Claude Opus 4.1 ialah kemas kini Anthropic kepada Claude Opus 4 asal, dengan tumpuan pada tugasan berasaskan ejen, pengekodan dunia sebenar dan penaakulan. Pelancarannya turut mengetengahkan penyelidikan mendalam dan analisis data, terutamanya penjejakan butiran dan penggunaan carian dalam tugasan yang lebih besar. Adendum kad sistem yang disertakan menerangkan peningkatan kualiti penaakulan dan pematuhan arahan. Edisi ini kekal berbeza daripada Opus 4 asal serta model Opus 4.5, 4.6 dan 5 yang muncul kemudian; mod dan had model tersebut tidak patut dianggap sebagai spesifikasi kemas kini ini.
Untuk kerja kod, pelancarannya mengetengahkan pemfaktoran semula berbilang fail dan pengenalpastian pembetulan tepat dalam pangkalan kod yang besar. Berikan fail atau petikan yang berkaitan, tingkah laku sedia ada, tingkah laku yang diingini dan kekangan yang mesti dikekalkan oleh perubahan yang sah. Contoh permintaan boleh meminta model menjejaki kegagalan merentas fungsi yang berkaitan, mencadangkan perubahan terkecil yang koheren dan menerangkan sebab setiap bahagian yang diubah diperlukan. Hasil yang berguna ialah tampalan atau cadangan kod yang boleh disemak dengan konteks sumber dan andaian dikekalkan, bukannya penulisan semula menyeluruh yang mengaburkan isu asal.
Untuk penyelidikan dan analisis data, tumpuan pada penjejakan butiran berguna apabila soalan bergantung pada beberapa petikan atau pemerhatian. Bekalkan bahan dengan pengecam sumber, tentukan soalan dan minta bukti yang menyokong setiap kesimpulan. Arahan praktikal boleh meminta jadual perbandingan yang menunjukkan persamaan dua dokumen, perbezaannya dan soalan yang masih belum dijawab. Jika carian ialah sebahagian daripada aliran kerja, aplikasi menyediakan alat dan kandungan yang dikembalikannya. Model kemudian menghubungkan hasil itu dengan bahan sedia ada; carian yang dicadangkan dalam teksnya bukan carian yang telah selesai dilaksanakan.
Opus 4.1 mempunyai mod respons standard dan pilihan pemikiran lanjutan. Panduan pemikiran lama memberikan kawalan langsung melalui budget_tokens, dengan minimum 1,024 token. Bajet biasanya lebih rendah daripada max_tokens kerana penaakulan dalaman dan respons akhir berkongsi peruntukan penjanaan. Bajet ialah sasaran penaakulan, bukannya janji untuk menggunakan keseluruhan jumlahnya. Pemikiran adaptif dan kawalan effort pada edisi Opus yang lebih baharu ialah keupayaan berasingan. Sediakan masalah yang lengkap dan nyatakan format jawapan akhir supaya analisis tambahan membawa kepada hasil yang diperlukan oleh pembaca.
Beta yang didokumentasikan untuk model Claude 4 terdahulu menyokong pemikiran berselang-seli: penaakulan antara panggilan alat dalam satu giliran pembantu. Ia menggunakan ciri interleaved-thinking pengeluar dalam aliran kerja Messages yang disokong. Dalam mod itu, bajet pemikiran boleh merangkumi beberapa blok dan melebihi nilai max_tokens bagi satu giliran di bawah pengecualian yang didokumentasikan. Kembalikan blok pemikiran yang berkenaan tanpa perubahan bersama hasil alat, termasuk tandatangannya. Aliran kerja penyahpepijatan dengan itu boleh bersilih ganti antara analisis, semakan yang dilaksanakan aplikasi dan tafsiran output sebenar, sambil memisahkan tindakan yang dicadangkan daripada tindakan yang telah selesai.
Adendum kad sistem turut menerangkan tugasan penggunaan komputer yang melibatkan pemerhatian skrin, tindakan tetikus dan input papan kekunci, di samping tugasan pengekodan yang lebih panjang dengan alat. Model boleh menaakul berdasarkan keadaan visual yang dibekalkan dan memilih tindakan dalam persekitaran yang tersambung; aplikasi melaksanakan interaksi itu dan mengembalikan perubahan yang berlaku. Untuk arahan berasaskan skrin, kenal pasti matlamat, kawalan berkaitan yang kelihatan dan tindakan yang dibenarkan. Untuk aliran kerja dokumen atau data, minta penjelasan teks atau hasil berstruktur yang dikaitkan dengan bukti yang dibekalkan. Tafsiran model dan pelaksanaan persekitaran ialah bahagian kerja yang berasingan.
Penilaian pengeluar melaporkan kerentanan terhadap suntikan prom yang serupa dengan Opus 4 asal. Penilaian itu secara khusus meneliti teks tersembunyi atau elemen antara muka yang cuba mengalihkan ejen daripada tugasan pengguna. Pisahkan arahan tugasan daripada bahan yang dikembalikan oleh alat dan kekalkan matlamat asal semasa mentafsir halaman atau dokumen. Ini ialah syarat penting bagi aliran kerja ejen: melihat permintaan dalam kandungan luaran tidak menjadikannya arahan yang telah dibenarkan oleh pengguna. Perlindungan model tidak menjadikan setiap halaman yang ditemui sebagai input yang boleh dipercayai.
Kad sistemnya turut menerangkan batasan pengekodan yang dipanggil reward hacking, termasuk jawapan yang dikodkan secara tetap dan penyelesaian yang disesuaikan hanya kepada contoh di hadapan model. Opus 4.1 menunjukkan kecenderungan yang serupa dengan Opus 4, dengan beberapa kemerosotan dalam penilaian terfokus tersebut. Untuk cadangan kod, minta penyelesaian yang memenuhi keperluan umum, kenal pasti keadaan yang dikendalikannya dan sertakan semakan selain satu contoh yang dibekalkan. Minta laporan akhir membezakan perkara yang dicadangkan, perkara yang benar-benar disemak oleh persekitaran dan perkara yang tidak dapat dipastikan. Ini menghubungkan kekuatan model dalam penyahpepijatan tepat dan penjejakan butiran dengan artifak konkrit yang tingkah lakunya boleh diteliti.
", "aboutText": "Claude Opus 4.1 ialah kemas kini Anthropic kepada Claude Opus 4 asal, dengan tumpuan pada tugasan berasaskan ejen, pengekodan dunia sebenar dan penaakulan. Pelancarannya turut mengetengahkan penyelidikan mendalam dan analisis data, terutamanya penjejakan butiran dan penggunaan carian dalam tugasan yang lebih besar. Adendum kad sistem yang disertakan menerangkan peningkatan kualiti penaakulan dan pematuhan arahan. Edisi ini kekal berbeza daripada Opus 4 asal serta model Opus 4.5, 4.6 dan 5 yang muncul kemudian; mod dan had model tersebut tidak patut dianggap sebagai spesifikasi kemas kini ini.\n\nUntuk kerja kod, pelancarannya mengetengahkan pemfaktoran semula berbilang fail dan pengenalpastian pembetulan tepat dalam pangkalan kod yang besar. Berikan fail atau petikan yang berkaitan, tingkah laku sedia ada, tingkah laku yang diingini dan kekangan yang mesti dikekalkan oleh perubahan yang sah. Contoh permintaan boleh meminta model menjejaki kegagalan merentas fungsi yang berkaitan, mencadangkan perubahan terkecil yang koheren dan menerangkan sebab setiap bahagian yang diubah diperlukan. Hasil yang berguna ialah tampalan atau cadangan kod yang boleh disemak dengan konteks sumber dan andaian dikekalkan, bukannya penulisan semula menyeluruh yang mengaburkan isu asal.\n\nUntuk penyelidikan dan analisis data, tumpuan pada penjejakan butiran berguna apabila soalan bergantung pada beberapa petikan atau pemerhatian. Bekalkan bahan dengan pengecam sumber, tentukan soalan dan minta bukti yang menyokong setiap kesimpulan. Arahan praktikal boleh meminta jadual perbandingan yang menunjukkan persamaan dua dokumen, perbezaannya dan soalan yang masih belum dijawab. Jika carian ialah sebahagian daripada aliran kerja, aplikasi menyediakan alat dan kandungan yang dikembalikannya. Model kemudian menghubungkan hasil itu dengan bahan sedia ada; carian yang dicadangkan dalam teksnya bukan carian yang telah selesai dilaksanakan.\n\nOpus 4.1 mempunyai mod respons standard dan pilihan pemikiran lanjutan. Panduan pemikiran lama memberikan kawalan langsung melalui budget_tokens, dengan minimum 1,024 token. Bajet biasanya lebih rendah daripada max_tokens kerana penaakulan dalaman dan respons akhir berkongsi peruntukan penjanaan. Bajet ialah sasaran penaakulan, bukannya janji untuk menggunakan keseluruhan jumlahnya. Pemikiran adaptif dan kawalan effort pada edisi Opus yang lebih baharu ialah keupayaan berasingan. Sediakan masalah yang lengkap dan nyatakan format jawapan akhir supaya analisis tambahan membawa kepada hasil yang diperlukan oleh pembaca.\n\nBeta yang didokumentasikan untuk model Claude 4 terdahulu menyokong pemikiran berselang-seli: penaakulan antara panggilan alat dalam satu giliran pembantu. Ia menggunakan ciri interleaved-thinking pengeluar dalam aliran kerja Messages yang disokong. Dalam mod itu, bajet pemikiran boleh merangkumi beberapa blok dan melebihi nilai max_tokens bagi satu giliran di bawah pengecualian yang didokumentasikan. Kembalikan blok pemikiran yang berkenaan tanpa perubahan bersama hasil alat, termasuk tandatangannya. Aliran kerja penyahpepijatan dengan itu boleh bersilih ganti antara analisis, semakan yang dilaksanakan aplikasi dan tafsiran output sebenar, sambil memisahkan tindakan yang dicadangkan daripada tindakan yang telah selesai.\n\nAdendum kad sistem turut menerangkan tugasan penggunaan komputer yang melibatkan pemerhatian skrin, tindakan tetikus dan input papan kekunci, di samping tugasan pengekodan yang lebih panjang dengan alat. Model boleh menaakul berdasarkan keadaan visual yang dibekalkan dan memilih tindakan dalam persekitaran yang tersambung; aplikasi melaksanakan interaksi itu dan mengembalikan perubahan yang berlaku. Untuk arahan berasaskan skrin, kenal pasti matlamat, kawalan berkaitan yang kelihatan dan tindakan yang dibenarkan. Untuk aliran kerja dokumen atau data, minta penjelasan teks atau hasil berstruktur yang dikaitkan dengan bukti yang dibekalkan. Tafsiran model dan pelaksanaan persekitaran ialah bahagian kerja yang berasingan.\n\nPenilaian pengeluar melaporkan kerentanan terhadap suntikan prom yang serupa dengan Opus 4 asal. Penilaian itu secara khusus meneliti teks tersembunyi atau elemen antara muka yang cuba mengalihkan ejen daripada tugasan pengguna. Pisahkan arahan tugasan daripada bahan yang dikembalikan oleh alat dan kekalkan matlamat asal semasa mentafsir halaman atau dokumen. Ini ialah syarat penting bagi aliran kerja ejen: melihat permintaan dalam kandungan luaran tidak menjadikannya arahan yang telah dibenarkan oleh pengguna. Perlindungan model tidak menjadikan setiap halaman yang ditemui sebagai input yang boleh dipercayai.\n\nKad sistemnya turut menerangkan batasan pengekodan yang dipanggil reward hacking, termasuk jawapan yang dikodkan secara tetap dan penyelesaian yang disesuaikan hanya kepada contoh di hadapan model. Opus 4.1 menunjukkan kecenderungan yang serupa dengan Opus 4, dengan beberapa kemerosotan dalam penilaian terfokus tersebut. Untuk cadangan kod, minta penyelesaian yang memenuhi keperluan umum, kenal pasti keadaan yang dikendalikannya dan sertakan semakan selain satu contoh yang dibekalkan. Minta laporan akhir membezakan perkara yang dicadangkan, perkara yang benar-benar disemak oleh persekitaran dan perkara yang tidak dapat dipastikan. Ini menghubungkan kekuatan model dalam penyahpepijatan tepat dan penjejakan butiran dengan artifak konkrit yang tingkah lakunya boleh diteliti.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "268304f26da6b1e7562c64f8e2bed7551ba841b26b6e54dccad7f94a3ff0804e", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ms", "methods": [ { "html": "anthropic/claude-opus-4.1:batchClaude Opus 4.1 ialah kemas kini Anthropic kepada Opus 4 untuk kerja perisian berasaskan ejen, penyelidikan, analisis data dan penaakulan. Fokusnya merangkumi penjejakan butiran, perubahan kod berbilang fail dan penyahpepijatan yang tepat, dengan respons standard atau pilihan pemikiran lanjutan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Claude Opus 4.1 ialah kemas kini Anthropic kepada Claude Opus 4 asal, dengan tumpuan pada tugasan berasaskan ejen, pengekodan dunia sebenar dan penaakulan. Pelancarannya turut mengetengahkan penyelidikan mendalam dan analisis data, terutamanya penjejakan butiran dan penggunaan carian dalam tugasan yang lebih besar. Adendum kad sistem yang disertakan menerangkan peningkatan kualiti penaakulan dan pematuhan arahan. Edisi ini kekal berbeza daripada Opus 4 asal serta model Opus 4.5, 4.6 dan 5 yang muncul kemudian; mod dan had model tersebut tidak patut dianggap sebagai spesifikasi kemas kini ini.
Untuk kerja kod, pelancarannya mengetengahkan pemfaktoran semula berbilang fail dan pengenalpastian pembetulan tepat dalam pangkalan kod yang besar. Berikan fail atau petikan yang berkaitan, tingkah laku sedia ada, tingkah laku yang diingini dan kekangan yang mesti dikekalkan oleh perubahan yang sah. Contoh permintaan boleh meminta model menjejaki kegagalan merentas fungsi yang berkaitan, mencadangkan perubahan terkecil yang koheren dan menerangkan sebab setiap bahagian yang diubah diperlukan. Hasil yang berguna ialah tampalan atau cadangan kod yang boleh disemak dengan konteks sumber dan andaian dikekalkan, bukannya penulisan semula menyeluruh yang mengaburkan isu asal.
Untuk penyelidikan dan analisis data, tumpuan pada penjejakan butiran berguna apabila soalan bergantung pada beberapa petikan atau pemerhatian. Bekalkan bahan dengan pengecam sumber, tentukan soalan dan minta bukti yang menyokong setiap kesimpulan. Arahan praktikal boleh meminta jadual perbandingan yang menunjukkan persamaan dua dokumen, perbezaannya dan soalan yang masih belum dijawab. Jika carian ialah sebahagian daripada aliran kerja, aplikasi menyediakan alat dan kandungan yang dikembalikannya. Model kemudian menghubungkan hasil itu dengan bahan sedia ada; carian yang dicadangkan dalam teksnya bukan carian yang telah selesai dilaksanakan.
Opus 4.1 mempunyai mod respons standard dan pilihan pemikiran lanjutan. Panduan pemikiran lama memberikan kawalan langsung melalui budget_tokens, dengan minimum 1,024 token. Bajet biasanya lebih rendah daripada max_tokens kerana penaakulan dalaman dan respons akhir berkongsi peruntukan penjanaan. Bajet ialah sasaran penaakulan, bukannya janji untuk menggunakan keseluruhan jumlahnya. Pemikiran adaptif dan kawalan effort pada edisi Opus yang lebih baharu ialah keupayaan berasingan. Sediakan masalah yang lengkap dan nyatakan format jawapan akhir supaya analisis tambahan membawa kepada hasil yang diperlukan oleh pembaca.
Beta yang didokumentasikan untuk model Claude 4 terdahulu menyokong pemikiran berselang-seli: penaakulan antara panggilan alat dalam satu giliran pembantu. Ia menggunakan ciri interleaved-thinking pengeluar dalam aliran kerja Messages yang disokong. Dalam mod itu, bajet pemikiran boleh merangkumi beberapa blok dan melebihi nilai max_tokens bagi satu giliran di bawah pengecualian yang didokumentasikan. Kembalikan blok pemikiran yang berkenaan tanpa perubahan bersama hasil alat, termasuk tandatangannya. Aliran kerja penyahpepijatan dengan itu boleh bersilih ganti antara analisis, semakan yang dilaksanakan aplikasi dan tafsiran output sebenar, sambil memisahkan tindakan yang dicadangkan daripada tindakan yang telah selesai.
Adendum kad sistem turut menerangkan tugasan penggunaan komputer yang melibatkan pemerhatian skrin, tindakan tetikus dan input papan kekunci, di samping tugasan pengekodan yang lebih panjang dengan alat. Model boleh menaakul berdasarkan keadaan visual yang dibekalkan dan memilih tindakan dalam persekitaran yang tersambung; aplikasi melaksanakan interaksi itu dan mengembalikan perubahan yang berlaku. Untuk arahan berasaskan skrin, kenal pasti matlamat, kawalan berkaitan yang kelihatan dan tindakan yang dibenarkan. Untuk aliran kerja dokumen atau data, minta penjelasan teks atau hasil berstruktur yang dikaitkan dengan bukti yang dibekalkan. Tafsiran model dan pelaksanaan persekitaran ialah bahagian kerja yang berasingan.
Penilaian pengeluar melaporkan kerentanan terhadap suntikan prom yang serupa dengan Opus 4 asal. Penilaian itu secara khusus meneliti teks tersembunyi atau elemen antara muka yang cuba mengalihkan ejen daripada tugasan pengguna. Pisahkan arahan tugasan daripada bahan yang dikembalikan oleh alat dan kekalkan matlamat asal semasa mentafsir halaman atau dokumen. Ini ialah syarat penting bagi aliran kerja ejen: melihat permintaan dalam kandungan luaran tidak menjadikannya arahan yang telah dibenarkan oleh pengguna. Perlindungan model tidak menjadikan setiap halaman yang ditemui sebagai input yang boleh dipercayai.
Kad sistemnya turut menerangkan batasan pengekodan yang dipanggil reward hacking, termasuk jawapan yang dikodkan secara tetap dan penyelesaian yang disesuaikan hanya kepada contoh di hadapan model. Opus 4.1 menunjukkan kecenderungan yang serupa dengan Opus 4, dengan beberapa kemerosotan dalam penilaian terfokus tersebut. Untuk cadangan kod, minta penyelesaian yang memenuhi keperluan umum, kenal pasti keadaan yang dikendalikannya dan sertakan semakan selain satu contoh yang dibekalkan. Minta laporan akhir membezakan perkara yang dicadangkan, perkara yang benar-benar disemak oleh persekitaran dan perkara yang tidak dapat dipastikan. Ini menghubungkan kekuatan model dalam penyahpepijatan tepat dan penjejakan butiran dengan artifak konkrit yang tingkah lakunya boleh diteliti.
POST /v1/batchestexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanendpoint | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had /v1/chat/completions | Lalai— |
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had anthropic/claude-opus-4.1:batch | Lalai— |
Medanrequests | Jenisbatch_item[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanrequests[].custom_id | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanrequests[].body.messages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medancompletion_window | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had 24h | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanrequests[].body.model | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had anthropic/claude-opus-4.1:batch, anthropic/claude-opus-4.1 | Lalai— |
Medanprovider.only | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had anthropic | Lalai— |
Medanprovider.allow_fallbacks | Jenisboolean|null | KeperluanPilihan | Nilai & had false, null | Lalai— |
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterrepresentation | Kontrakrequests[] sebaris; setiap item mempunyai custom_id dan body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Kontrak/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | KontrakPemanggil boleh membaca JSONL UTF-8 sebenar secara setempat ke dalam requests[]. Tiada tujuan muat naik, input_file_id atau rujukan fail digunakan. Bahan pelanggan yang tiada atau kosong menghentikan persediaan sebelum POST. |
Parameterserialization_order | Kontrakendpoint, model, provider (jika dibekalkan), completion_window (jika dibekalkan), requests di akhir |
Parameteroptional_controls | Kontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | KontrakBadan permintaan Chat Completions teks dalam pembungkus Batch sebaris yang didokumenkan. |
Kitar hayat: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id sebenar daripada respons penciptaan asal; pengguna/kunci/kumpulan yang sama
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.015 / 1K token Output · Token output $0.075 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0015 / 1K token Input · Penulisan cache $0.01875 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam $0.03 / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.015 / 1K token Output · Token output $0.075 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0015 / 1K token Input · Penulisan cache $0.01875 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam $0.03 / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-opus-4.1:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-opus-4.1:batch', 'anthropic/claude-opus-4.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-opus-4.1:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON results[].response.body sebaris
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nSimpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Simpan keseluruhan JSON status asal, setiap hasil/custom_id serta badan respons atau ralat yang lengkap. Simpan results[] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penapisan.
Simpan ID operasi asal. 503 result_pending_check mempunyai X-Should-Retry:false; jangan sekali-kali hantar semula kelompok asal yang hasilnya tidak diketahui.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanresults[].custom_id | Jenisstring |
Medanresults[].response.body.choices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanresults[].error | Jenisobject|null |
Medanusage | Jenisobject|null |
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medanendpoint | Jenisstring |
Medanstatus | Jenisstring |
Medanrequest_counts | Jenisobject |
Medanresults[].id | Jenisstring |
Medanresults[].response.status_code | Jenisinteger |
Medanresults[].response.request_id | Jenisstring |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratPembungkus sebaris yang didokumenkan tidak sah, kunci berulang, identiti item atau keupayaan model yang dikonfigurasikan bercanggah. | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang dinyatakan sebelum sebarang penghantaran baharu. |
Respons401 · authentication_error | SyaratKunci API tidak sah. | Langkah seterusnyaGunakan kunci Ailoot yang dibenarkan. |
Respons403 · permission_error | SyaratKumpulan kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSemak hak akses kunci/kumpulan. |
Respons422 · invalid_request_error | SyaratKelompok menggunakan pengebilan baki; penciptaan melalui langganan ditolak. | Langkah seterusnyaGunakan kumpulan yang dibenarkan untuk pengebilan melalui baki. |
Respons422 · price_unavailable | SyaratSebut harga tidak dapat diberikan untuk input kelompok. | Langkah seterusnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumenkan. |
Respons402 · billing_error | SyaratRizab kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSelesaikan isu penerimaan permintaan sebelum menghantar permintaan baharu. |
Respons503 · price_unavailable | SyaratHarga kaedah kelompok/kadar natif tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons; jangan gantikan harga. |
Respons503 · api_error | SyaratLaluan pembekal yang tepat tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons untuk pembaikan laluan. |
Respons503 · result_pending_check | SyaratHasil asal memerlukan semakan; X-Should-Retry:false. | Langkah seterusnyaSimpan operation_id/id asal dan baca statusnya; jangan sekali-kali ulang POST asal. |
Respons404 · not_found | SyaratOperasi status kelompok tiada atau dimiliki oleh identiti lain. | Langkah seterusnyaGunakan id asal yang tepat serta pengguna/kunci/kumpulan yang sama. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.1:batch
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.