Claude Opus 4 Thinking past uitgebreid redeneren toe op het oorspronkelijke Claude Opus 4-model. Anthropic positioneert deze generatie voor moeilijk programmeerwerk, onderzoek, schrijven en taken die hun richting over veel stappen moeten vasthouden. De aanduiding Thinking betreft de manier waarop het model een antwoord uitwerkt; zij maakt van de oorspronkelijke Opus 4 geen latere Opus-editie.
Claude Opus 4 combineert een standaardantwoordmodus met een uitgebreide redeneermodus. Bij uitgebreid redeneren kan het meer tijd besteden aan het onderzoeken van een probleem voordat het antwoordt. De ontwikkelaar beschrijft langdurig werk aan complexe taken als een centrale kracht, vooral wanneer een taak een reeks bevindingen moet verbinden in plaats van losse prompts op te lossen.
Geef voor een onderzoeksvraag de te vergelijken materialen, de beslissing die ze moeten ondersteunen en de relevante voorwaarden. Vraag om een op bewijs gebaseerde synthese die bevindingen, aannames en open vragen scheidt. Voeg voor een schrijftaak de doelgroep, het bronmateriaal, de vereiste structuur en de beweringen toe die het resultaat moet uitleggen. Dit zijn praktische toepassingen van de gedocumenteerde onderzoeks- en schrijfmogelijkheden en geen beloften over een specifieke uitkomst.
Anthropic benadrukt complex codebegrip, bewerken, foutopsporing en wijzigingen in meerdere bestanden. Geef het model de relevante modules, interfaceafspraken, het verwachte gedrag en bestaande tests of foutuitvoer. Baken de gevraagde wijziging af en vraag om de afhankelijkheden uit te leggen die de voorgestelde bewerkingen nodig maken.
Een nuttig ontwikkelresultaat verbindt drie zaken: de oorzaak van het probleem, een consistente implementatie en een manier om het resulterende gedrag te controleren. Benoem bij herstructurering van code welke openbare interfaces en waarneembare gedragingen stabiel moeten blijven. Beschrijf voor een functie de gebruikersflow en foutgevallen. Zo dient het langdurige redeneren het project in plaats van alleen een langer antwoord op te leveren.
De oorspronkelijke Claude 4-generatie voegt redeneren tussen toolaanroepen toe aan Anthropic’s gedocumenteerde workflow voor uitgebreid redeneren. Het model kan een toolresultaat bekijken, de aanpak heroverwegen en een volgende handeling kiezen. De ontwikkelaar beschrijft ook parallel toolgebruik en betere continuïteit wanneer een applicatie lokale bestanden aanlevert die het model kan lezen en bijwerken.
Een agent die deze mogelijkheden gebruikt, heeft een applicatie nodig die de tools aanbiedt, de gevraagde handelingen uitvoert en de resultaten teruggeeft. Geheugenbestanden horen eveneens bij de applicatieomgeving; ze vormen geen onbeperkte opslag die automatisch tussen niet-gerelateerde gesprekken meegaat. Geef bij het ontwerpen van een workflow relevante waarnemingen terug aan het model en houd het taakdoel en de acceptatiecriteria beschikbaar.
Claude Opus 4 ondersteunt ook visuele analyse. Schermafbeeldingen, grafieken en diagrammen kunnen naast tekst bewijs leveren, terwijl het modelantwoord tekst blijft. Gebruik duidelijk leesbare afbeeldingen en benoem de verbanden die je uitgelegd wilt krijgen. Voeg bronwaarden toe wanneer de taak van exacte aantallen of metingen afhangt, omdat visuele interpretatie bij benadering kan zijn.
Benoem voor een taak via de Ailoot API het benodigde eindresultaat: een wijzigingsvoorstel voor meerdere bestanden, een technisch onderzoek, een onderzoekssynthese of een zorgvuldig gestructureerd document. Voeg het bewijs en de voorwaarden toe waarmee het model een aanpak kan kiezen. De samenvattingen van uitgebreid redeneren van de ontwikkelaar geven uitleg naast het resultaat, maar een samenvatting is geen letterlijke weergave van alle redeneringen. Beoordeel de geleverde code of analyse aan de hand van de taakeisen, inclusief aannames waarvoor nog bewijs nodig is.
", "aboutText": "Claude Opus 4 Thinking past uitgebreid redeneren toe op het oorspronkelijke Claude Opus 4-model. Anthropic positioneert deze generatie voor moeilijk programmeerwerk, onderzoek, schrijven en taken die hun richting over veel stappen moeten vasthouden. De aanduiding Thinking betreft de manier waarop het model een antwoord uitwerkt; zij maakt van de oorspronkelijke Opus 4 geen latere Opus-editie.\n\n### Redeneren binnen een veeleisende taak\n\nClaude Opus 4 combineert een standaardantwoordmodus met een uitgebreide redeneermodus. Bij uitgebreid redeneren kan het meer tijd besteden aan het onderzoeken van een probleem voordat het antwoordt. De ontwikkelaar beschrijft langdurig werk aan complexe taken als een centrale kracht, vooral wanneer een taak een reeks bevindingen moet verbinden in plaats van losse prompts op te lossen.\n\nGeef voor een onderzoeksvraag de te vergelijken materialen, de beslissing die ze moeten ondersteunen en de relevante voorwaarden. Vraag om een op bewijs gebaseerde synthese die bevindingen, aannames en open vragen scheidt. Voeg voor een schrijftaak de doelgroep, het bronmateriaal, de vereiste structuur en de beweringen toe die het resultaat moet uitleggen. Dit zijn praktische toepassingen van de gedocumenteerde onderzoeks- en schrijfmogelijkheden en geen beloften over een specifieke uitkomst.\n\n### Wijzigingen binnen een codebase\n\nAnthropic benadrukt complex codebegrip, bewerken, foutopsporing en wijzigingen in meerdere bestanden. Geef het model de relevante modules, interfaceafspraken, het verwachte gedrag en bestaande tests of foutuitvoer. Baken de gevraagde wijziging af en vraag om de afhankelijkheden uit te leggen die de voorgestelde bewerkingen nodig maken.\n\nEen nuttig ontwikkelresultaat verbindt drie zaken: de oorzaak van het probleem, een consistente implementatie en een manier om het resulterende gedrag te controleren. Benoem bij herstructurering van code welke openbare interfaces en waarneembare gedragingen stabiel moeten blijven. Beschrijf voor een functie de gebruikersflow en foutgevallen. Zo dient het langdurige redeneren het project in plaats van alleen een langer antwoord op te leveren.\n\n### Tools, parallel werk en continuïteit\n\nDe oorspronkelijke Claude 4-generatie voegt redeneren tussen toolaanroepen toe aan Anthropic’s gedocumenteerde workflow voor uitgebreid redeneren. Het model kan een toolresultaat bekijken, de aanpak heroverwegen en een volgende handeling kiezen. De ontwikkelaar beschrijft ook parallel toolgebruik en betere continuïteit wanneer een applicatie lokale bestanden aanlevert die het model kan lezen en bijwerken.\n\nEen agent die deze mogelijkheden gebruikt, heeft een applicatie nodig die de tools aanbiedt, de gevraagde handelingen uitvoert en de resultaten teruggeeft. Geheugenbestanden horen eveneens bij de applicatieomgeving; ze vormen geen onbeperkte opslag die automatisch tussen niet-gerelateerde gesprekken meegaat. Geef bij het ontwerpen van een workflow relevante waarnemingen terug aan het model en houd het taakdoel en de acceptatiecriteria beschikbaar.\n\n### Visuele analyse en tekstuitvoer\n\nClaude Opus 4 ondersteunt ook visuele analyse. Schermafbeeldingen, grafieken en diagrammen kunnen naast tekst bewijs leveren, terwijl het modelantwoord tekst blijft. Gebruik duidelijk leesbare afbeeldingen en benoem de verbanden die je uitgelegd wilt krijgen. Voeg bronwaarden toe wanneer de taak van exacte aantallen of metingen afhangt, omdat visuele interpretatie bij benadering kan zijn.\n\nBenoem voor een taak via de Ailoot API het benodigde eindresultaat: een wijzigingsvoorstel voor meerdere bestanden, een technisch onderzoek, een onderzoekssynthese of een zorgvuldig gestructureerd document. Voeg het bewijs en de voorwaarden toe waarmee het model een aanpak kan kiezen. De samenvattingen van uitgebreid redeneren van de ontwikkelaar geven uitleg naast het resultaat, maar een samenvatting is geen letterlijke weergave van alle redeneringen. Beoordeel de geleverde code of analyse aan de hand van de taakeisen, inclusief aannames waarvoor nog bewijs nodig is.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Plan a coordinated order refactor\n\nReview this proposed refactor. Module A emits {order_id, total_cents}; module B stores those fields; module C displays total_cents / 100. A developer proposes renaming only A to amount_cents. Identify affected contracts and propose a coordinated migration that preserves existing consumers, with checks for old and new records.A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.claude-opus-4-20250514-thinkingClaude Opus 4 Thinking gebruikt de uitgebreide redeneermodus van de oorspronkelijke Opus 4 voor complexe softwarewijzigingen, langdurige agentworkflows en onderzoek. Het kan tussen ondersteunde toolstappen redeneren en bewijs binnen een veeleisende taak verbinden voordat het een tekstresultaat oplevert.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Claude Opus 4 Thinking past uitgebreid redeneren toe op het oorspronkelijke Claude Opus 4-model. Anthropic positioneert deze generatie voor moeilijk programmeerwerk, onderzoek, schrijven en taken die hun richting over veel stappen moeten vasthouden. De aanduiding Thinking betreft de manier waarop het model een antwoord uitwerkt; zij maakt van de oorspronkelijke Opus 4 geen latere Opus-editie.
Claude Opus 4 combineert een standaardantwoordmodus met een uitgebreide redeneermodus. Bij uitgebreid redeneren kan het meer tijd besteden aan het onderzoeken van een probleem voordat het antwoordt. De ontwikkelaar beschrijft langdurig werk aan complexe taken als een centrale kracht, vooral wanneer een taak een reeks bevindingen moet verbinden in plaats van losse prompts op te lossen.
Geef voor een onderzoeksvraag de te vergelijken materialen, de beslissing die ze moeten ondersteunen en de relevante voorwaarden. Vraag om een op bewijs gebaseerde synthese die bevindingen, aannames en open vragen scheidt. Voeg voor een schrijftaak de doelgroep, het bronmateriaal, de vereiste structuur en de beweringen toe die het resultaat moet uitleggen. Dit zijn praktische toepassingen van de gedocumenteerde onderzoeks- en schrijfmogelijkheden en geen beloften over een specifieke uitkomst.
Anthropic benadrukt complex codebegrip, bewerken, foutopsporing en wijzigingen in meerdere bestanden. Geef het model de relevante modules, interfaceafspraken, het verwachte gedrag en bestaande tests of foutuitvoer. Baken de gevraagde wijziging af en vraag om de afhankelijkheden uit te leggen die de voorgestelde bewerkingen nodig maken.
Een nuttig ontwikkelresultaat verbindt drie zaken: de oorzaak van het probleem, een consistente implementatie en een manier om het resulterende gedrag te controleren. Benoem bij herstructurering van code welke openbare interfaces en waarneembare gedragingen stabiel moeten blijven. Beschrijf voor een functie de gebruikersflow en foutgevallen. Zo dient het langdurige redeneren het project in plaats van alleen een langer antwoord op te leveren.
De oorspronkelijke Claude 4-generatie voegt redeneren tussen toolaanroepen toe aan Anthropic’s gedocumenteerde workflow voor uitgebreid redeneren. Het model kan een toolresultaat bekijken, de aanpak heroverwegen en een volgende handeling kiezen. De ontwikkelaar beschrijft ook parallel toolgebruik en betere continuïteit wanneer een applicatie lokale bestanden aanlevert die het model kan lezen en bijwerken.
Een agent die deze mogelijkheden gebruikt, heeft een applicatie nodig die de tools aanbiedt, de gevraagde handelingen uitvoert en de resultaten teruggeeft. Geheugenbestanden horen eveneens bij de applicatieomgeving; ze vormen geen onbeperkte opslag die automatisch tussen niet-gerelateerde gesprekken meegaat. Geef bij het ontwerpen van een workflow relevante waarnemingen terug aan het model en houd het taakdoel en de acceptatiecriteria beschikbaar.
Claude Opus 4 ondersteunt ook visuele analyse. Schermafbeeldingen, grafieken en diagrammen kunnen naast tekst bewijs leveren, terwijl het modelantwoord tekst blijft. Gebruik duidelijk leesbare afbeeldingen en benoem de verbanden die je uitgelegd wilt krijgen. Voeg bronwaarden toe wanneer de taak van exacte aantallen of metingen afhangt, omdat visuele interpretatie bij benadering kan zijn.
Benoem voor een taak via de Ailoot API het benodigde eindresultaat: een wijzigingsvoorstel voor meerdere bestanden, een technisch onderzoek, een onderzoekssynthese of een zorgvuldig gestructureerd document. Voeg het bewijs en de voorwaarden toe waarmee het model een aanpak kan kiezen. De samenvattingen van uitgebreid redeneren van de ontwikkelaar geven uitleg naast het resultaat, maar een samenvatting is geen letterlijke weergave van alle redeneringen. Beoordeel de geleverde code of analyse aan de hand van de taakeisen, inclusief aannames waarvoor nog bewijs nodig is.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten claude-opus-4-20250514-thinking | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.03 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.15 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0006 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-20250514-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='claude-opus-4-20250514-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-opus-4-20250514-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra claude-opus-4-20250514-thinking
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Plan a coordinated order refactor\n\nReview this proposed refactor. Module A emits {order_id, total_cents}; module B stores those fields; module C displays total_cents / 100. A developer proposes renaming only A to amount_cents. Identify affected contracts and propose a coordinated migration that preserves existing consumers, with checks for old and new records.A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.