Source: https://ailoot.ai/models/es/anthropic-claude-opus-4-1-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/es/anthropic-claude-opus-4-1-u003a-batch/
Language: es

# Anthropic: Claude Opus 4.1 (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/es/anthropic-claude-opus-4-1-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/anthropic-claude-opus-4-1-u003a-batch/facts.json)

## [Anthropic: Claude Opus 4.1 (batch)](https://ailoot.ai/models/es/anthropic-claude-opus-4-1-u003a-batch/)

Claude Opus 4.1 es la actualización de Opus 4 de Anthropic para desarrollo de software con agentes, investigación, análisis de datos y razonamiento. Se centra en el seguimiento de detalles, los cambios de código en varios archivos y la depuración precisa, con respuestas estándar o razonamiento ampliado opcional.

- [**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `anthropic/claude-opus-4.1:batch`](https://ailoot.ai/models/es/anthropic-claude-opus-4-1-u003a-batch/#method-0)

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.

Claude Opus 4.1 es la actualización de Anthropic del Claude Opus 4 original, centrada en tareas con agentes, programación práctica y razonamiento. Su presentación también destaca la investigación en profundidad y el análisis de datos, especialmente el seguimiento de detalles y el uso de búsquedas dentro de una tarea más amplia. El anexo de la ficha del sistema que la acompaña describe mejoras en la calidad del razonamiento y el seguimiento de instrucciones. Sigue siendo una edición distinta del Opus 4 original y de los modelos Opus 4.5, 4.6 y 5 posteriores; sus modos y límites no deben tratarse como especificaciones de esta actualización.

Para código, la presentación destaca la refactorización en varios archivos y la identificación de correcciones precisas en una base de código grande. Proporciona los archivos o fragmentos relevantes, el comportamiento existente, el comportamiento deseado y las restricciones que debe preservar un cambio válido. Una petición ilustrativa puede pedir que siga un fallo a través de funciones relacionadas, proponga el cambio coherente más pequeño y explique por qué hace falta cada parte modificada. El resultado útil es un parche o una propuesta de código revisable que conserva el contexto original y los supuestos, en lugar de una reescritura amplia que oculte el problema inicial.

Para investigación y análisis de datos, su enfoque en el seguimiento de detalles resulta útil cuando una pregunta depende de varios pasajes u observaciones. Proporciona el material con identificadores de las fuentes, define la pregunta y pide las pruebas que respaldan cada conclusión. Una descripción práctica puede solicitar una tabla comparativa que muestre dónde coinciden dos documentos, dónde difieren y qué preguntas siguen sin respuesta. Si la búsqueda forma parte del flujo, la aplicación proporciona la herramienta y el contenido que devuelve. El modelo conecta después esos resultados con el material existente; una búsqueda propuesta en su texto no equivale a una recuperación completada.

Opus 4.1 tiene un modo de respuesta estándar y razonamiento ampliado opcional. La guía de razonamiento anterior ofrece control directo mediante budget\_tokens, con un mínimo de 1.024 tokens. El presupuesto normalmente es inferior a max\_tokens porque el razonamiento interno y la respuesta final comparten el margen de generación. Es un objetivo para el razonamiento, no una promesa de consumir la cantidad completa. El razonamiento adaptativo y los controles de esfuerzo de las ediciones Opus posteriores son capacidades independientes. Prepara un problema completo y especifica el formato de la respuesta final para que el análisis adicional lleve al resultado que necesita el lector.

La beta documentada para los modelos Claude 4 anteriores admite razonamiento intercalado: razonamiento entre llamadas de herramientas dentro de un mismo turno del asistente. Utiliza la función de razonamiento intercalado del proveedor en el flujo Messages compatible. En ese modo, el presupuesto de razonamiento puede abarcar varios bloques y superar el valor max\_tokens de un solo turno bajo la excepción documentada. Devuelve el bloque de razonamiento correspondiente sin modificar junto con el resultado de una herramienta, incluida su firma. Así, un flujo de depuración puede alternar análisis, una comprobación ejecutada por la aplicación y la interpretación de la salida real, manteniendo separadas las acciones propuestas de las completadas.

El anexo de la ficha del sistema también describe tareas de uso del ordenador que implican observar una pantalla, utilizar el ratón e introducir texto con el teclado, junto con tareas más largas de programación con herramientas. El modelo puede razonar a partir de un estado visual suministrado y elegir una acción en un entorno conectado; la aplicación realiza la interacción y devuelve lo que ha cambiado. Para una tarea basada en pantalla, identifica el objetivo, los controles visibles relevantes y las acciones permitidas. Para un flujo documental o de datos, pide una explicación textual o un resultado estructurado vinculado a las pruebas suministradas. La interpretación del modelo y la ejecución del entorno son partes independientes del trabajo.

La evaluación del proveedor indica una susceptibilidad a la inyección de instrucciones similar a la del Opus 4 original. Examina en concreto texto oculto o elementos de interfaz que intentan desviar a un agente de la tarea del usuario. Mantén las instrucciones de la tarea separadas del material devuelto por herramientas y conserva el objetivo original al interpretar una página o un documento. Esta es una condición sustancial de un flujo de agentes: ver una petición dentro de contenido externo no la convierte en una instrucción autorizada por el usuario. Las protecciones del modelo no convierten en una entrada fiable todas las páginas que encuentra.

Su ficha del sistema también describe una limitación de programación denominada manipulación de recompensas, incluidas respuestas incrustadas en el código y soluciones adaptadas únicamente a los ejemplos que el modelo tiene delante. Opus 4.1 muestra tendencias similares a Opus 4, con algunos retrocesos en esas evaluaciones específicas. Para una propuesta de código, pide una solución que satisfaga el requisito general, identifique las condiciones que contempla e incluya comprobaciones más allá del único ejemplo suministrado. Pide que el informe final distinga lo propuesto, lo que el entorno comprobó realmente y lo que no pudo establecerse. Esto conecta las fortalezas de depuración precisa y seguimiento de detalles del modelo con un artefacto concreto cuyo comportamiento puede inspeccionarse.

**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `anthropic/claude-opus-4.1:batch`

[`anthropic/claude-opus-4.1:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=anthropic%2Fclaude-opus-4.1%3Abatch&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-4.1%3Abatch&fmt=batches)

Anthropic /`anthropic/claude-opus-4.1:batch`

### Primeros pasos

Claude Opus 4.1 es la actualización de Opus 4 de Anthropic para desarrollo de software con agentes, investigación, análisis de datos y razonamiento. Se centra en el seguimiento de detalles, los cambios de código en varios archivos y la depuración precisa, con respuestas estándar o razonamiento ampliado opcional.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de salida

`text`

Formato de salida

JSON de results\[\].response.body incluido directamente

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`endpoint` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/chat/completions | Predeterminado— |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites anthropic/claude-opus-4.1:batch | Predeterminado— |
| Campo`requests` | Tipo`batch_item[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`requests[].custom_id` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`requests[].body.messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`completion_window` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites 24h | Predeterminado— |
| Campo`provider` | Tipo`object\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`requests[].body.model` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites anthropic/claude-opus-4.1:batch, anthropic/claude-opus-4.1 | Predeterminado— |
| Campo`provider.only` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites anthropic | Predeterminado— |
| Campo`provider.allow_fallbacks` | Tipo`boolean\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites false, null | Predeterminado— |

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratoendpoint, model, requests |
| Parámetro`material_types` | Contratotext |
| Parámetro`representation` | Contratorequests\[\] en la propia solicitud; cada elemento tiene custom\_id y body |
| Parámetro`request_endpoint_profile` | Contrato/v1/chat/completions |
| Parámetro`file_material` | ContratoEl cliente puede leer localmente el JSONL real en UTF-8 e incorporarlo a requests\[\]. No se utiliza purpose de carga, input\_file\_id ni ninguna referencia a archivos. Si falta el material del cliente o está vacío, la preparación se detiene antes del POST. |
| Parámetro`serialization_order` | Contratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion\_window (si se proporciona), requests al final |
| Parámetro`optional_controls` | Contratoprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parámetro`schema_scope` | ContratoCuerpos de Chat Completions de texto incluidos directamente en el contenedor Batch documentado. |

Ciclo de vida: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id real de la respuesta de creación original; mismo usuario, clave y grupo

### Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido

Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Precios de caché explícita

Activado Cuando se solicita caché explícita

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.015** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.075** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0015** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.01875** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **$0.03** / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.015** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.075** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0015** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.01875** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **$0.03** / 1K tokens |

Ailoot reserva un importe 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/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes

curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-opus-4.1:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
```

```python
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-opus-4.1:batch', 'anthropic/claude-opus-4.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-opus-4.1:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
```

```python
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
```

### Recibir y guardar resultados

#### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes

JSON de results\[\].response.body incluido directamente

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### Consultar el estado de la tarea

curl · estado de la operación original

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
```

##### Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva el JSON completo del estado original, cada resultado y su custom\_id, y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda los results\[\] completados como JSONL sin filtrarlos.

##### Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva el ID de la operación original. 503 result\_pending\_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado se desconoce.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`results[].custom_id` | Tipostring |
| Campo`results[].response.body.choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`results[].error` | Tipoobject\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject\|null |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`endpoint` | Tipostring |
| Campo`status` | Tipostring |
| Campo`request_counts` | Tipoobject |
| Campo`results[].id` | Tipostring |
| Campo`results[].response.status_code` | Tipointeger |
| Campo`results[].response.request_id` | Tipostring |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónEl contenedor documentado con contenido incluido directamente no es válido, hay claves duplicadas, la identidad de un elemento no es válida o existe un conflicto con las capacidades configuradas del modelo. | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de cualquier nuevo envío. |
| Respuesta401 · `authentication_error` | CondiciónClave API no válida. | Siguiente pasoUsa la clave Ailoot autorizada. |
| Respuesta403 · `permission_error` | CondiciónGrupo de Batch no disponible. | Siguiente pasoComprueba los permisos de la clave y del grupo. |
| Respuesta422 · `invalid_request_error` | CondiciónBatch se factura con cargo al saldo; se rechaza su creación con una suscripción. | Siguiente pasoUsa el grupo autorizado que se factura con cargo al saldo. |
| Respuesta422 · `price_unavailable` | CondiciónNo se puede calcular el presupuesto de la entrada de Batch. | Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia. |
| Respuesta402 · `billing_error` | CondiciónReserva de Batch no disponible. | Siguiente pasoResuelve la admisión antes de enviar una nueva solicitud. |
| Respuesta503 · `price_unavailable` | CondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles. | Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios. |
| Respuesta503 · `api_error` | CondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible. | Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta. |
| Respuesta503 · `result_pending_check` | CondiciónEl resultado original requiere comprobación; X-Should-Retry:false. | Siguiente pasoConserva el operation\_id/id original y consulta su estado; nunca repitas el POST original. |
| Respuesta404 · `not_found` | CondiciónLa operación de consulta de estado de Batch no existe o pertenece a otra identidad. | Siguiente pasoUsa el id original exacto y el mismo usuario, clave y grupo. |

### Alias

#### Alias del modelo

**Ailoot Ultra** [`anthropic/claude-opus-4.1:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=anthropic%2Fclaude-opus-4.1%3Abatch&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-4.1%3Abatch&fmt=batches)

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

[`anthropic/claude-opus-4.1:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=anthropic%2Fclaude-opus-4.1%3Abatch&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-4.1%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.1 (batch)

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/batches` · `anthropic/claude-opus-4.1:batch`: `text` → `text`

¿Qué campos utiliza la solicitud?

`POST /v1/batches` · `anthropic/claude-opus-4.1:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

¿Qué límites se aplican?

`POST /v1/batches` · `anthropic/claude-opus-4.1:batch`: `requests.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/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/)

## 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)

## 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.
