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.
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.
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.
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.
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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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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti claude-opus-5-thinking | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
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 |
Parametrocontrol_scope | ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false. |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_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.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| 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 $0.0125 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"claude-opus-5-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="claude-opus-5-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 Ultra claude-opus-5-thinking
/chat/completions