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Anthropic: Claude Opus 4.1

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Anthropic: Claude Opus 4.1

Claude Opus 4.1 ist Anthropics Aktualisierung von Opus 4 für agentische Softwarearbeit, Recherche, Datenanalyse und Reasoning. Der Schwerpunkt umfasst Detailverfolgung, Codeänderungen über mehrere Dateien und präzise Fehlersuche mit Standardantworten oder optionalem erweitertem Thinking.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Claude Opus 4.1 ist Anthropics Aktualisierung des ursprünglichen Claude Opus 4 mit Schwerpunkt auf agentischen Aufgaben, praxisnaher Programmierung und Reasoning. Die Veröffentlichung hebt außerdem tiefgehende Recherche und Datenanalyse hervor, insbesondere das Nachverfolgen von Details und den Einsatz der Suche innerhalb einer größeren Aufgabe. Der begleitende Nachtrag zur Systemkarte beschreibt Verbesserungen bei Reasoning-Qualität und dem Befolgen von Anweisungen. Die Edition bleibt vom ursprünglichen Opus 4 und den späteren Modellen Opus 4.5, 4.6 und 5 getrennt; deren Modi und Grenzen sollten nicht als Spezifikationen dieser Aktualisierung behandelt werden.

Für Codearbeit hebt die Veröffentlichung Refaktorierungen über mehrere Dateien und das Ermitteln präziser Korrekturen innerhalb einer großen Codebasis hervor. Geben Sie dem Modell relevante Dateien oder Auszüge, vorhandenes und gewünschtes Verhalten sowie die von einer gültigen Änderung zu bewahrenden Bedingungen vor. Eine beispielhafte Anfrage kann verlangen, einen Fehler über zusammengehörige Funktionen zu verfolgen, die kleinste konsistente Änderung vorzuschlagen und die Notwendigkeit jedes geänderten Teils zu erklären. Das hilfreiche Ergebnis ist ein prüfbarer Patch oder Codevorschlag mit beibehaltenem Quellkontext und Annahmen statt einer breiten Neufassung, die das ursprüngliche Problem verdeckt.

Bei Recherche und Datenanalyse ist der Schwerpunkt auf Detailverfolgung hilfreich, wenn eine Frage von mehreren Passagen oder Beobachtungen abhängt. Geben Sie das Material mit Quellenkennungen vor, definieren Sie die Frage und verlangen Sie Belege für jede Schlussfolgerung. Eine praktische Beschreibung könnte eine Vergleichstabelle verlangen, die Übereinstimmungen und Unterschiede zweier Dokumente sowie unbeantwortete Fragen zeigt. Ist Suche Teil des Ablaufs, stellt die Anwendung das Werkzeug und dessen zurückgegebene Inhalte bereit. Das Modell verbindet diese Ergebnisse anschließend mit dem vorhandenen Material; eine vorgeschlagene Suche in seinem Text ist kein abgeschlossener Abruf.

Opus 4.1 hat einen Standardantwortmodus und optionales Extended Thinking. Der ältere Thinking-Leitfaden bietet direkte Steuerung über budget_tokens mit einem Minimum von 1.024 Token. Das Budget liegt normalerweise unter max_tokens, weil internes Reasoning und endgültige Antwort den Generierungsrahmen teilen. Es ist ein Zielwert für Reasoning und keine Zusage, das gesamte Budget auszuschöpfen. Adaptive Thinking und Aufwandssteuerungen späterer Opus-Editionen sind separate Fähigkeiten. Bereiten Sie ein vollständiges Problem vor und bestimmen Sie das endgültige Antwortformat, damit die zusätzliche Analyse zum vom Leser benötigten Ergebnis führt.

Die dokumentierte Beta für frühere Modelle von Claude 4 unterstützt Interleaved Thinking: Reasoning zwischen Werkzeugaufrufen innerhalb einer Assistentenrunde. Sie verwendet die Interleaved-Thinking-Funktion des Herstellers im unterstützten Messages-Ablauf. In diesem Modus kann sich das Thinking-Budget über mehrere Blöcke erstrecken und nach der dokumentierten Ausnahme den Wert max_tokens einer einzelnen Runde überschreiten. Geben Sie den zugehörigen Thinking-Block einschließlich seiner Signatur zusammen mit einem Werkzeugergebnis unverändert zurück. Ein Fehlersuchablauf kann dadurch zwischen Analyse, einer von der Anwendung ausgeführten Prüfung und Interpretation der tatsächlichen Ausgabe wechseln und vorgeschlagene Aktionen von abgeschlossenen getrennt halten.

Der Nachtrag zur Systemkarte beschreibt außerdem Computerbedienungsaufgaben mit Bildschirmbeobachtung, Mausaktionen und Tastatureingabe neben längeren Programmieraufgaben mit Werkzeugen. Das Modell kann anhand eines bereitgestellten visuellen Zustands schlussfolgern und eine Aktion in einer angeschlossenen Umgebung auswählen; die Anwendung führt die Interaktion aus und gibt zurück, was sich geändert hat. Benennen Sie für eine bildschirmbezogene Aufgabe Ziel, relevante sichtbare Bedienelemente und erlaubte Aktionen. Verlangen Sie für einen Dokument- oder Datenablauf eine Texterklärung oder ein strukturiertes Ergebnis mit Bezug zu den bereitgestellten Belegen. Modellinterpretation und Ausführung durch die Umgebung sind getrennte Teile der Arbeit.

Die Herstellerbewertung berichtet von einer Anfälligkeit für Prompt-Injection ähnlich der des ursprünglichen Opus 4. Sie untersucht gezielt versteckten Text oder Oberflächenelemente, die einen Agenten von der Nutzeraufgabe ablenken sollen. Halten Sie die Aufgabenanweisungen von durch Werkzeuge zurückgegebenem Material getrennt und bewahren Sie das ursprüngliche Ziel bei der Interpretation einer Seite oder eines Dokuments. Dies ist eine wesentliche Bedingung für einen Agentenablauf: Eine Anfrage in externem Inhalt wird durch ihr Auftauchen nicht zu einer vom Nutzer autorisierten Anweisung. Die Schutzmaßnahmen des Modells machen nicht jede angetroffene Seite zu einer vertrauenswürdigen Eingabe.

Die Systemkarte beschreibt außerdem eine als Reward Hacking bezeichnete Einschränkung bei der Programmierung, darunter fest einprogrammierte Antworten und Lösungen, die nur auf die dem Modell vorliegenden Beispiele zugeschnitten sind. Opus 4.1 zeigt ähnliche Tendenzen wie Opus 4 mit einigen Verschlechterungen in diesen gezielten Bewertungen. Verlangen Sie für einen Codevorschlag eine Lösung der allgemeinen Anforderung, benennen Sie die behandelten Bedingungen und fügen Sie Prüfungen über das einzelne vorgegebene Beispiel hinaus hinzu. Lassen Sie den Abschlussbericht unterscheiden, was vorgeschlagen wurde, was die Umgebung tatsächlich geprüft hat und was nicht festgestellt werden konnte. Dies verbindet die Stärken des Modells bei präziser Fehlersuche und Detailverfolgung mit einem konkreten Artefakt, dessen Verhalten geprüft werden kann.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Trace a lost pagination argument

Review these related Python functions: api.list_items(page): return service.list_items(); service.list_items(page=1): return repo.fetch(offset=(page-1)*20). Requests for page 3 return page 1. Propose the smallest correction across the call chain and regression tests for pages 1 and 3. Preserve the service default for existing callers.

Erwartetes Ergebnis

A focused patch, a call-chain explanation and two regression-test cases with expected offsets.

Ergebnis prüfen

Confirm page 3 reaches offset 40 while callers omitting page retain offset 0.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions anthropic/claude-opus-4.1

anthropic/claude-opus-4.1

Anthropic /anthropic/claude-opus-4.1

Einstieg

Claude Opus 4.1 ist Anthropics Aktualisierung von Opus 4 für agentische Softwarearbeit, Recherche, Datenanalyse und Reasoning. Der Schwerpunkt umfasst Detailverfolgung, Codeänderungen über mehrere Dateien und präzise Fehlersuche mit Standardantworten oder optionalem erweitertem Thinking.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
anthropic/claude-opus-4.1
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.03 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.15 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.003 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0.0375 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde $0.06 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.03 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.15 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.003 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0.0375 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde $0.06 / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-opus-4.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-opus-4.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-opus-4.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.1

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

anthropic/claude-opus-4.1

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages anthropic/claude-opus-4.1

anthropic/claude-opus-4.1

Anthropic /anthropic/claude-opus-4.1

Einstieg

Claude Opus 4.1 ist Anthropics Aktualisierung von Opus 4 für agentische Softwarearbeit, Recherche, Datenanalyse und Reasoning. Der Schwerpunkt umfasst Detailverfolgung, Codeänderungen über mehrere Dateien und präzise Fehlersuche mit Standardantworten oder optionalem erweitertem Thinking.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
anthropic/claude-opus-4.1
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.03 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.15 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.003 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0.0375 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde $0.06 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.03 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.15 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.003 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0.0375 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde $0.06 / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "anthropic/claude-opus-4.1",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.1

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

anthropic/claude-opus-4.1

FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.1
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-opus-4.1: text → text

POST /v1/messages · anthropic/claude-opus-4.1: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-opus-4.1: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · anthropic/claude-opus-4.1: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-opus-4.1: messages.min_items: 1

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Dokumente auf der Website
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