Claude Opus 4.8 unisce lavoro agentico prolungato, analisi professionale, comprensione visiva e uso della memoria fornita dall'applicazione. Anthropic mette in evidenza il comportamento del modello nella verifica delle conclusioni: è stato addestrato a notare la mancanza di conferme, segnalare l'incertezza e non affermare che un risultato sia stato ottenuto senza basi sufficienti.
In un'attività di ingegneria il modello può indagare più componenti collegati, esaminare un piano, individuare errori e proseguire l'esecuzione dopo aver ricevuto nuovi dati. Nell'analisi di documenti contano la capacità di lavorare su contenuti densi e l'attenzione ai problemi nei materiali in ingresso e nelle conclusioni. Tra gli ambiti professionali descritti figurano ricerca, analisi, lavoro sui documenti e preparazione di contenuti per presentazioni.
Le istruzioni sono interpretate letteralmente, soprattutto ai bassi livelli di impegno. Il modello non è tenuto a estendere tacitamente una condizione da un elemento agli altri: conviene definire esplicitamente ambito, formato e criteri del risultato. Nella verifica del codice questo significa che la soglia di gravità impostata influisce sui problemi individuati che verranno inclusi nella risposta. La richiesta di segnalare tutte le osservazioni deve essere formulata separatamente da quella di filtrarle.
Opus 4.8 supporta il ragionamento adattivo, che deve essere attivato nell'applicazione. Questa versione non supporta extended thinking manuale con un budget_tokens separato. I livelli di effort sono low, medium, high, xhigh e max, con high come valore standard. Secondo Anthropic, i livelli più profondi possono aumentare l'ampiezza dell'analisi, gli accessi agli strumenti e il tempo di lavoro, mentre per attività brevi e circoscritte è utile un grado di elaborazione minore.
Il modello sceglie il dettaglio in base alla complessità che attribuisce all'attività: una domanda semplice può ricevere una risposta breve, un'analisi aperta una risposta estesa. Se serve una lunghezza o una voce del testo specifica, va indicata esplicitamente, preferibilmente con un esempio positivo. Nel lavoro prolungato con strumenti sono previsti messaggi intermedi sull'avanzamento; anche contenuto e frequenza possono essere orientati con un'istruzione.
In ingresso riceve testo e immagini, mentre il risultato è prodotto in forma testuale. La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è gennaio 2026.
I formati dell'input visivo ordinario presso il produttore sono JPEG/PNG/GIF/WebP, con il primo fotogramma per le animazioni. Nell'analisi nativa il lato lungo è di 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
Ricerca web, esecuzione di comandi, memoria su file, controllo dell'interfaccia e sottoattività autonome richiedono il supporto dell'applicazione. Il modello può utilizzare i mezzi disponibili, ma il livello di impegno e una descrizione chiara dello scopo degli strumenti influiscono sulla scelta delle azioni. È particolarmente utile nei lavori che collegano ricerca di informazioni, analisi ed esecuzione tecnica.
Nella creazione di interfacce e slide, Opus 4.8 ha preferenze proprie e stabili per la presentazione. Per ottenere uno stile specifico è utile indicare palette, tipografia, composizione e tipo di movimento, oppure richiedere prima più direzioni. Un file finale o un'interfaccia funzionante vengono prodotti tramite gli strumenti dell'ambiente; l'output proprio del modello resta testuale.
", "aboutText": "Claude Opus 4.8 unisce lavoro agentico prolungato, analisi professionale, comprensione visiva e uso della memoria fornita dall'applicazione. Anthropic mette in evidenza il comportamento del modello nella verifica delle conclusioni: è stato addestrato a notare la mancanza di conferme, segnalare l'incertezza e non affermare che un risultato sia stato ottenuto senza basi sufficienti.\n\n### Precisare i confini e portare il lavoro a un risultato\n\nIn un'attività di ingegneria il modello può indagare più componenti collegati, esaminare un piano, individuare errori e proseguire l'esecuzione dopo aver ricevuto nuovi dati. Nell'analisi di documenti contano la capacità di lavorare su contenuti densi e l'attenzione ai problemi nei materiali in ingresso e nelle conclusioni. Tra gli ambiti professionali descritti figurano ricerca, analisi, lavoro sui documenti e preparazione di contenuti per presentazioni.\n\nLe istruzioni sono interpretate letteralmente, soprattutto ai bassi livelli di impegno. Il modello non è tenuto a estendere tacitamente una condizione da un elemento agli altri: conviene definire esplicitamente ambito, formato e criteri del risultato. Nella verifica del codice questo significa che la soglia di gravità impostata influisce sui problemi individuati che verranno inclusi nella risposta. La richiesta di segnalare tutte le osservazioni deve essere formulata separatamente da quella di filtrarle.\n\n### Impostare ragionamento ed esposizione\n\nOpus 4.8 supporta il ragionamento adattivo, che deve essere attivato nell'applicazione. Questa versione non supporta extended thinking manuale con un `budget_tokens` separato. I livelli di `effort` sono `low`, `medium`, `high`, `xhigh` e `max`, con `high` come valore standard. Secondo Anthropic, i livelli più profondi possono aumentare l'ampiezza dell'analisi, gli accessi agli strumenti e il tempo di lavoro, mentre per attività brevi e circoscritte è utile un grado di elaborazione minore.\n\nIl modello sceglie il dettaglio in base alla complessità che attribuisce all'attività: una domanda semplice può ricevere una risposta breve, un'analisi aperta una risposta estesa. Se serve una lunghezza o una voce del testo specifica, va indicata esplicitamente, preferibilmente con un esempio positivo. Nel lavoro prolungato con strumenti sono previsti messaggi intermedi sull'avanzamento; anche contenuto e frequenza possono essere orientati con un'istruzione.\n\n### Materiali, strumenti e presentazione visiva\n\nIn ingresso riceve **testo e immagini**, mentre il risultato è prodotto **in forma testuale**. La finestra di contesto è di **1 milione di token** e nella modalità normale la risposta massima è di **128 mila token**. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è **gennaio 2026**.\n\nI formati dell'input visivo ordinario presso il produttore sono JPEG/PNG/GIF/WebP, con il primo fotogramma per le animazioni. Nell'analisi nativa il lato lungo è di 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.\n\nRicerca web, esecuzione di comandi, memoria su file, controllo dell'interfaccia e sottoattività autonome richiedono il supporto dell'applicazione. Il modello può utilizzare i mezzi disponibili, ma il livello di impegno e una descrizione chiara dello scopo degli strumenti influiscono sulla scelta delle azioni. È particolarmente utile nei lavori che collegano ricerca di informazioni, analisi ed esecuzione tecnica.\n\nNella creazione di interfacce e slide, Opus 4.8 ha preferenze proprie e stabili per la presentazione. Per ottenere uno stile specifico è utile indicare palette, tipografia, composizione e tipo di movimento, oppure richiedere prima più direzioni. Un file finale o un'interfaccia funzionante vengono prodotti tramite gli strumenti dell'ambiente; l'output proprio del modello resta testuale.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
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 è pensato per sviluppo prolungato e analisi professionale. Mantiene la direzione del lavoro a più passaggi, segnala l'incertezza e tiene conto dei requisiti espliciti per il risultato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Claude Opus 4.8 unisce lavoro agentico prolungato, analisi professionale, comprensione visiva e uso della memoria fornita dall'applicazione. Anthropic mette in evidenza il comportamento del modello nella verifica delle conclusioni: è stato addestrato a notare la mancanza di conferme, segnalare l'incertezza e non affermare che un risultato sia stato ottenuto senza basi sufficienti.
In un'attività di ingegneria il modello può indagare più componenti collegati, esaminare un piano, individuare errori e proseguire l'esecuzione dopo aver ricevuto nuovi dati. Nell'analisi di documenti contano la capacità di lavorare su contenuti densi e l'attenzione ai problemi nei materiali in ingresso e nelle conclusioni. Tra gli ambiti professionali descritti figurano ricerca, analisi, lavoro sui documenti e preparazione di contenuti per presentazioni.
Le istruzioni sono interpretate letteralmente, soprattutto ai bassi livelli di impegno. Il modello non è tenuto a estendere tacitamente una condizione da un elemento agli altri: conviene definire esplicitamente ambito, formato e criteri del risultato. Nella verifica del codice questo significa che la soglia di gravità impostata influisce sui problemi individuati che verranno inclusi nella risposta. La richiesta di segnalare tutte le osservazioni deve essere formulata separatamente da quella di filtrarle.
Opus 4.8 supporta il ragionamento adattivo, che deve essere attivato nell'applicazione. Questa versione non supporta extended thinking manuale con un budget_tokens separato. I livelli di effort sono low, medium, high, xhigh e max, con high come valore standard. Secondo Anthropic, i livelli più profondi possono aumentare l'ampiezza dell'analisi, gli accessi agli strumenti e il tempo di lavoro, mentre per attività brevi e circoscritte è utile un grado di elaborazione minore.
Il modello sceglie il dettaglio in base alla complessità che attribuisce all'attività: una domanda semplice può ricevere una risposta breve, un'analisi aperta una risposta estesa. Se serve una lunghezza o una voce del testo specifica, va indicata esplicitamente, preferibilmente con un esempio positivo. Nel lavoro prolungato con strumenti sono previsti messaggi intermedi sull'avanzamento; anche contenuto e frequenza possono essere orientati con un'istruzione.
In ingresso riceve testo e immagini, mentre il risultato è prodotto in forma testuale. La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è gennaio 2026.
I formati dell'input visivo ordinario presso il produttore sono JPEG/PNG/GIF/WebP, con il primo fotogramma per le animazioni. Nell'analisi nativa il lato lungo è di 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
Ricerca web, esecuzione di comandi, memoria su file, controllo dell'interfaccia e sottoattività autonome richiedono il supporto dell'applicazione. Il modello può utilizzare i mezzi disponibili, ma il livello di impegno e una descrizione chiara dello scopo degli strumenti influiscono sulla scelta delle azioni. È particolarmente utile nei lavori che collegano ricerca di informazioni, analisi ed esecuzione tecnica.
Nella creazione di interfacce e slide, Opus 4.8 ha preferenze proprie e stabili per la presentazione. Per ottenere uno stile specifico è utile indicare palette, tipografia, composizione e tipo di movimento, oppure richiedere prima più direzioni. Un file finale o un'interfaccia funzionante vengono prodotti tramite gli strumenti dell'ambiente; l'output proprio del modello resta testuale.
POST /v1/messagestext, imagetext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti claude-opus-4-8 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_block[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camposystem | Tipostring|content_block[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Minimo: 1 Il limite si applica a: Limite esatto del modello o della scheda selezionati | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop_sequences | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipotool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Strumento fornito | Predefinito— |
Campotools[].description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].input_schema | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campothinking.type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campothinking.budget_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_config.effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campometadata | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campocache_control | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content o blocco type=text
Testo + immagine
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} o origine type=url
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext, image |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrotext_file_material | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |
Ciclo di vita: exact retained published method
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
POST /v1/messagesAiloot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
set -eu\n: "${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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
claude-opus-4-8Claude Opus 4.8 è pensato per sviluppo prolungato e analisi professionale. Mantiene la direzione del lavoro a più passaggi, segnala l'incertezza e tiene conto dei requisiti espliciti per il risultato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Claude Opus 4.8 unisce lavoro agentico prolungato, analisi professionale, comprensione visiva e uso della memoria fornita dall'applicazione. Anthropic mette in evidenza il comportamento del modello nella verifica delle conclusioni: è stato addestrato a notare la mancanza di conferme, segnalare l'incertezza e non affermare che un risultato sia stato ottenuto senza basi sufficienti.
In un'attività di ingegneria il modello può indagare più componenti collegati, esaminare un piano, individuare errori e proseguire l'esecuzione dopo aver ricevuto nuovi dati. Nell'analisi di documenti contano la capacità di lavorare su contenuti densi e l'attenzione ai problemi nei materiali in ingresso e nelle conclusioni. Tra gli ambiti professionali descritti figurano ricerca, analisi, lavoro sui documenti e preparazione di contenuti per presentazioni.
Le istruzioni sono interpretate letteralmente, soprattutto ai bassi livelli di impegno. Il modello non è tenuto a estendere tacitamente una condizione da un elemento agli altri: conviene definire esplicitamente ambito, formato e criteri del risultato. Nella verifica del codice questo significa che la soglia di gravità impostata influisce sui problemi individuati che verranno inclusi nella risposta. La richiesta di segnalare tutte le osservazioni deve essere formulata separatamente da quella di filtrarle.
Opus 4.8 supporta il ragionamento adattivo, che deve essere attivato nell'applicazione. Questa versione non supporta extended thinking manuale con un budget_tokens separato. I livelli di effort sono low, medium, high, xhigh e max, con high come valore standard. Secondo Anthropic, i livelli più profondi possono aumentare l'ampiezza dell'analisi, gli accessi agli strumenti e il tempo di lavoro, mentre per attività brevi e circoscritte è utile un grado di elaborazione minore.
Il modello sceglie il dettaglio in base alla complessità che attribuisce all'attività: una domanda semplice può ricevere una risposta breve, un'analisi aperta una risposta estesa. Se serve una lunghezza o una voce del testo specifica, va indicata esplicitamente, preferibilmente con un esempio positivo. Nel lavoro prolungato con strumenti sono previsti messaggi intermedi sull'avanzamento; anche contenuto e frequenza possono essere orientati con un'istruzione.
In ingresso riceve testo e immagini, mentre il risultato è prodotto in forma testuale. La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è gennaio 2026.
I formati dell'input visivo ordinario presso il produttore sono JPEG/PNG/GIF/WebP, con il primo fotogramma per le animazioni. Nell'analisi nativa il lato lungo è di 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
Ricerca web, esecuzione di comandi, memoria su file, controllo dell'interfaccia e sottoattività autonome richiedono il supporto dell'applicazione. Il modello può utilizzare i mezzi disponibili, ma il livello di impegno e una descrizione chiara dello scopo degli strumenti influiscono sulla scelta delle azioni. È particolarmente utile nei lavori che collegano ricerca di informazioni, analisi ed esecuzione tecnica.
Nella creazione di interfacce e slide, Opus 4.8 ha preferenze proprie e stabili per la presentazione. Per ottenere uno stile specifico è utile indicare palette, tipografia, composizione e tipo di movimento, oppure richiedere prima più direzioni. Un file finale o un'interfaccia funzionante vengono prodotti tramite gli strumenti dell'ambiente; l'output proprio del modello resta testuale.
POST /v1/responsestext, imagetext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti claude-opus-4-8 | Predefinito— |
Campoinput | Tipostring|input_item[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoinput[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti message, reasoning, function_call, function_call_output | Predefinito— |
Campoinput[].content | Tipostring|content_part[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoinput[].call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: function_call_output; conserva il call_id effettivamente restituito | Predefinito— |
Campoinput[].output | Tipostring|content_part[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: function_call_output | Predefinito— |
Campomax_output_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipotool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning.effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning.summary | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotext.format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotext.verbosity | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinclude | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostore | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprevious_response_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Requisito dell’ID: Solo un ID di risposta effettivo proveniente da una continuazione supportata Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_key | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
Testo in ingresso o parte input_text
Testo + immagine
{type:input_image,image_url}
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext, image |
Parametrorequired | Contrattomodel, input |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrotext_file_material | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |
Ciclo di vita: exact retained published method
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
POST /v1/responsesAiloot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
set -eu\n: "${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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni elemento di uscita e parte di contenuto, il call_id effettivo della funzione, il ragionamento cifrato e i dati di utilizzo. Nello streaming conserva l’identità completa di eventi ed elementi.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Campooutput[] | Tipomessage|reasoning|function_call|other item |
Campooutput[].content[] | Tipocontent part |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
claude-opus-4-8Claude Opus 4.8 è pensato per sviluppo prolungato e analisi professionale. Mantiene la direzione del lavoro a più passaggi, segnala l'incertezza e tiene conto dei requisiti espliciti per il risultato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Claude Opus 4.8 unisce lavoro agentico prolungato, analisi professionale, comprensione visiva e uso della memoria fornita dall'applicazione. Anthropic mette in evidenza il comportamento del modello nella verifica delle conclusioni: è stato addestrato a notare la mancanza di conferme, segnalare l'incertezza e non affermare che un risultato sia stato ottenuto senza basi sufficienti.
In un'attività di ingegneria il modello può indagare più componenti collegati, esaminare un piano, individuare errori e proseguire l'esecuzione dopo aver ricevuto nuovi dati. Nell'analisi di documenti contano la capacità di lavorare su contenuti densi e l'attenzione ai problemi nei materiali in ingresso e nelle conclusioni. Tra gli ambiti professionali descritti figurano ricerca, analisi, lavoro sui documenti e preparazione di contenuti per presentazioni.
Le istruzioni sono interpretate letteralmente, soprattutto ai bassi livelli di impegno. Il modello non è tenuto a estendere tacitamente una condizione da un elemento agli altri: conviene definire esplicitamente ambito, formato e criteri del risultato. Nella verifica del codice questo significa che la soglia di gravità impostata influisce sui problemi individuati che verranno inclusi nella risposta. La richiesta di segnalare tutte le osservazioni deve essere formulata separatamente da quella di filtrarle.
Opus 4.8 supporta il ragionamento adattivo, che deve essere attivato nell'applicazione. Questa versione non supporta extended thinking manuale con un budget_tokens separato. I livelli di effort sono low, medium, high, xhigh e max, con high come valore standard. Secondo Anthropic, i livelli più profondi possono aumentare l'ampiezza dell'analisi, gli accessi agli strumenti e il tempo di lavoro, mentre per attività brevi e circoscritte è utile un grado di elaborazione minore.
Il modello sceglie il dettaglio in base alla complessità che attribuisce all'attività: una domanda semplice può ricevere una risposta breve, un'analisi aperta una risposta estesa. Se serve una lunghezza o una voce del testo specifica, va indicata esplicitamente, preferibilmente con un esempio positivo. Nel lavoro prolungato con strumenti sono previsti messaggi intermedi sull'avanzamento; anche contenuto e frequenza possono essere orientati con un'istruzione.
In ingresso riceve testo e immagini, mentre il risultato è prodotto in forma testuale. La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è gennaio 2026.
I formati dell'input visivo ordinario presso il produttore sono JPEG/PNG/GIF/WebP, con il primo fotogramma per le animazioni. Nell'analisi nativa il lato lungo è di 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
Ricerca web, esecuzione di comandi, memoria su file, controllo dell'interfaccia e sottoattività autonome richiedono il supporto dell'applicazione. Il modello può utilizzare i mezzi disponibili, ma il livello di impegno e una descrizione chiara dello scopo degli strumenti influiscono sulla scelta delle azioni. È particolarmente utile nei lavori che collegano ricerca di informazioni, analisi ed esecuzione tecnica.
Nella creazione di interfacce e slide, Opus 4.8 ha preferenze proprie e stabili per la presentazione. Per ottenere uno stile specifico è utile indicare palette, tipografia, composizione e tipo di movimento, oppure richiedere prima più direzioni. Un file finale o un'interfaccia funzionante vengono prodotti tramite gli strumenti dell'ambiente; l'output proprio del modello resta testuale.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti claude-opus-4-8 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
Testo + immagine
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext, image |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrotext_file_material | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |
Ciclo di vita: exact retained published method
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
POST /v1/chat/completionsAiloot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Tariffe base per token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
set -eu\n: "${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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
anthropic/claude-opus-4.8Claude Opus 4.8 è pensato per sviluppo prolungato e analisi professionale. Mantiene la direzione del lavoro a più passaggi, segnala l'incertezza e tiene conto dei requisiti espliciti per il risultato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Claude Opus 4.8 unisce lavoro agentico prolungato, analisi professionale, comprensione visiva e uso della memoria fornita dall'applicazione. Anthropic mette in evidenza il comportamento del modello nella verifica delle conclusioni: è stato addestrato a notare la mancanza di conferme, segnalare l'incertezza e non affermare che un risultato sia stato ottenuto senza basi sufficienti.
In un'attività di ingegneria il modello può indagare più componenti collegati, esaminare un piano, individuare errori e proseguire l'esecuzione dopo aver ricevuto nuovi dati. Nell'analisi di documenti contano la capacità di lavorare su contenuti densi e l'attenzione ai problemi nei materiali in ingresso e nelle conclusioni. Tra gli ambiti professionali descritti figurano ricerca, analisi, lavoro sui documenti e preparazione di contenuti per presentazioni.
Le istruzioni sono interpretate letteralmente, soprattutto ai bassi livelli di impegno. Il modello non è tenuto a estendere tacitamente una condizione da un elemento agli altri: conviene definire esplicitamente ambito, formato e criteri del risultato. Nella verifica del codice questo significa che la soglia di gravità impostata influisce sui problemi individuati che verranno inclusi nella risposta. La richiesta di segnalare tutte le osservazioni deve essere formulata separatamente da quella di filtrarle.
Opus 4.8 supporta il ragionamento adattivo, che deve essere attivato nell'applicazione. Questa versione non supporta extended thinking manuale con un budget_tokens separato. I livelli di effort sono low, medium, high, xhigh e max, con high come valore standard. Secondo Anthropic, i livelli più profondi possono aumentare l'ampiezza dell'analisi, gli accessi agli strumenti e il tempo di lavoro, mentre per attività brevi e circoscritte è utile un grado di elaborazione minore.
Il modello sceglie il dettaglio in base alla complessità che attribuisce all'attività: una domanda semplice può ricevere una risposta breve, un'analisi aperta una risposta estesa. Se serve una lunghezza o una voce del testo specifica, va indicata esplicitamente, preferibilmente con un esempio positivo. Nel lavoro prolungato con strumenti sono previsti messaggi intermedi sull'avanzamento; anche contenuto e frequenza possono essere orientati con un'istruzione.
In ingresso riceve testo e immagini, mentre il risultato è prodotto in forma testuale. La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è gennaio 2026.
I formati dell'input visivo ordinario presso il produttore sono JPEG/PNG/GIF/WebP, con il primo fotogramma per le animazioni. Nell'analisi nativa il lato lungo è di 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
Ricerca web, esecuzione di comandi, memoria su file, controllo dell'interfaccia e sottoattività autonome richiedono il supporto dell'applicazione. Il modello può utilizzare i mezzi disponibili, ma il livello di impegno e una descrizione chiara dello scopo degli strumenti influiscono sulla scelta delle azioni. È particolarmente utile nei lavori che collegano ricerca di informazioni, analisi ed esecuzione tecnica.
Nella creazione di interfacce e slide, Opus 4.8 ha preferenze proprie e stabili per la presentazione. Per ottenere uno stile specifico è utile indicare palette, tipografia, composizione e tipo di movimento, oppure richiedere prima più direzioni. Un file finale o un'interfaccia funzionante vengono prodotti tramite gli strumenti dell'ambiente; l'output proprio del modello resta testuale.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti anthropic/claude-opus-4.8 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
anthropic/claude-opus-4.8Claude Opus 4.8 è pensato per sviluppo prolungato e analisi professionale. Mantiene la direzione del lavoro a più passaggi, segnala l'incertezza e tiene conto dei requisiti espliciti per il risultato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Claude Opus 4.8 unisce lavoro agentico prolungato, analisi professionale, comprensione visiva e uso della memoria fornita dall'applicazione. Anthropic mette in evidenza il comportamento del modello nella verifica delle conclusioni: è stato addestrato a notare la mancanza di conferme, segnalare l'incertezza e non affermare che un risultato sia stato ottenuto senza basi sufficienti.
In un'attività di ingegneria il modello può indagare più componenti collegati, esaminare un piano, individuare errori e proseguire l'esecuzione dopo aver ricevuto nuovi dati. Nell'analisi di documenti contano la capacità di lavorare su contenuti densi e l'attenzione ai problemi nei materiali in ingresso e nelle conclusioni. Tra gli ambiti professionali descritti figurano ricerca, analisi, lavoro sui documenti e preparazione di contenuti per presentazioni.
Le istruzioni sono interpretate letteralmente, soprattutto ai bassi livelli di impegno. Il modello non è tenuto a estendere tacitamente una condizione da un elemento agli altri: conviene definire esplicitamente ambito, formato e criteri del risultato. Nella verifica del codice questo significa che la soglia di gravità impostata influisce sui problemi individuati che verranno inclusi nella risposta. La richiesta di segnalare tutte le osservazioni deve essere formulata separatamente da quella di filtrarle.
Opus 4.8 supporta il ragionamento adattivo, che deve essere attivato nell'applicazione. Questa versione non supporta extended thinking manuale con un budget_tokens separato. I livelli di effort sono low, medium, high, xhigh e max, con high come valore standard. Secondo Anthropic, i livelli più profondi possono aumentare l'ampiezza dell'analisi, gli accessi agli strumenti e il tempo di lavoro, mentre per attività brevi e circoscritte è utile un grado di elaborazione minore.
Il modello sceglie il dettaglio in base alla complessità che attribuisce all'attività: una domanda semplice può ricevere una risposta breve, un'analisi aperta una risposta estesa. Se serve una lunghezza o una voce del testo specifica, va indicata esplicitamente, preferibilmente con un esempio positivo. Nel lavoro prolungato con strumenti sono previsti messaggi intermedi sull'avanzamento; anche contenuto e frequenza possono essere orientati con un'istruzione.
In ingresso riceve testo e immagini, mentre il risultato è prodotto in forma testuale. La finestra di contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token. Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è gennaio 2026.
I formati dell'input visivo ordinario presso il produttore sono JPEG/PNG/GIF/WebP, con il primo fotogramma per le animazioni. Nell'analisi nativa il lato lungo è di 2576 pixel, con 4784 token visivi; le immagini più grandi vengono ridimensionate prima dell'analisi. Il supporto di file e parametri dipende dal metodo dell'applicazione.
Ricerca web, esecuzione di comandi, memoria su file, controllo dell'interfaccia e sottoattività autonome richiedono il supporto dell'applicazione. Il modello può utilizzare i mezzi disponibili, ma il livello di impegno e una descrizione chiara dello scopo degli strumenti influiscono sulla scelta delle azioni. È particolarmente utile nei lavori che collegano ricerca di informazioni, analisi ed esecuzione tecnica.
Nella creazione di interfacce e slide, Opus 4.8 ha preferenze proprie e stabili per la presentazione. Per ottenere uno stile specifico è utile indicare palette, tipografia, composizione e tipo di movimento, oppure richiedere prima più direzioni. Un file finale o un'interfaccia funzionante vengono prodotti tramite gli strumenti dell'ambiente; l'output proprio del modello resta testuale.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti anthropic/claude-opus-4.8 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.01 / 1K token Output · Token in output $0.05 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.001 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora $0.02 / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "anthropic/claude-opus-4.8",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot claude-opus-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
Esempio tecnico in inglese
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.