Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/
Language: pt-pt

# Anthropic: Claude Opus 5

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/facts.json)

## [Anthropic: Claude Opus 5](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/)

Claude Opus 5 destina-se a desenvolvimento cuidadoso, análise de informação e trabalho profissional com várias etapas. Suporta raciocínio adaptativo e verificação de resultados através das ferramentas da aplicação.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/#method-5)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/claude-opus-5/#method-6)

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 5 é um modelo da Anthropic para trabalho profissional regular que exige estudar informação, fazer uma escolha fundamentada e executar a tarefa sequencialmente. O fabricante destaca engenharia de software, cenários empresariais com várias etapas, trabalho científico e análise de dados visuais. A sua apresentação centra-se numa execução cuidadosa e na verificação do próprio resultado.

#### Identificar a causa, verificar e corrigir

No desenvolvimento, Opus 5 pode investigar a causa principal de um erro e utilizar verificações para avaliar uma alteração proposta. Se o material disponível para comparação for insuficiente, os cenários descritos incluem a criação de uma verificação própria, por exemplo, para o comportamento de um analisador sintático. O trabalho organiza-se em torno dos dados obtidos: o modelo lê-os, escolhe uma ação, observa o resultado e corrige os problemas identificados.

Para executar comandos, editar ficheiros e realizar verificações, a aplicação precisa das ferramentas correspondentes. A iniciativa do modelo refere-se à escolha e à sequência de ações no ambiente disponibilizado; não implica acesso autónomo ao projeto nem capacidade para realizar operações fora da aplicação.

#### A imagem como dados para um programa

Opus 5 recebe **texto e imagens** e produz **texto**. Nos cenários visuais, o fabricante apresenta a extração de geometria de uma imagem e a reconstrução de uma peça através de código escrito. Outros exemplos incluem uma simulação aerodinâmica interativa e uma ilustração de uma célula criadas por programação.

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.

Estas tarefas demonstram o trabalho conjunto de análise e engenharia: a imagem pode ser utilizada como material, e o resultado textual, como código ou descrição da solução. Executar a simulação, construir gráficos e produzir o ficheiro pronto exige ferramentas do ambiente; o modelo não dispõe de uma saída integrada separada de imagem ou vídeo.

#### Profundidade controlável

O raciocínio adaptativo está ativado por predefinição, e o nível normal de `effort` é `high`. São suportados `low`, `medium`, `high`, `xhigh` e `max`. Nos níveis `high` e inferiores, o raciocínio pode ser desativado; em `xhigh` e `max`, é obrigatório. Esta versão não prevê extended thinking manual com um orçamento separado.

Alterar o esforço influencia o volume do raciocínio, mas não é uma forma fiável de definir o comprimento do texto visível. Se for pretendida uma resposta breve ou uma estrutura específica, isso deve ser indicado na própria instrução. O contexto é de **1 milhão de tokens** e, no modo normal, a resposta máxima é de **128 mil tokens**; numa análise aprofundada, é necessário deixar espaço para o raciocínio e o conteúdo final.

#### Tarefas científicas e sensíveis

A data de corte fiável do conhecimento integrado é **maio de 2026**. Entre as áreas científicas, a Anthropic descreve biologia estrutural, química orgânica e bioinformática. O fabricante assinala, porém, limitações relevantes em investigação biológica autónoma prolongada; a capacidade de discutir materiais científicos não implica concluir autonomamente qualquer investigação.

Os mecanismos de proteção permitem procurar erros no código de origem, mas restringem algumas tarefas sensíveis. Informação atual exige materiais fornecidos ou pesquisa, e o resultado técnico ou científico requer verificação no seu domínio específico.

Tarefa prática

### Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

```
Diagnose an ambiguous date parser

A parser uses date.split('/').map(Number) and interprets every value as month/day/year. Requirements: the import format is day/month/year, and impossible dates must be rejected. For inputs 13/02/2026, 02/03/2026 and 31/02/2026, propose a corrected parser and a test table. Explain how validation avoids silent date rollover.
```

#### Resultado esperado

```
Corrected code, a three-row expected-outcome table and a brief explanation of calendar validation.
```

#### Verificar o resultado

```
Verify the invalid February date is rejected and the ambiguous valid date means 2 March.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `claude-opus-5`

[`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=messages)

Anthropic /`claude-opus-5`

### Introdução

Claude Opus 5 destina-se a desenvolvimento cuidadoso, análise de informação e trabalho profissional com várias etapas. Suporta raciocínio adaptativo e verificação de resultados através das ferramentas da aplicação.

Entradas aceites

Texto · Imagens

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Entrada

`text`, `image`

Saída

`text`

Contexto

1 000 000 tokens

Saída máxima

131 072 tokens

Formato de saída

json ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites claude-opus-5 | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`system` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Mínimo: 1 O limite aplica-se a: Limite exato do modelo ou da ficha selecionados | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stop_sequences` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Ferramenta fornecida | Predefinição— |
| Campo`tools[].description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tools[].input_schema` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`thinking.type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`thinking.budget_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`output_config.effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`metadata` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`cache_control` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content ou bloco type=text`

**Texto + imagem**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou origem type=url`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext, image |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratonull |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoConteúdo UTF-8 real inserido como texto; ID de ficheiros/URLs precisam de suporte separado e exato |

Ciclo de vida: `exact retained published method`

As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos.

### Tarifários

#### Tarifas dos métodos Ailoot

Entrada

0,005 US$ */ 1K*

Saída

0,025 US$ */ 1K*

Leitura da cache

0,0005 US$ */ 1K*

Escrita na cache

0,00625 US$ */ 1K*

Escrita na cache, 5 min

0,00625 US$ */ 1K tokens*

Escrita na cache, 1 hora

0,01 US$ */ 1K tokens*

web\_search\_call

0,01 US$ *por chamada*

Máx. chamadas web\_search\_call

8

Multiplicador fast

×2

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 →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

#### Detalhes da tarifa de referência

As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.

Tabelas de referência do modelo

#### Preços por configuração

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemplo de textoEntrada, imagemPython SDKNode.js SDKStreaming em Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-5", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-5", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='claude-opus-5',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot · Anthropic Messages

json ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

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

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

##### 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

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

<strong>Ailoot</strong> [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=messages), [`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=messages)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

[`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=messages), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=messages), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `claude-opus-5`

[`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=responses)

Anthropic /`claude-opus-5`

### Introdução

Claude Opus 5 destina-se a desenvolvimento cuidadoso, análise de informação e trabalho profissional com várias etapas. Suporta raciocínio adaptativo e verificação de resultados através das ferramentas da aplicação.

Entradas aceites

Texto · Imagens

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Entrada

`text`, `image`

Saída

`text`

Contexto

1 000 000 tokens

Saída máxima

131 072 tokens

Formato de saída

json ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites claude-opus-5 | Predefinição— |
| Campo`input` | Tipo`string\|input_item[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`input[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Predefinição— |
| Campo`input[].content` | Tipo`string\|content_part[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`input[].call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: function\_call\_output; conserve o call\_id realmente devolvido | Predefinição— |
| Campo`input[].output` | Tipo`string\|content_part[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: function\_call\_output | Predefinição— |
| Campo`max_output_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning.effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning.summary` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`text.format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`text.verbosity` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`include` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`store` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`previous_response_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Requisito do ID: Só um ID de resposta real de uma continuação suportada Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`prompt_cache_key` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`Texto de entrada ou parte input_text`

**Texto + imagem**

`{type:input_image,image_url}`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext, image |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, input |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratonull |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoConteúdo UTF-8 real inserido como texto; ID de ficheiros/URLs precisam de suporte separado e exato |

Ciclo de vida: `exact retained published method`

As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos.

### Tarifários

#### Tarifas dos métodos Ailoot

Entrada

0,005 US$ */ 1K*

Saída

0,025 US$ */ 1K*

Leitura da cache

0,0005 US$ */ 1K*

Escrita na cache

0,00625 US$ */ 1K*

Escrita na cache, 5 min

0,00625 US$ */ 1K tokens*

Escrita na cache, 1 hora

0,01 US$ */ 1K tokens*

web\_search\_call

0,01 US$ *por chamada*

Máx. chamadas web\_search\_call

8

Multiplicador fast

×2

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 →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

#### Detalhes da tarifa de referência

As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.

Tabelas de referência do modelo

#### Preços por configuração

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot · OpenAI Responses

Exemplo de textoEntrada, imagemPython SDKNode.js SDKStreaming em Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-5", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-5", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="claude-opus-5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "claude-opus-5", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="claude-opus-5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

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

Conserve cada elemento de saída e parte de conteúdo, o call\_id real da função, o raciocínio cifrado e os dados de utilização. Em streaming, mantenha a identidade completa dos eventos e elementos.

##### 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

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`status` | Tipostring |
| Campo`output[]` | Tipomessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Campo`output[].content[]` | Tipocontent part |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

<strong>Ailoot</strong> [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5), [`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

[`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=responses), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-5`

[`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=chat)

Anthropic /`claude-opus-5`

### Introdução

Claude Opus 5 destina-se a desenvolvimento cuidadoso, análise de informação e trabalho profissional com várias etapas. Suporta raciocínio adaptativo e verificação de resultados através das ferramentas da aplicação.

Entradas aceites

Texto · Imagens

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Entrada

`text`, `image`

Saída

`text`

Contexto

1 000 000 tokens

Saída máxima

131 072 tokens

Formato de saída

json ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites claude-opus-5 | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores 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— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

**Texto + imagem**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext, image |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratonull |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoConteúdo UTF-8 real inserido como texto; ID de ficheiros/URLs precisam de suporte separado e exato |

Ciclo de vida: `exact retained published method`

As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos.

### Tarifários

#### Tarifas dos métodos Ailoot

Entrada

0,005 US$ */ 1K*

Saída

0,025 US$ */ 1K*

Leitura da cache

0,0005 US$ */ 1K*

Escrita na cache

0,00625 US$ */ 1K*

Escrita na cache, 5 min

0,00625 US$ */ 1K tokens*

Escrita na cache, 1 hora

0,01 US$ */ 1K tokens*

web\_search\_call

0,01 US$ *por chamada*

Máx. chamadas web\_search\_call

8

Multiplicador fast

×2

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 →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

#### Detalhes da tarifa de referência

As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.

Tabelas de referência do modelo

#### Preços por configuração

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 1K tokens |

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemplo de textoEntrada, imagemPython SDKNode.js SDKStreaming em Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-5", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-opus-5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-opus-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
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-5',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 · 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

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

<strong>Ailoot</strong> [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=chat), [`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=chat)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

[`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=chat), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=chat), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=chat)

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

[`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=chat)

Anthropic /`claude-opus-5`

ID do modelo

- `claude-opus-5`
- `anthropic/claude-opus-5`

### Introdução

Claude Opus 5 destina-se a desenvolvimento cuidadoso, análise de informação e trabalho profissional com várias etapas. Suporta raciocínio adaptativo e verificação de resultados através das ferramentas da aplicação.

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

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites claude-opus-5 | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Conversação textual | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
| Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parâmetro`control_scope` | ContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição. |
| Parâmetro`output_modalities` | Contratotext |
| Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse |
| Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

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

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Esforço de raciocínio · elevado

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado

Esforço de raciocínio · baixo

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo

Esforço de raciocínio · máximo

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é máximo

Esforço de raciocínio · médio

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio

Esforço de raciocínio · xhigh

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
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","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
```

```python
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", 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

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

<strong>Ailoot</strong> [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=chat), [`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=chat)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

[`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=chat), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=chat), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `claude-opus-5`

[`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=messages)

Anthropic /`claude-opus-5`

ID do modelo

- `claude-opus-5`
- `anthropic/claude-opus-5`

### Introdução

Claude Opus 5 destina-se a desenvolvimento cuidadoso, análise de informação e trabalho profissional com várias etapas. Suporta raciocínio adaptativo e verificação de resultados através das ferramentas da aplicação.

Entradas aceites

Texto

Resultados

json · sse

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Entrada

`text`

Saída

`json`, `sse`

Formato de saída

JSON ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites claude-opus-5 | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`Cadeia de caracteres messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifários

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

Modo rápido

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Esforço de raciocínio · elevado

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado

Esforço de raciocínio · baixo

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo

Esforço de raciocínio · máximo

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é máximo

Esforço de raciocínio · médio

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio

Esforço de raciocínio · xhigh

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo

```json
{
  "model": "claude-opus-5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'claude-opus-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'claude-opus-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

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

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

##### 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

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

<strong>Ailoot</strong> [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=messages), [`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=messages)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

[`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=messages), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=messages), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `anthropic/claude-opus-5`

[`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=chat)

Anthropic /`anthropic/claude-opus-5`

ID do modelo

- `claude-opus-5`
- `anthropic/claude-opus-5`

### Introdução

Claude Opus 5 destina-se a desenvolvimento cuidadoso, análise de informação e trabalho profissional com várias etapas. Suporta raciocínio adaptativo e verificação de resultados através das ferramentas da aplicação.

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

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites anthropic/claude-opus-5 | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores 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— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
| Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores 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

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
| Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parâmetro`control_scope` | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
| Parâmetro`output_modalities` | Contratotext |
| Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse |
| Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

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

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Esforço de raciocínio · elevado

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado

Esforço de raciocínio · baixo

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo

Esforço de raciocínio · máximo

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é máximo

Esforço de raciocínio · médio

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio

Esforço de raciocínio · xhigh

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming em Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-opus-5", "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
```

```python
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='anthropic/claude-opus-5',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"))
```

```python
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='anthropic/claude-opus-5',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

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

<strong>Ailoot</strong> [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=chat), [`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=chat)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

[`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=chat), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=chat), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `anthropic/claude-opus-5`

[`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=messages)

Anthropic /`anthropic/claude-opus-5`

ID do modelo

- `claude-opus-5`
- `anthropic/claude-opus-5`

### Introdução

Claude Opus 5 destina-se a desenvolvimento cuidadoso, análise de informação e trabalho profissional com várias etapas. Suporta raciocínio adaptativo e verificação de resultados através das ferramentas da aplicação.

Entradas aceites

Texto

Resultados

json · sse

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Entrada

`text`

Saída

`json`, `sse`

Formato de saída

JSON ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites anthropic/claude-opus-5 | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`Cadeia de caracteres messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifários

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

Modo rápido

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Esforço de raciocínio · elevado

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado

Esforço de raciocínio · baixo

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo

Esforço de raciocínio · máximo

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é máximo

Esforço de raciocínio · médio

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio

Esforço de raciocínio · xhigh

Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é xhigh

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 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 **$0.01** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.05** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.001** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0125** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **$0.02** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo

```json
{
  "model": "anthropic/claude-opus-5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-opus-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-opus-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

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

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

##### 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

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

<strong>Ailoot</strong> [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=messages), [`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=messages)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

[`anthropic/claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-opus-5&fmt=messages), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Core&caller=claude-opus-5&fmt=messages), [`claude-opus-5`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=anthropic%2Fclaude-opus-5&route=Ultra&caller=claude-opus-5&fmt=messages)

FAQ · Anthropic: Claude Opus 5

Que entradas e resultados estão disponíveis?

`POST /v1/messages` · `claude-opus-5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `claude-opus-5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `claude-opus-5`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `anthropic/claude-opus-5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `anthropic/claude-opus-5`: `text` → `json`, `sse`

Que campos utiliza o pedido?

`POST /v1/messages` · `claude-opus-5`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `claude-opus-5`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `claude-opus-5`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `anthropic/claude-opus-5`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `anthropic/claude-opus-5`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Que limites se aplicam?

`POST /v1/messages` · `claude-opus-5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `claude-opus-5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `anthropic/claude-opus-5`: `messages.min_items`: `1`

Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação.

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Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor.

Custos no histórico

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

[Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/)

## Ligue a API ao produto que vende.

SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor.

Aplicação comercial

Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço.

Licença de revendedor

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A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI.





A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões.





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