Claude Opus 4.6 ориентирована на работу, где полезно удерживать в одном контексте много материалов и рассуждать после их чтения. Anthropic выделяет разработку в крупных кодовых базах, проверку кода, отладку, финансовый анализ и исследования. Модель может находить существенные подробности, связывать сведения из разных частей материалов и использовать их для последовательного решения задачи.
В разработке это означает работу над планом, изучение незнакомой системы и поиск ошибок в изменениях. В профессиональной аналитике — обработку документов и подготовку содержания таблиц, отчётов или презентаций. Для таких сценариев важно дать модели саму задачу и материалы, по которым нужно делать выводы, а не ограничиваться общим названием темы.
Модель поддерживает адаптивный режим: по содержанию задания определяет, когда полезен дополнительный анализ. Параметр effort задаёт степень проработки; для Opus 4.6 доступны low, medium, high и max, стандартное значение — high. По данным Anthropic, глубокая проработка может увеличивать время ответа на простых задачах, поэтому выбранный уровень стоит соотносить с их сложностью.
Старый extended thinking с ручным бюджетом ещё поддерживается, но отмечен как устаревающий. У этой версии есть существенное различие режимов: рассуждение между вызовами инструментов доступно в адаптивном режиме, а в ручном режиме Opus 4.6 его не выполняет. При подключении инструментов адаптивный анализ помогает использовать результат одного действия для выбора следующего.
Текущая спецификация Anthropic задаёт 1 млн токенов контекста и до 128 тыс. токенов ответа в обычном режиме. На вход принимаются текст и изображения, ответ остаётся текстовым. Надёжная граница встроенных знаний — май 2025 года.
Форматы обычного визуального входа у производителя: JPEG/PNG/GIF/WebP, первый кадр анимации. При нативном анализе: длинная сторона — 1568 пикселей, 1568 визуальных токенов; крупные изображения уменьшаются перед анализом. Поддержка файлов и параметров определяется методом приложения.
Для продолжительных разговоров и агентных заданий производитель описывает сжатие старого контекста: предыдущая часть работы заменяется кратким содержанием при приближении к заданному порогу. Эта возможность отмечена как экспериментальная и требует поддержки приложения; размер контекста сам по себе не включает бесконечную память.
Opus 4.6 рассчитана на многошаговую работу с поиском, кодом и другими доступными инструментами. Среда приложения должна предоставлять чтение материалов, исполнение команд или выпуск файлов. Производственные действия, управление интерфейсом и создание готовой презентации зависят от этих средств; текстовая модель не получает их автоматически.
Anthropic отдельно описывает проверки безопасности и защитные меры для потенциально опасных задач в кибербезопасности. Для обычной разработки модель может помогать искать и исправлять уязвимости, но характер запроса влияет на возможность ответа. Выводы по большому набору материалов и предложенные изменения нужно проверять по самим данным и результату выполнения.
", "aboutText": "### Большая задача и связи между её частями\n\nClaude Opus 4.6 ориентирована на работу, где полезно удерживать в одном контексте много материалов и рассуждать после их чтения. Anthropic выделяет разработку в крупных кодовых базах, проверку кода, отладку, финансовый анализ и исследования. Модель может находить существенные подробности, связывать сведения из разных частей материалов и использовать их для последовательного решения задачи.\n\nВ разработке это означает работу над планом, изучение незнакомой системы и поиск ошибок в изменениях. В профессиональной аналитике — обработку документов и подготовку содержания таблиц, отчётов или презентаций. Для таких сценариев важно дать модели саму задачу и материалы, по которым нужно делать выводы, а не ограничиваться общим названием темы.\n\n### Адаптивное рассуждение\n\nМодель поддерживает адаптивный режим: по содержанию задания определяет, когда полезен дополнительный анализ. Параметр `effort` задаёт степень проработки; для Opus 4.6 доступны `low`, `medium`, `high` и `max`, стандартное значение — `high`. По данным Anthropic, глубокая проработка может увеличивать время ответа на простых задачах, поэтому выбранный уровень стоит соотносить с их сложностью.\n\nСтарый extended thinking с ручным бюджетом ещё поддерживается, но отмечен как устаревающий. У этой версии есть существенное различие режимов: рассуждение между вызовами инструментов доступно в адаптивном режиме, а в ручном режиме Opus 4.6 его не выполняет. При подключении инструментов адаптивный анализ помогает использовать результат одного действия для выбора следующего.\n\n### Контекст для продолжительной работы\n\nТекущая спецификация Anthropic задаёт **1 млн токенов контекста** и до **128 тыс. токенов ответа в обычном режиме**. На вход принимаются **текст и изображения**, ответ остаётся текстовым. Надёжная граница встроенных знаний — **май 2025 года**.\n\nФорматы обычного визуального входа у производителя: JPEG/PNG/GIF/WebP, первый кадр анимации. При нативном анализе: длинная сторона — 1568 пикселей, 1568 визуальных токенов; крупные изображения уменьшаются перед анализом. Поддержка файлов и параметров определяется методом приложения.\n\nДля продолжительных разговоров и агентных заданий производитель описывает сжатие старого контекста: предыдущая часть работы заменяется кратким содержанием при приближении к заданному порогу. Эта возможность отмечена как экспериментальная и требует поддержки приложения; размер контекста сам по себе не включает бесконечную память.\n\n### Инструменты и проверка результата\n\nOpus 4.6 рассчитана на многошаговую работу с поиском, кодом и другими доступными инструментами. Среда приложения должна предоставлять чтение материалов, исполнение команд или выпуск файлов. Производственные действия, управление интерфейсом и создание готовой презентации зависят от этих средств; текстовая модель не получает их автоматически.\n\nAnthropic отдельно описывает проверки безопасности и защитные меры для потенциально опасных задач в кибербезопасности. Для обычной разработки модель может помогать искать и исправлять уязвимости, но характер запроса влияет на возможность ответа. Выводы по большому набору материалов и предложенные изменения нужно проверять по самим данным и результату выполнения.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Trace a cache invalidation defect\n\nReview this change using the supplied contract. Contract: changing an account's role must affect the next permission check. Current flow: update_role writes the database; can_edit reads a role cache with a 15-minute TTL. Propose the smallest correction, explain the failure window, and give regression tests for a demotion and an unrelated account. Do not assume any framework.A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications.A demoted account cannot retain edit permission until the cache expires, while another account's entry remains valid.claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 предназначена для больших кодовых баз, отладки, исследований и анализа длинных документов. Поддерживает адаптивное рассуждение и контекст до 1 млн токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Claude Opus 4.6 ориентирована на работу, где полезно удерживать в одном контексте много материалов и рассуждать после их чтения. Anthropic выделяет разработку в крупных кодовых базах, проверку кода, отладку, финансовый анализ и исследования. Модель может находить существенные подробности, связывать сведения из разных частей материалов и использовать их для последовательного решения задачи.
В разработке это означает работу над планом, изучение незнакомой системы и поиск ошибок в изменениях. В профессиональной аналитике — обработку документов и подготовку содержания таблиц, отчётов или презентаций. Для таких сценариев важно дать модели саму задачу и материалы, по которым нужно делать выводы, а не ограничиваться общим названием темы.
Модель поддерживает адаптивный режим: по содержанию задания определяет, когда полезен дополнительный анализ. Параметр effort задаёт степень проработки; для Opus 4.6 доступны low, medium, high и max, стандартное значение — high. По данным Anthropic, глубокая проработка может увеличивать время ответа на простых задачах, поэтому выбранный уровень стоит соотносить с их сложностью.
Старый extended thinking с ручным бюджетом ещё поддерживается, но отмечен как устаревающий. У этой версии есть существенное различие режимов: рассуждение между вызовами инструментов доступно в адаптивном режиме, а в ручном режиме Opus 4.6 его не выполняет. При подключении инструментов адаптивный анализ помогает использовать результат одного действия для выбора следующего.
Текущая спецификация Anthropic задаёт 1 млн токенов контекста и до 128 тыс. токенов ответа в обычном режиме. На вход принимаются текст и изображения, ответ остаётся текстовым. Надёжная граница встроенных знаний — май 2025 года.
Форматы обычного визуального входа у производителя: JPEG/PNG/GIF/WebP, первый кадр анимации. При нативном анализе: длинная сторона — 1568 пикселей, 1568 визуальных токенов; крупные изображения уменьшаются перед анализом. Поддержка файлов и параметров определяется методом приложения.
Для продолжительных разговоров и агентных заданий производитель описывает сжатие старого контекста: предыдущая часть работы заменяется кратким содержанием при приближении к заданному порогу. Эта возможность отмечена как экспериментальная и требует поддержки приложения; размер контекста сам по себе не включает бесконечную память.
Opus 4.6 рассчитана на многошаговую работу с поиском, кодом и другими доступными инструментами. Среда приложения должна предоставлять чтение материалов, исполнение команд или выпуск файлов. Производственные действия, управление интерфейсом и создание готовой презентации зависят от этих средств; текстовая модель не получает их автоматически.
Anthropic отдельно описывает проверки безопасности и защитные меры для потенциально опасных задач в кибербезопасности. Для обычной разработки модель может помогать искать и исправлять уязвимости, но характер запроса влияет на возможность ответа. Выводы по большому набору материалов и предложенные изменения нужно проверять по самим данным и результату выполнения.
POST /v1/messagestext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения claude-opus-4-6 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_block[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеsystem | Типstring|content_block[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Объект ограничения: точный верхний предел выбранной модели/карточки | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop_sequences | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типtool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент | По умолчанию— |
Полеtools[].description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].input_schema | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеthinking.type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеthinking.budget_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеoutput_config.effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmetadata | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеcache_control | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content или блок type=text
Текст + изображение
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} или источник type=url
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Контрактtext, image |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактnull |
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрtext_file_material | Контрактфактическое содержимое UTF-8 вставляется как текст; ID файлов и URLs требуют отдельной точной поддержки |
Жизненный цикл: exact retained published method
Структуры методов и ID указаны точно; возможности поставщика рассматриваются отдельно от допуска.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
Справочные шкалы модели не меняют выбор метода, расчёт стоимости или списания. Действующая плата определяется ставками выбранного метода Ailoot.
| Конфигурация | Условия расчёта | Плата |
|---|---|---|
| Конфигурацияclaude-opus-4-6 · Стандартная конфигурация | Условия расчётаКонфигурация по умолчанию | Плата Вход · Вход 0,02 $ / 1K токенов Выход · Выход 0,075 $ / 1K токенов Вход · Запись в кэш 0,025 $ / 1K токенов Вход · Чтение кэша 0,002 $ / 1K токенов |
| Конфигурация | Условия расчёта | Плата |
|---|---|---|
| Конфигурацияclaude-opus-4-6 · Стандартная конфигурация | Условия расчётаКонфигурация по умолчанию | Плата Вход · Вход 0,01 $ / 1K токенов Выход · Выход 0,05 $ / 1K токенов |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude-opus-4-6",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude-opus-4-6",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='claude-opus-4-6',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| 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. |
Ailoot claude-opus-4-6
Используйте пути методов, указанные выше.
claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 предназначена для больших кодовых баз, отладки, исследований и анализа длинных документов. Поддерживает адаптивное рассуждение и контекст до 1 млн токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Claude Opus 4.6 ориентирована на работу, где полезно удерживать в одном контексте много материалов и рассуждать после их чтения. Anthropic выделяет разработку в крупных кодовых базах, проверку кода, отладку, финансовый анализ и исследования. Модель может находить существенные подробности, связывать сведения из разных частей материалов и использовать их для последовательного решения задачи.
В разработке это означает работу над планом, изучение незнакомой системы и поиск ошибок в изменениях. В профессиональной аналитике — обработку документов и подготовку содержания таблиц, отчётов или презентаций. Для таких сценариев важно дать модели саму задачу и материалы, по которым нужно делать выводы, а не ограничиваться общим названием темы.
Модель поддерживает адаптивный режим: по содержанию задания определяет, когда полезен дополнительный анализ. Параметр effort задаёт степень проработки; для Opus 4.6 доступны low, medium, high и max, стандартное значение — high. По данным Anthropic, глубокая проработка может увеличивать время ответа на простых задачах, поэтому выбранный уровень стоит соотносить с их сложностью.
Старый extended thinking с ручным бюджетом ещё поддерживается, но отмечен как устаревающий. У этой версии есть существенное различие режимов: рассуждение между вызовами инструментов доступно в адаптивном режиме, а в ручном режиме Opus 4.6 его не выполняет. При подключении инструментов адаптивный анализ помогает использовать результат одного действия для выбора следующего.
Текущая спецификация Anthropic задаёт 1 млн токенов контекста и до 128 тыс. токенов ответа в обычном режиме. На вход принимаются текст и изображения, ответ остаётся текстовым. Надёжная граница встроенных знаний — май 2025 года.
Форматы обычного визуального входа у производителя: JPEG/PNG/GIF/WebP, первый кадр анимации. При нативном анализе: длинная сторона — 1568 пикселей, 1568 визуальных токенов; крупные изображения уменьшаются перед анализом. Поддержка файлов и параметров определяется методом приложения.
Для продолжительных разговоров и агентных заданий производитель описывает сжатие старого контекста: предыдущая часть работы заменяется кратким содержанием при приближении к заданному порогу. Эта возможность отмечена как экспериментальная и требует поддержки приложения; размер контекста сам по себе не включает бесконечную память.
Opus 4.6 рассчитана на многошаговую работу с поиском, кодом и другими доступными инструментами. Среда приложения должна предоставлять чтение материалов, исполнение команд или выпуск файлов. Производственные действия, управление интерфейсом и создание готовой презентации зависят от этих средств; текстовая модель не получает их автоматически.
Anthropic отдельно описывает проверки безопасности и защитные меры для потенциально опасных задач в кибербезопасности. Для обычной разработки модель может помогать искать и исправлять уязвимости, но характер запроса влияет на возможность ответа. Выводы по большому набору материалов и предложенные изменения нужно проверять по самим данным и результату выполнения.
POST /v1/responsestext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения claude-opus-4-6 | По умолчанию— |
Полеinput | Типstring|input_item[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеinput[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения message, reasoning, function_call, function_call_output | По умолчанию— |
Полеinput[].content | Типstring|content_part[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеinput[].call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: function_call_output; сохраняйте фактически возвращённый call_id | По умолчанию— |
Полеinput[].output | Типstring|content_part[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: function_call_output | По умолчанию— |
Полеmax_output_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типtool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning.effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning.summary | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtext.format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtext.verbosity | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinclude | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstore | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprevious_response_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Требование к ID: Только фактический ID ответа из поддерживаемого продолжения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_key | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
входной текст или часть input_text
Текст + изображение
{type:input_image,image_url}
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Контрактtext, image |
Параметрrequired | Контрактmodel, input |
Параметрoptional_controls | Контрактnull |
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрtext_file_material | Контрактфактическое содержимое UTF-8 вставляется как текст; ID файлов и URLs требуют отдельной точной поддержки |
Жизненный цикл: exact retained published method
Структуры методов и ID указаны точно; возможности поставщика рассматриваются отдельно от допуска.
POST /v1/responsesAiloot 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 →
Справочные шкалы модели не меняют выбор метода, расчёт стоимости или списания. Действующая плата определяется ставками выбранного метода Ailoot.
| Конфигурация | Условия расчёта | Плата |
|---|---|---|
| Конфигурацияclaude-opus-4-6 · Стандартная конфигурация | Условия расчётаКонфигурация по умолчанию | Плата Вход · Вход 0,02 $ / 1K токенов Выход · Выход 0,075 $ / 1K токенов Вход · Запись в кэш 0,025 $ / 1K токенов Вход · Чтение кэша 0,002 $ / 1K токенов |
| Конфигурация | Условия расчёта | Плата |
|---|---|---|
| Конфигурацияclaude-opus-4-6 · Стандартная конфигурация | Условия расчётаКонфигурация по умолчанию | Плата Вход · Вход 0,01 $ / 1K токенов Выход · Выход 0,05 $ / 1K токенов |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="claude-opus-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "claude-opus-4-6", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="claude-opus-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый выходной элемент и часть содержимого, фактический call_id функции, зашифрованные рассуждения и данные использования. В потоке сохраняйте полную идентичность событий и элементов.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеstatus | Типstring |
Полеoutput[] | Типmessage|reasoning|function_call|other item |
Полеoutput[].content[] | Типcontent part |
Полеusage | Типobject |
| 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. |
Ailoot claude-opus-4-6
Используйте пути методов, указанные выше.
claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 предназначена для больших кодовых баз, отладки, исследований и анализа длинных документов. Поддерживает адаптивное рассуждение и контекст до 1 млн токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Claude Opus 4.6 ориентирована на работу, где полезно удерживать в одном контексте много материалов и рассуждать после их чтения. Anthropic выделяет разработку в крупных кодовых базах, проверку кода, отладку, финансовый анализ и исследования. Модель может находить существенные подробности, связывать сведения из разных частей материалов и использовать их для последовательного решения задачи.
В разработке это означает работу над планом, изучение незнакомой системы и поиск ошибок в изменениях. В профессиональной аналитике — обработку документов и подготовку содержания таблиц, отчётов или презентаций. Для таких сценариев важно дать модели саму задачу и материалы, по которым нужно делать выводы, а не ограничиваться общим названием темы.
Модель поддерживает адаптивный режим: по содержанию задания определяет, когда полезен дополнительный анализ. Параметр effort задаёт степень проработки; для Opus 4.6 доступны low, medium, high и max, стандартное значение — high. По данным Anthropic, глубокая проработка может увеличивать время ответа на простых задачах, поэтому выбранный уровень стоит соотносить с их сложностью.
Старый extended thinking с ручным бюджетом ещё поддерживается, но отмечен как устаревающий. У этой версии есть существенное различие режимов: рассуждение между вызовами инструментов доступно в адаптивном режиме, а в ручном режиме Opus 4.6 его не выполняет. При подключении инструментов адаптивный анализ помогает использовать результат одного действия для выбора следующего.
Текущая спецификация Anthropic задаёт 1 млн токенов контекста и до 128 тыс. токенов ответа в обычном режиме. На вход принимаются текст и изображения, ответ остаётся текстовым. Надёжная граница встроенных знаний — май 2025 года.
Форматы обычного визуального входа у производителя: JPEG/PNG/GIF/WebP, первый кадр анимации. При нативном анализе: длинная сторона — 1568 пикселей, 1568 визуальных токенов; крупные изображения уменьшаются перед анализом. Поддержка файлов и параметров определяется методом приложения.
Для продолжительных разговоров и агентных заданий производитель описывает сжатие старого контекста: предыдущая часть работы заменяется кратким содержанием при приближении к заданному порогу. Эта возможность отмечена как экспериментальная и требует поддержки приложения; размер контекста сам по себе не включает бесконечную память.
Opus 4.6 рассчитана на многошаговую работу с поиском, кодом и другими доступными инструментами. Среда приложения должна предоставлять чтение материалов, исполнение команд или выпуск файлов. Производственные действия, управление интерфейсом и создание готовой презентации зависят от этих средств; текстовая модель не получает их автоматически.
Anthropic отдельно описывает проверки безопасности и защитные меры для потенциально опасных задач в кибербезопасности. Для обычной разработки модель может помогать искать и исправлять уязвимости, но характер запроса влияет на возможность ответа. Выводы по большому набору материалов и предложенные изменения нужно проверять по самим данным и результату выполнения.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения claude-opus-4-6 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
Текст + изображение
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Контрактtext, image |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрoptional_controls | Контрактnull |
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрtext_file_material | Контрактфактическое содержимое UTF-8 вставляется как текст; ID файлов и URLs требуют отдельной точной поддержки |
Жизненный цикл: exact retained published method
Структуры методов и ID указаны точно; возможности поставщика рассматриваются отдельно от допуска.
POST /v1/chat/completionsAiloot 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 →
Справочные шкалы модели не меняют выбор метода, расчёт стоимости или списания. Действующая плата определяется ставками выбранного метода Ailoot.
| Конфигурация | Условия расчёта | Плата |
|---|---|---|
| Конфигурацияclaude-opus-4-6 · Стандартная конфигурация | Условия расчётаКонфигурация по умолчанию | Плата Вход · Вход 0,02 $ / 1K токенов Выход · Выход 0,075 $ / 1K токенов Вход · Запись в кэш 0,025 $ / 1K токенов Вход · Чтение кэша 0,002 $ / 1K токенов |
| Конфигурация | Условия расчёта | Плата |
|---|---|---|
| Конфигурацияclaude-opus-4-6 · Стандартная конфигурация | Условия расчётаКонфигурация по умолчанию | Плата Вход · Вход 0,01 $ / 1K токенов Выход · Выход 0,05 $ / 1K токенов |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="claude-opus-4-6",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "claude-opus-4-6",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-opus-4-6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson или SSE
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.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| 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. |
Ailoot claude-opus-4-6
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
Trace a cache invalidation defect\n\nReview this change using the supplied contract. Contract: changing an account's role must affect the next permission check. Current flow: update_role writes the database; can_edit reads a role cache with a 15-minute TTL. Propose the smallest correction, explain the failure window, and give regression tests for a demotion and an unrelated account. Do not assume any framework.A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications.A demoted account cannot retain edit permission until the cache expires, while another account's entry remains valid.