Source: https://ailoot.ai/models/es/claude-opus-5-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/claude-opus-5-thinking/ Language: es # Anthropic: Claude Opus 5 [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/claude-opus-5-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/claude-opus-5-thinking/facts.json) ## [Anthropic: Claude Opus 5](https://ailoot.ai/models/es/claude-opus-5-thinking/) Claude Opus 5 está orientado al desarrollo cuidadoso, el análisis de información y el trabajo profesional en varios pasos. Admite razonamiento adaptativo y comprobación de resultados mediante herramientas de la aplicación. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/claude-opus-5-thinking/#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 5 es un modelo de Anthropic para trabajo profesional habitual que requiere estudiar información, tomar una decisión fundamentada y realizar la tarea de forma secuencial. El fabricante destaca ingeniería de software, procesos empresariales de varios pasos, trabajo científico y análisis visual. Su presentación se centra en la ejecución cuidadosa y la comprobación del propio resultado. #### Identificar la causa, comprobar y corregir En desarrollo, Opus 5 puede investigar la causa de un error y utilizar comprobaciones para evaluar un cambio propuesto. Si no hay material suficiente para contrastarlo, los usos descritos incluyen crear una comprobación propia, por ejemplo para el comportamiento de un analizador. El trabajo gira en torno a datos obtenidos: el modelo los lee, elige una acción, observa el resultado y corrige los problemas detectados. Para ejecutar comandos, editar archivos y realizar comprobaciones, la aplicación necesita las herramientas correspondientes. La iniciativa del modelo se refiere a elegir y ordenar acciones dentro del entorno proporcionado; no implica acceso autónomo a un proyecto ni operaciones fuera de la aplicación. #### La imagen como datos para un programa Opus 5 recibe **texto e imágenes** y devuelve **texto**. En los usos visuales, el fabricante muestra extracción de geometría de una imagen y reconstrucción de una pieza mediante código. Otros ejemplos incluyen una simulación aerodinámica interactiva y una ilustración de una célula creadas mediante programación. 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 2576 píxeles y se utilizan 4784 tokens visuales; las imágenes grandes se reducen antes del análisis. La compatibilidad con archivos y parámetros depende del método de la aplicación. Estos usos muestran la combinación de análisis e ingeniería: la imagen aporta material y el resultado de texto puede ser código o una descripción de la solución. Ejecutar una simulación, construir gráficos y producir un archivo terminado requiere herramientas del entorno; el modelo no tiene una salida integrada independiente de imagen o vídeo. #### Profundidad controlable El razonamiento adaptativo está activado por defecto y el nivel estándar de `effort` es `high`. Se admiten `low`, `medium`, `high`, `xhigh` y `max`. Con `high` y niveles inferiores se puede desactivar el razonamiento; en `xhigh` y `max` es obligatorio. Esta versión no contempla extended thinking manual con presupuesto independiente. Cambiar el esfuerzo influye en el volumen de razonamiento, pero no es una forma fiable de fijar la longitud del texto visible. Si se necesita una respuesta corta o una estructura determinada, debe indicarse en la instrucción. El contexto es de **1 millón de tokens** y, en el modo normal, la respuesta máxima es de **128 mil tokens**; un análisis profundo debe dejar espacio para razonamiento y contenido final. #### Tareas científicas y sensibles El límite fiable de sus conocimientos incorporados es **mayo de 2026**. Entre las aplicaciones científicas, Anthropic describe biología estructural, química orgánica y bioinformática. También señala limitaciones importantes en investigaciones biológicas autónomas prolongadas; poder analizar material científico no implica finalizar de forma autónoma cualquier investigación. Los mecanismos de protección permiten buscar errores en código fuente, pero restringen determinadas tareas sensibles. La información actualizada requiere materiales aportados o búsqueda, y los resultados técnicos y científicos deben comprobarse en su ámbito concreto. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-5-thinking` [`claude-opus-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=claude-opus-5-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-5-thinking&fmt=chat) Anthropic /`claude-opus-5-thinking` ### Primeros pasos Claude Opus 5 está orientado al desarrollo cuidadoso, el análisis de información y el trabajo profesional en varios pasos. Admite razonamiento adaptativo y comprobación de resultados mediante herramientas de la aplicación. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Formato de salida json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites claude-opus-5-thinking | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content | | Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`control_scope` | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. | | Parámetro`output_modalities` | Contratotext | | Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parámetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | Alias de método: `/chat/completions` Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` Envía el ID exacto del modelo junto con messages. La longitud del contexto no es un límite máximo de salida. Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta. ### 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) #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.01** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.05** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"claude-opus-5-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```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) result=client.chat.completions.create(model="claude-opus-5-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · 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 las cabeceras. 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 Ultra** [`claude-opus-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=claude-opus-5-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-5-thinking&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`claude-opus-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=claude-opus-5-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-5-thinking&fmt=chat) FAQ · Anthropic: Claude Opus 5 ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5-thinking`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5-thinking`: `model`, `messages`, `stream` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5-thinking`: `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/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.