claude-opus-4-6
Claude Opus 4.6 ist für große Codebasen, Fehlersuche, Forschung und die Analyse langer Dokumente vorgesehen. Unterstützt adaptives Reasoning und einen Kontext von bis zu 1 Million Tokens.
- Ailoot · Anthropic Messages
POST /v1/messagesclaude-opus-4-6 - Ailoot · OpenAI Responses
POST /v1/responsesclaude-opus-4-6 - Ailoot · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsclaude-opus-4-6
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.
Eine umfangreiche Aufgabe und die Beziehungen zwischen ihren Teilen
Claude Opus 4.6 ist auf Arbeit ausgerichtet, bei der es hilfreich ist, viele Materialien in einem Kontext zu berücksichtigen und nach dem Lesen darüber nachzudenken. Anthropic hebt Entwicklung in großen Codebasen, Codeprüfung, Fehlersuche, Finanzanalysen und Forschung hervor. Das Modell kann wesentliche Details finden, Informationen aus verschiedenen Materialteilen verbinden und zur schrittweisen Lösung einer Aufgabe verwenden.
In der Entwicklung bedeutet das, einen Plan auszuarbeiten, ein unbekanntes System zu untersuchen und Fehler in Änderungen zu suchen. Bei fachlichen Analysen bedeutet es die Verarbeitung von Dokumenten und die Erstellung von Inhalten für Tabellen, Berichte oder Präsentationen. Für solche Abläufe sollten dem Modell die Aufgabe selbst und die Materialien gegeben werden, aus denen Schlussfolgerungen gezogen werden sollen, statt lediglich eine allgemeine Themenbezeichnung.
Adaptives Reasoning
Das Modell unterstützt einen adaptiven Modus: Anhand des Aufgabeninhalts bestimmt es, wann zusätzliche Analyse sinnvoll ist. Der Parameter effort legt die Bearbeitungstiefe fest. Für Opus 4.6 sind low, medium, high und max verfügbar; der Standard ist high. Laut Anthropic kann tiefgehende Bearbeitung die Antwortzeit bei einfachen Aufgaben verlängern. Der gewählte Grad sollte daher zur Komplexität passen.
Das ältere extended thinking mit manuellem Budget wird weiterhin unterstützt, ist jedoch als auslaufend gekennzeichnet. Bei dieser Version unterscheiden sich die Modi wesentlich: Reasoning zwischen Werkzeugaufrufen ist im adaptiven Modus verfügbar, im manuellen Modus führt Opus 4.6 es nicht aus. Bei angeschlossenen Werkzeugen hilft die adaptive Analyse, das Ergebnis einer Aktion für die Auswahl der nächsten zu nutzen.
Kontext für längere Arbeit
Die aktuelle Anthropic-Spezifikation nennt 1 Million Tokens Kontext und bis zu 128 Tausend Tokens Antwort im gewöhnlichen Modus. Als Eingabe werden Text und Bilder akzeptiert; die Antwort bleibt Text. Der verlässliche Wissensstand reicht bis Mai 2025.
Die Formate für gewöhnliche visuelle Eingaben beim Hersteller sind JPEG/PNG/GIF/WebP; bei Animationen wird der erste Frame verwendet. Bei nativer Analyse beträgt die lange Seite 1568 Pixel bei 1568 visuellen Tokens; große Bilder werden vor der Analyse verkleinert. Welche Dateien und Parameter unterstützt werden, hängt von der Methode der Anwendung ab.
Für längere Gespräche und Agentenaufgaben beschreibt der Hersteller die Komprimierung älteren Kontexts: Frühere Arbeit wird bei Annäherung an einen festgelegten Schwellenwert durch eine Zusammenfassung ersetzt. Diese Möglichkeit ist als experimentell gekennzeichnet und erfordert Unterstützung durch die Anwendung. Die Kontextgröße allein schließt keine unbegrenzte Erinnerung ein.
Werkzeuge und Ergebnisprüfung
Opus 4.6 ist für mehrstufige Arbeit mit Suche, Code und anderen verfügbaren Werkzeugen ausgelegt. Die Anwendungsumgebung muss das Lesen von Materialien, das Ausführen von Befehlen oder das Erstellen von Dateien ermöglichen. Produktionsaktionen, die Bedienung einer Oberfläche und die Erstellung einer fertigen Präsentation hängen von diesen Mitteln ab; ein Textmodell erhält sie nicht automatisch.
Anthropic beschreibt gesondert Sicherheitsprüfungen und Schutzmaßnahmen für potenziell gefährliche Aufgaben in der Cybersicherheit. Bei gewöhnlicher Entwicklung kann das Modell helfen, Schwachstellen zu finden und zu beheben; die Art der Anfrage beeinflusst jedoch, ob eine Antwort möglich ist. Schlussfolgerungen aus umfangreichen Materialien und vorgeschlagene Änderungen müssen anhand der Daten selbst und der tatsächlichen Ausführungsergebnisse geprüft werden.
Praktische Aufgabe
Praktische Aufgabe
Technisches Beispiel auf Englisch
Trace a cache invalidation defect
Review this change using the supplied contract. Contract: changing an account's role must affect the next permission check. Current flow: update_role writes the database; can_edit reads a role cache with a 15-minute TTL. Propose the smallest correction, explain the failure window, and give regression tests for a demotion and an unrelated account. Do not assume any framework.Erwartetes Ergebnis
A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications.Ergebnis prüfen
A demoted account cannot retain edit permission until the cache expires, while another account's entry remains valid.Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages claude-opus-4-6
claude-opus-4-6Einstieg
Claude Opus 4.6 ist für große Codebasen, Fehlersuche, Forschung und die Analyse langer Dokumente vorgesehen. Unterstützt adaptives Reasoning und einen Kontext von bis zu 1 Million Tokens.
- Zulässige Eingaben
- Text · Bilder
- Ergebnisse
- Text
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Eingabe
text,image- Ausgabe
text- Kontext
- 1 000 000 tokens
- Maximale Ausgabe
- 131 072 tokens
- Ausgabeformat
- json oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits claude-opus-4-6 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_block[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldsystem | Typstring|content_block[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Limit gilt für: Genaue Obergrenze des ausgewählten Modells bzw. seiner Modellkarte | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop_sequences | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typtool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Werkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].input_schema | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldthinking.type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldthinking.budget_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldoutput_config.effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmetadata | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldcache_control | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF8-Text
messages[].content oder Block mit type=text
Text + Bild
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} oder Quelle mit type=url
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametermaterial_types | Vertragtext, image |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragnull |
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parametertext_file_material | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |
Lebenszyklus: exact retained published method
Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden.
Tarife
Ailoot-Methodentarife
POST /v1/messages- Eingabe
- $ 0,005 / 1K
- Ausgabe
- $ 0,025 / 1K
- Cache lesen
- $ 0,0005 / 1K
- In Cache schreiben
- $ 0,00625 / 1K
- In Cache schreiben, 5 Min.
- $ 0,00625 / 1K tokens
- In Cache schreiben, 1 Stunde
- $ 0,01 / 1K tokens
- web_search_call
- $ 0,01 pro Aufruf
- Max. Aufrufe web_search_call
- 8
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 →
Details zum Referenztarif
Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.
claude-opus-4-6
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Abrechnungsbedingungen | Gebühr |
|---|---|---|
| Konfigurationclaude-opus-4-6 · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr Eingabe · Eingabe $ 0,02 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabe $ 0,075 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $ 0,025 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $ 0,002 / 1K Tokens |
claude-opus-4-6
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Abrechnungsbedingungen | Gebühr |
|---|---|---|
| Konfigurationclaude-opus-4-6 · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr Eingabe · Eingabe $ 0,01 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabe $ 0,05 / 1K Tokens |
Beispielanfragen
Ailoot · Anthropic Messages
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
model="claude-opus-4-6",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
model: "claude-opus-4-6",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
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;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(msg);
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='claude-opus-4-6',max_tokens=1024,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_message()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot · 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
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot claude-opus-4-6
Aliasnamen für Methodenpfade
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Zugehörige Aufrufer-IDs
Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses claude-opus-4-6
claude-opus-4-6Einstieg
Claude Opus 4.6 ist für große Codebasen, Fehlersuche, Forschung und die Analyse langer Dokumente vorgesehen. Unterstützt adaptives Reasoning und einen Kontext von bis zu 1 Million Tokens.
- Zulässige Eingaben
- Text · Bilder
- Ergebnisse
- Text
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
- Eingabe
text,image- Ausgabe
text- Kontext
- 1 000 000 tokens
- Maximale Ausgabe
- 131 072 tokens
- Ausgabeformat
- json oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits claude-opus-4-6 | Standard— |
Feldinput | Typstring|input_item[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldinput[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits message, reasoning, function_call, function_call_output | Standard— |
Feldinput[].content | Typstring|content_part[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldinput[].call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: function_call_output; den tatsächlich zurückgegebenen Wert von call_id beibehalten | Standard— |
Feldinput[].output | Typstring|content_part[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: function_call_output | Standard— |
Feldmax_output_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typtool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning.effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning.summary | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtext.format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtext.verbosity | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinclude | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstore | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprevious_response_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits ID-Anforderung: Nur eine tatsächliche Antwort-ID aus einer unterstützten Fortsetzung Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_key | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF8-Text
Eingabetext oder input_text-Teil
Text + Bild
{type:input_image,image_url}
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametermaterial_types | Vertragtext, image |
Parameterrequired | Vertragmodel, input |
Parameteroptional_controls | Vertragnull |
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parametertext_file_material | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |
Lebenszyklus: exact retained published method
Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden.
Tarife
Ailoot-Methodentarife
POST /v1/responses- Eingabe
- $ 0,005 / 1K
- Ausgabe
- $ 0,025 / 1K
- Cache lesen
- $ 0,0005 / 1K
- In Cache schreiben
- $ 0,00625 / 1K
- In Cache schreiben, 5 Min.
- $ 0,00625 / 1K tokens
- In Cache schreiben, 1 Stunde
- $ 0,01 / 1K tokens
- web_search_call
- $ 0,01 pro Aufruf
- Max. Aufrufe web_search_call
- 8
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 →
Details zum Referenztarif
Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.
claude-opus-4-6
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Abrechnungsbedingungen | Gebühr |
|---|---|---|
| Konfigurationclaude-opus-4-6 · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr Eingabe · Eingabe $ 0,02 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabe $ 0,075 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $ 0,025 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $ 0,002 / 1K Tokens |
claude-opus-4-6
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Abrechnungsbedingungen | Gebühr |
|---|---|---|
| Konfigurationclaude-opus-4-6 · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr Eingabe · Eingabe $ 0,01 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabe $ 0,05 / 1K Tokens |
Beispielanfragen
Ailoot · OpenAI Responses
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
-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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
-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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="claude-opus-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "claude-opus-4-6", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
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;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))
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)
with client.responses.stream(model="claude-opus-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot · OpenAI Responses
json oder SSE
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Ausgabeelemente und Inhaltsteile, die tatsächliche call_id der Funktion, verschlüsselte Reasoning-Daten und Verbrauchsdaten beibehalten. Beim Streaming die vollständige Identität von Ereignis und Element bewahren.
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
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldstatus | Typstring |
Feldoutput[] | Typmessage|reasoning|function_call|other item |
Feldoutput[].content[] | Typcontent part |
Feldusage | Typobject |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot claude-opus-4-6
Aliasnamen für Methodenpfade
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Zugehörige Aufrufer-IDs
Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-4-6
claude-opus-4-6Einstieg
Claude Opus 4.6 ist für große Codebasen, Fehlersuche, Forschung und die Analyse langer Dokumente vorgesehen. Unterstützt adaptives Reasoning und einen Kontext von bis zu 1 Million Tokens.
- Zulässige Eingaben
- Text · Bilder
- Ergebnisse
- Text
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Eingabe
text,image- Ausgabe
text- Kontext
- 1 000 000 tokens
- Maximale Ausgabe
- 131 072 tokens
- Ausgabeformat
- json oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits claude-opus-4-6 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte 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[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF8-Text
messages[].content
Text + Bild
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametermaterial_types | Vertragtext, image |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parameteroptional_controls | Vertragnull |
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parametertext_file_material | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |
Lebenszyklus: exact retained published method
Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden.
Tarife
Ailoot-Methodentarife
POST /v1/chat/completions- Eingabe
- $ 0,005 / 1K
- Ausgabe
- $ 0,025 / 1K
- Cache lesen
- $ 0,0005 / 1K
- In Cache schreiben
- $ 0,00625 / 1K
- In Cache schreiben, 5 Min.
- $ 0,00625 / 1K tokens
- In Cache schreiben, 1 Stunde
- $ 0,01 / 1K tokens
- web_search_call
- $ 0,01 pro Aufruf
- Max. Aufrufe web_search_call
- 8
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 →
Details zum Referenztarif
Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.
claude-opus-4-6
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Abrechnungsbedingungen | Gebühr |
|---|---|---|
| Konfigurationclaude-opus-4-6 · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr Eingabe · Eingabe $ 0,02 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabe $ 0,075 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $ 0,025 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $ 0,002 / 1K Tokens |
claude-opus-4-6
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Abrechnungsbedingungen | Gebühr |
|---|---|---|
| Konfigurationclaude-opus-4-6 · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr Eingabe · Eingabe $ 0,01 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabe $ 0,05 / 1K Tokens |
Beispielanfragen
Ailoot · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-4-6",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-opus-4-6",
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
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;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
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='claude-opus-4-6',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 · 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
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot claude-opus-4-6
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FAQ · claude-opus-4-6
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POST /v1/messages·claude-opus-4-6:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1/responses·claude-opus-4-6:model,input,instructions,streamPOST /v1/chat/completions·claude-opus-4-6:model,messages,stream- Welche Grenzen gelten?
POST /v1/messages·claude-opus-4-6:ctx:1000000;max_out:131072;messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1POST /v1/responses·claude-opus-4-6:ctx:1000000;max_out:131072POST /v1/chat/completions·claude-opus-4-6:ctx:1000000;max_out:131072;messages.min_items:1