
キーをすぐにコピーしてください。後で再び表示されることはありません
安全な場所に保管してください（パスワードマネージャーまたは秘密管理サービス）

セキュリティのベストプラクティス：

APIキーをバージョン管理にコミットしないでください
キーの保存には環境変数を使用してください
90日ごとにキーをローテーションしてください
開発用と本番用に別々のキーを作成してください
不正アクセスを検知するためにコンソールで利用状況を監視してください

ステップ3：SDKのインストール

Pythonの場合：

pip install anthropic

Node.jsの場合：

npm install @anthropic-ai/sdk

その他の言語の場合：
任意のHTTPクライアントを使用できます。APIは標準のRESTリクエストを受け入れます。APIリファレンスでcurlの例を参照してください。

ステップ4：環境の設定

APIキーを環境変数として設定します。

macOS/Linux：

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."

永続化のために~/.bashrcまたは~/.zshrcに追加します。

echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Windows (PowerShell)：

$env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."

永続化のために：

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('ANTHROPIC_API_KEY', 'sk-ant-api03-...', 'User')

Windows (コマンドプロンプト)：

setx ANTHROPIC_API_KEY "sk-ant-api03-..."

Pythonコードの例

基本的なチャット補完

これが最初のClaude Opus 4.6 APIコールです。

import os
from anthropic import Anthropic

# クライアントを初期化
client = Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
)

# メッセージを作成
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain the difference between REST and GraphQL APIs in simple terms." # RESTとGraphQL APIの違いを簡単に説明してください。
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

出力：

RESTとGraphQLは、API構築への2つのアプローチです...
[Claudeの応答が続きます]

ストリーミング応答

リアルタイムアプリケーションの場合、生成されながら応答をストリーミングします。

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

# レスポンスをストリームする
with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Write a Python function to implement a binary search tree." # 二分探索木を実装するPython関数を書いてください。
        }
    ]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

これにより、トークンが到着するたびに表示され、ChatGPTのような入力効果が作成されます。

複数ターンの会話

複数のやり取りでコンテキストを維持します。

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

# 会話履歴
conversation = []

def chat(user_message):
    """メッセージを送信し、応答を取得します。"""
    # ユーザーメッセージを追加
    conversation.append({
        "role": "user",
        "content": user_message
    })

    # Claudeの応答を取得
    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-6",
        max_tokens=2048,
        messages=conversation
    )

    # アシスタントの応答を履歴に追加
    assistant_message = response.content[0].text
    conversation.append({
        "role": "assistant",
        "content": assistant_message
    })

    return assistant_message

# 会話の例
print(chat("How do I create a REST API in Python?")) # PythonでREST APIを作成するにはどうすればよいですか？
print("\n---\n")
print(chat("Can you show me how to add JWT authentication to that?")) # それにJWT認証を追加する方法を教えていただけますか？
print("\n---\n")
print(chat("What about rate limiting?")) # レート制限についてはどうですか？

適応的思考の使用

労力レベルで推論の深さを制御します。

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

# High effort (default) - Claude decides when to think
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Review this code for security vulnerabilities:\n\n[your code here]" # このコードのセキュリティ脆弱性をレビューしてください：\n\n[あなたのコード]
        }
    ],
    thinking={
        "type": "adaptive",
        "effort": "high"
    }
)

print(response.content[0].text)

# Max effort - Forces deep reasoning on every request
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Design a distributed rate limiter for 1M requests/second" # 毎秒100万リクエストに対応する分散レートリミッターを設計してください
        }
    ],
    thinking={
        "type": "adaptive",
        "effort": "max"
    }
)

print(response.content[0].text)

労力レベルのガイダンス:

low: 簡単なQ&A、事実の検索、簡単な編集
medium: 標準的な開発タスク、コードレビュー
high (デフォルト): 複雑な問題解決、アーキテクチャ設計
max: 重要な分析、包括的なセキュリティ監査

高性能のための非同期実装

複数のAPIコールを行うアプリケーションの場合、async/awaitを使用します。

import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

async def main():
    client = AsyncAnthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

    # 複数のリクエストを同時に実行
    tasks = [
        client.messages.create(
            model="claude-opus-4-6",
            max_tokens=1024,
            messages=[{"role": "user", "content": f"Explain {topic}"}] # {topic}を説明してください
        )
        for topic in ["REST APIs", "GraphQL", "WebSockets", "gRPC"]
    ]

    responses = await asyncio.gather(*tasks)

    for i, response in enumerate(responses):
        print(f"=== Response {i+1} ===") # === レスポンス {i+1} ===
        print(response.content[0].text[:200])
        print()

asyncio.run(main())

これにより、4つのAPIコールが並行して実行され、総実行時間が大幅に短縮されます。

JavaScript/Node.jsの例

基本的なチャット補完

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

async function chat(userMessage) {
  const message = await client.messages.create({
    model: 'claude-opus-4-6',
    max_tokens: 2048,
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: userMessage,
      },
    ],
  });

  return message.content[0].text;
}

// 使用法
const response = await chat('Explain async/await in JavaScript'); // JavaScriptにおけるasync/awaitを説明してください
console.log(response);

ストリーミング応答

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

async function streamChat(userMessage) {
  const stream = await client.messages.create({
    model: 'claude-opus-4-6',
    max_tokens: 2048,
    messages: [{ role: 'user', content: userMessage }],
    stream: true,
  });

  for await (const event of stream) {
    if (event.type === 'content_block_delta' &&
        event.delta.type === 'text_delta') {
      process.stdout.write(event.delta.text);
    }
  }
  console.log(); // ストリーミング完了後に改行
}

// 使用法
await streamChat('Write a TypeScript interface for a user profile'); // ユーザープロファイルのTypeScriptインターフェースを書いてください

会話管理

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

class ConversationManager {
  constructor() {
    this.messages = [];
  }

  async send(userMessage) {
    // ユーザーメッセージを追加
    this.messages.push({
      role: 'user',
      content: userMessage,
    });

    // 応答を取得
    const response = await client.messages.create({
      model: 'claude-opus-4-6',
      max_tokens: 2048,
      messages: this.messages,
    });

    // アシスタントメッセージを追加
    const assistantMessage = response.content[0].text;
    this.messages.push({
      role: 'assistant',
      content: assistantMessage,
    });

    return assistantMessage;
  }

  clear() {
    this.messages = [];
  }
}

// 使用法
const conversation = new ConversationManager();

console.log(await conversation.send('How do I set up a Node.js API?')); // Node.js APIを設定するにはどうすればよいですか？
console.log(await conversation.send('Add Express.js middleware to that')); // それにExpress.jsミドルウェアを追加してください
console.log(await conversation.send('How do I handle errors?')); // エラー処理はどうすればよいですか？

適応的思考の使用

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

// 複雑なタスクには高い労力をかける
const response = await client.messages.create({
  model: 'claude-opus-4-6',
  max_tokens: 4096,
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: 'Architect a microservices system for an e-commerce platform', // eコマースプラットフォーム用のマイクロサービスシステムを設計してください
    },
  ],
  thinking: {
    type: 'adaptive',
    effort: 'high',
  },
});

console.log(response.content[0].text);

ApidogでClaude APIをテストする

AI APIを効果的にテストするには、リクエスト/レスポンス構造を理解し、認証を管理し、エラーをデバッグし、迅速に反復することが求められます。Apidogは、Claude Opus 4.6との連携を簡素化する包括的なAPI開発プラットフォームを提供します。

Claude API開発にApidogを使用する理由

1. ビジュアルリクエストビルダー
APIコールをテストするためにボイラープレートコードを書く代わりに、Apidogのビジュアルインターフェースを使用して以下を行います。

ヘッダー、認証、リクエストボディを設定
リクエストを再利用可能なテンプレートとして保存
エンドポイントをコレクションに整理
複数の言語で本番コードを生成

2. 環境管理
開発、ステージング、本番環境でAPIキーを安全に保存します。ワンクリックで環境を切り替えることができ、コードの変更は不要です。

3. レスポンスのデバッグ
ストリーミングレスポンスを検査し、トークン使用量を表示し、レイテンシを測定し、詳細なエラーメッセージで認証エラーをデバッグします。

4. チームコラボレーション
Claude API構成をチームと共有し、バージョン履歴を維持し、一貫した実装のために使用パターンを文書化します。

一般的な問題のトラブルシューティング

認証エラー

問題: 401 Authentication Error

解決策:

APIキーが正しいことを確認します（先頭/末尾のスペースがないか確認）
キーがコンソールで失効していないことを確認します
Authorizationではなく、ヘッダーx-api-keyを使用していることを確認します
キーに適切な権限があることを確認します

キーのテスト:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-opus-4-6","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"test"}]}'

レート制限

問題: 429 Too Many Requests

解決策:

指数バックオフを実装します（上記のコード例を参照）
コンソールでレート制限を確認します（ティアによって異なります）
可能な場合はリクエストをバッチ処理します
待機時間のためにretry-afterヘッダーを監視します
より高い制限のためにティアをアップグレードします

レート制限ヘッダー:

response = client.messages.create(...)

# 残りのリクエストを確認（レスポンスヘッダーから）
print(f"Requests remaining: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-remaining')}") # 残りのリクエスト数：
print(f"Tokens remaining: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-tokens-remaining')}") # 残りのトークン数：
print(f"Reset time: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-reset')}") # リセット時間：

コンテキスト長超過

問題: 400 Bad Request - Context length exceeded

解決策:

会話履歴を削減します（最近のメッセージのみを保持します）
送信前に古いメッセージを要約します
コンテキスト圧縮を有効にします（ベータ機能）
大きなドキュメントをチャンクに分割します
必要に応じて1Mコンテキストベータへのアクセスをリクエストします

会話履歴のトリミング:

def trim_conversation(messages, max_tokens=150000):
    """max_tokens内に収まる最新のメッセージのみを保持します。"""
    # おおよその推定: 1トークン ≈ 4文字
    estimated_tokens = 0
    trimmed = []

    for message in reversed(messages):
        msg_tokens = len(message['content']) / 4
        if estimated_tokens + msg_tokens > max_tokens:
            break
        trimmed.insert(0, message)
        estimated_tokens += msg_tokens

    return trimmed

# 送信する前に使用
conversation = trim_conversation(conversation)
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=conversation
)

タイムアウトの問題

問題: リクエストがタイムアウトする

解決策:

クライアントのタイムアウト設定を増やします
長い応答にはストリーミングを使用します
可能であればmax_tokensを減らします
高速応答のために労力レベルを下げます
ネットワーク接続を確認します

カスタムタイムアウトの設定:

from anthropic import Anthropic
import httpx

# カスタムタイムアウトでクライアントを作成
client = Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
    timeout=httpx.Timeout(60.0, connect=10.0)  # 合計60秒、接続10秒
)

モデルが見つかりません

問題: 404 Model not found: claude-opus-4-6

解決策:

モデル名のスペルを確認します（大文字と小文字を区別します）
Opus 4.6がお住まいの地域で利用可能か確認します
アカウントがアクセス権を持っていることを確認します（ウェイティングリストが必要な場合があります）
APIバージョンヘッダーを試します: anthropic-version: 2023-06-01

利用可能なモデルの確認:

# アカウントで利用可能なモデルを一覧表示
# (注: 2026年2月現在、公式の一覧エンドポイントはありません)
# claude-opus-4-6にアクセスできない場合はサポートに連絡してください

結論

これで、Claude Opus 4.6 APIを効果的に使用するための知識が身につきました。基本的なリクエストから高度なエージェント機能まで、このガイドはあなたを支援します。

Claude Opus 4.6で構築する準備はできましたか？認証を簡素化し、環境を管理し、作業中のリクエストから本番コードを生成するオールインワンのAPI開発プラットフォームであるApidogで、API統合のテストを開始しましょう。

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