Source: https://ailoot.ai/models/fr/claude-opus-5-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/claude-opus-5-thinking/ Language: fr # Anthropic: Claude Opus 5 [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/claude-opus-5-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/claude-opus-5-thinking/facts.json) ## [Anthropic: Claude Opus 5](https://ailoot.ai/models/fr/claude-opus-5-thinking/) 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`](https://ailoot.ai/models/fr/claude-opus-5-thinking/#method-0) 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, avec `high` comme niveau standard d’`effort`. `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. **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-5-thinking` [`claude-opus-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=claude-opus-5-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-5-thinking&fmt=chat) Anthropic /`claude-opus-5-thinking` ### Premiers pas 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. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Types d’entrée `text` Types de 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 **$0.0125** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI curlPython SDK ```bash set -eu : "${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")) ``` ### 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`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=claude-opus-5-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-5-thinking&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode `/chat/completions` #### ID d’appel associés [`claude-opus-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=claude-opus-5-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-5-thinking&fmt=chat) 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` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.