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claude-opus-4-20250514-thinking

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claude-opus-4-20250514-thinking

Claude Opus 4 Thinking usa o modo de raciocínio aprofundado do Opus 4 original para alterações complexas de software, fluxos prolongados com agentes e pesquisa. Pode raciocinar entre passos de ferramentas suportados e relacionar provas ao longo de uma tarefa exigente antes de produzir um resultado textual.

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 Thinking aplica raciocínio aprofundado ao modelo Claude Opus 4 original. A Anthropic posiciona esta geração para programação exigente, pesquisa, escrita e tarefas que obrigam a manter a direção ao longo de muitos passos. A designação Thinking diz respeito à forma como o modelo aborda uma resposta; não transforma o Opus 4 original numa edição Opus posterior.

Raciocínio ao longo de uma tarefa exigente

Claude Opus 4 combina um modo de resposta normal com um modo de raciocínio aprofundado. Neste último, pode dedicar mais tempo a examinar um problema antes de responder. O fabricante descreve o trabalho prolongado em tarefas complexas como um ponto forte central, sobretudo quando uma tarefa exige relacionar uma sequência de conclusões, em vez de resolver prompts isolados.

Para uma pergunta de pesquisa, forneça os materiais a comparar, a decisão que devem apoiar e as condições relevantes. Peça uma síntese baseada em provas que separe conclusões, pressupostos e perguntas abertas. Para uma tarefa de escrita, inclua o público, as fontes, a estrutura necessária e as afirmações que o resultado deve explicar. São aplicações práticas das capacidades documentadas de pesquisa e escrita do modelo, não promessas de um resultado específico.

Alterações numa base de código

A Anthropic destaca compreensão, edição e depuração de código complexo e alterações que abrangem vários ficheiros. Dê ao modelo os módulos relevantes, os contratos das interfaces, o comportamento esperado e os testes existentes ou a saída de erros. Defina o âmbito da alteração pedida e peça uma explicação das dependências que tornam necessárias as edições propostas.

Um resultado útil de engenharia liga três elementos: a causa do problema, uma implementação coerente e uma forma de verificar o comportamento resultante. Para uma refatorização, indique que interfaces públicas e comportamentos observáveis devem permanecer estáveis. Para uma funcionalidade, descreva o percurso do utilizador e os casos de falha. Isto torna o raciocínio prolongado do modelo útil ao projeto, em vez de apenas produzir uma resposta mais longa.

Ferramentas, trabalho paralelo e continuidade

A geração Claude 4 original acrescenta raciocínio entre chamadas de ferramentas no fluxo documentado de raciocínio aprofundado da Anthropic. Pode examinar o resultado de uma ferramenta, reconsiderar a abordagem e escolher uma ação seguinte. O fabricante também descreve uso paralelo de ferramentas e melhor continuidade quando uma aplicação fornece ficheiros locais que o modelo pode ler e atualizar.

Um agente que usa estas capacidades precisa de uma aplicação que forneça as ferramentas, execute as ações pedidas e devolva os resultados. Os ficheiros de memória também pertencem ao ambiente da aplicação; não são um armazenamento ilimitado transportado automaticamente entre conversas sem relação. Ao conceber um fluxo, devolva as observações relevantes ao modelo e mantenha disponíveis o objetivo da tarefa e os critérios de aceitação.

Análise visual e saída de texto

Claude Opus 4 também suporta análise visual. Capturas de ecrã, gráficos e diagramas podem fornecer provas juntamente com o texto, enquanto a resposta do modelo continua textual. Use imagens claramente legíveis e identifique as relações que pretende explicar. Inclua os valores de origem quando a tarefa depender de contagens ou medições exatas, pois a interpretação visual pode ser aproximada.

Para uma tarefa através da API Ailoot, especifique o artefacto final de que precisa: uma proposta de alteração em vários ficheiros, uma investigação técnica, uma síntese de pesquisa ou um documento cuidadosamente estruturado. Acrescente as provas e restrições que permitem ao modelo escolher uma abordagem. Os resumos de raciocínio aprofundado do fabricante fornecem uma explicação com o resultado, mas um resumo não é um registo literal de todo o raciocínio. Inspecione o código ou análise entregues face aos requisitos da tarefa, incluindo pressupostos que ainda precisam de provas.

Tarefa prática

Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

Plan a coordinated order refactor

Review 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.

Resultado esperado

A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.

Verificar o resultado

Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-4-20250514-thinking

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Introdução

Claude Opus 4 Thinking usa o modo de raciocínio aprofundado do Opus 4 original para alterações complexas de software, fluxos prolongados com agentes e pesquisa. Pode raciocinar entre passos de ferramentas suportados e relacionar provas ao longo de uma tarefa exigente antes de produzir um resultado textual.

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-4-20250514-thinking
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Exemplos: system, user, assistant, tool, function
Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo.
Depende do modelo
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido
Predefinição—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza
Predefinição—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
function
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta
Predefinição—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Campo de compatibilidade
Predefinição—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
text
Predefinição—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra
Predefinição—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts
Predefinição—
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parâmetrocontrol_scopeContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

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 SDKStreaming em Python
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-4-20250514-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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-4-20250514-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='claude-opus-4-20250514-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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-4-20250514-thinking

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

claude-opus-4-20250514-thinking

FAQ · claude-opus-4-20250514-thinking
Que entradas e resultados estão disponíveis?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-20250514-thinking: text → text

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-20250514-thinking: model, messages, stream, modalities, provider

Que limites se aplicam?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-20250514-thinking: messages.min_items: 1

Mais detalhes

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O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido.

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Licença de revendedor
Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda.
Documentos no site
A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação.

Pedir licença de revendedor · Oferta e contrato de licença