Claude Opus 4.6 көптеген материалды бір контекстте сақтап, оларды оқығаннан кейін пайымдау пайдалы болатын жұмысқа бағытталған. Anthropic ірі код қорларында әзірлеуді, кодты тексеруді, жөндеуді, қаржылық талдау мен зерттеулерді атап көрсетеді. Модель маңызды бөлшектерді тауып, материалдардың әртүрлі бөлігіндегі мәліметтерді байланыстырып, міндетті бірізді шешуге пайдалана алады.
Әзірлеуде бұл жоспармен жұмыс істеуді, бейтаныс жүйені зерттеуді және өзгерістердегі қателерді іздеуді білдіреді. Кәсіби аналитикада — құжаттарды өңдеуді және кестелер, есептер не презентациялар мазмұнын дайындауды. Мұндай сценарийлерде жалпы тақырып атауымен шектелмей, модельге міндеттің өзін және қорытынды шығаруға қажет материалдарды беру маңызды.
Модель бейімделетін режимді қолдайды: тапсырма мазмұны бойынша қосымша талдаудың қашан пайдалы болатынын анықтайды. effort параметрі пысықтау деңгейін белгілейді; Opus 4.6 үшін low, medium, high және max қолжетімді, стандартты мән — high. Anthropic дерегіне сәйкес, терең пысықтау қарапайым міндеттерде жауап уақытын ұзарта алады, сондықтан таңдалған деңгейді олардың күрделілігімен сәйкестендіру керек.
Қолмен берілетін бюджеті бар бұрынғы extended thinking әлі қолдау табады, бірақ ескіріп бара жатқан тәсіл деп белгіленген. Бұл нұсқаның режимдері арасында маңызды айырмашылық бар: құрал шақырулары арасындағы пайымдау бейімделетін режимде қолжетімді, ал қолмен басқарылатын режимде Opus 4.6 оны орындамайды. Құралдар қосылғанда бейімделетін талдау бір әрекеттің нәтижесін келесі әрекетті таңдауға пайдалануға көмектеседі.
Anthropic-тің ағымдағы спецификациясы 1 млн токендік контекстті және кәдімгі режимде 128 мың токенге дейінгі жауапты белгілейді. Кіріске мәтін мен суреттер қабылданады, жауап мәтіндік болып қалады. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2025 жылғы мамыр.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 1568 пиксель, 1568 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Ұзақ әңгімелер мен агенттік тапсырмалар үшін өндіруші ескі контекстті қысуды сипаттайды: белгіленген шекке жақындағанда жұмыстың алдыңғы бөлігі қысқаша мазмұнмен ауыстырылады. Бұл мүмкіндік эксперименттік деп белгіленген және қолданба қолдауын қажет етеді; контекст өлшемі өздігінен шексіз жадты қоспайды.
Opus 4.6 іздеумен, кодпен және басқа қолжетімді құралдармен көпқадамды жұмысқа арналған. Қолданба ортасы материалдарды оқуды, командаларды орындауды немесе файл шығаруды қамтамасыз етуі керек. Өндірістік әрекеттер, интерфейсті басқару және дайын презентация жасау осы құралдарға байланысты; мәтіндік модель оларды автоматты түрде алмайды.
Anthropic киберқауіпсіздіктегі ықтимал қауіпті міндеттерге арналған қауіпсіздік тексерулері мен қорғаныс шараларын жеке сипаттайды. Кәдімгі әзірлеуде модель осалдықтарды табуға және түзетуге көмектесе алады, бірақ сұрау сипаты жауап беру мүмкіндігіне әсер етеді. Үлкен материалдар жиыны бойынша тұжырымдар мен ұсынылған өзгерістерді деректердің өзімен және орындалу нәтижесімен тексеру керек.
", "aboutText": "### Үлкен міндет және оның бөліктері арасындағы байланыстар\n\nClaude Opus 4.6 көптеген материалды бір контекстте сақтап, оларды оқығаннан кейін пайымдау пайдалы болатын жұмысқа бағытталған. Anthropic ірі код қорларында әзірлеуді, кодты тексеруді, жөндеуді, қаржылық талдау мен зерттеулерді атап көрсетеді. Модель маңызды бөлшектерді тауып, материалдардың әртүрлі бөлігіндегі мәліметтерді байланыстырып, міндетті бірізді шешуге пайдалана алады.\n\nӘзірлеуде бұл жоспармен жұмыс істеуді, бейтаныс жүйені зерттеуді және өзгерістердегі қателерді іздеуді білдіреді. Кәсіби аналитикада — құжаттарды өңдеуді және кестелер, есептер не презентациялар мазмұнын дайындауды. Мұндай сценарийлерде жалпы тақырып атауымен шектелмей, модельге міндеттің өзін және қорытынды шығаруға қажет материалдарды беру маңызды.\n\n### Бейімделетін пайымдау\n\nМодель бейімделетін режимді қолдайды: тапсырма мазмұны бойынша қосымша талдаудың қашан пайдалы болатынын анықтайды. `effort` параметрі пысықтау деңгейін белгілейді; Opus 4.6 үшін `low`, `medium`, `high` және `max` қолжетімді, стандартты мән — `high`. Anthropic дерегіне сәйкес, терең пысықтау қарапайым міндеттерде жауап уақытын ұзарта алады, сондықтан таңдалған деңгейді олардың күрделілігімен сәйкестендіру керек.\n\nҚолмен берілетін бюджеті бар бұрынғы extended thinking әлі қолдау табады, бірақ ескіріп бара жатқан тәсіл деп белгіленген. Бұл нұсқаның режимдері арасында маңызды айырмашылық бар: құрал шақырулары арасындағы пайымдау бейімделетін режимде қолжетімді, ал қолмен басқарылатын режимде Opus 4.6 оны орындамайды. Құралдар қосылғанда бейімделетін талдау бір әрекеттің нәтижесін келесі әрекетті таңдауға пайдалануға көмектеседі.\n\n### Ұзақ жұмысқа арналған контекст\n\nAnthropic-тің ағымдағы спецификациясы **1 млн токендік контекстті** және **кәдімгі режимде 128 мың токенге дейінгі жауапты** белгілейді. Кіріске **мәтін мен суреттер** қабылданады, жауап мәтіндік болып қалады. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — **2025 жылғы мамыр**.\n\nӨндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 1568 пиксель, 1568 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.\n\nҰзақ әңгімелер мен агенттік тапсырмалар үшін өндіруші ескі контекстті қысуды сипаттайды: белгіленген шекке жақындағанда жұмыстың алдыңғы бөлігі қысқаша мазмұнмен ауыстырылады. Бұл мүмкіндік эксперименттік деп белгіленген және қолданба қолдауын қажет етеді; контекст өлшемі өздігінен шексіз жадты қоспайды.\n\n### Құралдар және нәтижені тексеру\n\nOpus 4.6 іздеумен, кодпен және басқа қолжетімді құралдармен көпқадамды жұмысқа арналған. Қолданба ортасы материалдарды оқуды, командаларды орындауды немесе файл шығаруды қамтамасыз етуі керек. Өндірістік әрекеттер, интерфейсті басқару және дайын презентация жасау осы құралдарға байланысты; мәтіндік модель оларды автоматты түрде алмайды.\n\nAnthropic киберқауіпсіздіктегі ықтимал қауіпті міндеттерге арналған қауіпсіздік тексерулері мен қорғаныс шараларын жеке сипаттайды. Кәдімгі әзірлеуде модель осалдықтарды табуға және түзетуге көмектесе алады, бірақ сұрау сипаты жауап беру мүмкіндігіне әсер етеді. Үлкен материалдар жиыны бойынша тұжырымдар мен ұсынылған өзгерістерді деректердің өзімен және орындалу нәтижесімен тексеру керек.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Trace a cache invalidation defect\n\nReview this change using the supplied contract. Contract: changing an account's role must affect the next permission check. Current flow: update_role writes the database; can_edit reads a role cache with a 15-minute TTL. Propose the smallest correction, explain the failure window, and give regression tests for a demotion and an unrelated account. Do not assume any framework.A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications.A demoted account cannot retain edit permission until the cache expires, while another account's entry remains valid.claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 үлкен код қорларына, жөндеуге, зерттеулерге және ұзақ құжаттарды талдауға арналған. Бейімделетін пайымдауды және 1 млн токенге дейінгі контекстті қолдайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Claude Opus 4.6 көптеген материалды бір контекстте сақтап, оларды оқығаннан кейін пайымдау пайдалы болатын жұмысқа бағытталған. Anthropic ірі код қорларында әзірлеуді, кодты тексеруді, жөндеуді, қаржылық талдау мен зерттеулерді атап көрсетеді. Модель маңызды бөлшектерді тауып, материалдардың әртүрлі бөлігіндегі мәліметтерді байланыстырып, міндетті бірізді шешуге пайдалана алады.
Әзірлеуде бұл жоспармен жұмыс істеуді, бейтаныс жүйені зерттеуді және өзгерістердегі қателерді іздеуді білдіреді. Кәсіби аналитикада — құжаттарды өңдеуді және кестелер, есептер не презентациялар мазмұнын дайындауды. Мұндай сценарийлерде жалпы тақырып атауымен шектелмей, модельге міндеттің өзін және қорытынды шығаруға қажет материалдарды беру маңызды.
Модель бейімделетін режимді қолдайды: тапсырма мазмұны бойынша қосымша талдаудың қашан пайдалы болатынын анықтайды. effort параметрі пысықтау деңгейін белгілейді; Opus 4.6 үшін low, medium, high және max қолжетімді, стандартты мән — high. Anthropic дерегіне сәйкес, терең пысықтау қарапайым міндеттерде жауап уақытын ұзарта алады, сондықтан таңдалған деңгейді олардың күрделілігімен сәйкестендіру керек.
Қолмен берілетін бюджеті бар бұрынғы extended thinking әлі қолдау табады, бірақ ескіріп бара жатқан тәсіл деп белгіленген. Бұл нұсқаның режимдері арасында маңызды айырмашылық бар: құрал шақырулары арасындағы пайымдау бейімделетін режимде қолжетімді, ал қолмен басқарылатын режимде Opus 4.6 оны орындамайды. Құралдар қосылғанда бейімделетін талдау бір әрекеттің нәтижесін келесі әрекетті таңдауға пайдалануға көмектеседі.
Anthropic-тің ағымдағы спецификациясы 1 млн токендік контекстті және кәдімгі режимде 128 мың токенге дейінгі жауапты белгілейді. Кіріске мәтін мен суреттер қабылданады, жауап мәтіндік болып қалады. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2025 жылғы мамыр.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 1568 пиксель, 1568 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Ұзақ әңгімелер мен агенттік тапсырмалар үшін өндіруші ескі контекстті қысуды сипаттайды: белгіленген шекке жақындағанда жұмыстың алдыңғы бөлігі қысқаша мазмұнмен ауыстырылады. Бұл мүмкіндік эксперименттік деп белгіленген және қолданба қолдауын қажет етеді; контекст өлшемі өздігінен шексіз жадты қоспайды.
Opus 4.6 іздеумен, кодпен және басқа қолжетімді құралдармен көпқадамды жұмысқа арналған. Қолданба ортасы материалдарды оқуды, командаларды орындауды немесе файл шығаруды қамтамасыз етуі керек. Өндірістік әрекеттер, интерфейсті басқару және дайын презентация жасау осы құралдарға байланысты; мәтіндік модель оларды автоматты түрде алмайды.
Anthropic киберқауіпсіздіктегі ықтимал қауіпті міндеттерге арналған қауіпсіздік тексерулері мен қорғаныс шараларын жеке сипаттайды. Кәдімгі әзірлеуде модель осалдықтарды табуға және түзетуге көмектесе алады, бірақ сұрау сипаты жауап беру мүмкіндігіне әсер етеді. Үлкен материалдар жиыны бойынша тұжырымдар мен ұсынылған өзгерістерді деректердің өзімен және орындалу нәтижесімен тексеру керек.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер claude-opus-4-6 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісsystem | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Шектеу қолданылатын нысан: таңдалған модельдің/карточканың нақты жоғарғы шегі | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop_sequences | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: құрал берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].input_schema | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.budget_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісoutput_config.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmetadata | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісcache_control | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content немесе type=text блогы
Мәтін + сурет
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} немесе type=url дереккөзі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/messagesAiloot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
| Баптау | Төлемді есептеу шарттары | Төлем |
|---|---|---|
| Баптауclaude-opus-4-6 · Әдепкі конфигурация | Төлемді есептеу шарттарыӘдепкі баптау | Төлем Кіріс · Кіріс 0,02 $ / 1K токен Шығыс · Шығыс 0,075 $ / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу 0,025 $ / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу 0,002 $ / 1K токен |
| Баптау | Төлемді есептеу шарттары | Төлем |
|---|---|---|
| Баптауclaude-opus-4-6 · Әдепкі конфигурация | Төлемді есептеу шарттарыӘдепкі баптау | Төлем Кіріс · Кіріс 0,01 $ / 1K токен Шығыс · Шығыс 0,05 $ / 1K токен |
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-4-6", "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-4-6", "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-4-6",\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-4-6",\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-4-6',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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot claude-opus-4-6
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 үлкен код қорларына, жөндеуге, зерттеулерге және ұзақ құжаттарды талдауға арналған. Бейімделетін пайымдауды және 1 млн токенге дейінгі контекстті қолдайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Claude Opus 4.6 көптеген материалды бір контекстте сақтап, оларды оқығаннан кейін пайымдау пайдалы болатын жұмысқа бағытталған. Anthropic ірі код қорларында әзірлеуді, кодты тексеруді, жөндеуді, қаржылық талдау мен зерттеулерді атап көрсетеді. Модель маңызды бөлшектерді тауып, материалдардың әртүрлі бөлігіндегі мәліметтерді байланыстырып, міндетті бірізді шешуге пайдалана алады.
Әзірлеуде бұл жоспармен жұмыс істеуді, бейтаныс жүйені зерттеуді және өзгерістердегі қателерді іздеуді білдіреді. Кәсіби аналитикада — құжаттарды өңдеуді және кестелер, есептер не презентациялар мазмұнын дайындауды. Мұндай сценарийлерде жалпы тақырып атауымен шектелмей, модельге міндеттің өзін және қорытынды шығаруға қажет материалдарды беру маңызды.
Модель бейімделетін режимді қолдайды: тапсырма мазмұны бойынша қосымша талдаудың қашан пайдалы болатынын анықтайды. effort параметрі пысықтау деңгейін белгілейді; Opus 4.6 үшін low, medium, high және max қолжетімді, стандартты мән — high. Anthropic дерегіне сәйкес, терең пысықтау қарапайым міндеттерде жауап уақытын ұзарта алады, сондықтан таңдалған деңгейді олардың күрделілігімен сәйкестендіру керек.
Қолмен берілетін бюджеті бар бұрынғы extended thinking әлі қолдау табады, бірақ ескіріп бара жатқан тәсіл деп белгіленген. Бұл нұсқаның режимдері арасында маңызды айырмашылық бар: құрал шақырулары арасындағы пайымдау бейімделетін режимде қолжетімді, ал қолмен басқарылатын режимде Opus 4.6 оны орындамайды. Құралдар қосылғанда бейімделетін талдау бір әрекеттің нәтижесін келесі әрекетті таңдауға пайдалануға көмектеседі.
Anthropic-тің ағымдағы спецификациясы 1 млн токендік контекстті және кәдімгі режимде 128 мың токенге дейінгі жауапты белгілейді. Кіріске мәтін мен суреттер қабылданады, жауап мәтіндік болып қалады. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2025 жылғы мамыр.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 1568 пиксель, 1568 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Ұзақ әңгімелер мен агенттік тапсырмалар үшін өндіруші ескі контекстті қысуды сипаттайды: белгіленген шекке жақындағанда жұмыстың алдыңғы бөлігі қысқаша мазмұнмен ауыстырылады. Бұл мүмкіндік эксперименттік деп белгіленген және қолданба қолдауын қажет етеді; контекст өлшемі өздігінен шексіз жадты қоспайды.
Opus 4.6 іздеумен, кодпен және басқа қолжетімді құралдармен көпқадамды жұмысқа арналған. Қолданба ортасы материалдарды оқуды, командаларды орындауды немесе файл шығаруды қамтамасыз етуі керек. Өндірістік әрекеттер, интерфейсті басқару және дайын презентация жасау осы құралдарға байланысты; мәтіндік модель оларды автоматты түрде алмайды.
Anthropic киберқауіпсіздіктегі ықтимал қауіпті міндеттерге арналған қауіпсіздік тексерулері мен қорғаныс шараларын жеке сипаттайды. Кәдімгі әзірлеуде модель осалдықтарды табуға және түзетуге көмектесе алады, бірақ сұрау сипаты жауап беру мүмкіндігіне әсер етеді. Үлкен материалдар жиыны бойынша тұжырымдар мен ұсынылған өзгерістерді деректердің өзімен және орындалу нәтижесімен тексеру керек.
POST /v1/responsestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер claude-opus-4-6 | Әдепкі— |
Өрісinput | Түріstring|input_item[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinput[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер message, reasoning, function_call, function_call_output | Әдепкі— |
Өрісinput[].content | Түріstring|content_part[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісinput[].call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function_call_output; нақты қайтарылған call_id мәнін сақтаңыз | Әдепкі— |
Өрісinput[].output | Түріstring|content_part[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function_call_output | Әдепкі— |
Өрісmax_output_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning.summary | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtext.format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtext.verbosity | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinclude | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstore | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprevious_response_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер ID талабы: Қолдау көрсетілетін жалғастырудан алынған нақты жауап ID-і ғана Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_key | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
кіріс мәтіні немесе input_text бөлігі
Мәтін + сурет
{type:input_image,image_url}
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, input |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/responsesAiloot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
| Баптау | Төлемді есептеу шарттары | Төлем |
|---|---|---|
| Баптауclaude-opus-4-6 · Әдепкі конфигурация | Төлемді есептеу шарттарыӘдепкі баптау | Төлем Кіріс · Кіріс 0,02 $ / 1K токен Шығыс · Шығыс 0,075 $ / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу 0,025 $ / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу 0,002 $ / 1K токен |
| Баптау | Төлемді есептеу шарттары | Төлем |
|---|---|---|
| Баптауclaude-opus-4-6 · Әдепкі конфигурация | Төлемді есептеу шарттарыӘдепкі баптау | Төлем Кіріс · Кіріс 0,01 $ / 1K токен Шығыс · Шығыс 0,05 $ / 1K токен |
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-4-6", "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-4-6", "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-4-6", 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-4-6", 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-4-6", 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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр шығыс элементін және мазмұн бөлігін, функцияның нақты call_id мәнін, шифрланған пайымдауды және пайдалану деректерін сақтаңыз. Ағында оқиғалар мен элементтердің барлық сәйкестендіру деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісstatus | Түріstring |
Өрісoutput[] | Түріmessage|reasoning|function_call|other item |
Өрісoutput[].content[] | Түріcontent part |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot claude-opus-4-6
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 үлкен код қорларына, жөндеуге, зерттеулерге және ұзақ құжаттарды талдауға арналған. Бейімделетін пайымдауды және 1 млн токенге дейінгі контекстті қолдайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Claude Opus 4.6 көптеген материалды бір контекстте сақтап, оларды оқығаннан кейін пайымдау пайдалы болатын жұмысқа бағытталған. Anthropic ірі код қорларында әзірлеуді, кодты тексеруді, жөндеуді, қаржылық талдау мен зерттеулерді атап көрсетеді. Модель маңызды бөлшектерді тауып, материалдардың әртүрлі бөлігіндегі мәліметтерді байланыстырып, міндетті бірізді шешуге пайдалана алады.
Әзірлеуде бұл жоспармен жұмыс істеуді, бейтаныс жүйені зерттеуді және өзгерістердегі қателерді іздеуді білдіреді. Кәсіби аналитикада — құжаттарды өңдеуді және кестелер, есептер не презентациялар мазмұнын дайындауды. Мұндай сценарийлерде жалпы тақырып атауымен шектелмей, модельге міндеттің өзін және қорытынды шығаруға қажет материалдарды беру маңызды.
Модель бейімделетін режимді қолдайды: тапсырма мазмұны бойынша қосымша талдаудың қашан пайдалы болатынын анықтайды. effort параметрі пысықтау деңгейін белгілейді; Opus 4.6 үшін low, medium, high және max қолжетімді, стандартты мән — high. Anthropic дерегіне сәйкес, терең пысықтау қарапайым міндеттерде жауап уақытын ұзарта алады, сондықтан таңдалған деңгейді олардың күрделілігімен сәйкестендіру керек.
Қолмен берілетін бюджеті бар бұрынғы extended thinking әлі қолдау табады, бірақ ескіріп бара жатқан тәсіл деп белгіленген. Бұл нұсқаның режимдері арасында маңызды айырмашылық бар: құрал шақырулары арасындағы пайымдау бейімделетін режимде қолжетімді, ал қолмен басқарылатын режимде Opus 4.6 оны орындамайды. Құралдар қосылғанда бейімделетін талдау бір әрекеттің нәтижесін келесі әрекетті таңдауға пайдалануға көмектеседі.
Anthropic-тің ағымдағы спецификациясы 1 млн токендік контекстті және кәдімгі режимде 128 мың токенге дейінгі жауапты белгілейді. Кіріске мәтін мен суреттер қабылданады, жауап мәтіндік болып қалады. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2025 жылғы мамыр.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 1568 пиксель, 1568 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Ұзақ әңгімелер мен агенттік тапсырмалар үшін өндіруші ескі контекстті қысуды сипаттайды: белгіленген шекке жақындағанда жұмыстың алдыңғы бөлігі қысқаша мазмұнмен ауыстырылады. Бұл мүмкіндік эксперименттік деп белгіленген және қолданба қолдауын қажет етеді; контекст өлшемі өздігінен шексіз жадты қоспайды.
Opus 4.6 іздеумен, кодпен және басқа қолжетімді құралдармен көпқадамды жұмысқа арналған. Қолданба ортасы материалдарды оқуды, командаларды орындауды немесе файл шығаруды қамтамасыз етуі керек. Өндірістік әрекеттер, интерфейсті басқару және дайын презентация жасау осы құралдарға байланысты; мәтіндік модель оларды автоматты түрде алмайды.
Anthropic киберқауіпсіздіктегі ықтимал қауіпті міндеттерге арналған қауіпсіздік тексерулері мен қорғаныс шараларын жеке сипаттайды. Кәдімгі әзірлеуде модель осалдықтарды табуға және түзетуге көмектесе алады, бірақ сұрау сипаты жауап беру мүмкіндігіне әсер етеді. Үлкен материалдар жиыны бойынша тұжырымдар мен ұсынылған өзгерістерді деректердің өзімен және орындалу нәтижесімен тексеру керек.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер claude-opus-4-6 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
Мәтін + сурет
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/chat/completionsAiloot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
| Баптау | Төлемді есептеу шарттары | Төлем |
|---|---|---|
| Баптауclaude-opus-4-6 · Әдепкі конфигурация | Төлемді есептеу шарттарыӘдепкі баптау | Төлем Кіріс · Кіріс 0,02 $ / 1K токен Шығыс · Шығыс 0,075 $ / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу 0,025 $ / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу 0,002 $ / 1K токен |
| Баптау | Төлемді есептеу шарттары | Төлем |
|---|---|---|
| Баптауclaude-opus-4-6 · Әдепкі конфигурация | Төлемді есептеу шарттарыӘдепкі баптау | Төлем Кіріс · Кіріс 0,01 $ / 1K токен Шығыс · Шығыс 0,05 $ / 1K токен |
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-4-6", "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-4-6", "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-4-6",\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-4-6",\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-4-6',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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot claude-opus-4-6
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Trace a cache invalidation defect\n\nReview this change using the supplied contract. Contract: changing an account's role must affect the next permission check. Current flow: update_role writes the database; can_edit reads a role cache with a 15-minute TTL. Propose the smallest correction, explain the failure window, and give regression tests for a demotion and an unrelated account. Do not assume any framework.A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications.A demoted account cannot retain edit permission until the cache expires, while another account's entry remains valid.