Claude Opus 4 Thinkingは、元のClaude Opus 4に拡張推論を適用します。Anthropicはこの世代を、難しいプログラミング、調査、文章作成、多くの段階で方針を維持する必要があるタスク向けに位置付けています。Thinkingという指定は応答への取り組み方を表し、元のOpus 4を後のOpus版に変えるものではありません。
Claude Opus 4は標準応答モードと拡張思考モードを組み合わせます。拡張思考では、回答前に問題を検討する時間を増やせます。メーカーは、独立したプロンプトの解決よりも一連の指摘を結び付ける必要がある場合など、複雑なタスクへの継続的な作業を中心的な強みとしています。
調査の質問では、比較する資料、支えるべき判断、重要な条件を提供してください。指摘、仮定、未解決の質問を分けた、証拠に基づく統合を求めます。文章作成では、読者、元資料、必要な構成、結果で説明する主張を含めます。これは文書化された調査・文章作成能力の実用例であり、特定の結果を約束するものではありません。
Anthropicは、複雑なコードの理解、編集、デバッグ、複数ファイルにまたがる変更を重視しています。関連モジュール、インターフェース契約、期待する動作、既存テストやエラー出力を提供してください。変更範囲を定め、提案した編集が必要になる依存関係を説明させます。
有用な開発結果は、問題の原因、一貫した実装、結果の動作を確かめる方法の三つを結び付けます。リファクタリングでは、安定して保つべき公開インターフェースと観察可能な動作を示します。機能追加では、ユーザーの流れと失敗ケースを説明します。これにより、長い回答を作るだけでなく、継続的な推論をプロジェクトに役立てられます。
元のClaude 4世代は、Anthropicの文書化された拡張思考の流れで、ツール呼び出しの間の推論を追加しています。ツール結果を調べ、方針を見直し、次の操作を選べます。メーカーは、並列のツール利用と、モデルが読み書きできるローカルファイルをアプリケーションが提供した場合の継続性の改善も説明しています。
これらの能力を使うエージェントには、アプリケーションによるツールの提供、要求された操作の実行、結果の返却が必要です。メモリーファイルもアプリケーション環境に属し、無関係な対話の間で自動的に引き継がれる無制限の保管庫ではありません。流れを設計する際は、関連する観察をモデルに返し、タスクの目的と受け入れ基準を利用できる状態にしてください。
Claude Opus 4は視覚分析にも対応します。スクリーンショット、グラフ、図は文章とともに証拠を提供でき、モデルの回答はテキストのままです。明瞭に読める画像を使い、説明してほしい関係を指定してください。正確な個数や測定値に依存するタスクでは、視覚的な解釈が概算になる場合があるため、元の値を含めます。
Ailoot APIのタスクでは、複数ファイルの変更案、技術調査、調査の統合、入念に構成した文書など、必要な最終成果物を指定してください。モデルが方針を選べる証拠と制約を加えます。メーカーの拡張思考の要約は、結果に説明を添えますが、すべての推論を逐語的に記録したものではありません。まだ証拠が必要な仮定も含め、納品されたコードや分析をタスクの要件に照合してください。
", "aboutText": "Claude Opus 4 Thinkingは、元のClaude Opus 4に拡張推論を適用します。Anthropicはこの世代を、難しいプログラミング、調査、文章作成、多くの段階で方針を維持する必要があるタスク向けに位置付けています。Thinkingという指定は応答への取り組み方を表し、元のOpus 4を後のOpus版に変えるものではありません。\n\n### 難しいタスクを横断して推論する\n\nClaude Opus 4は標準応答モードと拡張思考モードを組み合わせます。拡張思考では、回答前に問題を検討する時間を増やせます。メーカーは、独立したプロンプトの解決よりも一連の指摘を結び付ける必要がある場合など、複雑なタスクへの継続的な作業を中心的な強みとしています。\n\n調査の質問では、比較する資料、支えるべき判断、重要な条件を提供してください。指摘、仮定、未解決の質問を分けた、証拠に基づく統合を求めます。文章作成では、読者、元資料、必要な構成、結果で説明する主張を含めます。これは文書化された調査・文章作成能力の実用例であり、特定の結果を約束するものではありません。\n\n### コードベース全体の変更\n\nAnthropicは、複雑なコードの理解、編集、デバッグ、複数ファイルにまたがる変更を重視しています。関連モジュール、インターフェース契約、期待する動作、既存テストやエラー出力を提供してください。変更範囲を定め、提案した編集が必要になる依存関係を説明させます。\n\n有用な開発結果は、問題の原因、一貫した実装、結果の動作を確かめる方法の三つを結び付けます。リファクタリングでは、安定して保つべき公開インターフェースと観察可能な動作を示します。機能追加では、ユーザーの流れと失敗ケースを説明します。これにより、長い回答を作るだけでなく、継続的な推論をプロジェクトに役立てられます。\n\n### ツール、並列作業、継続性\n\n元のClaude 4世代は、Anthropicの文書化された拡張思考の流れで、ツール呼び出しの間の推論を追加しています。ツール結果を調べ、方針を見直し、次の操作を選べます。メーカーは、並列のツール利用と、モデルが読み書きできるローカルファイルをアプリケーションが提供した場合の継続性の改善も説明しています。\n\nこれらの能力を使うエージェントには、アプリケーションによるツールの提供、要求された操作の実行、結果の返却が必要です。メモリーファイルもアプリケーション環境に属し、無関係な対話の間で自動的に引き継がれる無制限の保管庫ではありません。流れを設計する際は、関連する観察をモデルに返し、タスクの目的と受け入れ基準を利用できる状態にしてください。\n\n### 視覚分析とテキスト出力\n\nClaude Opus 4は視覚分析にも対応します。スクリーンショット、グラフ、図は文章とともに証拠を提供でき、モデルの回答はテキストのままです。明瞭に読める画像を使い、説明してほしい関係を指定してください。正確な個数や測定値に依存するタスクでは、視覚的な解釈が概算になる場合があるため、元の値を含めます。\n\nAiloot APIのタスクでは、複数ファイルの変更案、技術調査、調査の統合、入念に構成した文書など、必要な最終成果物を指定してください。モデルが方針を選べる証拠と制約を加えます。メーカーの拡張思考の要約は、結果に説明を添えますが、すべての推論を逐語的に記録したものではありません。まだ証拠が必要な仮定も含め、納品されたコードや分析をタスクの要件に照合してください。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Plan a coordinated order refactor\n\nReview this proposed refactor. Module A emits {order_id, total_cents}; module B stores those fields; module C displays total_cents / 100. A developer proposes renaming only A to amount_cents. Identify affected contracts and propose a coordinated migration that preserves existing consumers, with checks for old and new records.A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.claude-opus-4-20250514-thinkingClaude Opus 4 Thinkingは、元のOpus 4の拡張思考モードを使い、複雑なソフトウェア変更、長いエージェントの流れ、調査を扱います。対応するツールの段階の間に推論し、難しいタスクの証拠を結び付けてから、テキストの結果を生成できます。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Claude Opus 4 Thinkingは、元のClaude Opus 4に拡張推論を適用します。Anthropicはこの世代を、難しいプログラミング、調査、文章作成、多くの段階で方針を維持する必要があるタスク向けに位置付けています。Thinkingという指定は応答への取り組み方を表し、元のOpus 4を後のOpus版に変えるものではありません。
Claude Opus 4は標準応答モードと拡張思考モードを組み合わせます。拡張思考では、回答前に問題を検討する時間を増やせます。メーカーは、独立したプロンプトの解決よりも一連の指摘を結び付ける必要がある場合など、複雑なタスクへの継続的な作業を中心的な強みとしています。
調査の質問では、比較する資料、支えるべき判断、重要な条件を提供してください。指摘、仮定、未解決の質問を分けた、証拠に基づく統合を求めます。文章作成では、読者、元資料、必要な構成、結果で説明する主張を含めます。これは文書化された調査・文章作成能力の実用例であり、特定の結果を約束するものではありません。
Anthropicは、複雑なコードの理解、編集、デバッグ、複数ファイルにまたがる変更を重視しています。関連モジュール、インターフェース契約、期待する動作、既存テストやエラー出力を提供してください。変更範囲を定め、提案した編集が必要になる依存関係を説明させます。
有用な開発結果は、問題の原因、一貫した実装、結果の動作を確かめる方法の三つを結び付けます。リファクタリングでは、安定して保つべき公開インターフェースと観察可能な動作を示します。機能追加では、ユーザーの流れと失敗ケースを説明します。これにより、長い回答を作るだけでなく、継続的な推論をプロジェクトに役立てられます。
元のClaude 4世代は、Anthropicの文書化された拡張思考の流れで、ツール呼び出しの間の推論を追加しています。ツール結果を調べ、方針を見直し、次の操作を選べます。メーカーは、並列のツール利用と、モデルが読み書きできるローカルファイルをアプリケーションが提供した場合の継続性の改善も説明しています。
これらの能力を使うエージェントには、アプリケーションによるツールの提供、要求された操作の実行、結果の返却が必要です。メモリーファイルもアプリケーション環境に属し、無関係な対話の間で自動的に引き継がれる無制限の保管庫ではありません。流れを設計する際は、関連する観察をモデルに返し、タスクの目的と受け入れ基準を利用できる状態にしてください。
Claude Opus 4は視覚分析にも対応します。スクリーンショット、グラフ、図は文章とともに証拠を提供でき、モデルの回答はテキストのままです。明瞭に読める画像を使い、説明してほしい関係を指定してください。正確な個数や測定値に依存するタスクでは、視覚的な解釈が概算になる場合があるため、元の値を含めます。
Ailoot APIのタスクでは、複数ファイルの変更案、技術調査、調査の統合、入念に構成した文書など、必要な最終成果物を指定してください。モデルが方針を選べる証拠と制約を加えます。メーカーの拡張思考の要約は、結果に説明を添えますが、すべての推論を逐語的に記録したものではありません。まだ証拠が必要な仮定も含め、納品されたコードや分析をタスクの要件に照合してください。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 claude-opus-4-20250514-thinking | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.03 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.15 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0006 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0.0075 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-20250514-thinking", "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='claude-opus-4-20250514-thinking',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='claude-opus-4-20250514-thinking',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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra claude-opus-4-20250514-thinking
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
英語の技術例
Plan a coordinated order refactor\n\nReview this proposed refactor. Module A emits {order_id, total_cents}; module B stores those fields; module C displays total_cents / 100. A developer proposes renaming only A to amount_cents. Identify affected contracts and propose a coordinated migration that preserves existing consumers, with checks for old and new records.A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.