Anthropic, Claude Opus 5.5'i 22 Eylül'de yayınladı. Hâlihazırda birden fazla kodlama ajanı çalıştıran bir ekip için önemli olan kısımlar benchmark tablosunda değil. Önemli olanlar şunlar: Anthropic'in belirttiğine göre Opus 5'e kıyasla %40 daha ucuza çalışıyor, çıktıyı yaklaşık %30 daha hızlı üretiyor ve 18 saat ya da daha uzun süre görevde kalıyor. Liste fiyatı milyon giriş token'ı başına 4 dolar, milyon çıkış token'ı başına 20 dolar; Opus 5'te ise bu rakamlar 5 ve 25 dolar.
Durmadan daha uzun çalışan daha ucuz bir model haftanızı kolaylaştırmaz. Aynı sayıda gözden geçirenin önüne daha fazla tamamlanmış çalıştırmanın gelmesi anlamına gelir. Opus 5.5'i panoya eklemek on dakikalık bir iş; panonun bu ek kapasiteyle ne yapacağına karar vermek asıl iş. Bu kılavuz ilk kısım için en küçük faydalı yolu izliyor, ikinci kısımda da dürüst davranıyor: Opus 5.5'i bağlı bir Computer üzerinde Claude Code'a kurun, bir Agent oluşturun, gerçek bir Task atayın.
TL;DR
Bağlı bir Computer üzerinde Claude Code'da model olarak claude-opus-5-5 ayarlayın, Runtime'ın Available gösterdiğini doğrulayın, Opus 5.5'in gerçekte ne kadar çalışacağına uyan bir Task başına zaman aşımıyla bir Agent oluşturun, çalışma dizinini Temporary olarak bırakın ve bir Task atayın. Sharkly model adını göstermez. Çalıştırmayı, günlüğü, soruları ve sonucu Task üzerinde gösterir. Agent'lar araştırır, yürütür, test eder ve raporlar. İnsanlar yön belirler, yetki verir ve sonucu kabul eder.
Model ayarı nerede bulunur
Sharkly model seçmez. Agents dokümantasyonu bunu açıkça söylüyor: "Agent, Runtime'ın varsayılan modelini izler. Belirli bir model adı taahhüt etmez veya göstermez. Modelleri Agent üzerinde değil, Runtime veya Computer araç yapılandırmasında değiştirin."
Bu, var olmayan bir açılır menüyü aramaya başlamadan önce belirtilmesi gereken bir sınır. Dört rol, her birinin tek bir işi var. Agent, işin nasıl ele alınacağını tanımlar. Computer, ana makineyi ve yerel kaynakları sağlar. Runtime gerçek agent oturumunu yürütür ve burada Runtime, Claude Code'dur. Task ise ekibin ortak kaydı olarak kalır. Opus 5.5, Sharkly'ye her modelin ulaştığı yoldan ulaşır: onu çalıştıran araç üzerinden ve o aracı çalıştıran ana makinede yapılandırılarak.
1. Adım: Opus 5.5'i Computer'da Claude Code'a kurun
Onu çalıştıracak Computer'da Claude Code'u güncelleyin ve Opus 5.5 erişimi olan bir hesapla ya da API anahtarıyla oturum açın. Anthropic modeli Claude Platform, Amazon Web Services, Google Cloud ve Microsoft Azure üzerinde listeliyor; dolayısıyla bir bulut sağlayıcısı kullanan ekip Claude Code'u bunun yerine oraya yönlendirir. Söz konusu ana makinede düz bir terminalde claude --model claude-opus-5-5 bir oturum başlatıyorsa Sharkly bunu kullanabilir.
Ardından, bu Computer'daki her çalıştırmanın bunu alması için varsayılanı ayarlayın:
// ~/.claude/settings.json
{
"model": "claude-opus-5-5"
}
Bunu paylaşılan bir Computer'a yaymadan önce tam ayar anahtarını ve minimum Claude Code sürümünü güncel Claude Code yapılandırma referansından doğrulayın. [VERIFY]
Sharkly'ye döndüğünüzde Computer ayrıntısını açın ve yeniden tarama ya da bağlantı testini çalıştırın. Claude Code Runtime'ı Available göstermelidir. Bir Computer'ın online görünmesi yalnızca yerel servisinin kalp atışı gönderdiği anlamına gelir. Bir çalıştırmanın başlayabileceğini size Runtime yetenek durumu söyler.
Tek Computer, iki model katmanı. Agent'ta model seçici yoktur, ancak düz ve gizli ortam değişkenleri ile ek Runtime argümanları taşır ve bunlar Runtime çağrısına ulaşır. Computer'da ucuz bir varsayılan tutup Opus 5.5'i yalnızca ona ihtiyaç duyan Agent'a koymanın yolu budur; böylece her triyaj çalıştırması için lider ücreti ödemezsiniz. Standart hâle getirmeden önce tek bir Agent üzerinde test edin. [VERIFY]
2. Adım: Agent'ı Opus 5.5'in davranışına göre kurun
Agents'i açın, New Agent'ı seçin, Computer'ı ve Claude Code Runtime'ını seçin. Ardından bu model için bir öncekinden daha önemli olan üç şeyi ayarlayın.
Task başına zaman aşımı. Anthropic, Opus 5.5'in 18 saat ya da daha uzun süre görevde kaldığını belirtiyor. 20 dakikalık bir hata düzeltmesi için ayarlanmış bir zaman aşımı, bunu yarıda kesilmiş bir çalıştırmaya ve kafa karıştırıcı bir günlüğe dönüştürür. Her yerde değil, seçici olarak artırın: migrasyonları ve büyük refaktörleri ele alan Agent'ta uzun zaman aşımı, küçük frontend hatalarını düzelten Agent'ta kısa olan. Dar kapsamlı bir Agent'ta uzun zaman aşımı çoğunlukla daha yavaş başarısızlıklar satın alır.
Çalışma dizini. Temporary modu. Her Task yalıtılmış bir dizin alır ve depo destekli çalıştırmalar yeni bir worktree hazırlar; böylece aynı depo üzerinde çalışan iki Opus 5.5 çalıştırması birbirinin üzerine yazamaz. Geçici dizinlerde varsayılan eşzamanlılık, Computer limitinin %50'sidir. Computer birkaç gerçek çalıştırmayı idare edene kadar bu şekilde bırakın.
Çıktı boyutu. Opus 5.5, tek bir yanıtta 128k token'a kadar çıktı destekler. Saatlerce çalışmasına ve bu uzunlukta yanıt vermesine izin verilen bir çalıştırma, kimsenin dikkatle okumadığı bir diff döndürür. Task'ı, model meşgul olsun diye değil, sonuç gözden geçirilebilir olacak şekilde kapsamlandırın.
Talimatlar sabit ve kısa kalır:
Read the Task description and recent comments before editing.
Keep changes limited to the requested behavior.
Ask a question only when different interpretations would
materially change the result; otherwise proceed with a stated
assumption and record it in your report.
Run the closest relevant checks and report failures without hiding them.
Stop and ask before anything destructive or outside the repositories
attached to this Agent.
3. Adım: bir Task atayın, sonra ona bir Crew yönlendirin
Net bir kabul kriteri olan bir Task seçin. Agent'ı Assignee olarak seçin ve Task'ı Backlog'dan, kategorisi çalışmaya hazır olan bir duruma taşıyın; Backlog'da atanmış bir Task bekler. Çalıştırma queued, dispatched ve running aşamalarından geçer ve Executions sekmesi günlüğü canlı olarak akıtır.
Bu ilk Task için tek bir Agent kullanın. Crew, bir lider Agent tarafından koordine edilen, yeniden kullanılabilir bir İnsan ve Agent grubudur ve yerini, liderin bir hedefi yorumlaması ve birkaç üyenin sonucunu tek bir Task'ta birleştirmesi gerektiğinde hak eder. Sınırları belli bir değişiklik için doğru seçim tek Agent'tır ve hareketli parça sayısı sıfırda kalır.
Crew gerçekten mantıklı olduğunda ise Opus 5.5, bir fiyat kademesi öncesine göre çok daha savunulabilir bir lider. Bir lider çoğunlukla okur, planlar, görevlendirir ve gözden geçirir; bu da bir fiyat listesinin en üstünde savunulması en zor olan iş biçimidir:
| Runtime modeli | API kimliği | 1M başına giriş / çıkış | Crew'de nereye uyar |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | claude-opus-5-5 |
$4 / $20 | Lider, gözden geçiren, uzun migrasyonlar |
| Claude Opus 5 | claude-opus-5 |
$5 / $25 | Yerine geçtiği önceki varsayılan |
| GPT-6 Sol | gpt-6-sol |
$2 / $10 | Rutin üyeler için ikinci bir Runtime |
Opus 5.5'te önbelleğe alınmış giriş okumaları milyon başına 0,20 dolar, önbellek yazmaları ise 5 dolar; aynı depo önekini tekrar tekrar okuyan uzun bir oturumun ucuza mı pahalıya mı geleceğini bu belirler. Gecikmenin maliyetten daha önemli olduğu durumlar için 8 ve 40 dolarlık hızlı bir mod da mevcut. Model kullanımı, bu araçlarda yapılandırılan abonelikler ya da API anahtarları üzerinden devam eder; yani bu ücretler Sharkly'ye değil, sağlayıcı faturanıza yansır.
Panoda gerçekte ne değişiyor
Üç şey ve bunlardan yalnızca biri modelle ilgili.
Çalıştırmalar ucuzluyor, gözden geçirme ucuzlamıyor. Token ücretinde yüzde yirmi indirim ve Opus 5'e göre %40 daha az çalıştırma maliyeti, aynı aylık bütçenin bu hafta geçen haftaya kıyasla daha fazla agent çalıştırması satın alması demek. Bu cümlede gözden geçiren saatlerini artıran hiçbir şey yok. Çok ajanlı bir ekipteki kısıt hiçbir zaman model maliyeti değildi; bir kişinin bir günde gerçekte kaç tamamlanmış diff'i kabul edebileceğiydi. Daha ucuz modeller bu kısıtı daha da sıkılaştırır. Planınızı model seçimini değil, gözden geçirme kapasitesini merkeze alarak yapın.
Uzun çalıştırmalar gözetimin anlamını değiştiriyor. Bir görevi günün büyük bölümünde elinde tutan bir ajan, terminal izlenerek gözetlenemez. Bir bakışta okunabilen bir duruma, gözden kaçıp gitmek yerine bir kişiye ulaşan bir soruya ve sonucun düştüğü bir yere ihtiyacınız var. Sharkly'de bir soru, Task'a yorum olarak döner, Task "insan yanıtı bekleniyor" durumunu gösterir ve bu, Inbox'ınıza yönlendirilir.
Daha az başarılı sınır aşma girişimi bir ilerlemedir, koruma duvarı değil. Anthropic, Opus 5'e kıyasla %85 daha az başarılı sınır aşma girişimi bildiriyor. Bu, davranışta gerçek bir iyileşme ve bir izin sistemi değil. Bir çalıştırmayı sınırlayan şeyler, Agent'a bağlı depolar, ortam değişkenleri ve insan kabul adımıdır. Modelin iyileşmesi ikinci bir katman olsun, asla tek katman olmasın.
Bir çalıştırma erken durduğunda
Erken biten bir çalıştırma kaybedilmiş değildir. Yürütme günlüğünü açın, başlığı ve teknik ayrıntıları okuyun ve Task'tan daha dar bir kapsamla yeniden çalıştırın. Dizin ve Task kaydı kalıcıdır; böylece bir sonraki deneme hafızadan değil, kanıttan başlar. Task'ları, bir durmanın maliyeti dakikalarla ölçülecek kadar küçük tutun.
Sabit tutulmaya değer kısım da burası. Model bu hafta değişti; görevlendirme, bağlam, ilerleme, engeller, sonuçlar ve insan gözden geçirmesi ise ekibin görebileceği yerde kaldı. Hâlihazırda birden fazla kodlama ajanı çalıştırıyorsanız, bir Computer bağlayın, bir Agent oluşturun ve ona sıkıcı bir iş verin.
