Claude Opus 4 Thinking taiko išplėstinį samprotavimą originaliam Claude Opus 4 modeliui. Anthropic pristato šią kartą kaip skirtą sudėtingam programavimo darbui, tyrimams, rašymui ir užduotims, kuriose reikia išlaikyti kryptį per daug žingsnių. Pavadinimas Thinking nusako, kaip modelis rengia atsakymą; jis nepaverčia originalaus Opus 4 vėlesniu Opus leidimu.
Claude Opus 4 jungia įprasto atsakymo režimą su išplėstinio mąstymo režimu. Išplėstinio mąstymo metu jis gali daugiau laiko skirti problemai išnagrinėti prieš atsakydamas. Gamintojas ilgalaikį darbą su sudėtingomis užduotimis apibūdina kaip pagrindinę stiprybę, ypač kai užduočiai reikia susieti išvadų seką, o ne spręsti pavienes užklausas.
Tyrimo klausimui pateikite lyginamą medžiagą, sprendimą, kurį ji turėtų pagrįsti, ir svarbias sąlygas. Prašykite pagrindimu paremtos sintezės, atskiriančios išvadas, prielaidas ir atvirus klausimus. Rašymo užduočiai nurodykite auditoriją, šaltinių medžiagą, reikiamą struktūrą ir teiginius, kuriuos rezultatas turi paaiškinti. Tai praktiniai modelio dokumentuotų tyrimo bei rašymo galimybių pritaikymai, o ne konkretaus rezultato pažadai.
Anthropic pabrėžia sudėtingo kodo supratimą, redagavimą, klaidų šalinimą ir pakeitimus, apimančius kelis failus. Pateikite modeliui aktualius modulius, sąsajų sutartis, laukiamą elgesį ir esamus testus ar klaidos išvestį. Apibrėžkite prašomo pakeitimo apimtį ir prašykite paaiškinti priklausomybes, dėl kurių siūlomi pakeitimai būtini.
Naudingas inžinerinis rezultatas susieja tris dalykus: problemos priežastį, nuoseklų įgyvendinimą ir būdą patikrinti gautą elgesį. Pertvarkant kodą nurodykite, kurios viešosios sąsajos ir stebimas elgesys turi likti stabilūs. Kuriant funkciją aprašykite naudotojo eigą ir jos klaidų atvejus. Taip ilgalaikis modelio samprotavimas tampa naudingas projektui, o ne vien sukuria ilgesnį atsakymą.
Originalioji Claude 4 karta į dokumentuotą Anthropic išplėstinio mąstymo darbo eigą įtraukia samprotavimą tarp įrankių iškvietimų. Ji gali išnagrinėti įrankio rezultatą, persvarstyti pasirinktą būdą ir parinkti kitą veiksmą. Gamintojas taip pat aprašo lygiagretų įrankių naudojimą ir geresnį tęstinumą, kai programa pateikia vietinius failus, kuriuos modelis gali skaityti ir atnaujinti.
Šiomis galimybėmis besinaudojančiam agentui reikia, kad jo programa pateiktų įrankius, atliktų prašomus veiksmus ir grąžintų jų rezultatus. Atminties failai taip pat priklauso programos aplinkai; jie nėra neribota saugykla, automatiškai perkeliama tarp nesusijusių pokalbių. Kurdami darbo eigą grąžinkite aktualius stebėjimus modeliui ir išlaikykite užduoties tikslą bei priėmimo kriterijus prieinamus.
Claude Opus 4 taip pat palaiko vaizdinę analizę. Ekrano kopijos, diagramos ir schemos gali pateikti pagrindimą kartu su tekstu, o modelio atsakymas lieka tekstinis. Naudokite aiškiai įskaitomus vaizdus ir nurodykite, kokius ryšius norite paaiškinti. Kai užduotis priklauso nuo tikslių skaičių ar matavimų, pridėkite šaltinio reikšmes, nes vaizdinė interpretacija gali būti apytikslė.
Ailoot API užduočiai nurodykite reikalingą galutinį rezultatą: kelių failų pakeitimo pasiūlymą, techninį tyrimą, tyrimo sintezę arba kruopščiai struktūrizuotą dokumentą. Pridėkite pagrindimą ir apribojimus, leidžiančius modeliui pasirinkti būdą. Gamintojo išplėstinio mąstymo santraukos pateikia paaiškinimą kartu su rezultatu, tačiau santrauka nėra pažodinis viso samprotavimo įrašas. Patikrinkite pateiktą kodą ar analizę pagal užduoties reikalavimus, įskaitant prielaidas, kurioms dar reikia pagrindimo.
", "aboutText": "Claude Opus 4 Thinking taiko išplėstinį samprotavimą originaliam Claude Opus 4 modeliui. Anthropic pristato šią kartą kaip skirtą sudėtingam programavimo darbui, tyrimams, rašymui ir užduotims, kuriose reikia išlaikyti kryptį per daug žingsnių. Pavadinimas Thinking nusako, kaip modelis rengia atsakymą; jis nepaverčia originalaus Opus 4 vėlesniu Opus leidimu.\n\n### Samprotaukite per sudėtingą užduotį\n\nClaude Opus 4 jungia įprasto atsakymo režimą su išplėstinio mąstymo režimu. Išplėstinio mąstymo metu jis gali daugiau laiko skirti problemai išnagrinėti prieš atsakydamas. Gamintojas ilgalaikį darbą su sudėtingomis užduotimis apibūdina kaip pagrindinę stiprybę, ypač kai užduočiai reikia susieti išvadų seką, o ne spręsti pavienes užklausas.\n\nTyrimo klausimui pateikite lyginamą medžiagą, sprendimą, kurį ji turėtų pagrįsti, ir svarbias sąlygas. Prašykite pagrindimu paremtos sintezės, atskiriančios išvadas, prielaidas ir atvirus klausimus. Rašymo užduočiai nurodykite auditoriją, šaltinių medžiagą, reikiamą struktūrą ir teiginius, kuriuos rezultatas turi paaiškinti. Tai praktiniai modelio dokumentuotų tyrimo bei rašymo galimybių pritaikymai, o ne konkretaus rezultato pažadai.\n\n### Pakeitimai visoje kodo bazėje\n\nAnthropic pabrėžia sudėtingo kodo supratimą, redagavimą, klaidų šalinimą ir pakeitimus, apimančius kelis failus. Pateikite modeliui aktualius modulius, sąsajų sutartis, laukiamą elgesį ir esamus testus ar klaidos išvestį. Apibrėžkite prašomo pakeitimo apimtį ir prašykite paaiškinti priklausomybes, dėl kurių siūlomi pakeitimai būtini.\n\nNaudingas inžinerinis rezultatas susieja tris dalykus: problemos priežastį, nuoseklų įgyvendinimą ir būdą patikrinti gautą elgesį. Pertvarkant kodą nurodykite, kurios viešosios sąsajos ir stebimas elgesys turi likti stabilūs. Kuriant funkciją aprašykite naudotojo eigą ir jos klaidų atvejus. Taip ilgalaikis modelio samprotavimas tampa naudingas projektui, o ne vien sukuria ilgesnį atsakymą.\n\n### Įrankiai, lygiagretus darbas ir tęstinumas\n\nOriginalioji Claude 4 karta į dokumentuotą Anthropic išplėstinio mąstymo darbo eigą įtraukia samprotavimą tarp įrankių iškvietimų. Ji gali išnagrinėti įrankio rezultatą, persvarstyti pasirinktą būdą ir parinkti kitą veiksmą. Gamintojas taip pat aprašo lygiagretų įrankių naudojimą ir geresnį tęstinumą, kai programa pateikia vietinius failus, kuriuos modelis gali skaityti ir atnaujinti.\n\nŠiomis galimybėmis besinaudojančiam agentui reikia, kad jo programa pateiktų įrankius, atliktų prašomus veiksmus ir grąžintų jų rezultatus. Atminties failai taip pat priklauso programos aplinkai; jie nėra neribota saugykla, automatiškai perkeliama tarp nesusijusių pokalbių. Kurdami darbo eigą grąžinkite aktualius stebėjimus modeliui ir išlaikykite užduoties tikslą bei priėmimo kriterijus prieinamus.\n\n### Vaizdinė analizė ir tekstinė išvestis\n\nClaude Opus 4 taip pat palaiko vaizdinę analizę. Ekrano kopijos, diagramos ir schemos gali pateikti pagrindimą kartu su tekstu, o modelio atsakymas lieka tekstinis. Naudokite aiškiai įskaitomus vaizdus ir nurodykite, kokius ryšius norite paaiškinti. Kai užduotis priklauso nuo tikslių skaičių ar matavimų, pridėkite šaltinio reikšmes, nes vaizdinė interpretacija gali būti apytikslė.\n\nAiloot API užduočiai nurodykite reikalingą galutinį rezultatą: kelių failų pakeitimo pasiūlymą, techninį tyrimą, tyrimo sintezę arba kruopščiai struktūrizuotą dokumentą. Pridėkite pagrindimą ir apribojimus, leidžiančius modeliui pasirinkti būdą. Gamintojo išplėstinio mąstymo santraukos pateikia paaiškinimą kartu su rezultatu, tačiau santrauka nėra pažodinis viso samprotavimo įrašas. Patikrinkite pateiktą kodą ar analizę pagal užduoties reikalavimus, įskaitant prielaidas, kurioms dar reikia pagrindimo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Plan a coordinated order refactor\n\nReview this proposed refactor. Module A emits {order_id, total_cents}; module B stores those fields; module C displays total_cents / 100. A developer proposes renaming only A to amount_cents. Identify affected contracts and propose a coordinated migration that preserves existing consumers, with checks for old and new records.A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.claude-opus-4-20250514-thinkingClaude Opus 4 Thinking naudoja originalaus Opus 4 išplėstinio mąstymo režimą sudėtingiems programinės įrangos pakeitimams, ilgalaikėms agentų darbo eigoms ir tyrimams. Jis gali samprotauti tarp palaikomų įrankių žingsnių ir susieti pagrindimą per sudėtingą užduotį prieš pateikdamas tekstinį rezultatą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Claude Opus 4 Thinking taiko išplėstinį samprotavimą originaliam Claude Opus 4 modeliui. Anthropic pristato šią kartą kaip skirtą sudėtingam programavimo darbui, tyrimams, rašymui ir užduotims, kuriose reikia išlaikyti kryptį per daug žingsnių. Pavadinimas Thinking nusako, kaip modelis rengia atsakymą; jis nepaverčia originalaus Opus 4 vėlesniu Opus leidimu.
Claude Opus 4 jungia įprasto atsakymo režimą su išplėstinio mąstymo režimu. Išplėstinio mąstymo metu jis gali daugiau laiko skirti problemai išnagrinėti prieš atsakydamas. Gamintojas ilgalaikį darbą su sudėtingomis užduotimis apibūdina kaip pagrindinę stiprybę, ypač kai užduočiai reikia susieti išvadų seką, o ne spręsti pavienes užklausas.
Tyrimo klausimui pateikite lyginamą medžiagą, sprendimą, kurį ji turėtų pagrįsti, ir svarbias sąlygas. Prašykite pagrindimu paremtos sintezės, atskiriančios išvadas, prielaidas ir atvirus klausimus. Rašymo užduočiai nurodykite auditoriją, šaltinių medžiagą, reikiamą struktūrą ir teiginius, kuriuos rezultatas turi paaiškinti. Tai praktiniai modelio dokumentuotų tyrimo bei rašymo galimybių pritaikymai, o ne konkretaus rezultato pažadai.
Anthropic pabrėžia sudėtingo kodo supratimą, redagavimą, klaidų šalinimą ir pakeitimus, apimančius kelis failus. Pateikite modeliui aktualius modulius, sąsajų sutartis, laukiamą elgesį ir esamus testus ar klaidos išvestį. Apibrėžkite prašomo pakeitimo apimtį ir prašykite paaiškinti priklausomybes, dėl kurių siūlomi pakeitimai būtini.
Naudingas inžinerinis rezultatas susieja tris dalykus: problemos priežastį, nuoseklų įgyvendinimą ir būdą patikrinti gautą elgesį. Pertvarkant kodą nurodykite, kurios viešosios sąsajos ir stebimas elgesys turi likti stabilūs. Kuriant funkciją aprašykite naudotojo eigą ir jos klaidų atvejus. Taip ilgalaikis modelio samprotavimas tampa naudingas projektui, o ne vien sukuria ilgesnį atsakymą.
Originalioji Claude 4 karta į dokumentuotą Anthropic išplėstinio mąstymo darbo eigą įtraukia samprotavimą tarp įrankių iškvietimų. Ji gali išnagrinėti įrankio rezultatą, persvarstyti pasirinktą būdą ir parinkti kitą veiksmą. Gamintojas taip pat aprašo lygiagretų įrankių naudojimą ir geresnį tęstinumą, kai programa pateikia vietinius failus, kuriuos modelis gali skaityti ir atnaujinti.
Šiomis galimybėmis besinaudojančiam agentui reikia, kad jo programa pateiktų įrankius, atliktų prašomus veiksmus ir grąžintų jų rezultatus. Atminties failai taip pat priklauso programos aplinkai; jie nėra neribota saugykla, automatiškai perkeliama tarp nesusijusių pokalbių. Kurdami darbo eigą grąžinkite aktualius stebėjimus modeliui ir išlaikykite užduoties tikslą bei priėmimo kriterijus prieinamus.
Claude Opus 4 taip pat palaiko vaizdinę analizę. Ekrano kopijos, diagramos ir schemos gali pateikti pagrindimą kartu su tekstu, o modelio atsakymas lieka tekstinis. Naudokite aiškiai įskaitomus vaizdus ir nurodykite, kokius ryšius norite paaiškinti. Kai užduotis priklauso nuo tikslių skaičių ar matavimų, pridėkite šaltinio reikšmes, nes vaizdinė interpretacija gali būti apytikslė.
Ailoot API užduočiai nurodykite reikalingą galutinį rezultatą: kelių failų pakeitimo pasiūlymą, techninį tyrimą, tyrimo sintezę arba kruopščiai struktūrizuotą dokumentą. Pridėkite pagrindimą ir apribojimus, leidžiančius modeliui pasirinkti būdą. Gamintojo išplėstinio mąstymo santraukos pateikia paaiškinimą kartu su rezultatu, tačiau santrauka nėra pažodinis viso samprotavimo įrašas. Patikrinkite pateiktą kodą ar analizę pagal užduoties reikalavimus, įskaitant prielaidas, kurioms dar reikia pagrindimo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos claude-opus-4-20250514-thinking | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.15 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-20250514-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='claude-opus-4-20250514-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-opus-4-20250514-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra claude-opus-4-20250514-thinking
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Plan a coordinated order refactor\n\nReview this proposed refactor. Module A emits {order_id, total_cents}; module B stores those fields; module C displays total_cents / 100. A developer proposes renaming only A to amount_cents. Identify affected contracts and propose a coordinated migration that preserves existing consumers, with checks for old and new records.A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.