Claude Opus 5.5 foi concebido para trabalhar durante muitas horas em tarefas complexas de engenharia. A Anthropic destaca grandes migrações, auditoria de bases de código, eliminação de ineficiências de software e investigação de sistemas. O modelo pode estudar o problema, planear alterações, utilizar os resultados das ações e continuar a trabalhar até preparar o resultado.
Outras áreas incluem investigação, análise financeira e materiais empresariais. Um exemplo de percurso profissional combina a construção de um modelo financeiro com a apresentação das conclusões numa apresentação. Para isso, a aplicação precisa de meios para trabalhar com dados, ficheiros e apresentação visual; a resposta textual direta do modelo pode conter análise, estrutura do material ou código.
Esta versão dá especial atenção à comunicação. Segundo a descrição da Anthropic, o modelo apresenta o essencial no início, utiliza menos jargão técnico e respeita as regras de escrita definidas. No trabalho prolongado, isto ajuda a relacionar as ações realizadas com uma explicação final clara. O detalhe, o tom e o formato pretendidos devem ser descritos explicitamente.
O modelo recebe texto e imagens. Pode ler valores em gráficos, diagramas e capturas de interfaces com muitos pormenores; em materiais particularmente densos, a ampliação ou o recorte através de ferramentas continuam a ser úteis. A resposta é produzida em texto, enquanto documentos prontos e materiais visuais são criados através dos meios do ambiente.
Os formatos de entrada visual comum do fabricante são JPEG/PNG/GIF/WebP, utilizando-se o primeiro fotograma das animações. Na análise nativa, o lado mais comprido é de 2576 píxeis, com 4784 tokens visuais; as imagens grandes são reduzidas antes da análise. O suporte de ficheiros e parâmetros depende do método da aplicação.
Opus 5.5 utiliza raciocínio adaptativo permanente. Não suporta a desativação do raciocínio nem um orçamento manual de extended thinking. O principal controlo da profundidade é effort: estão disponíveis low, medium, high, xhigh e max, sendo medium o valor normal.
Nos níveis altos, o modelo pode dedicar mais análise a cada passo. O limite total da resposta inclui espaço para o raciocínio e o conteúdo final, pelo que uma tarefa complexa exige um orçamento adequado. A janela de contexto é de 1 milhão de tokens e, no modo normal, a resposta máxima é de 128 mil tokens. A data de corte fiável do conhecimento integrado é junho de 2026.
O fabricante prevê orçamentos de tarefa, alteração do esforço e dos meios disponíveis ao longo da conversa, compressão do histórico a pedido e notas intermédias entre ações. A sua disponibilidade e apresentação dependem da aplicação. Se a aplicação devolver blocos de raciocínio guardados, a compatibilidade é limitada: Opus 5.5 lê os seus próprios blocos, os de Opus 5 e os de modelos Opus, Sonnet e Haiku anteriores; não lê raciocínios de Fable nem de Mythos. Outros pares de modelos exigem o suporte correspondente do método. Os blocos incompatíveis são excluídos antes da intervenção seguinte, que continua sem eles. Alterações em mensagens anteriores, na instrução de sistema ou no conjunto anterior de ferramentas podem quebrar a ligação dos blocos posteriores: ao verificá-la, o pedido é rejeitado ou os blocos afetados são excluídos.
Se o método disponibilizar configurações de ferramentas, o modelo do fabricante permite seleção automática auto e desativação none. Não se pode exigir a chamada de qualquer ferramenta (any) nem de uma ferramenta específica pelo nome (tool). Ler documentos, executar código, controlar a interface e criar ficheiros é possível através das ferramentas disponibilizadas, sem ser uma consequência automática de um pedido textual comum.
Nas áreas de alto risco, aplicam-se mecanismos de proteção. A Anthropic reconhece explicitamente que as verificações prévias do comportamento não identificam todos os erros possíveis. Uma explicação clara e a verificação autónoma pelo modelo são, por isso, úteis, mas não substituem a verificação do resultado final na tarefa concreta.
", "aboutText": "### Desenvolvimento prolongado e análise profissional\n\nClaude Opus 5.5 foi concebido para trabalhar durante muitas horas em tarefas complexas de engenharia. A Anthropic destaca grandes migrações, auditoria de bases de código, eliminação de ineficiências de software e investigação de sistemas. O modelo pode estudar o problema, planear alterações, utilizar os resultados das ações e continuar a trabalhar até preparar o resultado.\n\nOutras áreas incluem investigação, análise financeira e materiais empresariais. Um exemplo de percurso profissional combina a construção de um modelo financeiro com a apresentação das conclusões numa apresentação. Para isso, a aplicação precisa de meios para trabalhar com dados, ficheiros e apresentação visual; a resposta textual direta do modelo pode conter análise, estrutura do material ou código.\n\n### Conclusões que se podem compreender e verificar\n\nEsta versão dá especial atenção à comunicação. Segundo a descrição da Anthropic, o modelo apresenta o essencial no início, utiliza menos jargão técnico e respeita as regras de escrita definidas. No trabalho prolongado, isto ajuda a relacionar as ações realizadas com uma explicação final clara. O detalhe, o tom e o formato pretendidos devem ser descritos explicitamente.\n\nO modelo recebe **texto e imagens**. Pode ler valores em gráficos, diagramas e capturas de interfaces com muitos pormenores; em materiais particularmente densos, a ampliação ou o recorte através de ferramentas continuam a ser úteis. A resposta é produzida em **texto**, enquanto documentos prontos e materiais visuais são criados através dos meios do ambiente.\n\nOs formatos de entrada visual comum do fabricante são JPEG/PNG/GIF/WebP, utilizando-se o primeiro fotograma das animações. Na análise nativa, o lado mais comprido é de 2576 píxeis, com 4784 tokens visuais; as imagens grandes são reduzidas antes da análise. O suporte de ficheiros e parâmetros depende do método da aplicação.\n\n### Raciocínio sempre ativado\n\nOpus 5.5 utiliza **raciocínio adaptativo permanente**. Não suporta a desativação do raciocínio nem um orçamento manual de extended thinking. O principal controlo da profundidade é `effort`: estão disponíveis `low`, `medium`, `high`, `xhigh` e `max`, sendo **`medium`** o valor normal.\n\nNos níveis altos, o modelo pode dedicar mais análise a cada passo. O limite total da resposta inclui espaço para o raciocínio e o conteúdo final, pelo que uma tarefa complexa exige um orçamento adequado. A janela de contexto é de **1 milhão de tokens** e, no modo normal, a resposta máxima é de **128 mil tokens**. A data de corte fiável do conhecimento integrado é **junho de 2026**.\n\n### Ferramentas e histórico de uma tarefa prolongada\n\nO fabricante prevê orçamentos de tarefa, alteração do esforço e dos meios disponíveis ao longo da conversa, compressão do histórico a pedido e notas intermédias entre ações. A sua disponibilidade e apresentação dependem da aplicação. Se a aplicação devolver blocos de raciocínio guardados, a compatibilidade é limitada: Opus 5.5 lê os seus próprios blocos, os de Opus 5 e os de modelos Opus, Sonnet e Haiku anteriores; não lê raciocínios de Fable nem de Mythos. Outros pares de modelos exigem o suporte correspondente do método. Os blocos incompatíveis são excluídos antes da intervenção seguinte, que continua sem eles. Alterações em mensagens anteriores, na instrução de sistema ou no conjunto anterior de ferramentas podem quebrar a ligação dos blocos posteriores: ao verificá-la, o pedido é rejeitado ou os blocos afetados são excluídos.\n\nSe o método disponibilizar configurações de ferramentas, o modelo do fabricante permite seleção automática `auto` e desativação `none`. Não se pode exigir a chamada de qualquer ferramenta (`any`) nem de uma ferramenta específica pelo nome (`tool`). Ler documentos, executar código, controlar a interface e criar ficheiros é possível através das ferramentas disponibilizadas, sem ser uma consequência automática de um pedido textual comum.\n\nNas áreas de alto risco, aplicam-se mecanismos de proteção. A Anthropic reconhece explicitamente que as verificações prévias do comportamento não identificam todos os erros possíveis. Uma explicação clara e a verificação autónoma pelo modelo são, por isso, úteis, mas não substituem a verificação do resultado final na tarefa concreta.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "7b40fec0eace5e8a4c9a23df7a27d37ad8698f5ff2cd4077f910bcd03da77a48", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pt-pt", "methods": [ { "html": "anthropic/claude-opus-5.5:batchClaude Opus 5.5 destina-se a alterações extensas de engenharia e análise profissional prolongada. Ajuda a verificar resultados e a explicar com clareza trabalho complexo, mantendo o estilo definido.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Claude Opus 5.5 foi concebido para trabalhar durante muitas horas em tarefas complexas de engenharia. A Anthropic destaca grandes migrações, auditoria de bases de código, eliminação de ineficiências de software e investigação de sistemas. O modelo pode estudar o problema, planear alterações, utilizar os resultados das ações e continuar a trabalhar até preparar o resultado.
Outras áreas incluem investigação, análise financeira e materiais empresariais. Um exemplo de percurso profissional combina a construção de um modelo financeiro com a apresentação das conclusões numa apresentação. Para isso, a aplicação precisa de meios para trabalhar com dados, ficheiros e apresentação visual; a resposta textual direta do modelo pode conter análise, estrutura do material ou código.
Esta versão dá especial atenção à comunicação. Segundo a descrição da Anthropic, o modelo apresenta o essencial no início, utiliza menos jargão técnico e respeita as regras de escrita definidas. No trabalho prolongado, isto ajuda a relacionar as ações realizadas com uma explicação final clara. O detalhe, o tom e o formato pretendidos devem ser descritos explicitamente.
O modelo recebe texto e imagens. Pode ler valores em gráficos, diagramas e capturas de interfaces com muitos pormenores; em materiais particularmente densos, a ampliação ou o recorte através de ferramentas continuam a ser úteis. A resposta é produzida em texto, enquanto documentos prontos e materiais visuais são criados através dos meios do ambiente.
Os formatos de entrada visual comum do fabricante são JPEG/PNG/GIF/WebP, utilizando-se o primeiro fotograma das animações. Na análise nativa, o lado mais comprido é de 2576 píxeis, com 4784 tokens visuais; as imagens grandes são reduzidas antes da análise. O suporte de ficheiros e parâmetros depende do método da aplicação.
Opus 5.5 utiliza raciocínio adaptativo permanente. Não suporta a desativação do raciocínio nem um orçamento manual de extended thinking. O principal controlo da profundidade é effort: estão disponíveis low, medium, high, xhigh e max, sendo medium o valor normal.
Nos níveis altos, o modelo pode dedicar mais análise a cada passo. O limite total da resposta inclui espaço para o raciocínio e o conteúdo final, pelo que uma tarefa complexa exige um orçamento adequado. A janela de contexto é de 1 milhão de tokens e, no modo normal, a resposta máxima é de 128 mil tokens. A data de corte fiável do conhecimento integrado é junho de 2026.
O fabricante prevê orçamentos de tarefa, alteração do esforço e dos meios disponíveis ao longo da conversa, compressão do histórico a pedido e notas intermédias entre ações. A sua disponibilidade e apresentação dependem da aplicação. Se a aplicação devolver blocos de raciocínio guardados, a compatibilidade é limitada: Opus 5.5 lê os seus próprios blocos, os de Opus 5 e os de modelos Opus, Sonnet e Haiku anteriores; não lê raciocínios de Fable nem de Mythos. Outros pares de modelos exigem o suporte correspondente do método. Os blocos incompatíveis são excluídos antes da intervenção seguinte, que continua sem eles. Alterações em mensagens anteriores, na instrução de sistema ou no conjunto anterior de ferramentas podem quebrar a ligação dos blocos posteriores: ao verificá-la, o pedido é rejeitado ou os blocos afetados são excluídos.
Se o método disponibilizar configurações de ferramentas, o modelo do fabricante permite seleção automática auto e desativação none. Não se pode exigir a chamada de qualquer ferramenta (any) nem de uma ferramenta específica pelo nome (tool). Ler documentos, executar código, controlar a interface e criar ficheiros é possível através das ferramentas disponibilizadas, sem ser uma consequência automática de um pedido textual comum.
Nas áreas de alto risco, aplicam-se mecanismos de proteção. A Anthropic reconhece explicitamente que as verificações prévias do comportamento não identificam todos os erros possíveis. Uma explicação clara e a verificação autónoma pelo modelo são, por isso, úteis, mas não substituem a verificação do resultado final na tarefa concreta.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites /v1/chat/completions | Predefinição— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites anthropic/claude-opus-5.5:batch | Predefinição— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites 24h | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites anthropic/claude-opus-5.5:batch, anthropic/claude-opus-5.5 | Predefinição— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites anthropic | Predefinição— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoOpcional | Valores e limites false, null | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratoendpoint, model, requests |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrorepresentation | Contratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body |
Parâmetrorequest_endpoint_profile | Contrato/v1/chat/completions |
Parâmetrofile_material | ContratoQuem faz a chamada pode ler localmente o conteúdo JSONL UTF-8 efetivo para requests[]. Não é utilizada qualquer finalidade de carregamento, input_file_id ou referência a ficheiro. Se o material do cliente estiver em falta ou vazio, a preparação é interrompida antes do POST. |
Parâmetroserialization_order | Contratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar |
Parâmetrooptional_controls | Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parâmetroschema_scope | ContratoCorpos de pedidos de texto de Chat Completions na estrutura de lote em linha documentada. |
Ciclo de vida: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id efetivo da resposta original de criação; mesmo utilizador/chave/grupo
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0002 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.005 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.008 / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0002 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.005 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora $0.008 / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-opus-5.5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-opus-5.5:batch', 'anthropic/claude-opus-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-opus-5.5:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON em linha de results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nGuarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve o JSON completo do estado original, todos os resultados/custom_id e o corpo completo da resposta ou do erro. Guarde os results[] concluídos em formato JSONL, sem filtrar.
Preserve o ID original da operação. A resposta 503 result_pending_check inclui X-Should-Retry:false; nunca volte a enviar um lote original de estado desconhecido.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoEstrutura em linha documentada inválida, chaves duplicadas, identidade do item inválida ou conflito com as capacidades configuradas do modelo. | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de qualquer novo envio. |
Resposta401 · authentication_error | CondiçãoChave de API inválida. | Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada. |
Resposta403 · permission_error | CondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível. | Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo. |
Resposta422 · invalid_request_error | CondiçãoO processamento em lote usa faturação por débito do saldo; a criação com subscrição é rejeitada. | Passo seguinteUse o grupo autorizado com faturação por débito do saldo. |
Resposta422 · price_unavailable | CondiçãoNão é possível calcular uma estimativa de preço para os dados de entrada do lote. | Passo seguinteConserve a resposta; use os dados de entrada documentados para a família. |
Resposta402 · billing_error | CondiçãoReserva para processamento em lote indisponível. | Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido. |
Resposta503 · price_unavailable | CondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis. | Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços. |
Resposta503 · api_error | CondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível. | Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota. |
Resposta503 · result_pending_check | CondiçãoO resultado original requer verificação; X-Should-Retry:false. | Passo seguinteGuarde o operation_id/id original e consulte o respetivo estado; nunca repita o POST original. |
Resposta404 · not_found | CondiçãoA operação de consulta do estado do lote não existe ou pertence a outra identidade. | Passo seguinteUse o id original exato e o mesmo utilizador/chave/grupo. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-5.5:batch
Use os caminhos dos métodos indicados acima.