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Claude Opus 4.6

Name: Claude Opus 4.6
Brand: Anthropic
Availability: InStock

Opus 4.6はAnthropicの最強のコーディングモデルであり、長時間実行される専門的なタスク向けに設計されています。単一のプロンプトではなく、ワークフロー全体を操作するエージェント向けに構築されており、大規模なコードベース、複雑なリファクタリング、時間をかけて展開する複数ステップのデバッグに特に効果的です。このモデルは、前世代よりも深いコンテキスト理解、より強力な問題分解、困難なエンジニアリングタスクにおけるより高い信頼性を示しています。コーディング以外にも、Opus 4.6は継続的な知識作業に優れています。本番環境に近いドキュメント、計画、分析を1回のパスで生成し、非常に長い出力と拡張セッション全体にわたって一貫性を維持します。これにより、技術設計、マイグレーション計画、エンドツーエンドのプロジェクト実行など、持続性、判断力、フォローアップが必要なタスクに最適なデフォルトになります。以前のOpusバージョンからアップグレードするユーザーは、[こちらの公式マイグレーションガイド](https://openrouter.ai/docs/guides/guides/model-migrations/claude-4-6-opus)をご覧ください。

2026/2/4

1,000,000 トークン

#2 テキスト (spanish)

入力: ¥850/M

出力: ¥4,200/M

チャットで試す APIキーを取得

仕様

モダリティ

入力

text

image

出力

text

サポートされているパラメータ

include_reasoning

max_tokens

reasoning

response_format

stop

structured_outputs

temperature

tool_choice

tools

top_k

top_p

verbosity

最大出力トークン

128,000

コード例

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "anthropic-claude-opus-4-6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Claude Opus 4.6の実際の回答

FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

# エラー原因の特定と修正 ## 原因データベースから取得した `order["price"]` が **文字列型（str）** として返されているため、整数型の `order["quantity"]` との乗算（`*`）でTypeErrorが発生しています。 ``` "100" * 3 → TypeError ❌ （str × int は文字列の繰り返しを意味するが、ここでは数値計算を期待） ``` > DBのカラム型が `VARCHAR`/`TEXT` だったり、ドライバが `DECIMAL` を文字列として返すケースでよく発生します。 --- ## 修正方法 ### ✅ 推奨：計算時に明示的に型変換する ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id ) # float()で明示的に数値変換（quantityも念のため int() で変換） total = sum( float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### ✅ より堅牢な実装（推奨）…

応答時間 15.3秒出力 770 トークン

コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

# TypeScript関数のコードレビュー ## 現在のコードの問題点一覧 ``` ❌ any型の多用 → 型安全性がない ❌ エラーハンドリングなし → HTTPエラーで無限ループの危険 ❌ マジックナンバー(100) → 保守性が低い ❌ for文内で毎回 data.users[i] を参照 → 可読性が低い ❌ 文字列結合でのname生成 → テンプレートリテラル未使用 ❌ let の多用 → 不変性の意識が薄い ❌ ページネーション上限なし → 無限ループのリスク ``` ## 改善後のコード ```typescript // ============================================ // 1. 型定義を明確にする // ============================================ interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "inactive" | "deleted"; } interface UserListResponse { users: ApiUser[]; // 必要に応じて total, hasNext なども定義 } interface User { id: number; name: string; email: string; } // ==================…

応答時間 34.0秒出力 2246 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

# SQLクエリ最適化の詳細分析 ## 主要な問題点の特定 ``` 問題1: reviewsとorder_detailsのJOINで行が爆発的に増加（Fan-Out問題）問題2: 必要なインデックスがほぼ存在しない問題3: WHERE条件がJOIN後に評価されている問題4: LEFT JOINなのにWHEREでo.created_atを絞っている（実質INNER JOIN化） ``` ## 最適化後のクエリ ```sql -- ============================================ -- 最適化版: サブクエリで事前集計し、Fan-Outを排除 -- ============================================ WITH active_products AS ( -- ① アクティブ商品を先にフィルタリング SELECT id, product_name, category_id FROM products WHERE is_active = true ), order_stats AS ( -- ② 注文統計を事前集計（行爆発を防止） SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM order_details od INNER JOIN orders…

応答時間 26.2秒出力 1419 トークン

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