Claude Opus 4.8 memadukan pekerjaan agen yang panjang, analisis profesional, pemahaman visual, dan penggunaan memori yang disediakan aplikasi. Anthropic secara khusus menekankan perilaku model saat memeriksa kesimpulan: model dilatih untuk memperhatikan kurangnya bukti, menyampaikan ketidakpastian, dan tidak mengklaim hasil telah tercapai tanpa dasar yang memadai.
Dalam tugas rekayasa, model dapat menyelidiki beberapa komponen terkait, mempertimbangkan rencana, menemukan kesalahan, dan melanjutkan pelaksanaan setelah menerima data baru. Untuk analisis dokumen, kemampuan mengolah isi padat dan perhatian terhadap masalah dalam materi masukan serta kesimpulan penting. Penggunaan profesional yang dijelaskan mencakup penelitian, analisis, pekerjaan dokumen, dan penyiapan isi presentasi.
Instruksi ditafsirkan secara harfiah, terutama pada tingkat upaya rendah. Model tidak harus diam-diam menerapkan ketentuan dari satu unsur ke unsur lainnya: cakupan, format, dan kriteria hasil sebaiknya ditentukan secara eksplisit. Untuk pemeriksaan kode, ini berarti ambang tingkat keparahan yang ditetapkan memengaruhi masalah yang ditemukan mana saja yang masuk dalam jawaban. Persyaratan untuk melaporkan semua temuan harus dirumuskan terpisah dari persyaratan untuk menyaringnya.
Opus 4.8 mendukung penalaran adaptif yang perlu diaktifkan dalam aplikasi. Versi ini tidak mendukung extended thinking manual dengan budget_tokens tersendiri. Tingkat effort adalah low, medium, high, xhigh, dan max, dengan high sebagai standar. Menurut Anthropic, tingkat yang lebih dalam dapat meningkatkan jumlah analisis, penggunaan alat, dan waktu kerja, sedangkan tugas singkat dengan batas jelas dapat terbantu oleh tingkat pengerjaan yang lebih rendah.
Model menyesuaikan detail dengan penilaiannya atas kerumitan tugas: pertanyaan sederhana dapat mendapat jawaban singkat, sedangkan analisis terbuka mendapat jawaban panjang. Jika diperlukan panjang atau gaya bahasa tertentu, tentukan secara eksplisit, sebaiknya disertai contoh yang diinginkan. Pekerjaan panjang dengan alat menyediakan pesan kemajuan sementara; isi dan frekuensinya juga dapat diarahkan melalui instruksi.
Masukan berupa teks dan gambar, sedangkan hasil berupa teks. Jendela konteks berjumlah 1 juta token, dengan jawaban maksimum 128 ribu token dalam mode biasa. Batas waktu pengetahuan bawaan yang dapat diandalkan adalah Januari 2026.
Format masukan visual biasa pada layanan produsen: JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama untuk animasi. Dalam analisis native: sisi panjang — 2576 piksel, 4784 token visual; gambar besar diperkecil sebelum dianalisis. Dukungan berkas dan parameter ditentukan oleh metode aplikasi.
Pencarian web, eksekusi perintah, memori berbasis berkas, kendali antarmuka, dan subtugas mandiri memerlukan dukungan aplikasi. Model dapat menggunakan sarana yang tersedia, tetapi tingkat upaya dan penjelasan tujuan alat yang jelas memengaruhi pemilihan tindakan. Ini sangat berguna untuk pekerjaan yang menghubungkan pencarian informasi, analisis, dan pelaksanaan teknis.
Saat membuat antarmuka dan slide, Opus 4.8 memiliki preferensi desainnya sendiri yang konsisten. Untuk hasil dengan gaya tertentu, sebutkan palet, tipografi, komposisi, dan karakter gerakan yang spesifik, atau minta beberapa arah desain terlebih dahulu. Berkas jadi atau antarmuka yang berfungsi dihasilkan melalui alat lingkungan; keluaran langsung model tetap berupa teks.
", "aboutText": "Claude Opus 4.8 memadukan pekerjaan agen yang panjang, analisis profesional, pemahaman visual, dan penggunaan memori yang disediakan aplikasi. Anthropic secara khusus menekankan perilaku model saat memeriksa kesimpulan: model dilatih untuk memperhatikan kurangnya bukti, menyampaikan ketidakpastian, dan tidak mengklaim hasil telah tercapai tanpa dasar yang memadai.\n\n### Memperjelas batas dan membawa pekerjaan hingga hasil akhir\n\nDalam tugas rekayasa, model dapat menyelidiki beberapa komponen terkait, mempertimbangkan rencana, menemukan kesalahan, dan melanjutkan pelaksanaan setelah menerima data baru. Untuk analisis dokumen, kemampuan mengolah isi padat dan perhatian terhadap masalah dalam materi masukan serta kesimpulan penting. Penggunaan profesional yang dijelaskan mencakup penelitian, analisis, pekerjaan dokumen, dan penyiapan isi presentasi.\n\nInstruksi ditafsirkan secara harfiah, terutama pada tingkat upaya rendah. Model tidak harus diam-diam menerapkan ketentuan dari satu unsur ke unsur lainnya: cakupan, format, dan kriteria hasil sebaiknya ditentukan secara eksplisit. Untuk pemeriksaan kode, ini berarti ambang tingkat keparahan yang ditetapkan memengaruhi masalah yang ditemukan mana saja yang masuk dalam jawaban. Persyaratan untuk melaporkan semua temuan harus dirumuskan terpisah dari persyaratan untuk menyaringnya.\n\n### Mengatur penalaran dan penyampaian\n\nOpus 4.8 mendukung penalaran adaptif yang perlu diaktifkan dalam aplikasi. Versi ini tidak mendukung extended thinking manual dengan `budget_tokens` tersendiri. Tingkat `effort` adalah `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, dan `max`, dengan `high` sebagai standar. Menurut Anthropic, tingkat yang lebih dalam dapat meningkatkan jumlah analisis, penggunaan alat, dan waktu kerja, sedangkan tugas singkat dengan batas jelas dapat terbantu oleh tingkat pengerjaan yang lebih rendah.\n\nModel menyesuaikan detail dengan penilaiannya atas kerumitan tugas: pertanyaan sederhana dapat mendapat jawaban singkat, sedangkan analisis terbuka mendapat jawaban panjang. Jika diperlukan panjang atau gaya bahasa tertentu, tentukan secara eksplisit, sebaiknya disertai contoh yang diinginkan. Pekerjaan panjang dengan alat menyediakan pesan kemajuan sementara; isi dan frekuensinya juga dapat diarahkan melalui instruksi.\n\n### Materi, alat, dan penyajian visual\n\nMasukan berupa **teks dan gambar**, sedangkan hasil berupa **teks**. Jendela konteks berjumlah **1 juta token**, dengan jawaban maksimum **128 ribu token** dalam mode biasa. Batas waktu pengetahuan bawaan yang dapat diandalkan adalah **Januari 2026**.\n\nFormat masukan visual biasa pada layanan produsen: JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama untuk animasi. Dalam analisis native: sisi panjang — 2576 piksel, 4784 token visual; gambar besar diperkecil sebelum dianalisis. Dukungan berkas dan parameter ditentukan oleh metode aplikasi.\n\nPencarian web, eksekusi perintah, memori berbasis berkas, kendali antarmuka, dan subtugas mandiri memerlukan dukungan aplikasi. Model dapat menggunakan sarana yang tersedia, tetapi tingkat upaya dan penjelasan tujuan alat yang jelas memengaruhi pemilihan tindakan. Ini sangat berguna untuk pekerjaan yang menghubungkan pencarian informasi, analisis, dan pelaksanaan teknis.\n\nSaat membuat antarmuka dan slide, Opus 4.8 memiliki preferensi desainnya sendiri yang konsisten. Untuk hasil dengan gaya tertentu, sebutkan palet, tipografi, komposisi, dan karakter gerakan yang spesifik, atau minta beberapa arah desain terlebih dahulu. Berkas jadi atau antarmuka yang berfungsi dihasilkan melalui alat lingkungan; keluaran langsung model tetap berupa teks.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Audit a project decision memo\n\nReview this memo against its evidence: 'All customers prefer weekly exports, so we will remove daily exports.' Evidence E1: 12 of 20 interviewed customers prefer weekly; E2: 4 prefer daily; E3: 4 gave no preference. Return the unsupported claims, a corrected recommendation and one question that would resolve a material uncertainty.A three-part evidence review with E1-E3 references and a narrower recommendation.The review must preserve the four daily-export preferences and avoid treating silence as agreement.claude-opus-4-8Claude Opus 4.8 ditujukan untuk pengembangan panjang dan analisis profesional. Mempertahankan arah pekerjaan bertahap, menyatakan ketidakpastian, dan mempertimbangkan persyaratan hasil yang diberikan secara eksplisit.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Claude Opus 4.8 memadukan pekerjaan agen yang panjang, analisis profesional, pemahaman visual, dan penggunaan memori yang disediakan aplikasi. Anthropic secara khusus menekankan perilaku model saat memeriksa kesimpulan: model dilatih untuk memperhatikan kurangnya bukti, menyampaikan ketidakpastian, dan tidak mengklaim hasil telah tercapai tanpa dasar yang memadai.
Dalam tugas rekayasa, model dapat menyelidiki beberapa komponen terkait, mempertimbangkan rencana, menemukan kesalahan, dan melanjutkan pelaksanaan setelah menerima data baru. Untuk analisis dokumen, kemampuan mengolah isi padat dan perhatian terhadap masalah dalam materi masukan serta kesimpulan penting. Penggunaan profesional yang dijelaskan mencakup penelitian, analisis, pekerjaan dokumen, dan penyiapan isi presentasi.
Instruksi ditafsirkan secara harfiah, terutama pada tingkat upaya rendah. Model tidak harus diam-diam menerapkan ketentuan dari satu unsur ke unsur lainnya: cakupan, format, dan kriteria hasil sebaiknya ditentukan secara eksplisit. Untuk pemeriksaan kode, ini berarti ambang tingkat keparahan yang ditetapkan memengaruhi masalah yang ditemukan mana saja yang masuk dalam jawaban. Persyaratan untuk melaporkan semua temuan harus dirumuskan terpisah dari persyaratan untuk menyaringnya.
Opus 4.8 mendukung penalaran adaptif yang perlu diaktifkan dalam aplikasi. Versi ini tidak mendukung extended thinking manual dengan budget_tokens tersendiri. Tingkat effort adalah low, medium, high, xhigh, dan max, dengan high sebagai standar. Menurut Anthropic, tingkat yang lebih dalam dapat meningkatkan jumlah analisis, penggunaan alat, dan waktu kerja, sedangkan tugas singkat dengan batas jelas dapat terbantu oleh tingkat pengerjaan yang lebih rendah.
Model menyesuaikan detail dengan penilaiannya atas kerumitan tugas: pertanyaan sederhana dapat mendapat jawaban singkat, sedangkan analisis terbuka mendapat jawaban panjang. Jika diperlukan panjang atau gaya bahasa tertentu, tentukan secara eksplisit, sebaiknya disertai contoh yang diinginkan. Pekerjaan panjang dengan alat menyediakan pesan kemajuan sementara; isi dan frekuensinya juga dapat diarahkan melalui instruksi.
Masukan berupa teks dan gambar, sedangkan hasil berupa teks. Jendela konteks berjumlah 1 juta token, dengan jawaban maksimum 128 ribu token dalam mode biasa. Batas waktu pengetahuan bawaan yang dapat diandalkan adalah Januari 2026.
Format masukan visual biasa pada layanan produsen: JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama untuk animasi. Dalam analisis native: sisi panjang — 2576 piksel, 4784 token visual; gambar besar diperkecil sebelum dianalisis. Dukungan berkas dan parameter ditentukan oleh metode aplikasi.
Pencarian web, eksekusi perintah, memori berbasis berkas, kendali antarmuka, dan subtugas mandiri memerlukan dukungan aplikasi. Model dapat menggunakan sarana yang tersedia, tetapi tingkat upaya dan penjelasan tujuan alat yang jelas memengaruhi pemilihan tindakan. Ini sangat berguna untuk pekerjaan yang menghubungkan pencarian informasi, analisis, dan pelaksanaan teknis.
Saat membuat antarmuka dan slide, Opus 4.8 memiliki preferensi desainnya sendiri yang konsisten. Untuk hasil dengan gaya tertentu, sebutkan palet, tipografi, komposisi, dan karakter gerakan yang spesifik, atau minta beberapa arah desain terlebih dahulu. Berkas jadi atau antarmuka yang berfungsi dihasilkan melalui alat lingkungan; keluaran langsung model tetap berupa teks.
POST /v1/messagestext, imagetext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan claude-opus-4-8 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_block[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomsystem | Jenisstring|content_block[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Minimum: 1 Batas berlaku untuk: batas maksimum yang tepat untuk model/kartu yang dipilih | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop_sequences | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenistool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: alat disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].input_schema | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomthinking.type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomthinking.budget_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomoutput_config.effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommetadata | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomcache_control | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content atau blok type=text
Teks + gambar
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} atau sumber dengan type=url
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontraknull |
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parametertext_file_material | Kontrakkonten UTF-8 aktual dimasukkan sebagai teks; ID file atau alamat URL (URLs) memerlukan dukungan yang tepat dan terpisah |
Siklus hidup: exact retained published method
Struktur metode dan ID bersifat eksak; kemampuan pemasok terpisah dari penerimaan permintaan.
POST /v1/messagesAiloot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
Jadwal referensi tingkat model tidak mengubah pemilihan metode, estimasi harga, atau biaya. Biaya aktif menggunakan tarif metode Ailoot yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tingkat 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tingkat 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
set -eu\n: "${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-4-8", "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-4-8", "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-4-8",\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-4-8",\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-4-8',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
claude-opus-4-8Claude Opus 4.8 ditujukan untuk pengembangan panjang dan analisis profesional. Mempertahankan arah pekerjaan bertahap, menyatakan ketidakpastian, dan mempertimbangkan persyaratan hasil yang diberikan secara eksplisit.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Claude Opus 4.8 memadukan pekerjaan agen yang panjang, analisis profesional, pemahaman visual, dan penggunaan memori yang disediakan aplikasi. Anthropic secara khusus menekankan perilaku model saat memeriksa kesimpulan: model dilatih untuk memperhatikan kurangnya bukti, menyampaikan ketidakpastian, dan tidak mengklaim hasil telah tercapai tanpa dasar yang memadai.
Dalam tugas rekayasa, model dapat menyelidiki beberapa komponen terkait, mempertimbangkan rencana, menemukan kesalahan, dan melanjutkan pelaksanaan setelah menerima data baru. Untuk analisis dokumen, kemampuan mengolah isi padat dan perhatian terhadap masalah dalam materi masukan serta kesimpulan penting. Penggunaan profesional yang dijelaskan mencakup penelitian, analisis, pekerjaan dokumen, dan penyiapan isi presentasi.
Instruksi ditafsirkan secara harfiah, terutama pada tingkat upaya rendah. Model tidak harus diam-diam menerapkan ketentuan dari satu unsur ke unsur lainnya: cakupan, format, dan kriteria hasil sebaiknya ditentukan secara eksplisit. Untuk pemeriksaan kode, ini berarti ambang tingkat keparahan yang ditetapkan memengaruhi masalah yang ditemukan mana saja yang masuk dalam jawaban. Persyaratan untuk melaporkan semua temuan harus dirumuskan terpisah dari persyaratan untuk menyaringnya.
Opus 4.8 mendukung penalaran adaptif yang perlu diaktifkan dalam aplikasi. Versi ini tidak mendukung extended thinking manual dengan budget_tokens tersendiri. Tingkat effort adalah low, medium, high, xhigh, dan max, dengan high sebagai standar. Menurut Anthropic, tingkat yang lebih dalam dapat meningkatkan jumlah analisis, penggunaan alat, dan waktu kerja, sedangkan tugas singkat dengan batas jelas dapat terbantu oleh tingkat pengerjaan yang lebih rendah.
Model menyesuaikan detail dengan penilaiannya atas kerumitan tugas: pertanyaan sederhana dapat mendapat jawaban singkat, sedangkan analisis terbuka mendapat jawaban panjang. Jika diperlukan panjang atau gaya bahasa tertentu, tentukan secara eksplisit, sebaiknya disertai contoh yang diinginkan. Pekerjaan panjang dengan alat menyediakan pesan kemajuan sementara; isi dan frekuensinya juga dapat diarahkan melalui instruksi.
Masukan berupa teks dan gambar, sedangkan hasil berupa teks. Jendela konteks berjumlah 1 juta token, dengan jawaban maksimum 128 ribu token dalam mode biasa. Batas waktu pengetahuan bawaan yang dapat diandalkan adalah Januari 2026.
Format masukan visual biasa pada layanan produsen: JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama untuk animasi. Dalam analisis native: sisi panjang — 2576 piksel, 4784 token visual; gambar besar diperkecil sebelum dianalisis. Dukungan berkas dan parameter ditentukan oleh metode aplikasi.
Pencarian web, eksekusi perintah, memori berbasis berkas, kendali antarmuka, dan subtugas mandiri memerlukan dukungan aplikasi. Model dapat menggunakan sarana yang tersedia, tetapi tingkat upaya dan penjelasan tujuan alat yang jelas memengaruhi pemilihan tindakan. Ini sangat berguna untuk pekerjaan yang menghubungkan pencarian informasi, analisis, dan pelaksanaan teknis.
Saat membuat antarmuka dan slide, Opus 4.8 memiliki preferensi desainnya sendiri yang konsisten. Untuk hasil dengan gaya tertentu, sebutkan palet, tipografi, komposisi, dan karakter gerakan yang spesifik, atau minta beberapa arah desain terlebih dahulu. Berkas jadi atau antarmuka yang berfungsi dihasilkan melalui alat lingkungan; keluaran langsung model tetap berupa teks.
POST /v1/responsestext, imagetext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan claude-opus-4-8 | Bawaan— |
Kolominput | Jenisstring|input_item[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolominput[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan message, reasoning, function_call, function_call_output | Bawaan— |
Kolominput[].content | Jenisstring|content_part[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolominput[].call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: function_call_output; pertahankan call_id yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolominput[].output | Jenisstring|content_part[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: function_call_output | Bawaan— |
Kolommax_output_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenistool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning.effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning.summary | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtext.format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtext.verbosity | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominclude | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstore | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprevious_response_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Persyaratan ID: Hanya ID respons yang benar-benar diperoleh dari kelanjutan yang didukung Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_key | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
Teks masukan atau bagian input_text
Teks + gambar
{type:input_image,image_url}
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterrequired | Kontrakmodel, input |
Parameteroptional_controls | Kontraknull |
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parametertext_file_material | Kontrakkonten UTF-8 aktual dimasukkan sebagai teks; ID file atau alamat URL (URLs) memerlukan dukungan yang tepat dan terpisah |
Siklus hidup: exact retained published method
Struktur metode dan ID bersifat eksak; kemampuan pemasok terpisah dari penerimaan permintaan.
POST /v1/responsesAiloot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
Jadwal referensi tingkat model tidak mengubah pemilihan metode, estimasi harga, atau biaya. Biaya aktif menggunakan tarif metode Ailoot yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tingkat 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tingkat 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
set -eu\n: "${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-4-8", "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-4-8", "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-4-8", 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-4-8", 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-4-8", 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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap item keluaran dan bagian konten, call_id fungsi yang sebenarnya, penalaran terenkripsi, dan data penggunaan. Saat streaming, pertahankan identitas peristiwa/item secara lengkap.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolomstatus | Jenisstring |
Kolomoutput[] | Jenismessage|reasoning|function_call|other item |
Kolomoutput[].content[] | Jeniscontent part |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
claude-opus-4-8Claude Opus 4.8 ditujukan untuk pengembangan panjang dan analisis profesional. Mempertahankan arah pekerjaan bertahap, menyatakan ketidakpastian, dan mempertimbangkan persyaratan hasil yang diberikan secara eksplisit.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Claude Opus 4.8 memadukan pekerjaan agen yang panjang, analisis profesional, pemahaman visual, dan penggunaan memori yang disediakan aplikasi. Anthropic secara khusus menekankan perilaku model saat memeriksa kesimpulan: model dilatih untuk memperhatikan kurangnya bukti, menyampaikan ketidakpastian, dan tidak mengklaim hasil telah tercapai tanpa dasar yang memadai.
Dalam tugas rekayasa, model dapat menyelidiki beberapa komponen terkait, mempertimbangkan rencana, menemukan kesalahan, dan melanjutkan pelaksanaan setelah menerima data baru. Untuk analisis dokumen, kemampuan mengolah isi padat dan perhatian terhadap masalah dalam materi masukan serta kesimpulan penting. Penggunaan profesional yang dijelaskan mencakup penelitian, analisis, pekerjaan dokumen, dan penyiapan isi presentasi.
Instruksi ditafsirkan secara harfiah, terutama pada tingkat upaya rendah. Model tidak harus diam-diam menerapkan ketentuan dari satu unsur ke unsur lainnya: cakupan, format, dan kriteria hasil sebaiknya ditentukan secara eksplisit. Untuk pemeriksaan kode, ini berarti ambang tingkat keparahan yang ditetapkan memengaruhi masalah yang ditemukan mana saja yang masuk dalam jawaban. Persyaratan untuk melaporkan semua temuan harus dirumuskan terpisah dari persyaratan untuk menyaringnya.
Opus 4.8 mendukung penalaran adaptif yang perlu diaktifkan dalam aplikasi. Versi ini tidak mendukung extended thinking manual dengan budget_tokens tersendiri. Tingkat effort adalah low, medium, high, xhigh, dan max, dengan high sebagai standar. Menurut Anthropic, tingkat yang lebih dalam dapat meningkatkan jumlah analisis, penggunaan alat, dan waktu kerja, sedangkan tugas singkat dengan batas jelas dapat terbantu oleh tingkat pengerjaan yang lebih rendah.
Model menyesuaikan detail dengan penilaiannya atas kerumitan tugas: pertanyaan sederhana dapat mendapat jawaban singkat, sedangkan analisis terbuka mendapat jawaban panjang. Jika diperlukan panjang atau gaya bahasa tertentu, tentukan secara eksplisit, sebaiknya disertai contoh yang diinginkan. Pekerjaan panjang dengan alat menyediakan pesan kemajuan sementara; isi dan frekuensinya juga dapat diarahkan melalui instruksi.
Masukan berupa teks dan gambar, sedangkan hasil berupa teks. Jendela konteks berjumlah 1 juta token, dengan jawaban maksimum 128 ribu token dalam mode biasa. Batas waktu pengetahuan bawaan yang dapat diandalkan adalah Januari 2026.
Format masukan visual biasa pada layanan produsen: JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama untuk animasi. Dalam analisis native: sisi panjang — 2576 piksel, 4784 token visual; gambar besar diperkecil sebelum dianalisis. Dukungan berkas dan parameter ditentukan oleh metode aplikasi.
Pencarian web, eksekusi perintah, memori berbasis berkas, kendali antarmuka, dan subtugas mandiri memerlukan dukungan aplikasi. Model dapat menggunakan sarana yang tersedia, tetapi tingkat upaya dan penjelasan tujuan alat yang jelas memengaruhi pemilihan tindakan. Ini sangat berguna untuk pekerjaan yang menghubungkan pencarian informasi, analisis, dan pelaksanaan teknis.
Saat membuat antarmuka dan slide, Opus 4.8 memiliki preferensi desainnya sendiri yang konsisten. Untuk hasil dengan gaya tertentu, sebutkan palet, tipografi, komposisi, dan karakter gerakan yang spesifik, atau minta beberapa arah desain terlebih dahulu. Berkas jadi atau antarmuka yang berfungsi dihasilkan melalui alat lingkungan; keluaran langsung model tetap berupa teks.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan claude-opus-4-8 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
Teks + gambar
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parameteroptional_controls | Kontraknull |
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parametertext_file_material | Kontrakkonten UTF-8 aktual dimasukkan sebagai teks; ID file atau alamat URL (URLs) memerlukan dukungan yang tepat dan terpisah |
Siklus hidup: exact retained published method
Struktur metode dan ID bersifat eksak; kemampuan pemasok terpisah dari penerimaan permintaan.
POST /v1/chat/completionsAiloot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
Jadwal referensi tingkat model tidak mengubah pemilihan metode, estimasi harga, atau biaya. Biaya aktif menggunakan tarif metode Ailoot yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tingkat 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tingkat 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
set -eu\n: "${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-4-8", "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-4-8", "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-4-8",\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-4-8",\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-4-8',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
anthropic/claude-opus-4.8Claude Opus 4.8 ditujukan untuk pengembangan panjang dan analisis profesional. Mempertahankan arah pekerjaan bertahap, menyatakan ketidakpastian, dan mempertimbangkan persyaratan hasil yang diberikan secara eksplisit.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Claude Opus 4.8 memadukan pekerjaan agen yang panjang, analisis profesional, pemahaman visual, dan penggunaan memori yang disediakan aplikasi. Anthropic secara khusus menekankan perilaku model saat memeriksa kesimpulan: model dilatih untuk memperhatikan kurangnya bukti, menyampaikan ketidakpastian, dan tidak mengklaim hasil telah tercapai tanpa dasar yang memadai.
Dalam tugas rekayasa, model dapat menyelidiki beberapa komponen terkait, mempertimbangkan rencana, menemukan kesalahan, dan melanjutkan pelaksanaan setelah menerima data baru. Untuk analisis dokumen, kemampuan mengolah isi padat dan perhatian terhadap masalah dalam materi masukan serta kesimpulan penting. Penggunaan profesional yang dijelaskan mencakup penelitian, analisis, pekerjaan dokumen, dan penyiapan isi presentasi.
Instruksi ditafsirkan secara harfiah, terutama pada tingkat upaya rendah. Model tidak harus diam-diam menerapkan ketentuan dari satu unsur ke unsur lainnya: cakupan, format, dan kriteria hasil sebaiknya ditentukan secara eksplisit. Untuk pemeriksaan kode, ini berarti ambang tingkat keparahan yang ditetapkan memengaruhi masalah yang ditemukan mana saja yang masuk dalam jawaban. Persyaratan untuk melaporkan semua temuan harus dirumuskan terpisah dari persyaratan untuk menyaringnya.
Opus 4.8 mendukung penalaran adaptif yang perlu diaktifkan dalam aplikasi. Versi ini tidak mendukung extended thinking manual dengan budget_tokens tersendiri. Tingkat effort adalah low, medium, high, xhigh, dan max, dengan high sebagai standar. Menurut Anthropic, tingkat yang lebih dalam dapat meningkatkan jumlah analisis, penggunaan alat, dan waktu kerja, sedangkan tugas singkat dengan batas jelas dapat terbantu oleh tingkat pengerjaan yang lebih rendah.
Model menyesuaikan detail dengan penilaiannya atas kerumitan tugas: pertanyaan sederhana dapat mendapat jawaban singkat, sedangkan analisis terbuka mendapat jawaban panjang. Jika diperlukan panjang atau gaya bahasa tertentu, tentukan secara eksplisit, sebaiknya disertai contoh yang diinginkan. Pekerjaan panjang dengan alat menyediakan pesan kemajuan sementara; isi dan frekuensinya juga dapat diarahkan melalui instruksi.
Masukan berupa teks dan gambar, sedangkan hasil berupa teks. Jendela konteks berjumlah 1 juta token, dengan jawaban maksimum 128 ribu token dalam mode biasa. Batas waktu pengetahuan bawaan yang dapat diandalkan adalah Januari 2026.
Format masukan visual biasa pada layanan produsen: JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama untuk animasi. Dalam analisis native: sisi panjang — 2576 piksel, 4784 token visual; gambar besar diperkecil sebelum dianalisis. Dukungan berkas dan parameter ditentukan oleh metode aplikasi.
Pencarian web, eksekusi perintah, memori berbasis berkas, kendali antarmuka, dan subtugas mandiri memerlukan dukungan aplikasi. Model dapat menggunakan sarana yang tersedia, tetapi tingkat upaya dan penjelasan tujuan alat yang jelas memengaruhi pemilihan tindakan. Ini sangat berguna untuk pekerjaan yang menghubungkan pencarian informasi, analisis, dan pelaksanaan teknis.
Saat membuat antarmuka dan slide, Opus 4.8 memiliki preferensi desainnya sendiri yang konsisten. Untuk hasil dengan gaya tertentu, sebutkan palet, tipografi, komposisi, dan karakter gerakan yang spesifik, atau minta beberapa arah desain terlebih dahulu. Berkas jadi atau antarmuka yang berfungsi dihasilkan melalui alat lingkungan; keluaran langsung model tetap berupa teks.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan anthropic/claude-opus-4.8 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Kirim ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan batas keluaran.
File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-opus-4.8", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\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\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\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)\nresult=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-opus-4.8',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses 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(result.to_dict(mode="json"))\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='anthropic/claude-opus-4.8',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
anthropic/claude-opus-4.8Claude Opus 4.8 ditujukan untuk pengembangan panjang dan analisis profesional. Mempertahankan arah pekerjaan bertahap, menyatakan ketidakpastian, dan mempertimbangkan persyaratan hasil yang diberikan secara eksplisit.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Claude Opus 4.8 memadukan pekerjaan agen yang panjang, analisis profesional, pemahaman visual, dan penggunaan memori yang disediakan aplikasi. Anthropic secara khusus menekankan perilaku model saat memeriksa kesimpulan: model dilatih untuk memperhatikan kurangnya bukti, menyampaikan ketidakpastian, dan tidak mengklaim hasil telah tercapai tanpa dasar yang memadai.
Dalam tugas rekayasa, model dapat menyelidiki beberapa komponen terkait, mempertimbangkan rencana, menemukan kesalahan, dan melanjutkan pelaksanaan setelah menerima data baru. Untuk analisis dokumen, kemampuan mengolah isi padat dan perhatian terhadap masalah dalam materi masukan serta kesimpulan penting. Penggunaan profesional yang dijelaskan mencakup penelitian, analisis, pekerjaan dokumen, dan penyiapan isi presentasi.
Instruksi ditafsirkan secara harfiah, terutama pada tingkat upaya rendah. Model tidak harus diam-diam menerapkan ketentuan dari satu unsur ke unsur lainnya: cakupan, format, dan kriteria hasil sebaiknya ditentukan secara eksplisit. Untuk pemeriksaan kode, ini berarti ambang tingkat keparahan yang ditetapkan memengaruhi masalah yang ditemukan mana saja yang masuk dalam jawaban. Persyaratan untuk melaporkan semua temuan harus dirumuskan terpisah dari persyaratan untuk menyaringnya.
Opus 4.8 mendukung penalaran adaptif yang perlu diaktifkan dalam aplikasi. Versi ini tidak mendukung extended thinking manual dengan budget_tokens tersendiri. Tingkat effort adalah low, medium, high, xhigh, dan max, dengan high sebagai standar. Menurut Anthropic, tingkat yang lebih dalam dapat meningkatkan jumlah analisis, penggunaan alat, dan waktu kerja, sedangkan tugas singkat dengan batas jelas dapat terbantu oleh tingkat pengerjaan yang lebih rendah.
Model menyesuaikan detail dengan penilaiannya atas kerumitan tugas: pertanyaan sederhana dapat mendapat jawaban singkat, sedangkan analisis terbuka mendapat jawaban panjang. Jika diperlukan panjang atau gaya bahasa tertentu, tentukan secara eksplisit, sebaiknya disertai contoh yang diinginkan. Pekerjaan panjang dengan alat menyediakan pesan kemajuan sementara; isi dan frekuensinya juga dapat diarahkan melalui instruksi.
Masukan berupa teks dan gambar, sedangkan hasil berupa teks. Jendela konteks berjumlah 1 juta token, dengan jawaban maksimum 128 ribu token dalam mode biasa. Batas waktu pengetahuan bawaan yang dapat diandalkan adalah Januari 2026.
Format masukan visual biasa pada layanan produsen: JPEG/PNG/GIF/WebP, dengan bingkai pertama untuk animasi. Dalam analisis native: sisi panjang — 2576 piksel, 4784 token visual; gambar besar diperkecil sebelum dianalisis. Dukungan berkas dan parameter ditentukan oleh metode aplikasi.
Pencarian web, eksekusi perintah, memori berbasis berkas, kendali antarmuka, dan subtugas mandiri memerlukan dukungan aplikasi. Model dapat menggunakan sarana yang tersedia, tetapi tingkat upaya dan penjelasan tujuan alat yang jelas memengaruhi pemilihan tindakan. Ini sangat berguna untuk pekerjaan yang menghubungkan pencarian informasi, analisis, dan pelaksanaan teknis.
Saat membuat antarmuka dan slide, Opus 4.8 memiliki preferensi desainnya sendiri yang konsisten. Untuk hasil dengan gaya tertentu, sebutkan palet, tipografi, komposisi, dan karakter gerakan yang spesifik, atau minta beberapa arah desain terlebih dahulu. Berkas jadi atau antarmuka yang berfungsi dihasilkan melalui alat lingkungan; keluaran langsung model tetap berupa teks.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan anthropic/claude-opus-4.8 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.01 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.05 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.001 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0.0125 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam $0.02 / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "anthropic/claude-opus-4.8",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.8', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.8', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Audit a project decision memo\n\nReview this memo against its evidence: 'All customers prefer weekly exports, so we will remove daily exports.' Evidence E1: 12 of 20 interviewed customers prefer weekly; E2: 4 prefer daily; E3: 4 gave no preference. Return the unsupported claims, a corrected recommendation and one question that would resolve a material uncertainty.A three-part evidence review with E1-E3 references and a narrower recommendation.The review must preserve the four daily-export preferences and avoid treating silence as agreement.