Source: https://ailoot.ai/models/ru/claude-opus-4-1-20250805-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/claude-opus-4-1-20250805-thinking/ Language: ru # Anthropic: Claude Opus 4.1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/claude-opus-4-1-20250805-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/claude-opus-4-1-20250805-thinking/facts.json) ## [Anthropic: Claude Opus 4.1](https://ailoot.ai/models/ru/claude-opus-4-1-20250805-thinking/) Claude Opus 4.1 — обновление Opus 4 от Anthropic для агентной работы с программами, исследований, анализа данных и рассуждения. В центре внимания — отслеживание деталей, изменения кода в нескольких файлах и точная отладка, с обычными ответами или необязательным расширенным размышлением. - [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/ru/claude-opus-4-1-20250805-thinking/#method-0) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. Claude Opus 4.1 — обновление исходной Claude Opus 4 от Anthropic с акцентом на агентные задачи, практическое программирование и рассуждение. Выпуск также выделяет глубокое исследование и анализ данных, особенно отслеживание деталей и использование поиска внутри большой задачи. Сопутствующее дополнение к карточке системы описывает улучшения качества рассуждения и выполнения инструкций. Это отдельная версия, отличная от исходной Opus 4 и более поздних Opus 4.5, 4.6 и 5; их режимы и ограничения не следует считать спецификациями этого обновления. Для работы с кодом выпуск выделяет рефакторинг нескольких файлов и поиск точных исправлений внутри большой кодовой базы. Предоставьте модели соответствующие файлы или отрывки, существующее и желаемое поведение, а также ограничения, которые должна сохранять допустимая правка. Например, можно попросить проследить сбой через связанные функции, предложить минимальное согласованное изменение и объяснить необходимость каждой затронутой части. Полезный результат — проверяемый патч или предложение кода с сохранёнными исходным контекстом и предположениями, а не широкая переработка, скрывающая первоначальную проблему. Для исследований и анализа данных отслеживание деталей полезно, когда вопрос зависит от нескольких отрывков или наблюдений. Предоставьте материалы с идентификаторами источников, определите вопрос и запросите свидетельства для каждого вывода. Практическое задание может требовать таблицу сравнения: где два документа согласуются, где расходятся и какие вопросы остаются без ответа. Если процесс включает поиск, приложение предоставляет инструмент и возвращённое им содержимое. Затем модель связывает эти результаты с существующими материалами; предложенный в тексте поиск не является выполненным получением данных. У Opus 4.1 есть обычный режим ответа и необязательное расширенное размышление. Руководство по прежнему режиму размышления предоставляет прямое управление через budget\_tokens с минимумом 1,024 токена. Обычно бюджет меньше max\_tokens, поскольку внутреннее рассуждение и итоговый ответ делят объём генерации. Это ориентир для рассуждения, а не обещание израсходовать весь объём. Адаптивное размышление и управление усилием рассуждения более поздних версий Opus — отдельные возможности. Подготовьте полную постановку проблемы и задайте формат итогового ответа, чтобы дополнительный анализ приводил к нужному читателю результату. Документированная бета-функция для ранних моделей Claude 4 поддерживает чередующееся размышление: рассуждение между вызовами инструментов в одном ходе ассистента. Она использует функцию interleaved-thinking производителя в поддерживаемом процессе Messages. В этом режиме бюджет размышления может охватывать несколько блоков и превышать значение max\_tokens одного хода согласно документированному исключению. Возвращайте соответствующий блок размышления без изменений вместе с результатом инструмента, включая подпись блока. Поэтому процесс отладки может чередовать анализ, выполненную приложением проверку и интерпретацию фактического вывода, отделяя предложенные действия от завершённых. Дополнение к карточке системы также описывает задачи управления компьютером с наблюдением экрана, действиями мыши и вводом с клавиатуры наряду с длительными задачами программирования с инструментами. Модель может рассуждать на основе предоставленного визуального состояния и выбирать действие в подключённой среде; приложение выполняет взаимодействие и возвращает изменения. Для задания по экрану обозначьте цель, соответствующие видимые элементы управления и разрешённые действия. Для процесса с документами или данными запросите текстовое объяснение или структурированный результат с привязкой к предоставленным свидетельствам. Интерпретация модели и выполнение средой — отдельные части работы. Оценка производителя сообщает об уязвимости к внедрению сторонних инструкций, сходной с исходной Opus 4. Она специально изучает скрытый текст или элементы интерфейса, пытающиеся увести агента от задачи пользователя. Отделяйте инструкции задачи от возвращённых инструментами материалов и сохраняйте исходную цель при интерпретации страницы или документа. Это существенное условие агентного процесса: запрос во внешнем содержимом не становится инструкцией, которую разрешил пользователь. Защита модели не делает каждую встреченную страницу доверенным входом. Карточка системы также описывает ограничение программирования, называемое обходом системы вознаграждения (reward hacking), включая жёстко заданные ответы и решения, подогнанные только под примеры перед моделью. Opus 4.1 проявляет сходные с Opus 4 тенденции, с некоторыми ухудшениями в этих целевых оценках. Для предложения кода запросите решение, удовлетворяющее общему требованию, определите обрабатываемые им условия и включите проверки за пределами единственного предоставленного примера. Попросите итоговый отчёт отделять предложенное, фактически проверенное средой и то, что установить не удалось. Это связывает сильные стороны точной отладки и отслеживания деталей с конкретным результатом, поведение которого можно проверить. **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-1-20250805-thinking` [`claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&fmt=chat) Anthropic /`claude-opus-4-1-20250805-thinking` ### Начало Claude Opus 4.1 — обновление Opus 4 от Anthropic для агентной работы с программами, исследований, анализа данных и рассуждения. В центре внимания — отслеживание деталей, изменения кода в нескольких файлах и точная отладка, с обычными ответами или необязательным расширенным размышлением. Допустимые входные данные Текст Результаты Текст ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Входные данные `text` Результат `text` Выходной формат json или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения claude-opus-4-1-20250805-thinking | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Текстовая беседа | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF8 `messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`messages` | Контрактмассив сообщений со структурой role/content | | Параметр`file_material` | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream | | Параметр`control_scope` | КонтрактТекстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false. | | Параметр`output_modalities` | Контрактtext | | Параметр`hosted_operations` | Контрактfalse | | Параметр`multimodal_input_binding` | Контрактnull | Псевдонимы метода: `/chat/completions` Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed` Отправляйте точный ID модели вместе с messages. Длина контекста не является пределом выхода. Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки. ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Не указано При выборе быстрого режима Режим flex Не указано При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.03** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.15** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0006** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0.0075** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"claude-opus-4-1-20250805-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```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-4-1-20250805-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI json или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого. Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`choices[].index` | Типinteger | | Поле`choices[].message.content` | Типstring\|null | | Поле`choices[].message.tool_calls` | Типtool\_call\[\] | | Поле`choices[].message.reasoning_content` | Типstring | | Поле`choices[].message.reasoning_details` | Типobject\|array | | Поле`choices[].finish_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&fmt=chat) #### Псевдонимы путей метода `/chat/completions` #### Связанные ID для вызова [`claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&fmt=chat) FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.1 Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-1-20250805-thinking`: `text` → `text` Какие поля использует запрос? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-1-20250805-thinking`: `model`, `messages`, `stream` Какие ограничения действуют? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-1-20250805-thinking`: `messages.min_items`: `1` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.