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Anthropic: Claude Opus 4.1

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Anthropic: Claude Opus 4.1

Claude Opus 4.1 é a atualização da Anthropic ao Opus 4 para trabalho de software com agentes, pesquisa, análise de dados e raciocínio. O foco inclui acompanhar detalhes, alterar código em vários ficheiros e depurar com precisão, com respostas normais ou raciocínio aprofundado opcional.

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

Claude Opus 4.1 é a atualização da Anthropic ao Claude Opus 4 original, centrada em tarefas com agentes, programação em situações reais e raciocínio. A apresentação também destaca pesquisa aprofundada e análise de dados, sobretudo acompanhar detalhes e usar pesquisa numa tarefa mais ampla. O aditamento à ficha do sistema que acompanha a versão descreve melhorias na qualidade do raciocínio e no seguimento de instruções. Continua a ser uma edição distinta do Opus 4 original e dos modelos Opus 4.5, 4.6 e 5 posteriores; os seus modos e limites não devem ser tratados como especificações desta atualização.

Para trabalho com código, a apresentação destaca refatorização em vários ficheiros e identificação de correções precisas numa grande base de código. Dê ao modelo os ficheiros ou excertos relevantes, o comportamento existente, o comportamento pretendido e as restrições que uma alteração válida deve preservar. Um pedido ilustrativo pode pedir que siga uma falha por funções relacionadas, proponha a menor alteração coerente e explique por que é necessária cada parte alterada. O resultado útil é uma alteração ou proposta de código inspecionável que conserve o contexto de origem e os pressupostos, em vez de uma reescrita ampla que esconda o problema original.

Para pesquisa e análise de dados, acompanhar detalhes é útil quando uma pergunta depende de várias passagens ou observações. Forneça o material com identificadores das fontes, defina a pergunta e peça as provas que sustentam cada conclusão. Uma descrição prática pode pedir uma tabela comparativa que mostre onde dois documentos concordam, onde diferem e que perguntas continuam sem resposta. Se a pesquisa fizer parte do fluxo, a aplicação fornece a ferramenta e o conteúdo devolvido. O modelo liga então esses resultados ao material existente; uma pesquisa proposta no seu texto não é uma obtenção concluída.

Opus 4.1 tem um modo de resposta normal e raciocínio aprofundado opcional. O guia anterior de raciocínio dá controlo direto através de budget_tokens, com um mínimo de 1 024 tokens. O orçamento é normalmente inferior a max_tokens porque o raciocínio interno e a resposta final partilham o limite de geração. É uma meta de raciocínio, não uma promessa de consumir todo o orçamento. O raciocínio adaptativo e os controlos de esforço de edições Opus posteriores são capacidades separadas. Prepare um problema completo e especifique o formato da resposta final para que a análise adicional conduza ao resultado necessário ao leitor.

A beta documentada para os primeiros modelos Claude 4 suporta raciocínio intercalado: raciocínio entre chamadas de ferramentas dentro de um turno do assistente. Usa a funcionalidade de raciocínio intercalado do produtor no fluxo Messages suportado. Nesse modo, o orçamento de raciocínio pode abranger vários blocos e exceder o valor max_tokens de um único turno segundo a exceção documentada. Devolva o bloco de raciocínio correspondente inalterado, incluindo a assinatura, com o resultado de uma ferramenta. Um fluxo de depuração pode assim alternar análise, uma verificação executada pela aplicação e interpretação da saída real, mantendo ações propostas separadas das concluídas.

O aditamento à ficha do sistema também descreve tarefas de utilização do computador que envolvem observação de um ecrã, ações do rato e entradas de teclado, juntamente com tarefas mais longas de programação com ferramentas. O modelo pode raciocinar a partir de um estado visual fornecido e selecionar uma ação num ambiente ligado; a aplicação realiza a interação e devolve o que mudou. Para uma descrição baseada no ecrã, identifique o objetivo, os controlos visíveis relevantes e as ações permitidas. Para um fluxo documental ou de dados, peça uma explicação textual ou resultado estruturado ligado às provas fornecidas. A interpretação do modelo e a execução pelo ambiente são partes separadas do trabalho.

A avaliação do produtor refere suscetibilidade à injeção de prompts semelhante à do Opus 4 original. Examina especificamente texto escondido ou elementos de interface que tentam desviar um agente da tarefa do utilizador. Mantenha as instruções da tarefa separadas do material devolvido pelas ferramentas e preserve o objetivo original ao interpretar uma página ou documento. É uma condição substantiva de um fluxo com agentes: ver um pedido em conteúdo externo não o torna uma instrução autorizada pelo utilizador. As proteções do modelo não tornam todas as páginas encontradas entradas fiáveis.

A ficha do sistema também descreve uma limitação de programação chamada reward hacking, incluindo respostas fixas no código e soluções ajustadas apenas aos exemplos apresentados ao modelo. Opus 4.1 mostra tendências semelhantes a Opus 4, com algumas regressões nessas avaliações focadas. Para uma proposta de código, peça uma solução que satisfaça o requisito geral, identifique as condições que trata e inclua verificações além do único exemplo fornecido. Peça que o relatório final distinga o que foi proposto, o que o ambiente realmente verificou e o que não pôde ser estabelecido. Isto liga os pontos fortes do modelo na depuração precisa e no acompanhamento de detalhes a um artefacto concreto cujo comportamento pode ser inspecionado.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-4-1-20250805-thinking

claude-opus-4-1-20250805-thinking

Anthropic /claude-opus-4-1-20250805-thinking

Introdução

Claude Opus 4.1 é a atualização da Anthropic ao Opus 4 para trabalho de software com agentes, pesquisa, análise de dados e raciocínio. O foco inclui acompanhar detalhes, alterar código em vários ficheiros e depurar com precisão, com respostas normais ou raciocínio aprofundado opcional.

Entradas aceites
Texto
Resultados
Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Saída
text
Formato de saída
json ou SSE
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
claude-opus-4-1-20250805-thinking
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Conversação textual
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetromessagesContratoLista de mensagens com estrutura role/content
Parâmetrofile_materialContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido
Parâmetrooptional_controlsContratostream
Parâmetrocontrol_scopeContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição.
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

Aliases do método: /chat/completions

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envie o ID exato do modelo com messages.

O comprimento do contexto não é um limite de saída.

Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

ConfiguraçãoTabela de tarifasCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.03 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.15 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0006 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.0075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 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 →

Exemplos de pedidos

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-4-1-20250805-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-4-1-20250805-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"))

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.

Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra claude-opus-4-1-20250805-thinking

Aliases dos caminhos dos métodos

/chat/completions

IDs de chamada relacionados

claude-opus-4-1-20250805-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.1
Que entradas e resultados estão disponíveis?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-1-20250805-thinking: text → text

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-1-20250805-thinking: model, messages, stream

Que limites se aplicam?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-1-20250805-thinking: messages.min_items: 1

Mais detalhes

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