Anthropic: Claude Opus 5

Claude Opus 5 służy do przemyślanej pracy programistycznej, analizy informacji i wieloetapowych zadań zawodowych. Obsługuje rozumowanie adaptacyjne i sprawdzanie wyników za pomocą narzędzi aplikacji.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-5-thinking

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Claude Opus 5 to model Anthropic do regularnej pracy zawodowej wymagającej zapoznania się z informacjami, dokonania uzasadnionego wyboru i stopniowego wykonania zadania. Producent podkreśla inżynierię oprogramowania, wieloetapowe scenariusze biznesowe, pracę naukową i analizę danych wizualnych. W centrum opisu modelu znajdują się przemyślane wykonanie i sprawdzanie własnego wyniku.

Ustalić przyczynę, sprawdzić, poprawić

W pracach programistycznych Opus 5 może badać pierwotną przyczynę błędu i używać weryfikacji do oceny proponowanej zmiany. Gdy gotowego materiału do porównania jest za mało, opisane scenariusze obejmują tworzenie własnego sprawdzenia, na przykład zachowania parsera. Praca opiera się na uzyskanych danych: model je odczytuje, wybiera działanie, analizuje wynik i poprawia wykryte problemy.

Wykonywanie poleceń, edytowanie plików i uruchamianie sprawdzeń wymaga odpowiednich narzędzi w aplikacji. Inicjatywa modelu dotyczy wyboru i kolejności działań w udostępnionym środowisku; nie oznacza samodzielnego dostępu do projektu ani możliwości wykonywania operacji poza aplikacją.

Obraz jako dane dla programu

Opus 5 przyjmuje tekst i obrazy oraz zwraca tekst. W scenariuszach wizualnych producent pokazuje wyodrębnianie geometrii z obrazu i odtwarzanie części za pomocą napisanego kodu. Inne przykłady obejmują interaktywną symulację aerodynamiczną i ilustrację komórki powstałe dzięki programowaniu.

Formaty standardowego wejścia wizualnego u producenta to JPEG/PNG/GIF/WebP, z pierwszą klatką animacji. Przy analizie natywnej: dłuższy bok — 2576 pikseli, 4784 tokeny wizualne; duże obrazy są zmniejszane przed analizą. Obsługa plików i parametrów zależy od metody aplikacji.

Zadania te pokazują współpracę analizy i inżynierii: obraz można wykorzystać jako materiał, a wynik tekstowy — jako kod lub opis rozwiązania. Uruchomienie symulacji, zbudowanie grafiki i stworzenie gotowego pliku wymagają narzędzi środowiska; model nie ma osobnego wbudowanego wyjścia w postaci obrazu ani wideo.

Sterowana głębokość

Rozumowanie adaptacyjne jest domyślnie włączone, a standardowy poziom effort to high. Obsługiwane są low, medium, high, xhigh i max. Na poziomach high i niższych rozumowanie można wyłączyć, natomiast na xhigh i max jest obowiązkowe. Dla tej wersji nie przewidziano ręcznego extended thinking z osobnym budżetem.

Zmiana wysiłku wpływa na objętość rozumowania, lecz nie jest niezawodnym sposobem określenia długości widocznego tekstu. Jeśli potrzebna jest krótka odpowiedź lub określona struktura, należy wskazać to w samej instrukcji. Kontekst wynosi 1 mln tokenów, a maksymalna odpowiedź w zwykłym trybie — 128 tys. tokenów; przy głębokiej analizie trzeba pozostawić miejsce na rozumowanie i treść końcową.

Zadania naukowe i wrażliwe

Wiarygodna granica wbudowanej wiedzy to maj 2026 roku. Do obszarów naukowych opisywanych przez Anthropic należą biologia strukturalna, chemia organiczna i bioinformatyka. Producent wskazuje przy tym istotne ograniczenia w długotrwałych samodzielnych badaniach biologicznych; zdolność omawiania materiałów naukowych nie oznacza samodzielnego ukończenia dowolnego badania.

Mechanizmy ochronne dopuszczają szukanie błędów w kodzie źródłowym, lecz ograniczają niektóre wrażliwe zadania. Aktualne informacje wymagają udostępnionych materiałów lub wyszukiwania, a wynik techniczny i naukowy wymaga weryfikacji w swoim środowisku dziedzinowym.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-5-thinking

claude-opus-5-thinking

Anthropic /claude-opus-5-thinking

Start

Akceptowane dane wejściowe: Tekst
Wyniki: Tekst

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

Wejście: text
Wyjście: text
Format wyjściowy: json lub SSE

Pole	Typ	Wymaganie	Wartości i limity	Domyślnie
Pole`model`	Typ`string`	WymaganieWymagane	Wartości i limity claude-opus-5-thinking	Domyślnie—
Pole`messages`	Typ`message[]`	WymaganieWymagane	Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1	Domyślnie—
Pole`messages[].role`	Typ`string`	WymaganieWymagane	Wartości i limity Zależy od modelu	Domyślnie—
Pole`messages[].content`	Typ`string`	WymaganieOpcjonalne	Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa	Domyślnie—
Pole`stream`	Typ`boolean`	WymaganieOpcjonalne	Wartości i limity	Domyślniefalse

Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF8

messages[].content

Parametry i cykl życia metody

Parametr	Kontrakt
Parametr`content_type`	Kontraktapplication/json
Parametr`required`	Kontraktmodel, messages
Parametr`material_types`	Kontrakttext
Parametr`messages`	Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content
Parametr`file_material`	Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku
Parametr`optional_controls`	Kontraktstream
Parametr`control_scope`	KontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false.
Parametr`output_modalities`	Kontrakttext
Parametr`hosted_operations`	Kontraktfalse
Parametr`multimodal_input_binding`	Kontraktnull

Aliasy metody: /chat/completions

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki: Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex: Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania: Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

Konfiguracja	Tabela stawek	Opłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny	Tabela stawekStawka podstawowa	Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.01 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.05 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.001 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.0125 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-opus-5-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT

from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="claude-opus-5-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

Pole	Typ
Pole`choices[].index`	Typinteger
Pole`choices[].message.content`	Typstring\|null
Pole`choices[].message.tool_calls`	Typtool_call[]
Pole`choices[].message.reasoning_content`	Typstring
Pole`choices[].message.reasoning_details`	Typobject\|array
Pole`choices[].finish_reason`	Typstring\|null
Pole`usage`	Typobject

Błędy i dalsze kroki

Odpowiedź	Warunek	Następny krok
Odpowiedź400 · `invalid_request_error`	WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru	Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra claude-opus-5-thinking

Aliasy ścieżek metod

/chat/completions

Powiązane ID modeli

claude-opus-5-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 5

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: text → text
Jakich pól używa żądanie?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: model, messages, stream
Jakie limity obowiązują?: POST /v1/chat/completions · claude-opus-5-thinking: messages.min_items: 1

Anthropic: Claude Opus 5