Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
Technický příklad v angličtině
Trace a cross-layer duplicate write\n\nInvestigate this flow: handler calls save(order); save retries its entire body after a timeout; its body inserts the order, then sends email. A timeout occurs after insertion but before acknowledgement, and the retry inserts again. Propose the smallest coordinated handler/repository change and tests; preserve the email template and public request fields.A causal explanation, scoped pseudocode patch for the two layers, and tests for a timeout after insertion and repeated request delivery.The proposed fix prevents duplicate persisted orders across retries and explicitly handles email delivery without claiming tests were run.claude-fable-5-1Claude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude-fable-5-1 | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_block[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polesystem | Typstring|content_block[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Limit platí pro: přesný limit vybraného modelu/karty | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop_sequences | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typtool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj je dodán | Výchozí— |
Poletools[].description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].input_schema | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.budget_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleoutput_config.effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemetadata | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polecache_control | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content nebo blok type=text
Text + obrázek
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} nebo zdroj type=url
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/messagesAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable-5-1", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable-5-1", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude-fable-5-1",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude-fable-5-1",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='claude-fable-5-1',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claude-fable-5-1Claude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/responsestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude-fable-5-1 | Výchozí— |
Poleinput | Typstring|input_item[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleinput[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity message, reasoning, function_call, function_call_output | Výchozí— |
Poleinput[].content | Typstring|content_part[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleinput[].call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: function_call_output; zachovejte skutečně vrácené call_id | Výchozí— |
Poleinput[].output | Typstring|content_part[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: function_call_output | Výchozí— |
Polemax_output_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typtool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning.effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning.summary | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletext.format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletext.verbosity | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinclude | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestore | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprevious_response_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Požadavek na ID: Pouze skutečné ID odpovědi z podporovaného pokračování Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_key | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
vstupní text nebo část input_text
Text + obrázek
{type:input_image,image_url}
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, input |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/responsesAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable-5-1", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable-5-1", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="claude-fable-5-1", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "claude-fable-5-1", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="claude-fable-5-1", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou výstupní položku a část obsahu, skutečné call_id funkce, šifrované uvažování a údaje o využití. Při streamování uchovejte úplnou identitu události/položky.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polestatus | Typstring |
Poleoutput[] | Typmessage|reasoning|function_call|other item |
Poleoutput[].content[] | Typcontent part |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claude-fable-5-1Claude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude-fable-5-1 | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
Text + obrázek
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/chat/completionsAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable-5-1", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable-5-1", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="claude-fable-5-1",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "claude-fable-5-1",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-fable-5-1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claudeClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_block[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polesystem | Typstring|content_block[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Limit platí pro: přesný limit vybraného modelu/karty | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop_sequences | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typtool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: tool supplied | Výchozí— |
Poletools[].description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].input_schema | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.budget_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleoutput_config.effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemetadata | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polecache_control | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content or type=text block
Text + obrázek
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} or source type=url
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/messagesAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='claude',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson or SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claudeClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/responsestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude | Výchozí— |
Poleinput | Typstring|input_item[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleinput[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity message, reasoning, function_call, function_call_output | Výchozí— |
Poleinput[].content | Typstring|content_part[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleinput[].call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: function_call_output; zachovejte skutečně vrácené call_id | Výchozí— |
Poleinput[].output | Typstring|content_part[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: function_call_output | Výchozí— |
Polemax_output_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typtool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning.effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning.summary | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletext.format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletext.verbosity | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinclude | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestore | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprevious_response_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Požadavek na ID: Pouze skutečné ID odpovědi z podporovaného pokračování Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_key | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
input text or input_text part
Text + obrázek
{type:input_image,image_url}
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, input |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/responsesAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="claude", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "claude", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="claude", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson or SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou výstupní položku a část obsahu, skutečné call_id funkce, šifrované uvažování a údaje o využití. Při streamování uchovejte úplnou identitu události/položky.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polestatus | Typstring |
Poleoutput[] | Typmessage|reasoning|function_call|other item |
Poleoutput[].content[] | Typcontent part |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claudeClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: function tool supplied | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
Text + obrázek
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/chat/completionsAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="claude",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "claude",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson or SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claude-fableClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude-fable | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_block[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polesystem | Typstring|content_block[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Limit platí pro: přesný limit vybraného modelu/karty | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop_sequences | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typtool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: tool supplied | Výchozí— |
Poletools[].description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].input_schema | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.budget_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleoutput_config.effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemetadata | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polecache_control | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content or type=text block
Text + obrázek
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} or source type=url
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/messagesAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude-fable",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude-fable",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='claude-fable',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson or SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claude-fable-latestClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude-fable-latest | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_block[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polesystem | Typstring|content_block[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Limit platí pro: přesný limit vybraného modelu/karty | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop_sequences | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typtool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: tool supplied | Výchozí— |
Poletools[].description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].input_schema | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.budget_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleoutput_config.effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemetadata | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polecache_control | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content or type=text block
Text + obrázek
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} or source type=url
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/messagesAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-fable-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude-fable-latest",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude-fable-latest",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='claude-fable-latest',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson or SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claude-latestClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude-latest | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_block[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polesystem | Typstring|content_block[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Limit platí pro: přesný limit vybraného modelu/karty | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop_sequences | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typtool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: tool supplied | Výchozí— |
Poletools[].description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].input_schema | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.budget_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleoutput_config.effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemetadata | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polecache_control | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content or type=text block
Text + obrázek
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} or source type=url
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/messagesAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude-latest",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude-latest",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='claude-latest',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson or SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claude-latestClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/responsestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude-latest | Výchozí— |
Poleinput | Typstring|input_item[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleinput[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity message, reasoning, function_call, function_call_output | Výchozí— |
Poleinput[].content | Typstring|content_part[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleinput[].call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: function_call_output; zachovejte skutečně vrácené call_id | Výchozí— |
Poleinput[].output | Typstring|content_part[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: function_call_output | Výchozí— |
Polemax_output_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typtool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning.effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning.summary | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletext.format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletext.verbosity | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinclude | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestore | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprevious_response_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Požadavek na ID: Pouze skutečné ID odpovědi z podporovaného pokračování Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_key | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
input text or input_text part
Text + obrázek
{type:input_image,image_url}
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, input |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/responsesAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-latest", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="claude-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "claude-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="claude-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson or SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou výstupní položku a část obsahu, skutečné call_id funkce, šifrované uvažování a údaje o využití. Při streamování uchovejte úplnou identitu události/položky.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polestatus | Typstring |
Poleoutput[] | Typmessage|reasoning|function_call|other item |
Poleoutput[].content[] | Typcontent part |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
claude-latestClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity claude-latest | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: function tool supplied | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
Text + obrázek
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/chat/completionsAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-latest", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="claude-latest",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "claude-latest",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson or SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
anthropic/claude-fable-5.1Claude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity anthropic/claude-fable-5.1 | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-fable-5.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-fable-5.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-fable-5.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
anthropic/claude-fable-5.1Claude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity anthropic/claude-fable-5.1 | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "anthropic/claude-fable-5.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-fable-5.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-fable-5.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
~anthropic/claude-fable-latestClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity ~anthropic/claude-fable-latest | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~anthropic/claude-fable-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='~anthropic/claude-fable-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='~anthropic/claude-fable-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
~anthropic/claude-fable-latestClaude Fable 5.1 je určen pro složitý výzkum, rozsáhlé změny kódu a dlouhodobé odborné analýzy. Propojuje informace ve velkém kontextu a pracuje s textem i podrobnými obrázky.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Claude Fable 5.1 je zaměřen na práci, která začíná otevřenou otázkou a pokračuje až k ověřitelnému výsledku. V programování Anthropic zdůrazňuje změny v mnoha souborech, rozsáhlý refaktoring, migrace, ladění a kontrolu kódu. Ve výzkumu jde o posloupnost vyhledávacích kroků, porovnávání materiálů a udržování směru práce při získávání nových informací.
Model může pomáhat odhalovat prvotní příčinu složité softwarové chyby, plánovat opravu a ověřovat navržené řešení. Pro práci s informacemi je užitečná schopnost propojovat podrobnosti, které se v rozsáhlém souboru materiálů nacházejí daleko od sebe. Zadání může pokračovat po prvních závěrech: analýza se promění v obsah dokumentu, tabulky se vzorci nebo prezentace.
Takové hotové materiály se vytvářejí prostřednictvím nástrojů aplikace. Provádění kódu, čtení souborů, vyhledávání informací a akce v rozhraní rovněž vyžadují připojené prostředí. Anthropic popisuje pokračování po neúspěšné akci a obnovení pracovního postupu v rozhraních, ale dostupnost těchto prostředků a povolené operace určuje aplikace.
Na vstupu jsou přijímány text a obrázky a vlastním výsledkem modelu je text. Vizuální zaměření zahrnuje grafy s mnoha údaji, finanční materiály a tabulky z dokumentů. Pokud výchozí stránka obsahuje mnoho drobných detailů, dodatečné zvětšení nebo oříznutí pomocí nástrojů může pomoci vybrat potřebnou oblast.
Formáty běžného vizuálního vstupu u výrobce jsou JPEG/PNG/GIF/WebP, u animace se používá první snímek. Při nativní analýze má delší strana 2576 pixelů a používá se 4784 vizuálních tokenů; velké obrázky se před analýzou zmenšují. Podpora souborů a parametrů závisí na metodě aplikace.
Ve výzkumných příkladech výrobce ukazuje využití Fable 5.1 k trénování neuronové sítě, která z radarových dat rekonstruuje výškovou mapu Venuše. Jde o příklad práce s daty a programováním, nikoli o samostatný typ mediálního výstupu modelu.
Adaptivní uvažování je u Fable 5.1 zapnuté trvale. Parametr effort určuje hloubku: dostupné jsou low, medium, high, xhigh a max, standardní úrovní je high. Kontext má 1 milion tokenů, maximální odpověď 128 tisíc tokenů. Spolehlivou hranicí vestavěných znalostí je červen 2026.
Výrobce nabízí změnu úsilí během rozhovoru a zprávy o průběhu práce, pokud aplikace tyto mechanismy podporuje. Pokud aplikace předává uložené bloky uvažování, je důležitá jejich vazba na model a původní historii. Úprava předchozích zpráv, systémové instrukce nebo dřívějších definic nástrojů může následné bloky zneplatnit: při kontrole vazby se požadavek odmítne nebo se dotčené bloky vyřadí. Fable 5.1 čte uložené uvažování dřívějších modelů Claude, ale tyto dřívější modely nečtou jeho bloky. Nekompatibilní blok se vyřadí před následujícím kolem a práce pokračuje bez něj. Fable 5.1 používá stejný způsob dělení textu na tokeny jako Fable 5; objem materiálů je třeba hodnotit právě pro vybraný model.
Při nízkém úsilí může Fable 5.1 upřednostnit odpověď z vestavěných znalostí před vyhledáváním. Pokud otázka vyžaduje aktuální ověření, je vhodné to uvést výslovně a poskytnout potřebné nástroje. Model někdy píše hutným textem, zřídka informuje o průběžném pokroku nebo nahrazuje celý soubor tam, kde se očekává místní úprava; požadovaný styl a rozsah změn je užitečné zadat předem.
Pokud metoda poskytuje řízení nástrojů, model výrobce podporuje automatický výběr auto a vypnutí nástrojů none. Vynucené volání není podporováno ani pro libovolný nástroj (any), ani pro konkrétní nástroj podle názvu (tool). Ochranná pravidla umožňují zkoumání chyb a zranitelností ve zdrojovém kódu, ale omezují část citlivých úloh, včetně vývoje exploitů.
Metoda podporující nastavení nepřijímá pokračování odpovědi od předem zadaného začátku ani nestandardní hodnoty temperature, top_p a top_k. Text vygenerovaný modelem obsahuje statistické označení Anthropic: nemění význam, kvalitu ani čitelnost a nepřidává skryté znaky ani tokeny.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity ~anthropic/claude-fable-latest | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.1 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina $0.04 / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "~anthropic/claude-fable-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': '~anthropic/claude-fable-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': '~anthropic/claude-fable-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot claude-fable-5-1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5.1, ~anthropic/claude-fable-latest
Použijte cesty metod uvedené výše.
anthropic/claude-fable-5.1, claude, claude-fable, claude-fable-latest, claude-latest, ~anthropic/claude-fable-latest, claude-fable-5-1
Technický příklad v angličtině
Trace a cross-layer duplicate write\n\nInvestigate this flow: handler calls save(order); save retries its entire body after a timeout; its body inserts the order, then sends email. A timeout occurs after insertion but before acknowledgement, and the retry inserts again. Propose the smallest coordinated handler/repository change and tests; preserve the email template and public request fields.A causal explanation, scoped pseudocode patch for the two layers, and tests for a timeout after insertion and repeated request delivery.The proposed fix prevents duplicate persisted orders across retries and explicitly handles email delivery without claiming tests were run.