モデル

Anthropic: Claude Opus 5

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Anthropic: Claude Opus 5

Claude Opus 5は、じっくり取り組む開発、情報の分析、複数段階の専門業務に向けられています。適応型推論と、アプリケーションのツールを使った結果の検証に対応しています。

モデルについて

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 5は、情報を調べ、根拠に基づいて選択し、タスクを段階的に実行する、日常的な専門業務向けのAnthropicのモデルです。メーカーは、ソフトウェアエンジニアリング、複数段階の業務用途、科学の作業、視覚データの分析を特徴として挙げています。じっくりと実行し、自らの結果を検証することが、説明の中心にあります。

原因を調べ、検証し、修正する

開発では、Opus 5は不具合の根本原因を調査し、検証によって提案した変更を評価できます。照合に使える既成の素材が不十分な場合、説明されている用途には、例えばパーサーの振る舞いに対する独自の検証を作成することも含まれます。作業は取得したデータを中心に進みます。モデルはデータを読み、動作を選び、結果を確認し、見つかった問題を修正します。

コマンドの実行、ファイルの編集、検証の実行には、アプリケーションに対応するツールが必要です。モデルの主体性は、提供された環境での動作の選択と順序に関するものです。プロジェクトへの自律的なアクセスや、アプリケーションの外で操作を実行する能力を意味しません。

プログラムのデータとしての画像

Opus 5はテキストと画像を受け取り、テキストを出力します。視覚的な用途では、メーカーは画像からの形状の抽出や、作成したコードによる部品の再構築を示しています。プログラミングによって作成された、インタラクティブな空気力学のシミュレーションや細胞の図解も例に含まれます。

メーカー側の通常の視覚入力形式はJPEG/PNG/GIF/WebPで、アニメーションは最初のフレームを使用します。ネイティブ解析では、長辺は2576ピクセル、視覚トークンは4784です。大きな画像は解析前に縮小されます。ファイルやパラメータへの対応は、アプリケーションのメソッドによって決まります。

これらのタスクは、分析とエンジニアリングを組み合わせた作業を示しています。画像を素材として使い、テキストの結果をコードや解決策の説明として利用できます。シミュレーションの実行、グラフィックの作成、完成ファイルの出力には、環境のツールが必要です。モデル自体には、画像や動画を直接出力する独立した組み込み機能はありません。

調整できる深さ

適応型推論は既定で有効で、標準のeffortはhighです。low、medium、high、xhigh、maxに対応しています。high以下のレベルでは推論を無効にできますが、xhighとmaxでは必須です。このバージョンには、専用の手動予算を持つextended thinkingは用意されていません。

検討の強度の変更は推論の量に影響しますが、表示されるテキストの長さを確実に指定する方法ではありません。短い応答や特定の構造が必要な場合は、指示そのものに記述する必要があります。コンテキストは1Mトークン、通常モードの応答の最大長は128kトークンです。深い分析では、推論と最終的な内容のための余地を残す必要があります。

科学とセンシティブなタスク

内蔵知識の信頼できる基準時点は2026年五月です。科学分野では、Anthropicは構造生物学、有機化学、バイオインフォマティクスを説明しています。ただし、メーカーは長期にわたる自律的な生物学研究には大きな制限があるとしています。科学の素材を議論できることは、あらゆる研究を自律的に完了できることを意味しません。

保護機構はソースコードの不具合の探索を許容しますが、一部のセンシティブなタスクを制限します。最新の情報には、提供された素材や検索が必要です。技術的・科学的な結果は、その対象分野の環境で検証する必要があります。

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions claude-opus-5-thinking

claude-opus-5-thinking

Anthropic /claude-opus-5-thinking

はじめに

Claude Opus 5は、じっくり取り組む開発、情報の分析、複数段階の専門業務に向けられています。適応型推論と、アプリケーションのツールを使った結果の検証に対応しています。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
jsonまたはSSE
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-5-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
モデルによる
デフォルト—
フィールドmessages[].content種類string要件任意値と制限
適用条件: テキストでの対話
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
入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

メソッドのパラメータとライフサイクル
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
パラメータcontrol_scope仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。
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

メソッドのエイリアス: /chat/completions

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

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。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

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 $0.01 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.05 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.001 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0.0125 / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

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"))

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

完了した結果をすべて保存

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。

元のレスポンスを確認する場合

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。

レスポンスのフィールド
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
エラーと次の手順
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。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra claude-opus-5-thinking

メソッドパスのエイリアス

/chat/completions

関連する呼び出し用ID

claude-opus-5-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 5
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: model, messages, stream

どの制限が適用されますか?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: messages.min_items: 1

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