Anthropic: Claude Opus 5

Claude Opus 5 est destiné au développement approfondi, à l’analyse d’informations et au travail professionnel en plusieurs étapes. Il prend en charge le raisonnement adaptatif et la vérification des résultats par les outils de l’application.

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions claude-opus-5-thinking

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Claude Opus 5 est un modèle d’Anthropic pour le travail professionnel régulier qui nécessite d’étudier des informations, faire un choix fondé et réaliser une tâche de manière séquentielle. Le fabricant met en avant l’ingénierie logicielle, les processus professionnels en plusieurs étapes, le travail scientifique et l’analyse visuelle. Sa présentation se concentre sur l’exécution réfléchie et la vérification de son propre résultat.

Trouver la cause, vérifier et corriger

En développement, Opus 5 peut rechercher la cause première d’une erreur et utiliser une vérification pour évaluer la modification proposée. Si les matériaux disponibles ne suffisent pas à la comparaison, les scénarios décrits comprennent la création d’une vérification propre, par exemple pour le comportement d’un analyseur syntaxique. Le travail s’organise autour des données obtenues : le modèle les lit, choisit une action, examine le résultat et corrige les problèmes repérés.

L’application doit fournir les outils nécessaires pour exécuter des commandes, modifier des fichiers et lancer des vérifications. L’initiative du modèle concerne le choix et l’ordre des actions dans l’environnement fourni ; elle ne signifie pas un accès autonome au projet ni la capacité à réaliser des opérations hors de l’application.

L’image comme données pour un programme

Opus 5 accepte texte et images et produit du texte. Dans les scénarios visuels, le fabricant montre l’extraction d’une géométrie depuis une image et la reconstruction d’une pièce à l’aide de code. D’autres exemples comprennent une simulation aérodynamique interactive et une illustration de cellule réalisées par programmation.

Les formats habituels d’entrée visuelle du fabricant sont JPEG/PNG/GIF/WebP, avec la première image d’une animation. Pour l’analyse native, le côté long mesure 2576 pixels et représente 4784 tokens visuels ; les grandes images sont réduites avant l’analyse. La prise en charge des fichiers et des paramètres dépend de la méthode de l’application.

Ces tâches illustrent le travail conjoint de l’analyse et de l’ingénierie : l’image peut servir de matériau, et le résultat textuel de code ou de description de la solution. L’exécution d’une simulation, la construction de graphiques et la production d’un fichier terminé nécessitent les outils de l’environnement ; le modèle ne fournit pas d’image ou de vidéo intégrée distincte en sortie.

Une profondeur réglable

Le raisonnement adaptatif est activé par défaut ; le niveau standard d’effort est high. low, medium, high, xhigh et max sont pris en charge. Le raisonnement peut être désactivé à high et aux niveaux inférieurs, mais il est obligatoire à xhigh et max. Cette version ne prévoit pas d’extended thinking manuel avec un budget distinct.

Changer l’effort influe sur le volume de raisonnement, mais ne permet pas de fixer de manière fiable la longueur du texte visible. Pour une réponse courte ou une structure précise, il faut l’indiquer dans les instructions. Le contexte est de 1 million de tokens, et la réponse maximale en mode normal de 128 k tokens ; une analyse approfondie doit laisser de la place au raisonnement et au contenu final.

Tâches scientifiques et sensibles

La date de référence fiable des connaissances intégrées est mai 2026. Anthropic décrit des usages scientifiques en biologie structurale, chimie organique et bioinformatique. Le fabricant indique toutefois des limites importantes pour les longues recherches biologiques autonomes ; pouvoir discuter de documents scientifiques n’implique pas l’achèvement autonome de toute recherche.

Les protections permettent la recherche d’erreurs dans le code source, mais limitent certaines tâches sensibles. Des matériaux fournis ou une recherche sont nécessaires pour obtenir des informations à jour, et les résultats techniques et scientifiques doivent être vérifiés dans leur domaine d’application.

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claude-opus-5-thinking

Anthropic /claude-opus-5-thinking

Premiers pas

Entrées acceptées: Texte
Résultats: Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions

Entrée: text
Sortie: text
Format de sortie: json ou SSE

Champ	Type	Exigence	Valeurs et limites	Par défaut
Champ`model`	Type`string`	ExigenceObligatoire	Valeurs et limites claude-opus-5-thinking	Par défaut—
Champ`messages`	Type`message[]`	ExigenceObligatoire	Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1	Par défaut—
Champ`messages[].role`	Type`string`	ExigenceObligatoire	Valeurs et limites Selon le modèle	Par défaut—
Champ`messages[].content`	Type`string`	ExigenceFacultatif	Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle	Par défaut—
Champ`stream`	Type`boolean`	ExigenceFacultatif	Valeurs et limites	Par défautfalse

Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode

Paramètre	Contrat
Paramètre`content_type`	Contratapplication/json
Paramètre`required`	Contratmodel, messages
Paramètre`material_types`	Contrattext
Paramètre`messages`	Contrattableau de messages avec une structure role/content
Paramètre`file_material`	Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit
Paramètre`optional_controls`	Contratstream
Paramètre`control_scope`	ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false.
Paramètre`output_modalities`	Contrattext
Paramètre`hosted_operations`	Contratfalse
Paramètre`multimodal_input_binding`	Contratnull

Alias de méthode : /chat/completions

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide: Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex: Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal: Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Configuration	Barème tarifaire	Coût
ConfigurationTarifs de base des tokens	Barème tarifaireTarif de base	Coût Entrée · Tokens en entrée $0.01 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.05 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0125 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

curlPython SDK

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

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"))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse

Champ	Type
Champ`choices[].index`	Typeinteger
Champ`choices[].message.content`	Typestring\|null
Champ`choices[].message.tool_calls`	Typetool_call[]
Champ`choices[].message.reasoning_content`	Typestring
Champ`choices[].message.reasoning_details`	Typeobject\|array
Champ`choices[].finish_reason`	Typestring\|null
Champ`usage`	Typeobject

Erreurs et étapes suivantes

Réponse	Condition	Étape suivante
Réponse400 · `invalid_request_error`	ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides	Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra claude-opus-5-thinking

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

claude-opus-5-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 5

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: text → text
Quels champs la requête utilise-t-elle ?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: model, messages, stream
Quelles limites s’appliquent ?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: messages.min_items: 1

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