Claude Opus 4.8 ұзақ агенттік жұмысты, кәсіби аналитиканы, визуалды түсінуді және қолданба беретін жадты пайдалануды біріктіреді. Anthropic модельдің қорытындыларды тексеру кезіндегі мінез-құлқын жеке атап көрсетеді: ол растаулар жеткіліксіз екенін байқауға, белгісіздікті хабарлауға және жеткілікті негізсіз орындалған нәтиже туралы мәлімдемеуге үйретілген.
Инженерлік міндетте модель бірнеше байланысты құрамдасты зерттеп, жоспарды қарастырып, қателерді анықтап, жаңа деректер алғаннан кейін орындауды жалғастыра алады. Құжаттарды талдауда оның тығыз мазмұнмен жұмыс істеу қабілеті және кіріс материалдары мен қорытындылардағы мәселелерге назары маңызды. Сипатталған кәсіби бағыттарға зерттеулер, талдау, құжаттармен жұмыс және презентация мазмұнын дайындау кіреді.
Нұсқаулар, әсіресе төмен күш-жігер деңгейлерінде, сөзбе-сөз түсіндіріледі. Модель шартты бір элементтен қалғандарына үнсіз көшіруге міндетті емес: қолданылу аясын, формат пен нәтиже өлшемдерін нақты берген дұрыс. Кодты тексеруде бұл белгіленген маңыздылық шегі табылған мәселелердің қайсысы жауапқа кіретініне әсер етеді дегенді білдіреді. Барлық табылған мәселені хабарлау талабы оларды сүзу талабынан бөлек тұжырымдалуы керек.
Opus 4.8 қолданбада қосылуы тиіс бейімделетін пайымдауды қолдайды. Бұл нұсқа жеке budget_tokens бар қолмен басқарылатын extended thinking режимін қолдамайды. effort деңгейлері — low, medium, high, xhigh және max; стандарттысы — high. Anthropic дерегіне сәйкес, тереңірек деңгейлер талдау көлемін, құралдарға жүгінулерді және жұмыс уақытын арттыра алады, ал қысқа, шектеулі міндеттерге азырақ пысықтау пайдалы.
Модель егжей-тегжейлілікті міндетті қаншалық күрделі деп санайтынына қарай таңдайды: қарапайым сұрақ қысқа, ашық талдау кең жауап алуы мүмкін. Белгілі көлем немесе мәтін үні қажет болса, оларды нақты, мүмкіндігінше оң үлгімен беру керек. Құралдармен ұзақ жұмыста орындалу барысы туралы аралық хабарламалар қарастырылған; олардың мазмұны мен жиілігін де нұсқаумен бағыттауға болады.
Кіріске мәтін мен суреттер беріледі, нәтиже мәтінмен құрастырылады. Контекст терезесі — 1 млн токен, кәдімгі режимде жауаптың ең үлкен көлемі — 128 мың токен. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2026 жылғы қаңтар.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 2576 пиксель, 4784 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Веб-іздеу, командаларды орындау, файлдық жад, интерфейсті басқару және дербес қосалқы міндеттер қолданба қолдауын қажет етеді. Модель қолжетімді құралдарды қолдана алады, бірақ күш-жігер деңгейі мен құрал мақсатының анық сипаттамасы әрекет таңдауға әсер етеді. Бұл ақпарат іздеуді, талдау мен техникалық орындауды байланыстыратын жұмыста әсіресе пайдалы.
Интерфейстер мен слайдтарды жасауда Opus 4.8-дің рәсімдеуге қатысты өзіндік тұрақты талғамдары бар. Белгілі стильдегі нәтиже үшін нақты палитраны, типографиканы, композиция мен қозғалыс сипатын атаған немесе алдымен бірнеше бағыт сұраған пайдалы. Дайын файл не жұмыс істейтін интерфейс орта құралдары арқылы пайда болады; модельдің өз шығысы мәтіндік болып қалады.
", "aboutText": "Claude Opus 4.8 ұзақ агенттік жұмысты, кәсіби аналитиканы, визуалды түсінуді және қолданба беретін жадты пайдалануды біріктіреді. Anthropic модельдің қорытындыларды тексеру кезіндегі мінез-құлқын жеке атап көрсетеді: ол растаулар жеткіліксіз екенін байқауға, белгісіздікті хабарлауға және жеткілікті негізсіз орындалған нәтиже туралы мәлімдемеуге үйретілген.\n\n### Шеңберді нақтылап, жұмысты қорытындыға жеткізу\n\nИнженерлік міндетте модель бірнеше байланысты құрамдасты зерттеп, жоспарды қарастырып, қателерді анықтап, жаңа деректер алғаннан кейін орындауды жалғастыра алады. Құжаттарды талдауда оның тығыз мазмұнмен жұмыс істеу қабілеті және кіріс материалдары мен қорытындылардағы мәселелерге назары маңызды. Сипатталған кәсіби бағыттарға зерттеулер, талдау, құжаттармен жұмыс және презентация мазмұнын дайындау кіреді.\n\nНұсқаулар, әсіресе төмен күш-жігер деңгейлерінде, сөзбе-сөз түсіндіріледі. Модель шартты бір элементтен қалғандарына үнсіз көшіруге міндетті емес: қолданылу аясын, формат пен нәтиже өлшемдерін нақты берген дұрыс. Кодты тексеруде бұл белгіленген маңыздылық шегі табылған мәселелердің қайсысы жауапқа кіретініне әсер етеді дегенді білдіреді. Барлық табылған мәселені хабарлау талабы оларды сүзу талабынан бөлек тұжырымдалуы керек.\n\n### Пайымдау мен баяндауды баптау\n\nOpus 4.8 қолданбада қосылуы тиіс бейімделетін пайымдауды қолдайды. Бұл нұсқа жеке `budget_tokens` бар қолмен басқарылатын extended thinking режимін қолдамайды. `effort` деңгейлері — `low`, `medium`, `high`, `xhigh` және `max`; стандарттысы — `high`. Anthropic дерегіне сәйкес, тереңірек деңгейлер талдау көлемін, құралдарға жүгінулерді және жұмыс уақытын арттыра алады, ал қысқа, шектеулі міндеттерге азырақ пысықтау пайдалы.\n\nМодель егжей-тегжейлілікті міндетті қаншалық күрделі деп санайтынына қарай таңдайды: қарапайым сұрақ қысқа, ашық талдау кең жауап алуы мүмкін. Белгілі көлем немесе мәтін үні қажет болса, оларды нақты, мүмкіндігінше оң үлгімен беру керек. Құралдармен ұзақ жұмыста орындалу барысы туралы аралық хабарламалар қарастырылған; олардың мазмұны мен жиілігін де нұсқаумен бағыттауға болады.\n\n### Материалдар, құралдар және визуалды рәсімдеу\n\nКіріске **мәтін мен суреттер** беріледі, нәтиже **мәтінмен** құрастырылады. Контекст терезесі — **1 млн токен**, кәдімгі режимде жауаптың ең үлкен көлемі — **128 мың токен**. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — **2026 жылғы қаңтар**.\n\nӨндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 2576 пиксель, 4784 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.\n\nВеб-іздеу, командаларды орындау, файлдық жад, интерфейсті басқару және дербес қосалқы міндеттер қолданба қолдауын қажет етеді. Модель қолжетімді құралдарды қолдана алады, бірақ күш-жігер деңгейі мен құрал мақсатының анық сипаттамасы әрекет таңдауға әсер етеді. Бұл ақпарат іздеуді, талдау мен техникалық орындауды байланыстыратын жұмыста әсіресе пайдалы.\n\nИнтерфейстер мен слайдтарды жасауда Opus 4.8-дің рәсімдеуге қатысты өзіндік тұрақты талғамдары бар. Белгілі стильдегі нәтиже үшін нақты палитраны, типографиканы, композиция мен қозғалыс сипатын атаған немесе алдымен бірнеше бағыт сұраған пайдалы. Дайын файл не жұмыс істейтін интерфейс орта құралдары арқылы пайда болады; модельдің өз шығысы мәтіндік болып қалады.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Audit a project decision memo\n\nReview this memo against its evidence: 'All customers prefer weekly exports, so we will remove daily exports.' Evidence E1: 12 of 20 interviewed customers prefer weekly; E2: 4 prefer daily; E3: 4 gave no preference. Return the unsupported claims, a corrected recommendation and one question that would resolve a material uncertainty.A three-part evidence review with E1-E3 references and a narrower recommendation.The review must preserve the four daily-export preferences and avoid treating silence as agreement.claude-opus-4-8Claude Opus 4.8 ұзақ әзірлеуге және кәсіби аналитикаға арналған. Көпқадамды жұмыс бағытын сақтайды, белгісіздікті көрсетеді және нәтижеге нақты қойылған талаптарды ескереді.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Claude Opus 4.8 ұзақ агенттік жұмысты, кәсіби аналитиканы, визуалды түсінуді және қолданба беретін жадты пайдалануды біріктіреді. Anthropic модельдің қорытындыларды тексеру кезіндегі мінез-құлқын жеке атап көрсетеді: ол растаулар жеткіліксіз екенін байқауға, белгісіздікті хабарлауға және жеткілікті негізсіз орындалған нәтиже туралы мәлімдемеуге үйретілген.
Инженерлік міндетте модель бірнеше байланысты құрамдасты зерттеп, жоспарды қарастырып, қателерді анықтап, жаңа деректер алғаннан кейін орындауды жалғастыра алады. Құжаттарды талдауда оның тығыз мазмұнмен жұмыс істеу қабілеті және кіріс материалдары мен қорытындылардағы мәселелерге назары маңызды. Сипатталған кәсіби бағыттарға зерттеулер, талдау, құжаттармен жұмыс және презентация мазмұнын дайындау кіреді.
Нұсқаулар, әсіресе төмен күш-жігер деңгейлерінде, сөзбе-сөз түсіндіріледі. Модель шартты бір элементтен қалғандарына үнсіз көшіруге міндетті емес: қолданылу аясын, формат пен нәтиже өлшемдерін нақты берген дұрыс. Кодты тексеруде бұл белгіленген маңыздылық шегі табылған мәселелердің қайсысы жауапқа кіретініне әсер етеді дегенді білдіреді. Барлық табылған мәселені хабарлау талабы оларды сүзу талабынан бөлек тұжырымдалуы керек.
Opus 4.8 қолданбада қосылуы тиіс бейімделетін пайымдауды қолдайды. Бұл нұсқа жеке budget_tokens бар қолмен басқарылатын extended thinking режимін қолдамайды. effort деңгейлері — low, medium, high, xhigh және max; стандарттысы — high. Anthropic дерегіне сәйкес, тереңірек деңгейлер талдау көлемін, құралдарға жүгінулерді және жұмыс уақытын арттыра алады, ал қысқа, шектеулі міндеттерге азырақ пысықтау пайдалы.
Модель егжей-тегжейлілікті міндетті қаншалық күрделі деп санайтынына қарай таңдайды: қарапайым сұрақ қысқа, ашық талдау кең жауап алуы мүмкін. Белгілі көлем немесе мәтін үні қажет болса, оларды нақты, мүмкіндігінше оң үлгімен беру керек. Құралдармен ұзақ жұмыста орындалу барысы туралы аралық хабарламалар қарастырылған; олардың мазмұны мен жиілігін де нұсқаумен бағыттауға болады.
Кіріске мәтін мен суреттер беріледі, нәтиже мәтінмен құрастырылады. Контекст терезесі — 1 млн токен, кәдімгі режимде жауаптың ең үлкен көлемі — 128 мың токен. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2026 жылғы қаңтар.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 2576 пиксель, 4784 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Веб-іздеу, командаларды орындау, файлдық жад, интерфейсті басқару және дербес қосалқы міндеттер қолданба қолдауын қажет етеді. Модель қолжетімді құралдарды қолдана алады, бірақ күш-жігер деңгейі мен құрал мақсатының анық сипаттамасы әрекет таңдауға әсер етеді. Бұл ақпарат іздеуді, талдау мен техникалық орындауды байланыстыратын жұмыста әсіресе пайдалы.
Интерфейстер мен слайдтарды жасауда Opus 4.8-дің рәсімдеуге қатысты өзіндік тұрақты талғамдары бар. Белгілі стильдегі нәтиже үшін нақты палитраны, типографиканы, композиция мен қозғалыс сипатын атаған немесе алдымен бірнеше бағыт сұраған пайдалы. Дайын файл не жұмыс істейтін интерфейс орта құралдары арқылы пайда болады; модельдің өз шығысы мәтіндік болып қалады.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер claude-opus-4-8 | 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.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
set -eu\n: "${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-4-8", "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-4-8", "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-4-8",\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-4-8",\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-4-8',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-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
claude-opus-4-8Claude Opus 4.8 ұзақ әзірлеуге және кәсіби аналитикаға арналған. Көпқадамды жұмыс бағытын сақтайды, белгісіздікті көрсетеді және нәтижеге нақты қойылған талаптарды ескереді.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Claude Opus 4.8 ұзақ агенттік жұмысты, кәсіби аналитиканы, визуалды түсінуді және қолданба беретін жадты пайдалануды біріктіреді. Anthropic модельдің қорытындыларды тексеру кезіндегі мінез-құлқын жеке атап көрсетеді: ол растаулар жеткіліксіз екенін байқауға, белгісіздікті хабарлауға және жеткілікті негізсіз орындалған нәтиже туралы мәлімдемеуге үйретілген.
Инженерлік міндетте модель бірнеше байланысты құрамдасты зерттеп, жоспарды қарастырып, қателерді анықтап, жаңа деректер алғаннан кейін орындауды жалғастыра алады. Құжаттарды талдауда оның тығыз мазмұнмен жұмыс істеу қабілеті және кіріс материалдары мен қорытындылардағы мәселелерге назары маңызды. Сипатталған кәсіби бағыттарға зерттеулер, талдау, құжаттармен жұмыс және презентация мазмұнын дайындау кіреді.
Нұсқаулар, әсіресе төмен күш-жігер деңгейлерінде, сөзбе-сөз түсіндіріледі. Модель шартты бір элементтен қалғандарына үнсіз көшіруге міндетті емес: қолданылу аясын, формат пен нәтиже өлшемдерін нақты берген дұрыс. Кодты тексеруде бұл белгіленген маңыздылық шегі табылған мәселелердің қайсысы жауапқа кіретініне әсер етеді дегенді білдіреді. Барлық табылған мәселені хабарлау талабы оларды сүзу талабынан бөлек тұжырымдалуы керек.
Opus 4.8 қолданбада қосылуы тиіс бейімделетін пайымдауды қолдайды. Бұл нұсқа жеке budget_tokens бар қолмен басқарылатын extended thinking режимін қолдамайды. effort деңгейлері — low, medium, high, xhigh және max; стандарттысы — high. Anthropic дерегіне сәйкес, тереңірек деңгейлер талдау көлемін, құралдарға жүгінулерді және жұмыс уақытын арттыра алады, ал қысқа, шектеулі міндеттерге азырақ пысықтау пайдалы.
Модель егжей-тегжейлілікті міндетті қаншалық күрделі деп санайтынына қарай таңдайды: қарапайым сұрақ қысқа, ашық талдау кең жауап алуы мүмкін. Белгілі көлем немесе мәтін үні қажет болса, оларды нақты, мүмкіндігінше оң үлгімен беру керек. Құралдармен ұзақ жұмыста орындалу барысы туралы аралық хабарламалар қарастырылған; олардың мазмұны мен жиілігін де нұсқаумен бағыттауға болады.
Кіріске мәтін мен суреттер беріледі, нәтиже мәтінмен құрастырылады. Контекст терезесі — 1 млн токен, кәдімгі режимде жауаптың ең үлкен көлемі — 128 мың токен. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2026 жылғы қаңтар.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 2576 пиксель, 4784 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Веб-іздеу, командаларды орындау, файлдық жад, интерфейсті басқару және дербес қосалқы міндеттер қолданба қолдауын қажет етеді. Модель қолжетімді құралдарды қолдана алады, бірақ күш-жігер деңгейі мен құрал мақсатының анық сипаттамасы әрекет таңдауға әсер етеді. Бұл ақпарат іздеуді, талдау мен техникалық орындауды байланыстыратын жұмыста әсіресе пайдалы.
Интерфейстер мен слайдтарды жасауда Opus 4.8-дің рәсімдеуге қатысты өзіндік тұрақты талғамдары бар. Белгілі стильдегі нәтиже үшін нақты палитраны, типографиканы, композиция мен қозғалыс сипатын атаған немесе алдымен бірнеше бағыт сұраған пайдалы. Дайын файл не жұмыс істейтін интерфейс орта құралдары арқылы пайда болады; модельдің өз шығысы мәтіндік болып қалады.
POST /v1/responsestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер claude-opus-4-8 | 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.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
set -eu\n: "${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-4-8", "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-4-8", "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-4-8", 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-4-8", 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-4-8", 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-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
claude-opus-4-8Claude Opus 4.8 ұзақ әзірлеуге және кәсіби аналитикаға арналған. Көпқадамды жұмыс бағытын сақтайды, белгісіздікті көрсетеді және нәтижеге нақты қойылған талаптарды ескереді.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Claude Opus 4.8 ұзақ агенттік жұмысты, кәсіби аналитиканы, визуалды түсінуді және қолданба беретін жадты пайдалануды біріктіреді. Anthropic модельдің қорытындыларды тексеру кезіндегі мінез-құлқын жеке атап көрсетеді: ол растаулар жеткіліксіз екенін байқауға, белгісіздікті хабарлауға және жеткілікті негізсіз орындалған нәтиже туралы мәлімдемеуге үйретілген.
Инженерлік міндетте модель бірнеше байланысты құрамдасты зерттеп, жоспарды қарастырып, қателерді анықтап, жаңа деректер алғаннан кейін орындауды жалғастыра алады. Құжаттарды талдауда оның тығыз мазмұнмен жұмыс істеу қабілеті және кіріс материалдары мен қорытындылардағы мәселелерге назары маңызды. Сипатталған кәсіби бағыттарға зерттеулер, талдау, құжаттармен жұмыс және презентация мазмұнын дайындау кіреді.
Нұсқаулар, әсіресе төмен күш-жігер деңгейлерінде, сөзбе-сөз түсіндіріледі. Модель шартты бір элементтен қалғандарына үнсіз көшіруге міндетті емес: қолданылу аясын, формат пен нәтиже өлшемдерін нақты берген дұрыс. Кодты тексеруде бұл белгіленген маңыздылық шегі табылған мәселелердің қайсысы жауапқа кіретініне әсер етеді дегенді білдіреді. Барлық табылған мәселені хабарлау талабы оларды сүзу талабынан бөлек тұжырымдалуы керек.
Opus 4.8 қолданбада қосылуы тиіс бейімделетін пайымдауды қолдайды. Бұл нұсқа жеке budget_tokens бар қолмен басқарылатын extended thinking режимін қолдамайды. effort деңгейлері — low, medium, high, xhigh және max; стандарттысы — high. Anthropic дерегіне сәйкес, тереңірек деңгейлер талдау көлемін, құралдарға жүгінулерді және жұмыс уақытын арттыра алады, ал қысқа, шектеулі міндеттерге азырақ пысықтау пайдалы.
Модель егжей-тегжейлілікті міндетті қаншалық күрделі деп санайтынына қарай таңдайды: қарапайым сұрақ қысқа, ашық талдау кең жауап алуы мүмкін. Белгілі көлем немесе мәтін үні қажет болса, оларды нақты, мүмкіндігінше оң үлгімен беру керек. Құралдармен ұзақ жұмыста орындалу барысы туралы аралық хабарламалар қарастырылған; олардың мазмұны мен жиілігін де нұсқаумен бағыттауға болады.
Кіріске мәтін мен суреттер беріледі, нәтиже мәтінмен құрастырылады. Контекст терезесі — 1 млн токен, кәдімгі режимде жауаптың ең үлкен көлемі — 128 мың токен. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2026 жылғы қаңтар.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 2576 пиксель, 4784 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Веб-іздеу, командаларды орындау, файлдық жад, интерфейсті басқару және дербес қосалқы міндеттер қолданба қолдауын қажет етеді. Модель қолжетімді құралдарды қолдана алады, бірақ күш-жігер деңгейі мен құрал мақсатының анық сипаттамасы әрекет таңдауға әсер етеді. Бұл ақпарат іздеуді, талдау мен техникалық орындауды байланыстыратын жұмыста әсіресе пайдалы.
Интерфейстер мен слайдтарды жасауда Opus 4.8-дің рәсімдеуге қатысты өзіндік тұрақты талғамдары бар. Белгілі стильдегі нәтиже үшін нақты палитраны, типографиканы, композиция мен қозғалыс сипатын атаған немесе алдымен бірнеше бағыт сұраған пайдалы. Дайын файл не жұмыс істейтін интерфейс орта құралдары арқылы пайда болады; модельдің өз шығысы мәтіндік болып қалады.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер claude-opus-4-8 | 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.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
set -eu\n: "${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-4-8", "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-4-8", "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-4-8",\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-4-8",\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-4-8',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-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
anthropic/claude-opus-4.8Claude Opus 4.8 ұзақ әзірлеуге және кәсіби аналитикаға арналған. Көпқадамды жұмыс бағытын сақтайды, белгісіздікті көрсетеді және нәтижеге нақты қойылған талаптарды ескереді.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Claude Opus 4.8 ұзақ агенттік жұмысты, кәсіби аналитиканы, визуалды түсінуді және қолданба беретін жадты пайдалануды біріктіреді. Anthropic модельдің қорытындыларды тексеру кезіндегі мінез-құлқын жеке атап көрсетеді: ол растаулар жеткіліксіз екенін байқауға, белгісіздікті хабарлауға және жеткілікті негізсіз орындалған нәтиже туралы мәлімдемеуге үйретілген.
Инженерлік міндетте модель бірнеше байланысты құрамдасты зерттеп, жоспарды қарастырып, қателерді анықтап, жаңа деректер алғаннан кейін орындауды жалғастыра алады. Құжаттарды талдауда оның тығыз мазмұнмен жұмыс істеу қабілеті және кіріс материалдары мен қорытындылардағы мәселелерге назары маңызды. Сипатталған кәсіби бағыттарға зерттеулер, талдау, құжаттармен жұмыс және презентация мазмұнын дайындау кіреді.
Нұсқаулар, әсіресе төмен күш-жігер деңгейлерінде, сөзбе-сөз түсіндіріледі. Модель шартты бір элементтен қалғандарына үнсіз көшіруге міндетті емес: қолданылу аясын, формат пен нәтиже өлшемдерін нақты берген дұрыс. Кодты тексеруде бұл белгіленген маңыздылық шегі табылған мәселелердің қайсысы жауапқа кіретініне әсер етеді дегенді білдіреді. Барлық табылған мәселені хабарлау талабы оларды сүзу талабынан бөлек тұжырымдалуы керек.
Opus 4.8 қолданбада қосылуы тиіс бейімделетін пайымдауды қолдайды. Бұл нұсқа жеке budget_tokens бар қолмен басқарылатын extended thinking режимін қолдамайды. effort деңгейлері — low, medium, high, xhigh және max; стандарттысы — high. Anthropic дерегіне сәйкес, тереңірек деңгейлер талдау көлемін, құралдарға жүгінулерді және жұмыс уақытын арттыра алады, ал қысқа, шектеулі міндеттерге азырақ пысықтау пайдалы.
Модель егжей-тегжейлілікті міндетті қаншалық күрделі деп санайтынына қарай таңдайды: қарапайым сұрақ қысқа, ашық талдау кең жауап алуы мүмкін. Белгілі көлем немесе мәтін үні қажет болса, оларды нақты, мүмкіндігінше оң үлгімен беру керек. Құралдармен ұзақ жұмыста орындалу барысы туралы аралық хабарламалар қарастырылған; олардың мазмұны мен жиілігін де нұсқаумен бағыттауға болады.
Кіріске мәтін мен суреттер беріледі, нәтиже мәтінмен құрастырылады. Контекст терезесі — 1 млн токен, кәдімгі режимде жауаптың ең үлкен көлемі — 128 мың токен. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2026 жылғы қаңтар.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 2576 пиксель, 4784 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Веб-іздеу, командаларды орындау, файлдық жад, интерфейсті басқару және дербес қосалқы міндеттер қолданба қолдауын қажет етеді. Модель қолжетімді құралдарды қолдана алады, бірақ күш-жігер деңгейі мен құрал мақсатының анық сипаттамасы әрекет таңдауға әсер етеді. Бұл ақпарат іздеуді, талдау мен техникалық орындауды байланыстыратын жұмыста әсіресе пайдалы.
Интерфейстер мен слайдтарды жасауда Opus 4.8-дің рәсімдеуге қатысты өзіндік тұрақты талғамдары бар. Белгілі стильдегі нәтиже үшін нақты палитраны, типографиканы, композиция мен қозғалыс сипатын атаған немесе алдымен бірнеше бағыт сұраған пайдалы. Дайын файл не жұмыс істейтін интерфейс орта құралдары арқылы пайда болады; модельдің өз шығысы мәтіндік болып қалады.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер anthropic/claude-opus-4.8 | 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 function 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— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-opus-4.8", "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='anthropic/claude-opus-4.8',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='anthropic/claude-opus-4.8',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-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
anthropic/claude-opus-4.8Claude Opus 4.8 ұзақ әзірлеуге және кәсіби аналитикаға арналған. Көпқадамды жұмыс бағытын сақтайды, белгісіздікті көрсетеді және нәтижеге нақты қойылған талаптарды ескереді.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Claude Opus 4.8 ұзақ агенттік жұмысты, кәсіби аналитиканы, визуалды түсінуді және қолданба беретін жадты пайдалануды біріктіреді. Anthropic модельдің қорытындыларды тексеру кезіндегі мінез-құлқын жеке атап көрсетеді: ол растаулар жеткіліксіз екенін байқауға, белгісіздікті хабарлауға және жеткілікті негізсіз орындалған нәтиже туралы мәлімдемеуге үйретілген.
Инженерлік міндетте модель бірнеше байланысты құрамдасты зерттеп, жоспарды қарастырып, қателерді анықтап, жаңа деректер алғаннан кейін орындауды жалғастыра алады. Құжаттарды талдауда оның тығыз мазмұнмен жұмыс істеу қабілеті және кіріс материалдары мен қорытындылардағы мәселелерге назары маңызды. Сипатталған кәсіби бағыттарға зерттеулер, талдау, құжаттармен жұмыс және презентация мазмұнын дайындау кіреді.
Нұсқаулар, әсіресе төмен күш-жігер деңгейлерінде, сөзбе-сөз түсіндіріледі. Модель шартты бір элементтен қалғандарына үнсіз көшіруге міндетті емес: қолданылу аясын, формат пен нәтиже өлшемдерін нақты берген дұрыс. Кодты тексеруде бұл белгіленген маңыздылық шегі табылған мәселелердің қайсысы жауапқа кіретініне әсер етеді дегенді білдіреді. Барлық табылған мәселені хабарлау талабы оларды сүзу талабынан бөлек тұжырымдалуы керек.
Opus 4.8 қолданбада қосылуы тиіс бейімделетін пайымдауды қолдайды. Бұл нұсқа жеке budget_tokens бар қолмен басқарылатын extended thinking режимін қолдамайды. effort деңгейлері — low, medium, high, xhigh және max; стандарттысы — high. Anthropic дерегіне сәйкес, тереңірек деңгейлер талдау көлемін, құралдарға жүгінулерді және жұмыс уақытын арттыра алады, ал қысқа, шектеулі міндеттерге азырақ пысықтау пайдалы.
Модель егжей-тегжейлілікті міндетті қаншалық күрделі деп санайтынына қарай таңдайды: қарапайым сұрақ қысқа, ашық талдау кең жауап алуы мүмкін. Белгілі көлем немесе мәтін үні қажет болса, оларды нақты, мүмкіндігінше оң үлгімен беру керек. Құралдармен ұзақ жұмыста орындалу барысы туралы аралық хабарламалар қарастырылған; олардың мазмұны мен жиілігін де нұсқаумен бағыттауға болады.
Кіріске мәтін мен суреттер беріледі, нәтиже мәтінмен құрастырылады. Контекст терезесі — 1 млн токен, кәдімгі режимде жауаптың ең үлкен көлемі — 128 мың токен. Кіріктірілген білімнің сенімді шекарасы — 2026 жылғы қаңтар.
Өндірушідегі кәдімгі визуалды кіріс форматтары: JPEG/PNG/GIF/WebP, анимацияның бірінші кадры. Төл талдауда: ұзын қабырға — 2576 пиксель, 4784 визуалды токен; үлкен суреттер талдауға дейін кішірейтіледі. Файлдар мен параметрлерді қолдау қолданба әдісіне байланысты.
Веб-іздеу, командаларды орындау, файлдық жад, интерфейсті басқару және дербес қосалқы міндеттер қолданба қолдауын қажет етеді. Модель қолжетімді құралдарды қолдана алады, бірақ күш-жігер деңгейі мен құрал мақсатының анық сипаттамасы әрекет таңдауға әсер етеді. Бұл ақпарат іздеуді, талдау мен техникалық орындауды байланыстыратын жұмыста әсіресе пайдалы.
Интерфейстер мен слайдтарды жасауда Opus 4.8-дің рәсімдеуге қатысты өзіндік тұрақты талғамдары бар. Белгілі стильдегі нәтиже үшін нақты палитраны, типографиканы, композиция мен қозғалыс сипатын атаған немесе алдымен бірнеше бағыт сұраған пайдалы. Дайын файл не жұмыс істейтін интерфейс орта құралдары арқылы пайда болады; модельдің өз шығысы мәтіндік болып қалады.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер anthropic/claude-opus-4.8 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.05 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.001 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0125 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ $0.02 / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "anthropic/claude-opus-4.8",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.8', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.8', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\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-4-8
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.8
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Audit a project decision memo\n\nReview this memo against its evidence: 'All customers prefer weekly exports, so we will remove daily exports.' Evidence E1: 12 of 20 interviewed customers prefer weekly; E2: 4 prefer daily; E3: 4 gave no preference. Return the unsupported claims, a corrected recommendation and one question that would resolve a material uncertainty.A three-part evidence review with E1-E3 references and a narrower recommendation.The review must preserve the four daily-export preferences and avoid treating silence as agreement.