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Como Usar a API Claude Opus 4.6?

Ashley Innocent

Ashley Innocent

6 fevereiro 2026

Como Usar a API Claude Opus 4.6?

A Anthropic lançou o Claude Opus 4.6, marcando um salto nas capacidades de IA para desenvolvedores. Diferente de atualizações incrementais, o Opus 4.6 introduz funcionalidades que mudam paradigmas: equipes de agentes que coordenam múltiplos trabalhadores de IA em paralelo, pensamento adaptativo que aloca dinamicamente o poder de raciocínio, e uma enorme janela de contexto de 1 milhão de tokens que pode conter bases de código inteiras.

Para desenvolvedores que constroem aplicações de IA em produção, isso significa que agora você pode resolver problemas que antes eram impossíveis. Precisa refatorar uma arquitetura complexa de microsserviços? Equipes de agentes podem dividir o trabalho entre vários especialistas. Processando uma especificação de API de 200 páginas? A janela de contexto expandida lida com isso em uma única requisição. Quer alocação inteligente de recursos? O pensamento adaptativo decide quando usar raciocínio profundo versus respostas rápidas.

A API mantém compatibilidade retroativa com versões anteriores do Claude, ao mesmo tempo em que adiciona novos e poderosos parâmetros para controlar o comportamento do agente e a profundidade do pensamento.

💡
Para otimizar suas interações com esta API, considere o Apidog, uma plataforma completa para design, teste e depuração de APIs. Baixe o Apidog gratuitamente hoje e simplifique seu fluxo de trabalho ao experimentar os endpoints do Claude Opus 4.6 – ele gera requisições a partir de especificações, automatiza testes e garante colaboração contínua.
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O que é o Claude Opus 4.6?

Claude Opus 4.6 é o modelo de IA mais capaz da Anthropic, projetado especificamente para tarefas complexas de raciocínio, fluxos de trabalho agenticos e aplicações em escala empresarial. Lançado como parte da família de modelos Claude 4.6, o Opus representa o nível "carro-chefe" otimizado para precisão e sofisticação em detrimento da velocidade.

Claude Opus 4.6

Baixe o Apidog para testar chamadas de API do Claude Opus 4.6 com uma interface visual que lida com autenticação, gerencia ambientes e gera código de produção a partir de suas requisições de trabalho.

Principais Funcionalidades e Capacidades

Equipes de Agentes (Pesquisa em Prévia)

As equipes de agentes permitem que o Claude coordene múltiplos trabalhadores de IA dentro de uma única requisição de API. Ao habilitar equipes de agentes, o Claude pode:

Casos de uso:

As equipes de agentes estão atualmente em pesquisa em prévia para assinantes da API. O acesso é controlado através das configurações da conta no Console da Anthropic.

Pensamento Adaptativo

O pensamento adaptativo substitui a escolha binária entre respostas rápidas e raciocínio estendido. O Claude agora toma decisões em tempo real sobre a profundidade do raciocínio com base em:

Como funciona:

# Alto esforço (padrão) - Claude pensa quando útil
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Design a rate limiter"}],
    thinking={"type": "adaptive", "effort": "high"}
)

# Esforço máximo - Claude sempre engaja raciocínio profundo
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Find bugs in this code"}],
    thinking={"type": "adaptive", "effort": "max"}
)

Janela de Contexto de 1M de Tokens (Beta)

A janela de contexto estendida desbloqueia novos padrões de aplicação:

Fluxos de trabalho do desenvolvedor:

Aplicações empresariais:

Para habilitar a beta de contexto de 1M, entre em contato com seu gerente de conta da Anthropic ou verifique o Console para os alternadores de acesso beta.

Compactação de Contexto (Beta)

Conversas longas eventualmente atingem limites de contexto. A compactação de contexto resolve isso resumindo automaticamente mensagens mais antigas quando você se aproxima do limite. O processo é transparente:

  1. Você configura um limite de tokens alvo (por exemplo, 180K de 200K)
  2. À medida que a conversa cresce, o Claude monitora o uso de tokens
  3. Ao se aproximar do limite, o Claude resume mensagens antigas
  4. A conversa continua sem interrupções com o contexto preservado

Isso permite um comprimento de conversa indefinido para tarefas agenticas, bots de suporte ao cliente e sessões de codificação de longa duração.

128K Tokens Máximos de Saída

A capacidade de saída dobrou de 64K para 128K tokens. Isso permite:

Preços do Claude Opus 4.6

Começando com a API do Claude Opus 4.6

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter:

Passo 1: Crie sua Conta Anthropic

Visite dashboard.anthropic.com para criar sua conta:

  1. Clique em "Sign Up" e forneça seu e-mail
  2. Verifique seu endereço de e-mail
  3. Conclua a configuração de faturamento (o nível gratuito inclui $5 de crédito)
  4. Navegue até a seção de Chaves de API
Painel do Console da Anthropic

Passo 2: Gere sua Chave de API

No Console da Anthropic:

  1. Vá para Settings > API Keys (Configurações > Chaves de API)
  2. Clique em "Create Key" (Criar Chave)
  3. Nomeie sua chave (ex: "production-app" ou "development")
  4. Copie a chave imediatamente—você não a verá novamente
  5. Armazene-a com segurança (gerenciador de senhas ou cofre de segredos)
Painel do Console da Anthropic

Melhores práticas de segurança:

Passo 3: Instale o SDK

Para Python:

pip install anthropic

Para Node.js:

npm install @anthropic-ai/sdk

Para outras linguagens:
Você pode usar qualquer cliente HTTP. A API aceita requisições REST padrão. Consulte a Referência da API para exemplos de curl.

Passo 4: Configure seu Ambiente

Defina sua chave de API como uma variável de ambiente:

macOS/Linux:

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

Adicione ao ~/.bashrc ou ~/.zshrc para persistência:

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

Windows (PowerShell):

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

Para persistência:

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

Windows (Prompt de Comando):

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

Exemplos de Código Python

Conclusão Básica de Chat

Aqui está sua primeira chamada de API do Claude Opus 4.6:

import os
from anthropic import Anthropic

# Inicializa o cliente
client = Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
)

# Cria uma mensagem
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explique a diferença entre APIs REST e GraphQL em termos simples."
        }
    ]
)

print(message.content[0].text)

Saída:

REST e GraphQL são duas abordagens para construir APIs...
[A resposta de Claude continua]

Respostas em Streaming

Para aplicações em tempo real, transmita as respostas à medida que são geradas:

import os
from anthropic import Anthropic

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

# Transmite a resposta
with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Escreva uma função Python para implementar uma árvore de busca binária."
        }
    ]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Isso imprime os tokens à medida que chegam, criando um efeito de digitação semelhante ao ChatGPT.

Conversa Multi-Turno

Mantenha o contexto em várias trocas:

import os
from anthropic import Anthropic

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

# Histórico da conversa
conversation = []

def chat(user_message):
    """Envia uma mensagem e obtém uma resposta."""
    # Adiciona mensagem do usuário
    conversation.append({
        "role": "user",
        "content": user_message
    })

    # Obtém a resposta de Claude
    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-6",
        max_tokens=2048,
        messages=conversation
    )

    # Adiciona a resposta do assistente ao histórico
    assistant_message = response.content[0].text
    conversation.append({
        "role": "assistant",
        "content": assistant_message
    })

    return assistant_message

# Exemplo de conversa
print(chat("Como eu crio uma API REST em Python?"))
print("\n---\n")
print(chat("Você pode me mostrar como adicionar autenticação JWT a isso?"))
print("\n---\n")
print(chat("E quanto ao rate limiting?"))

Usando Pensamento Adaptativo

Controle a profundidade do raciocínio com níveis de esforço:

import os
from anthropic import Anthropic

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

# Alto esforço (padrão) - Claude decide quando pensar
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Revise este código em busca de vulnerabilidades de segurança:\n\n[seu código aqui]"
        }
    ],
    thinking={
        "type": "adaptive",
        "effort": "high"
    }
)

print(response.content[0].text)

# Esforço máximo - Força raciocínio profundo em cada requisição
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Projete um limitador de taxa distribuído para 1M de requisições/segundo"
        }
    ],
    thinking={
        "type": "adaptive",
        "effort": "max"
    }
)

print(response.content[0].text)

Orientação do nível de esforço:

Implementação Assíncrona para Alto Desempenho

Para aplicações que fazem múltiplas chamadas de API, use async/await:

import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

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

    # Executa múltiplas requisições concorrentemente
    tasks = [
        client.messages.create(
            model="claude-opus-4-6",
            max_tokens=1024,
            messages=[{"role": "user", "content": f"Explique {topic}"}]
        )
        for topic in ["APIs REST", "GraphQL", "WebSockets", "gRPC"]
    ]

    responses = await asyncio.gather(*tasks)

    for i, response in enumerate(responses):
        print(f"=== Resposta {i+1} ===")
        print(response.content[0].text[:200])
        print()

asyncio.run(main())

Isso faz 4 chamadas de API em paralelo, reduzindo significativamente o tempo total de execução.

Exemplos de JavaScript/Node.js

Conclusão Básica de Chat

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;
}

// Uso
const response = await chat('Explique async/await em JavaScript');
console.log(response);

Respostas em Streaming

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(); // Nova linha após a conclusão do streaming
}

// Uso
await streamChat('Escreva uma interface TypeScript para um perfil de usuário');

Gerenciamento de Conversas

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

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

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

  async send(userMessage) {
    // Adiciona mensagem do usuário
    this.messages.push({
      role: 'user',
      content: userMessage,
    });

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

    // Adiciona mensagem do assistente
    const assistantMessage = response.content[0].text;
    this.messages.push({
      role: 'assistant',
      content: assistantMessage,
    });

    return assistantMessage;
  }

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

// Uso
const conversation = new ConversationManager();

console.log(await conversation.send('Como configuro uma API Node.js?'));
console.log(await conversation.send('Adicione um middleware Express.js a isso'));
console.log(await conversation.send('Como lido com erros?'));

Usando Pensamento Adaptativo

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

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

// Alto esforço para tarefas complexas
const response = await client.messages.create({
  model: 'claude-opus-4-6',
  max_tokens: 4096,
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: 'Projete um sistema de microsserviços para uma plataforma de e-commerce',
    },
  ],
  thinking: {
    type: 'adaptive',
    effort: 'high',
  },
});

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

Testando a API Claude com Apidog

Testar APIs de IA de forma eficaz requer entender as estruturas de requisição/resposta, gerenciar a autenticação, depurar erros e iterar rapidamente. O Apidog oferece uma plataforma abrangente de desenvolvimento de API que torna o trabalho com Claude Opus 4.6 direto.

Apidog para API Claude

Por que usar o Apidog para Desenvolvimento da API Claude?

1. Construtor de Requisições Visual
Em vez de escrever código boilerplate para testar chamadas de API, use a interface visual do Apidog para:

2. Gerenciamento de Ambiente
Armazene chaves de API com segurança em ambientes de desenvolvimento, staging e produção. Alterne entre ambientes com um clique — sem necessidade de alterações no código.

3. Depuração de Respostas
Inspecione respostas em streaming, visualize o uso de tokens, meça a latência e depure erros de autenticação com mensagens de erro detalhadas.

4. Colaboração em Equipe
Compartilhe configurações da API Claude com sua equipe, mantenha o histórico de versões e documente padrões de uso para implementação consistente.

Solução de Problemas Comuns

Erros de Autenticação

Problema: 401 Authentication Error (Erro de Autenticação)

Soluções:

  1. Verifique se sua chave de API está correta (verifique se há espaços iniciais/finais)
  2. Certifique-se de que a chave não foi revogada no Console
  3. Confirme que você está usando o cabeçalho x-api-key (não Authorization)
  4. Verifique se a chave tem as permissões adequadas

Teste sua chave:

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"}]}'

Limitação de Taxa (Rate Limiting)

Problema: 429 Too Many Requests (Muitas Requisições)

Soluções:

  1. Implemente backoff exponencial (veja exemplo de código acima)
  2. Verifique os limites de taxa no Console (variam por nível)
  3. Agrupe as requisições quando possível
  4. Monitore o cabeçalho retry-after para o tempo de espera
  5. Atualize seu nível para limites mais altos

Cabeçalhos de limite de taxa:

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

# Verifique as requisições restantes (dos cabeçalhos da resposta)
print(f"Requisições restantes: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-remaining')}")
print(f"Tokens restantes: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-tokens-remaining')}")
print(f"Tempo de reset: {response.headers.get('anthropic-ratelimit-requests-reset')}")

Comprimento do Contexto Excedido

Problema: 400 Bad Request - Context length exceeded (Requisição Inválida - Comprimento do contexto excedido)

Soluções:

  1. Reduza o histórico da conversa (mantenha apenas as mensagens mais recentes)
  2. Resuma mensagens mais antigas antes de enviar
  3. Habilite a compactação de contexto (funcionalidade beta)
  4. Divida documentos grandes em partes
  5. Solicite acesso à beta de contexto de 1M se necessário

Aparando o histórico da conversa:

def trim_conversation(messages, max_tokens=150000):
    """Mantém apenas as mensagens mais recentes que se encaixam em max_tokens."""
    # Estimativa aproximada: 1 token ≈ 4 caracteres
    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

# Use antes de enviar
conversation = trim_conversation(conversation)
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=2048,
    messages=conversation
)

Problemas de Tempo Limite (Timeout)

Problema: Requisições expirando (timing out)

Soluções:

  1. Aumente as configurações de tempo limite do cliente
  2. Use streaming para respostas longas
  3. Reduza max_tokens se possível
  4. Diminua o nível de esforço para respostas mais rápidas
  5. Verifique a conectividade da rede

Configurando tempo limite personalizado:

from anthropic import Anthropic
import httpx

# Cria cliente com tempo limite personalizado
client = Anthropic(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"),
    timeout=httpx.Timeout(60.0, connect=10.0)  # 60s total, 10s para conexão
)

Modelo Não Encontrado

Problema: 404 Model not found: claude-opus-4-6 (Modelo não encontrado)

Soluções:

  1. Verifique a grafia do nome do modelo (sensível a maiúsculas e minúsculas)
  2. Verifique se o Opus 4.6 está disponível em sua região
  3. Confirme se sua conta tem acesso (pode exigir lista de espera)
  4. Tente o cabeçalho da versão da API: anthropic-version: 2023-06-01

Verifique os modelos disponíveis:

# Liste os modelos disponíveis para sua conta
# (Nota: A partir de fev de 2026, não há um endpoint oficial de listagem)
# Entre em contato com o suporte se você não conseguir acessar claude-opus-4-6

Conclusão

Você agora possui o conhecimento para usar eficazmente a API do Claude Opus 4.6. De requisições básicas a funcionalidades agenticas avançadas, este guia o equipa.

Pronto para construir com o Claude Opus 4.6? Comece a testar sua integração de API com o Apidog — a plataforma completa para desenvolvimento de API que simplifica a autenticação, gerencia ambientes e gera código de produção a partir de suas requisições de trabalho.

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