Anthropic: Claude Opus 5

Claude Opus 5 è pensato per sviluppo accurato, analisi di informazioni e lavoro professionale a più passaggi. Supporta il ragionamento adattivo e la verifica dei risultati tramite gli strumenti dell'applicazione.

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

Informazioni sul modello

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 5 è un modello di Anthropic per il lavoro professionale regolare in cui occorre studiare informazioni, fare una scelta motivata ed eseguire sequenzialmente l'attività. Il produttore mette in evidenza ingegneria del software, scenari aziendali a più passaggi, lavoro scientifico e analisi di dati visivi. Al centro della sua presentazione ci sono l'esecuzione accurata e la verifica del proprio risultato.

Individuare la causa, verificare, correggere

Nello sviluppo, Opus 5 può indagare la causa originaria di un errore e utilizzare verifiche per valutare una modifica proposta. Se non c'è abbastanza materiale già pronto per il confronto, gli scenari descritti includono la creazione di una verifica propria, per esempio sul comportamento di un parser. Il lavoro si costruisce attorno ai dati ottenuti: il modello li legge, sceglie un'azione, osserva il risultato e corregge i problemi individuati.

Per eseguire comandi, modificare file e avviare verifiche, l'applicazione ha bisogno degli strumenti corrispondenti. L'iniziativa del modello riguarda la scelta e la sequenza delle azioni nell'ambiente fornito; non implica un accesso autonomo al progetto né la possibilità di operare al di fuori dell'applicazione.

L'immagine come dati per un programma

Opus 5 riceve testo e immagini e produce testo. Negli scenari visivi, il produttore mostra l'estrazione di geometrie da un'immagine e la ricostruzione di un componente tramite codice scritto dal modello. Altri esempi comprendono una simulazione aerodinamica interattiva e un'illustrazione di una cellula create tramite programmazione.

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.

Queste attività mostrano il lavoro congiunto di analisi e ingegneria: l'immagine può essere utilizzata come materiale, il risultato testuale come codice o descrizione della soluzione. Eseguire la simulazione, costruire la grafica e produrre il file finale richiedono strumenti dell'ambiente; il modello non ha un output separato di immagini o video integrati.

Una profondità controllabile

Il ragionamento adattivo è attivo per impostazione predefinita e il livello standard di effort è high. Sono supportati low, medium, high, xhigh e max. Ai livelli high e inferiori il ragionamento può essere disattivato, mentre a xhigh e max è obbligatorio. Per questa versione non è previsto extended thinking manuale con un budget separato.

La modifica dell'impegno influisce sull'ampiezza del ragionamento, ma non è un modo affidabile per impostare la lunghezza del testo visibile. Se serve una risposta breve o una struttura specifica, va indicato nell'istruzione stessa. Il contesto è di 1 milione di token e nella modalità normale la risposta massima è di 128 mila token; con un'analisi approfondita occorre lasciare spazio al ragionamento e al contenuto finale.

Attività scientifiche e sensibili

Il riferimento affidabile delle conoscenze integrate è maggio 2026. Tra gli ambiti scientifici, Anthropic descrive biologia strutturale, chimica organica e bioinformatica. Il produttore segnala però limiti importanti nelle ricerche biologiche autonome prolungate; la capacità di discutere materiali scientifici non implica il completamento autonomo di qualsiasi ricerca.

I meccanismi di protezione consentono la ricerca di errori nel codice sorgente, ma limitano alcune attività sensibili. Per informazioni aggiornate servono materiali forniti o ricerca; i risultati tecnici e scientifici richiedono una verifica nel rispettivo ambiente disciplinare.

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claude-opus-5-thinking

Anthropic /claude-opus-5-thinking

Introduzione

Input accettati: Testo
Risultati: Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

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

Tipi di input: text
Tipi di output: text
Formato di output: json o SSE

Campo	Tipo	Requisito	Valori e limiti	Predefinito
Campo`model`	Tipo`string`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti claude-opus-5-thinking	Predefinito—
Campo`messages`	Tipo`message[]`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1	Predefinito—
Campo`messages[].role`	Tipo`string`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti Dipende dal modello	Predefinito—
Campo`messages[].content`	Tipo`string`	RequisitoFacoltativo	Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale	Predefinito—
Campo`stream`	Tipo`boolean`	RequisitoFacoltativo	Valori e limiti	Predefinitofalse

Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo

Parametro	Contratto
Parametro`content_type`	Contrattoapplication/json
Parametro`required`	Contrattomodel, messages
Parametro`material_types`	Contrattotext
Parametro`messages`	ContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametro`file_material`	ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametro`optional_controls`	Contrattostream
Parametro`control_scope`	ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false.
Parametro`output_modalities`	Contrattotext
Parametro`hosted_operations`	Contrattofalse
Parametro`multimodal_input_binding`	Contrattonull

Alias del metodo: /chat/completions

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.

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida: Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex: Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento: Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Configurazione	Listino delle tariffe	Costo
ConfigurazioneTariffe di base dei token	Listino delle tariffeTariffa base	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 — / 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 →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-opus-5-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT

from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="claude-opus-5-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

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.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

Campo	Tipo
Campo`choices[].index`	Tipointeger
Campo`choices[].message.content`	Tipostring\|null
Campo`choices[].message.tool_calls`	Tipotool_call[]
Campo`choices[].message.reasoning_content`	Tipostring
Campo`choices[].message.reasoning_details`	Tipoobject\|array
Campo`choices[].finish_reason`	Tipostring\|null
Campo`usage`	Tipoobject

Errori e passaggi successivi

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.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra claude-opus-5-thinking

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

claude-opus-5-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 5

Quali input e risultati sono disponibili?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: text → text
Quali campi usa la richiesta?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: model, messages, stream
Quali limiti si applicano?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: messages.min_items: 1

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