Claude Opus 5.5 + Blender MCP

Anthropic 于 2026 年 9 月 22 日发布了 Claude Opus 5.5。Anthropic 表示 ,它在大多数任务上达到 Claude Fable 5.1 的水平,运行成本比 Opus 5 低 40%。本页说明如何配合 Blender MCP 使用它、价格,以及用自己的代码驱动 Blender 时需要注意的 API 变化。

Claude Opus 5.5 概览

以下数据均来自 Anthropic 的模型概览 、迁移指南 和发布页面 。

Claude Opus 5.5 能配合 Blender MCP 使用吗?

能。Blender MCP 不依赖某个特定模型,而且 Anthropic 注明所有当前的 Claude 模型都支持工具调用。Blender 插件和 MCP 服务器向任何支持 Model Context Protocol 的客户端提供同一套工具(读取场景、执行 Python、修改物体与材质、导入资产),由客户端决定用哪个模型来调用。Blender 这一侧无需任何改动。

新模型改变的是它用得好不好:读取场景是否准确、Python 代码第一次运行的成功率,以及规划多步骤场景的能力。我们还没有发布自己对 Opus 5.5 的 Blender 实测,请在你自己的场景里运行下面的快速测试。

如何在 Blender 中使用 Claude Opus 5.5

如果你还没有把 Claude 连接到 Blender,请先按照 Claude + Blender MCP 配置指南操作。如果已经装好 Blender,大约需要十分钟。

影响 Blender 工具调用的 API 变化

使用 Claude Desktop 或 Claude Code 时,客户端会替你处理这些变化。如果你自己调用 API,Anthropic 的迁移指南 列出了相对 Opus 5 的四项破坏性变化。Blender MCP 客户端最可能遇到的是这些:

• 强制工具调用会返回 400 错误。 不再支持 tool_choice 的 any 和 tool 类型。如果你的客户端在每轮之前强制调用 get_scene_info 之类的工具,请改用 auto,在工具定义中加上 "strict": true,并在提示词中说明何时使用该工具。
• 思考模式无法关闭。 thinking: {"type": "disabled"} 和手动设置 budget_tokens 都会返回 400 错误。删除 thinking 字段,改为选择一个 effort  等级。每次返回 Blender 工具结果时,要把 thinking 块原样传回。
• 对话只能追加,不要改写。 思考块与产生它的对话绑定。如果你的客户端在两次 Blender 调用之间改写系统提示词、工具列表或之前的消息(例如插入最新的场景摘要),之后再回传思考块时,2026 年 8 月 31 日及之后创建的账户默认会收到 400 错误。请把新的场景信息作为一条新消息追加。
• 默认 effort 降低了。 Opus 5.5 的默认值是 medium,Opus 5 是 high。如果切换后长的场景构建效果变差,请显式设置 effort,不要依赖默认值。
• 工具调用之间的文字位置变了。 模型在工具调用之间写的简短说明(例如「接下来添加摄像机……」)现在以 thinking 块返回,而不是 text 块,并且默认是空的。如果你的界面会在 Blender 工作时显示进度,它会变得没有动静。迁移指南说明了恢复这些内容的 display 设置。
• 计算机使用(computer use)有变化。 如果你用计算机使用而不是 MCP 来操作 Blender 界面,computer_20251124 在 Claude API 和 Google Cloud 上会返回 400 错误,请改用 computer_toolset_20260801 工具集。在 Amazon Bedrock 上旧工具仍然可用。

Claude Opus 5.5、Opus 5 与 Fable 5.1 对比

以下基准测试结果来自 Anthropic 的发布页面 ,价格来自模型概览 。这些基准衡量的是编程和计算机使用能力,而不是 Blender,仅供参考。

Anthropic 表示,在默认设置下,Opus 5.5 在典型工作负载上的成本比 Opus 5 低 40%。Anthropic 将节省归因于更低的 token 单价和每个任务消耗更少的 token。一次 Blender 会话的实际成本取决于它用了多少 token,以及其中有多少命中缓存。

在 Blender 中快速测试 Claude Opus 5.5

在同一个场景中,把相同的提示词分别发给 Opus 5.5 和你现在使用的模型,然后比较结果:

1. 读取场景。 「列出场景中的每个物体,包括类型、位置和材质。」对照大纲视图(Outliner)检查答案。
2. 多步骤编辑。 「添加一个地面平面、三个间距 0.5 米排成一排的立方体,以及一个能把它们全部拍进画面的摄像机。」记录它需要尝试几次。
3. 从错误中恢复。 提出一个需要 Python 的请求,例如「让这个物体沿曲线阵列」。看 Blender 返回错误时模型能否修正代码。

每次测试前先保存 .blend 文件。Blender MCP 可以在你的会话中运行任意 Python 代码。关于 Blender AI 工具的整体比较,请参阅最佳 Blender AI 助手。