Claude Opus 4.6 מיועד לעבודה שבה מועיל להחזיק חומרים רבים בהקשר אחד ולהסיק לאחר קריאתם. Anthropic מדגישה פיתוח בבסיסי קוד גדולים, בדיקת קוד, ניפוי שגיאות, ניתוח פיננסי ומחקר. המודל יכול למצוא פרטים מהותיים, לקשר מידע מחלקים שונים של החומרים ולהשתמש בו לפתרון רציף של המשימה.
בפיתוח פירוש הדבר הוא עבודה על תוכנית, לימוד מערכת לא מוכרת וחיפוש שגיאות בשינויים. בניתוח מקצועי — עיבוד מסמכים והכנת תוכן לטבלאות, לדוחות או למצגות. בתרחישים כאלה חשוב לספק למודל את המשימה עצמה ואת החומרים שעליהם צריך להתבסס בהסקת מסקנות, ולא להסתפק בשם כללי של הנושא.
המודל תומך במצב מסתגל: הוא קובע לפי תוכן המשימה מתי מועיל ניתוח נוסף. הפרמטר effort קובע את מידת ההעמקה; עבור Opus 4.6 זמינות low, medium, high ו־max, וברירת המחדל היא high. לפי Anthropic, העמקה רבה עלולה להאריך את זמן התגובה במשימות פשוטות, ולכן כדאי להתאים את הרמה שנבחרה למורכבותן.
המצב הישן extended thinking עם תקציב ידני עדיין נתמך, אך מסומן כמיושן בהדרגה. בגרסה זו יש הבדל מהותי בין המצבים: הסקה בין קריאות לכלים זמינה במצב המסתגל, ואילו במצב הידני Opus 4.6 אינו מבצע אותה. בחיבור כלים ניתוח מסתגל מסייע להשתמש בתוצאה של פעולה אחת לבחירת הבאה.
המפרט הנוכחי של Anthropic קובע 1 מיליון טוקנים בהקשר ועד 128 אלף טוקנים בתשובה במצב הרגיל. הקלט הוא טקסט ותמונות, והתשובה נשארת טקסטואלית. מועד החיתוך המהימן של הידע המובנה הוא מאי 2025.
פורמטי הקלט החזותי הרגיל אצל היצרן הם JPEG/PNG/GIF/WebP, עם הפריים הראשון בהנפשה. בניתוח התמונה המובנה: הצלע הארוכה היא 1568 פיקסלים, ו־1568 טוקנים חזותיים; תמונות גדולות מוקטנות לפני הניתוח. התמיכה בקבצים ובפרמטרים נקבעת לפי השיטה של היישום.
לשיחות ממושכות ולמשימות של סוכנים היצרן מתאר דחיסה של הקשר ישן: החלק הקודם של העבודה מוחלף בסיכום כאשר מתקרבים לסף שנקבע. היכולת מסומנת כניסיונית ודורשת תמיכה של היישום; גודל ההקשר לבדו אינו מפעיל זיכרון אינסופי.
Opus 4.6 מיועד לעבודה מרובת שלבים עם חיפוש, קוד וכלים זמינים אחרים. סביבת היישום צריכה לספק קריאת חומרים, ביצוע פקודות או הפקת קבצים. פעולות ייצור, שליטה בממשק ויצירת מצגת מוכנה תלויות באמצעים האלה; המודל הטקסטואלי אינו מקבל אותם אוטומטית.
Anthropic מתארת בנפרד בדיקות אבטחה ואמצעי הגנה למשימות שעלולות להיות מסוכנות בתחום אבטחת הסייבר. בפיתוח רגיל המודל יכול לסייע לחפש ולתקן חולשות, אך אופי הבקשה משפיע על אפשרות התשובה. יש לבדוק מסקנות מאוסף חומרים גדול ושינויים מוצעים לפי הנתונים עצמם ולפי תוצאת הביצוע.
", "aboutText": "### משימה גדולה והקשרים בין חלקיה\n\nClaude Opus 4.6 מיועד לעבודה שבה מועיל להחזיק חומרים רבים בהקשר אחד ולהסיק לאחר קריאתם. Anthropic מדגישה פיתוח בבסיסי קוד גדולים, בדיקת קוד, ניפוי שגיאות, ניתוח פיננסי ומחקר. המודל יכול למצוא פרטים מהותיים, לקשר מידע מחלקים שונים של החומרים ולהשתמש בו לפתרון רציף של המשימה.\n\nבפיתוח פירוש הדבר הוא עבודה על תוכנית, לימוד מערכת לא מוכרת וחיפוש שגיאות בשינויים. בניתוח מקצועי — עיבוד מסמכים והכנת תוכן לטבלאות, לדוחות או למצגות. בתרחישים כאלה חשוב לספק למודל את המשימה עצמה ואת החומרים שעליהם צריך להתבסס בהסקת מסקנות, ולא להסתפק בשם כללי של הנושא.\n\n### הסקה מסתגלת\n\nהמודל תומך במצב מסתגל: הוא קובע לפי תוכן המשימה מתי מועיל ניתוח נוסף. הפרמטר `effort` קובע את מידת ההעמקה; עבור Opus 4.6 זמינות `low`, `medium`, `high` ו־`max`, וברירת המחדל היא `high`. לפי Anthropic, העמקה רבה עלולה להאריך את זמן התגובה במשימות פשוטות, ולכן כדאי להתאים את הרמה שנבחרה למורכבותן.\n\nהמצב הישן extended thinking עם תקציב ידני עדיין נתמך, אך מסומן כמיושן בהדרגה. בגרסה זו יש הבדל מהותי בין המצבים: הסקה בין קריאות לכלים זמינה במצב המסתגל, ואילו במצב הידני Opus 4.6 אינו מבצע אותה. בחיבור כלים ניתוח מסתגל מסייע להשתמש בתוצאה של פעולה אחת לבחירת הבאה.\n\n### הקשר לעבודה ממושכת\n\nהמפרט הנוכחי של Anthropic קובע **1 מיליון טוקנים בהקשר** ועד **128 אלף טוקנים בתשובה במצב הרגיל**. הקלט הוא **טקסט ותמונות**, והתשובה נשארת טקסטואלית. מועד החיתוך המהימן של הידע המובנה הוא **מאי 2025**.\n\nפורמטי הקלט החזותי הרגיל אצל היצרן הם JPEG/PNG/GIF/WebP, עם הפריים הראשון בהנפשה. בניתוח התמונה המובנה: הצלע הארוכה היא 1568 פיקסלים, ו־1568 טוקנים חזותיים; תמונות גדולות מוקטנות לפני הניתוח. התמיכה בקבצים ובפרמטרים נקבעת לפי השיטה של היישום.\n\nלשיחות ממושכות ולמשימות של סוכנים היצרן מתאר דחיסה של הקשר ישן: החלק הקודם של העבודה מוחלף בסיכום כאשר מתקרבים לסף שנקבע. היכולת מסומנת כניסיונית ודורשת תמיכה של היישום; גודל ההקשר לבדו אינו מפעיל זיכרון אינסופי.\n\n### כלים ובדיקת התוצאה\n\nOpus 4.6 מיועד לעבודה מרובת שלבים עם חיפוש, קוד וכלים זמינים אחרים. סביבת היישום צריכה לספק קריאת חומרים, ביצוע פקודות או הפקת קבצים. פעולות ייצור, שליטה בממשק ויצירת מצגת מוכנה תלויות באמצעים האלה; המודל הטקסטואלי אינו מקבל אותם אוטומטית.\n\nAnthropic מתארת בנפרד בדיקות אבטחה ואמצעי הגנה למשימות שעלולות להיות מסוכנות בתחום אבטחת הסייבר. בפיתוח רגיל המודל יכול לסייע לחפש ולתקן חולשות, אך אופי הבקשה משפיע על אפשרות התשובה. יש לבדוק מסקנות מאוסף חומרים גדול ושינויים מוצעים לפי הנתונים עצמם ולפי תוצאת הביצוע.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Trace a cache invalidation defect\n\nReview 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.A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications.A demoted account cannot retain edit permission until the cache expires, while another account's entry remains valid.claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 מיועד לבסיסי קוד גדולים, לניפוי שגיאות, למחקר ולניתוח מסמכים ארוכים. תומך בהסקה מסתגלת ובהקשר של עד 1 מיליון טוקנים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Claude Opus 4.6 מיועד לעבודה שבה מועיל להחזיק חומרים רבים בהקשר אחד ולהסיק לאחר קריאתם. Anthropic מדגישה פיתוח בבסיסי קוד גדולים, בדיקת קוד, ניפוי שגיאות, ניתוח פיננסי ומחקר. המודל יכול למצוא פרטים מהותיים, לקשר מידע מחלקים שונים של החומרים ולהשתמש בו לפתרון רציף של המשימה.
בפיתוח פירוש הדבר הוא עבודה על תוכנית, לימוד מערכת לא מוכרת וחיפוש שגיאות בשינויים. בניתוח מקצועי — עיבוד מסמכים והכנת תוכן לטבלאות, לדוחות או למצגות. בתרחישים כאלה חשוב לספק למודל את המשימה עצמה ואת החומרים שעליהם צריך להתבסס בהסקת מסקנות, ולא להסתפק בשם כללי של הנושא.
המודל תומך במצב מסתגל: הוא קובע לפי תוכן המשימה מתי מועיל ניתוח נוסף. הפרמטר effort קובע את מידת ההעמקה; עבור Opus 4.6 זמינות low, medium, high ו־max, וברירת המחדל היא high. לפי Anthropic, העמקה רבה עלולה להאריך את זמן התגובה במשימות פשוטות, ולכן כדאי להתאים את הרמה שנבחרה למורכבותן.
המצב הישן extended thinking עם תקציב ידני עדיין נתמך, אך מסומן כמיושן בהדרגה. בגרסה זו יש הבדל מהותי בין המצבים: הסקה בין קריאות לכלים זמינה במצב המסתגל, ואילו במצב הידני Opus 4.6 אינו מבצע אותה. בחיבור כלים ניתוח מסתגל מסייע להשתמש בתוצאה של פעולה אחת לבחירת הבאה.
המפרט הנוכחי של Anthropic קובע 1 מיליון טוקנים בהקשר ועד 128 אלף טוקנים בתשובה במצב הרגיל. הקלט הוא טקסט ותמונות, והתשובה נשארת טקסטואלית. מועד החיתוך המהימן של הידע המובנה הוא מאי 2025.
פורמטי הקלט החזותי הרגיל אצל היצרן הם JPEG/PNG/GIF/WebP, עם הפריים הראשון בהנפשה. בניתוח התמונה המובנה: הצלע הארוכה היא 1568 פיקסלים, ו־1568 טוקנים חזותיים; תמונות גדולות מוקטנות לפני הניתוח. התמיכה בקבצים ובפרמטרים נקבעת לפי השיטה של היישום.
לשיחות ממושכות ולמשימות של סוכנים היצרן מתאר דחיסה של הקשר ישן: החלק הקודם של העבודה מוחלף בסיכום כאשר מתקרבים לסף שנקבע. היכולת מסומנת כניסיונית ודורשת תמיכה של היישום; גודל ההקשר לבדו אינו מפעיל זיכרון אינסופי.
Opus 4.6 מיועד לעבודה מרובת שלבים עם חיפוש, קוד וכלים זמינים אחרים. סביבת היישום צריכה לספק קריאת חומרים, ביצוע פקודות או הפקת קבצים. פעולות ייצור, שליטה בממשק ויצירת מצגת מוכנה תלויות באמצעים האלה; המודל הטקסטואלי אינו מקבל אותם אוטומטית.
Anthropic מתארת בנפרד בדיקות אבטחה ואמצעי הגנה למשימות שעלולות להיות מסוכנות בתחום אבטחת הסייבר. בפיתוח רגיל המודל יכול לסייע לחפש ולתקן חולשות, אך אופי הבקשה משפיע על אפשרות התשובה. יש לבדוק מסקנות מאוסף חומרים גדול ושינויים מוצעים לפי הנתונים עצמם ולפי תוצאת הביצוע.
POST /v1/messagestext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות claude-opus-4-6 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_block[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהsystem | סוגstring|content_block[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop_sequences | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגtool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
שדהtools[].description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].input_schema | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהthinking.type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהthinking.budget_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהoutput_config.effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmetadata | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהcache_control | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content או בלוק type=text
טקסט + תמונה
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} או מקור מסוג type=url
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext, image |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
POST /v1/messagesלפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
| תצורה | תנאי חיוב | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהclaude-opus-4-6 · תצורת ברירת המחדל | תנאי חיובתצורת ברירת מחדל | חיוב קלט · קלט 0.02 $ / 1K טוקנים פלט · פלט 0.075 $ / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון 0.025 $ / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון 0.002 $ / 1K טוקנים |
| תצורה | תנאי חיוב | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהclaude-opus-4-6 · תצורת ברירת המחדל | תנאי חיובתצורת ברירת מחדל | חיוב קלט · קלט 0.01 $ / 1K טוקנים פלט · פלט 0.05 $ / 1K טוקנים |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=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."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude-opus-4-6",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude-opus-4-6",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='claude-opus-4-6',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot claude-opus-4-6
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 מיועד לבסיסי קוד גדולים, לניפוי שגיאות, למחקר ולניתוח מסמכים ארוכים. תומך בהסקה מסתגלת ובהקשר של עד 1 מיליון טוקנים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Claude Opus 4.6 מיועד לעבודה שבה מועיל להחזיק חומרים רבים בהקשר אחד ולהסיק לאחר קריאתם. Anthropic מדגישה פיתוח בבסיסי קוד גדולים, בדיקת קוד, ניפוי שגיאות, ניתוח פיננסי ומחקר. המודל יכול למצוא פרטים מהותיים, לקשר מידע מחלקים שונים של החומרים ולהשתמש בו לפתרון רציף של המשימה.
בפיתוח פירוש הדבר הוא עבודה על תוכנית, לימוד מערכת לא מוכרת וחיפוש שגיאות בשינויים. בניתוח מקצועי — עיבוד מסמכים והכנת תוכן לטבלאות, לדוחות או למצגות. בתרחישים כאלה חשוב לספק למודל את המשימה עצמה ואת החומרים שעליהם צריך להתבסס בהסקת מסקנות, ולא להסתפק בשם כללי של הנושא.
המודל תומך במצב מסתגל: הוא קובע לפי תוכן המשימה מתי מועיל ניתוח נוסף. הפרמטר effort קובע את מידת ההעמקה; עבור Opus 4.6 זמינות low, medium, high ו־max, וברירת המחדל היא high. לפי Anthropic, העמקה רבה עלולה להאריך את זמן התגובה במשימות פשוטות, ולכן כדאי להתאים את הרמה שנבחרה למורכבותן.
המצב הישן extended thinking עם תקציב ידני עדיין נתמך, אך מסומן כמיושן בהדרגה. בגרסה זו יש הבדל מהותי בין המצבים: הסקה בין קריאות לכלים זמינה במצב המסתגל, ואילו במצב הידני Opus 4.6 אינו מבצע אותה. בחיבור כלים ניתוח מסתגל מסייע להשתמש בתוצאה של פעולה אחת לבחירת הבאה.
המפרט הנוכחי של Anthropic קובע 1 מיליון טוקנים בהקשר ועד 128 אלף טוקנים בתשובה במצב הרגיל. הקלט הוא טקסט ותמונות, והתשובה נשארת טקסטואלית. מועד החיתוך המהימן של הידע המובנה הוא מאי 2025.
פורמטי הקלט החזותי הרגיל אצל היצרן הם JPEG/PNG/GIF/WebP, עם הפריים הראשון בהנפשה. בניתוח התמונה המובנה: הצלע הארוכה היא 1568 פיקסלים, ו־1568 טוקנים חזותיים; תמונות גדולות מוקטנות לפני הניתוח. התמיכה בקבצים ובפרמטרים נקבעת לפי השיטה של היישום.
לשיחות ממושכות ולמשימות של סוכנים היצרן מתאר דחיסה של הקשר ישן: החלק הקודם של העבודה מוחלף בסיכום כאשר מתקרבים לסף שנקבע. היכולת מסומנת כניסיונית ודורשת תמיכה של היישום; גודל ההקשר לבדו אינו מפעיל זיכרון אינסופי.
Opus 4.6 מיועד לעבודה מרובת שלבים עם חיפוש, קוד וכלים זמינים אחרים. סביבת היישום צריכה לספק קריאת חומרים, ביצוע פקודות או הפקת קבצים. פעולות ייצור, שליטה בממשק ויצירת מצגת מוכנה תלויות באמצעים האלה; המודל הטקסטואלי אינו מקבל אותם אוטומטית.
Anthropic מתארת בנפרד בדיקות אבטחה ואמצעי הגנה למשימות שעלולות להיות מסוכנות בתחום אבטחת הסייבר. בפיתוח רגיל המודל יכול לסייע לחפש ולתקן חולשות, אך אופי הבקשה משפיע על אפשרות התשובה. יש לבדוק מסקנות מאוסף חומרים גדול ושינויים מוצעים לפי הנתונים עצמם ולפי תוצאת הביצוע.
POST /v1/responsestext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות claude-opus-4-6 | ברירת מחדל— |
שדהinput | סוגstring|input_item[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function_call, function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהinput[].content | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהinput[].call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output; שמרו את call_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהinput[].output | סוגstring|content_part[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function_call_output | ברירת מחדל— |
שדהmax_output_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגtool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning.summary | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtext.verbosity | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinclude | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstore | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprevious_response_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_key | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
טקסט קלט או חלק input_text
טקסט + תמונה
{type:input_image,image_url}
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext, image |
פרמטרrequired | מפרטmodel, input |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
POST /v1/responsesלפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
| תצורה | תנאי חיוב | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהclaude-opus-4-6 · תצורת ברירת המחדל | תנאי חיובתצורת ברירת מחדל | חיוב קלט · קלט 0.02 $ / 1K טוקנים פלט · פלט 0.075 $ / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון 0.025 $ / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון 0.002 $ / 1K טוקנים |
| תצורה | תנאי חיוב | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהclaude-opus-4-6 · תצורת ברירת המחדל | תנאי חיובתצורת ברירת מחדל | חיוב קלט · קלט 0.01 $ / 1K טוקנים פלט · פלט 0.05 $ / 1K טוקנים |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=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."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="claude-opus-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "claude-opus-4-6", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="claude-opus-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהstatus | סוגstring |
שדהoutput[] | סוגmessage|reasoning|function_call|other item |
שדהoutput[].content[] | סוגcontent part |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot claude-opus-4-6
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 מיועד לבסיסי קוד גדולים, לניפוי שגיאות, למחקר ולניתוח מסמכים ארוכים. תומך בהסקה מסתגלת ובהקשר של עד 1 מיליון טוקנים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Claude Opus 4.6 מיועד לעבודה שבה מועיל להחזיק חומרים רבים בהקשר אחד ולהסיק לאחר קריאתם. Anthropic מדגישה פיתוח בבסיסי קוד גדולים, בדיקת קוד, ניפוי שגיאות, ניתוח פיננסי ומחקר. המודל יכול למצוא פרטים מהותיים, לקשר מידע מחלקים שונים של החומרים ולהשתמש בו לפתרון רציף של המשימה.
בפיתוח פירוש הדבר הוא עבודה על תוכנית, לימוד מערכת לא מוכרת וחיפוש שגיאות בשינויים. בניתוח מקצועי — עיבוד מסמכים והכנת תוכן לטבלאות, לדוחות או למצגות. בתרחישים כאלה חשוב לספק למודל את המשימה עצמה ואת החומרים שעליהם צריך להתבסס בהסקת מסקנות, ולא להסתפק בשם כללי של הנושא.
המודל תומך במצב מסתגל: הוא קובע לפי תוכן המשימה מתי מועיל ניתוח נוסף. הפרמטר effort קובע את מידת ההעמקה; עבור Opus 4.6 זמינות low, medium, high ו־max, וברירת המחדל היא high. לפי Anthropic, העמקה רבה עלולה להאריך את זמן התגובה במשימות פשוטות, ולכן כדאי להתאים את הרמה שנבחרה למורכבותן.
המצב הישן extended thinking עם תקציב ידני עדיין נתמך, אך מסומן כמיושן בהדרגה. בגרסה זו יש הבדל מהותי בין המצבים: הסקה בין קריאות לכלים זמינה במצב המסתגל, ואילו במצב הידני Opus 4.6 אינו מבצע אותה. בחיבור כלים ניתוח מסתגל מסייע להשתמש בתוצאה של פעולה אחת לבחירת הבאה.
המפרט הנוכחי של Anthropic קובע 1 מיליון טוקנים בהקשר ועד 128 אלף טוקנים בתשובה במצב הרגיל. הקלט הוא טקסט ותמונות, והתשובה נשארת טקסטואלית. מועד החיתוך המהימן של הידע המובנה הוא מאי 2025.
פורמטי הקלט החזותי הרגיל אצל היצרן הם JPEG/PNG/GIF/WebP, עם הפריים הראשון בהנפשה. בניתוח התמונה המובנה: הצלע הארוכה היא 1568 פיקסלים, ו־1568 טוקנים חזותיים; תמונות גדולות מוקטנות לפני הניתוח. התמיכה בקבצים ובפרמטרים נקבעת לפי השיטה של היישום.
לשיחות ממושכות ולמשימות של סוכנים היצרן מתאר דחיסה של הקשר ישן: החלק הקודם של העבודה מוחלף בסיכום כאשר מתקרבים לסף שנקבע. היכולת מסומנת כניסיונית ודורשת תמיכה של היישום; גודל ההקשר לבדו אינו מפעיל זיכרון אינסופי.
Opus 4.6 מיועד לעבודה מרובת שלבים עם חיפוש, קוד וכלים זמינים אחרים. סביבת היישום צריכה לספק קריאת חומרים, ביצוע פקודות או הפקת קבצים. פעולות ייצור, שליטה בממשק ויצירת מצגת מוכנה תלויות באמצעים האלה; המודל הטקסטואלי אינו מקבל אותם אוטומטית.
Anthropic מתארת בנפרד בדיקות אבטחה ואמצעי הגנה למשימות שעלולות להיות מסוכנות בתחום אבטחת הסייבר. בפיתוח רגיל המודל יכול לסייע לחפש ולתקן חולשות, אך אופי הבקשה משפיע על אפשרות התשובה. יש לבדוק מסקנות מאוסף חומרים גדול ושינויים מוצעים לפי הנתונים עצמם ולפי תוצאת הביצוע.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות claude-opus-4-6 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
טקסט + תמונה
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext, image |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
POST /v1/chat/completionsלפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
| תצורה | תנאי חיוב | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהclaude-opus-4-6 · תצורת ברירת המחדל | תנאי חיובתצורת ברירת מחדל | חיוב קלט · קלט 0.02 $ / 1K טוקנים פלט · פלט 0.075 $ / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון 0.025 $ / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון 0.002 $ / 1K טוקנים |
| תצורה | תנאי חיוב | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהclaude-opus-4-6 · תצורת ברירת המחדל | תנאי חיובתצורת ברירת מחדל | חיוב קלט · קלט 0.01 $ / 1K טוקנים פלט · פלט 0.05 $ / 1K טוקנים |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="claude-opus-4-6",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "claude-opus-4-6",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-opus-4-6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot claude-opus-4-6
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Trace a cache invalidation defect\n\nReview 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.A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications.A demoted account cannot retain edit permission until the cache expires, while another account's entry remains valid.