{
  "aboutHtml": "<p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p>",
  "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": "180976f38d9468d5563a4d19adc5fca19e0273b16e5ee73f5bd2fec095cd98a0",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ms",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">A</span><h2 id=\"sheet-title\">Anthropic: Claude Opus 4.1</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Tutup\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Anthropic /</span><code>claude-opus-4-1-20250805-thinking</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Salin ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Bahagian kad model\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Pengenalan</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Input &amp; kaedah</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Pelan harga</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Contoh</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Hasil</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Alias</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kaedah API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|claude-opus-4-1-20250805-thinking\">Chat</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Pengenalan</h3><p class=\"mdesc-full\">Claude 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.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Input yang diterima</dt><dd>Teks</dd></div><div><dt>Hasil</dt><dd>Teks</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Tentang model</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Tersedia di Ailoot · input &amp; kaedah</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Format output</dt><dd>json atau SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Medan</th><th>Jenis</th><th>Keperluan</th><th>Nilai &amp; had</th><th>Lalai</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Diperlukan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>claude-opus-4-1-20250805-thinking</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>message[]</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Diperlukan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Item minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Diperlukan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div class=\"note-s\">Bergantung pada model</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Terpakai apabila: Perbualan teks</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Gabungan bahan input</summary><p class=\"note-s\"><b>Teks</b> · Teks UTF8</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parameter kaedah dan kitar hayat</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Kontrak</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>tatasusunan mesej dengan struktur role/content</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>dokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>Perbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>Alias kaedah: <code>/chat/completions</code></p><p>Kitar hayat: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">Hantar ID model yang tepat bersama messages.</p><p class=\"note-s\">Panjang konteks bukan had output.</p><p class=\"note-s\">Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Pelan harga</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.</p><dl data-price-conditions><dt>Mod pantas</dt><dd>Tidak dinyatakan <span class=\"note-s\">Apabila mod pantas dipilih</span></dd><dt>Mod flex</dt><dd>Tidak dinyatakan <span class=\"note-s\">Apabila mod flex dipilih</span></dd><dt>Usaha penaakulan maksimum</dt><dd>Tidak dinyatakan <span class=\"note-s\">Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Kadar Ailoot</h4><h4>Harga mengikut konfigurasi</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurasi</th><th>Jadual kadar</th><th>Caj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>Kadar asas token</th><td data-cell-label=\"Jadual kadar\"><span class=\"card-cell-label\">Jadual kadar</span>Kadar asas</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Input · Token input</span> <b>$0.03</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Output · Token output</span> <b>$0.15</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Bacaan cache</span> <b>$0.0006</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Penulisan cache</span> <b>$0.0075</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Penulisan cache, 1 jam</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. <a href=\"/docs/ms/billing/reserve/\">Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Contoh permintaan</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1165-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1165-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1165-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1165-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1165-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1165-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;:&quot;claude-opus-4-1-20250805-thinking&quot;,&quot;messages&quot;:[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}],&quot;stream&quot;:false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;choices&quot;,[]):\n    if x.get(&quot;message&quot;,{}).get(&quot;content&quot;): print(x[&quot;message&quot;][&quot;content&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1165-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1165-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=&quot;claude-opus-4-1-20250805-thinking&quot;, messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=&quot;json&quot;))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Terima dan simpan hasil</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">json atau SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Simpan semua hasil yang selesai</h5><p class=\"note-s\">Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.</p><p class=\"note-s\">Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jika respons asal perlu disemak</h5><p class=\"note-s\">Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Medan respons</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Medan</th><th>Jenis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Ralat dan langkah seterusnya</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Respons</th><th>Syarat</th><th>Langkah seterusnya</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Respons\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Respons</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Syarat\"><span class=\"card-cell-label\">Syarat</span>Medan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah</td><td data-cell-label=\"Langkah seterusnya\"><span class=\"card-cell-label\">Langkah seterusnya</span>Betulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Alias model</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&amp;fmt=chat\"><code>claude-opus-4-1-20250805-thinking</code></a></span></p><h4>Alias laluan kaedah</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>ID pemanggil berkaitan</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&amp;fmt=chat\"><code>claude-opus-4-1-20250805-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "claude-opus-4-1-20250805-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "claude-opus-4-1-20250805-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|claude-opus-4-1-20250805-thinking",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0.6,
        "cache_write": 7.5,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Medan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Betulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "Teks UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json atau SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "claude-opus-4-1-20250805-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "Perbualan teks"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "Hantar ID model yang tepat bersama messages.",
            "Panjang konteks bukan had output.",
            "Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Perbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai.",
            "file_material": "dokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "tatasusunan mesej dengan struktur role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Kadar asas token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.03000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.15000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0.0006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0075000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-4-1-20250805-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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-4-1-20250805-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 30,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 150,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.03000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.15000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0.0006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0075000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "claude-opus-4-1-20250805-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.03000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.15000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0.0006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0075000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "claude-opus-4-1-20250805-thinking",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "f3ab5425d84eebc6ec8ef9cdcdc3e4208ab73d10026cc796d2f3bd68bfaa2b08",
    "input_html_sha256": "988c0f887293b050ecf8597f474bb4e40226bf34d1808bf6617f7ab98ff7ba69",
    "private_audit_sha256": "59b7ed04232bfe09b4f0322ea1ec4c5b652a0e8d25ac8f92a568a56bdec0c468",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ms/claude-opus-4-1-20250805-thinking/",
    "description": "Claude 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.",
    "locale": "ms",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ms/claude-opus-4-1-20250805-thinking/index.md",
    "title": "Anthropic: Claude Opus 4.1 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ms/claude-opus-4-1-20250805-thinking/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "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.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Anthropic",
    "capabilities": {
      "context_length": 200000,
      "manufacturer_input": [
        "image",
        "text",
        "file"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.03000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.15000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Maklumat lengkap tentang harga konfigurasi terdapat dalam butiran."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "claude-opus-4-1-20250805-thinking",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0.6,
        "cache_write": 7.5,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Medan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Betulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "Teks UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json atau SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "claude-opus-4-1-20250805-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "Perbualan teks"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "Hantar ID model yang tepat bersama messages.",
            "Panjang konteks bukan had output.",
            "Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Perbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai.",
            "file_material": "dokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "tatasusunan mesej dengan struktur role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Kadar asas token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.03000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.15000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0.0006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0075000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-4-1-20250805-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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-4-1-20250805-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 30,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 150,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.03000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.15000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0.0006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0075000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "claude-opus-4-1-20250805-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.03000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.15000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0.0006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0075000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000075",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "claude-opus-4-1-20250805-thinking",
        "request_model_id": "claude-opus-4-1-20250805-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Anthropic: Claude Opus 4.1",
    "price": {
      "in": 30,
      "in_label": null,
      "out": 150,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 30,
      "sort_out": 150,
      "varies": false
    },
    "short": "Claude 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."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Claude 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.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "a86c1b22cf5c2697ce84c0b939c4b62d8fcad25d2fa4cc218c211a6ac6bc64cc",
    "renderer_sha256": "1dab5ba62521e9568c8b7c82005622cabbf330a075df7cce1f83274a04009460"
  },
  "sourceRevision": "d3d87a2a58062ec195fa1e6bd8414eed392a4901d58b392eb3454ab10ff65043"
}
