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.
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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.\n\nBei 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.\n\nOpus 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.\n\nDie 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.\n\nDer 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.\n\nDie 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.\n\nDie 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. 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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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits claude-opus-4-1-20250805-thinking | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametercontrol_scope | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false. |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Methodenaliasnamen: /chat/completions
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.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.03 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.15 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0.0006 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0.0075 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"claude-opus-4-1-20250805-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="claude-opus-4-1-20250805-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| 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 |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra claude-opus-4-1-20250805-thinking
/chat/completions