Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-6/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-6/ Language: es-mx # claude-opus-4-6 [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-6/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-6/facts.json) ## [claude-opus-4-6](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-6/) Claude Opus 4.6 está orientado a bases de código grandes, depuración, investigación y análisis de documentos largos. Admite razonamiento adaptativo y un contexto de hasta 1 millón de tokens. - [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-6/#method-0) - [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-6/#method-1) - [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/claude-opus-4-6/#method-2) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. #### Una tarea amplia y las relaciones entre sus partes Claude Opus 4.6 está orientado a trabajos en los que resulta útil mantener muchos materiales en un contexto y razonar después de leerlos. Anthropic destaca desarrollo en bases de código grandes, revisión de código, depuración, análisis financiero e investigación. El modelo puede identificar detalles relevantes, relacionar información de distintas partes del material y utilizarla para resolver la tarea de forma secuencial. En desarrollo, esto supone elaborar un plan, estudiar un sistema desconocido y buscar errores en cambios. En análisis profesional, supone procesar documentos y preparar el contenido de hojas de cálculo, informes o presentaciones. Conviene proporcionar la tarea concreta y los materiales para fundamentar las conclusiones, en lugar de limitarse a un tema general. #### Razonamiento adaptativo El modelo admite un modo adaptativo que decide, según el contenido de la tarea, cuándo resulta útil analizar más. `effort` define el grado de elaboración; Opus 4.6 admite `low`, `medium`, `high` y `max`, con `high` como valor estándar. Según Anthropic, un análisis profundo puede aumentar el tiempo de respuesta en tareas sencillas, por lo que conviene ajustar el nivel a su complejidad. El extended thinking anterior, con presupuesto manual, sigue disponible, pero está marcado como una opción en proceso de retirada. Hay una diferencia relevante entre modos: el razonamiento entre llamadas a herramientas está disponible en el modo adaptativo, mientras que Opus 4.6 no lo realiza en el manual. Al conectar herramientas, el análisis adaptativo ayuda a utilizar el resultado de una acción para elegir la siguiente. #### Contexto para trabajos prolongados La especificación actual de Anthropic establece **1 millón de tokens de contexto** y hasta **128 mil tokens de respuesta en el modo normal**. Recibe **texto e imágenes** y la respuesta sigue siendo de texto. El límite fiable de sus conocimientos incorporados es **mayo de 2025**. Los formatos habituales de entrada visual del fabricante son JPEG/PNG/GIF/WebP, con el primer fotograma de una animación. En el análisis nativo, el lado largo es de 1568 píxeles y se utilizan 1568 tokens visuales; las imágenes grandes se reducen antes del análisis. La compatibilidad con archivos y parámetros depende del método de la aplicación. Para conversaciones prolongadas y tareas de agentes, el fabricante describe compresión de contexto antiguo: la parte previa del trabajo se sustituye por un resumen al acercarse a un umbral definido. Es una capacidad experimental que requiere compatibilidad en la aplicación; el tamaño del contexto no incluye por sí solo memoria infinita. #### Herramientas y comprobación del resultado Opus 4.6 está diseñado para trabajar en varios pasos con búsqueda, código y otras herramientas disponibles. El entorno de la aplicación debe permitir leer materiales, ejecutar comandos o producir archivos. Las acciones de producción, el manejo de una interfaz y la creación de una presentación terminada dependen de esos medios; el modelo de texto no los obtiene automáticamente. Anthropic describe por separado controles y medidas de protección para tareas de ciberseguridad potencialmente peligrosas. En desarrollo normal, el modelo puede ayudar a buscar y corregir vulnerabilidades, pero el tipo de solicitud influye en la posibilidad de responder. Las conclusiones sobre conjuntos amplios de materiales y los cambios propuestos deben comprobarse con los propios datos y los resultados de la ejecución. Tarea práctica ### Tarea práctica Ejemplo técnico en inglés ``` 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. ``` #### Resultado esperado ``` A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications. ``` #### Comprobar el resultado ``` 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-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-6&route=Core&caller=claude-opus-4-6&fmt=messages) Anthropic /`claude-opus-4-6` ### Inicio Claude Opus 4.6 está orientado a bases de código grandes, depuración, investigación y análisis de documentos largos. Admite razonamiento adaptativo y un contexto de hasta 1 millón de tokens. Entradas aceptadas Texto · Imágenes Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text`, `image` Salida `text` Contexto 1,000,000 tokens Salida máxima 131,072 tokens Formato de salida json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites claude-opus-4-6 | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`system` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Mínimo: 1 El límite se aplica a: límite máximo exacto de la ficha del modelo seleccionado | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stop_sequences` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta proporcionada | Predeterminado— | | Campo`tools[].description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tools[].input_schema` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tool_choice` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`thinking.type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`thinking.budget_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`output_config.effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`metadata` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`cache_control` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content o bloque type=text` **Texto + imagen** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} o una fuente con type=url` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`material_types` | Contratotext, image | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parámetro`optional_controls` | Contratonull | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`text_file_material` | Contratocontenido real en UTF-8 insertado como texto; los ID de archivo y las URLs requieren compatibilidad específica e independiente | Ciclo de vida: `exact retained published method` Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos. ### Tarifas #### Tarifas de métodos Ailoot Entrada USD 0.005 */ 1K* Salida USD 0.025 */ 1K* Lectura de caché USD 0.0005 */ 1K* Escritura en caché USD 0.00625 */ 1K* Escritura en caché, 5 min USD 0.00625 */ 1K tokens* Escritura en caché, 1 hora USD 0.01 */ 1K tokens* web\_search\_call USD 0.01 *por llamada* Máx. de llamadas web\_search\_call 8 Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) #### Detalles de la tarifa de referencia Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las cotizaciones ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado. claude-opus-4-6 #### Precios por configuración | Configuración | Condiciones de facturación | Cargo | | --- | --- | --- | | Configuraciónclaude-opus-4-6 · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Entrada **USD 0.02** / 1K tokens Salida · Salida **USD 0.075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **USD 0.025** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **USD 0.002** / 1K tokens | claude-opus-4-6 #### Precios por configuración | Configuración | Condiciones de facturación | Cargo | | --- | --- | --- | | Configuraciónclaude-opus-4-6 · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Entrada **USD 0.01** / 1K tokens Salida · Salida **USD 0.05** / 1K tokens | ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot · Anthropic Messages Ejemplo de textoEntrada, imagenPython SDKNode.js SDKFlujo en Python ```bash 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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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")) ``` ```js 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); ``` ```python 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") ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot · Anthropic Messages json o SSE ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot** [`claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-6&route=Core&caller=claude-opus-4-6&fmt=messages) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-6&route=Core&caller=claude-opus-4-6&fmt=messages) **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `claude-opus-4-6` [`claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-6&route=Core&caller=claude-opus-4-6&fmt=responses) Anthropic /`claude-opus-4-6` ### Inicio Claude Opus 4.6 está orientado a bases de código grandes, depuración, investigación y análisis de documentos largos. Admite razonamiento adaptativo y un contexto de hasta 1 millón de tokens. Entradas aceptadas Texto · Imágenes Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` Entrada `text`, `image` Salida `text` Contexto 1,000,000 tokens Salida máxima 131,072 tokens Formato de salida json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites claude-opus-4-6 | Predeterminado— | | Campo`input` | Tipo`string\|input_item[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`input[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Predeterminado— | | Campo`input[].content` | Tipo`string\|content_part[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`input[].call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: function\_call\_output; conserva el call\_id real devuelto | Predeterminado— | | Campo`input[].output` | Tipo`string\|content_part[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: function\_call\_output | Predeterminado— | | Campo`max_output_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning.effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning.summary` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`text.format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`text.verbosity` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`include` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`store` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`previous_response_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Requisito de ID: Solo un ID real de respuesta de una continuación compatible Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`prompt_cache_key` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF8 `texto en input o parte input_text` **Texto + imagen** `{type:input_image,image_url}` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`material_types` | Contratotext, image | | Parámetro`required` | Contratomodel, input | | Parámetro`optional_controls` | Contratonull | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`text_file_material` | Contratocontenido real en UTF-8 insertado como texto; los ID de archivo y las URLs requieren compatibilidad específica e independiente | Ciclo de vida: `exact retained published method` Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos. ### Tarifas #### Tarifas de métodos Ailoot Entrada USD 0.005 */ 1K* Salida USD 0.025 */ 1K* Lectura de caché USD 0.0005 */ 1K* Escritura en caché USD 0.00625 */ 1K* Escritura en caché, 5 min USD 0.00625 */ 1K tokens* Escritura en caché, 1 hora USD 0.01 */ 1K tokens* web\_search\_call USD 0.01 *por llamada* Máx. de llamadas web\_search\_call 8 Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) #### Detalles de la tarifa de referencia Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las cotizaciones ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado. claude-opus-4-6 #### Precios por configuración | Configuración | Condiciones de facturación | Cargo | | --- | --- | --- | | Configuraciónclaude-opus-4-6 · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Entrada **USD 0.02** / 1K tokens Salida · Salida **USD 0.075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **USD 0.025** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **USD 0.002** / 1K tokens | claude-opus-4-6 #### Precios por configuración | Configuración | Condiciones de facturación | Cargo | | --- | --- | --- | | Configuraciónclaude-opus-4-6 · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Entrada **USD 0.01** / 1K tokens Salida · Salida **USD 0.05** / 1K tokens | ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot · OpenAI Responses Ejemplo de textoEntrada, imagenPython SDKNode.js SDKFlujo en Python ```bash 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 ``` ```bash 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 ``` ```python 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")) ``` ```js 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); ``` ```python 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") ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot · OpenAI Responses json o SSE ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva todos los elementos de salida y partes de contenido, el call\_id real de la función, el razonamiento cifrado y el uso. Durante la transmisión en flujo, conserva la identidad completa de cada evento y elemento. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`status` | Tipostring | | Campo`output[]` | Tipomessage\|reasoning\|function\_call\|other item | | Campo`output[].content[]` | Tipocontent part | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot** [`claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-6&route=Core&caller=claude-opus-4-6&fmt=responses) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-6&route=Core&caller=claude-opus-4-6&fmt=responses) **Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-6` [`claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-6&route=Core&caller=claude-opus-4-6&fmt=chat) Anthropic /`claude-opus-4-6` ### Inicio Claude Opus 4.6 está orientado a bases de código grandes, depuración, investigación y análisis de documentos largos. Admite razonamiento adaptativo y un contexto de hasta 1 millón de tokens. Entradas aceptadas Texto · Imágenes Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text`, `image` Salida `text` Contexto 1,000,000 tokens Salida máxima 131,072 tokens Formato de salida json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites claude-opus-4-6 | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` **Texto + imagen** `{type:image_url,image_url:{url,detail}}` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`material_types` | Contratotext, image | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`optional_controls` | Contratonull | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`text_file_material` | Contratocontenido real en UTF-8 insertado como texto; los ID de archivo y las URLs requieren compatibilidad específica e independiente | Ciclo de vida: `exact retained published method` Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos. ### Tarifas #### Tarifas de métodos Ailoot Entrada USD 0.005 */ 1K* Salida USD 0.025 */ 1K* Lectura de caché USD 0.0005 */ 1K* Escritura en caché USD 0.00625 */ 1K* Escritura en caché, 5 min USD 0.00625 */ 1K tokens* Escritura en caché, 1 hora USD 0.01 */ 1K tokens* web\_search\_call USD 0.01 *por llamada* Máx. de llamadas web\_search\_call 8 Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) #### Detalles de la tarifa de referencia Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las cotizaciones ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado. claude-opus-4-6 #### Precios por configuración | Configuración | Condiciones de facturación | Cargo | | --- | --- | --- | | Configuraciónclaude-opus-4-6 · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Entrada **USD 0.02** / 1K tokens Salida · Salida **USD 0.075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **USD 0.025** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **USD 0.002** / 1K tokens | claude-opus-4-6 #### Precios por configuración | Configuración | Condiciones de facturación | Cargo | | --- | --- | --- | | Configuraciónclaude-opus-4-6 · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Entrada **USD 0.01** / 1K tokens Salida · Salida **USD 0.05** / 1K tokens | ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot · OpenAI Chat Ejemplo de textoEntrada, imagenPython SDKNode.js SDKFlujo en Python ```bash 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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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")) ``` ```js 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); ``` ```python 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") ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot · OpenAI Chat json o SSE ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot** [`claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-6&route=Core&caller=claude-opus-4-6&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`claude-opus-4-6`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=claude-opus-4-6&route=Core&caller=claude-opus-4-6&fmt=chat) FAQ · claude-opus-4-6 ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/messages` · `claude-opus-4-6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `claude-opus-4-6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-6`: `text`, `image` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/messages` · `claude-opus-4-6`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `claude-opus-4-6`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-6`: `model`, `messages`, `stream` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/messages` · `claude-opus-4-6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `claude-opus-4-6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es-mx/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.