Claude Opus 4.6 je usmerjen v delo, pri katerem je koristno ohranjati veliko gradiva v enem kontekstu in po branju sklepati na njegovi podlagi. Anthropic izpostavlja razvoj v velikih kodnih bazah, preverjanje kode, odpravljanje napak, finančno analizo in raziskovanje. Model lahko najde pomembne podrobnosti, poveže podatke iz različnih delov gradiva in jih uporabi za postopno reševanje naloge.
Pri razvoju to pomeni delo na načrtu, preučevanje neznanega sistema in iskanje napak v spremembah. Pri strokovni analitiki pa obdelavo dokumentov in pripravo vsebine preglednic, poročil ali predstavitev. Za takšne scenarije je pomembno modelu dati samo nalogo in gradivo, iz katerega naj izpelje ugotovitve, ne le splošnega naslova teme.
Model podpira prilagodljivi način: na podlagi vsebine navodila določi, kdaj je koristna dodatna analiza. Parameter effort določa stopnjo obdelave; pri Opus 4.6 so na voljo low, medium, high in max, običajna vrednost pa je high. Po podatkih družbe Anthropic lahko poglobljena obdelava podaljša odzivni čas pri preprostih nalogah, zato je izbrano raven smiselno uskladiti z njihovo zahtevnostjo.
Starejši extended thinking z ročnim proračunom je še podprt, vendar je označen kot način v opuščanju. Pri tej različici je med načinoma pomembna razlika: sklepanje med klici orodij je na voljo v prilagodljivem načinu, v ročnem načinu pa ga Opus 4.6 ne izvaja. Pri povezanih orodjih prilagodljiva analiza pomaga uporabiti rezultat enega dejanja za izbiro naslednjega.
Trenutna specifikacija družbe Anthropic določa 1 milijon tokenov konteksta in do 128 tisoč tokenov odgovora v običajnem načinu. Na vhodu sta sprejeta besedilo in slike, odgovor pa ostaja besedilen. Zanesljiva meja vgrajenega znanja je maj 2025.
Proizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 1568 slikovnih pik, 1568 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.
Za dolgotrajne pogovore in agentske naloge proizvajalec opisuje stiskanje starega konteksta: prejšnji del dela se ob približevanju določenemu pragu nadomesti s povzetkom. Ta zmožnost je označena kot eksperimentalna in zahteva podporo aplikacije; sama velikost konteksta ne vključuje neskončnega pomnilnika.
Opus 4.6 je zasnovan za večstopenjsko delo z iskanjem, kodo in drugimi razpoložljivimi orodji. Okolje aplikacije mora zagotavljati branje gradiva, izvajanje ukazov ali izdelavo datotek. Operativna dejanja, upravljanje vmesnika in izdelava končne predstavitve so odvisni od teh sredstev; besedilni model jih ne prejme samodejno.
Anthropic posebej opisuje varnostna preverjanja in zaščitne ukrepe za potencialno nevarne naloge na področju kibernetske varnosti. Pri običajnem razvoju lahko model pomaga iskati in odpravljati ranljivosti, vendar narava zahteve vpliva na možnost odgovora. Ugotovitve iz obsežnega nabora gradiva in predlagane spremembe je treba preveriti glede na same podatke in rezultat izvedbe.
", "aboutText": "### Obsežna naloga in povezave med njenimi deli\n\nClaude Opus 4.6 je usmerjen v delo, pri katerem je koristno ohranjati veliko gradiva v enem kontekstu in po branju sklepati na njegovi podlagi. Anthropic izpostavlja razvoj v velikih kodnih bazah, preverjanje kode, odpravljanje napak, finančno analizo in raziskovanje. Model lahko najde pomembne podrobnosti, poveže podatke iz različnih delov gradiva in jih uporabi za postopno reševanje naloge.\n\nPri razvoju to pomeni delo na načrtu, preučevanje neznanega sistema in iskanje napak v spremembah. Pri strokovni analitiki pa obdelavo dokumentov in pripravo vsebine preglednic, poročil ali predstavitev. Za takšne scenarije je pomembno modelu dati samo nalogo in gradivo, iz katerega naj izpelje ugotovitve, ne le splošnega naslova teme.\n\n### Prilagodljivo sklepanje\n\nModel podpira prilagodljivi način: na podlagi vsebine navodila določi, kdaj je koristna dodatna analiza. Parameter `effort` določa stopnjo obdelave; pri Opus 4.6 so na voljo `low`, `medium`, `high` in `max`, običajna vrednost pa je `high`. Po podatkih družbe Anthropic lahko poglobljena obdelava podaljša odzivni čas pri preprostih nalogah, zato je izbrano raven smiselno uskladiti z njihovo zahtevnostjo.\n\nStarejši extended thinking z ročnim proračunom je še podprt, vendar je označen kot način v opuščanju. Pri tej različici je med načinoma pomembna razlika: sklepanje med klici orodij je na voljo v prilagodljivem načinu, v ročnem načinu pa ga Opus 4.6 ne izvaja. Pri povezanih orodjih prilagodljiva analiza pomaga uporabiti rezultat enega dejanja za izbiro naslednjega.\n\n### Kontekst za dolgotrajno delo\n\nTrenutna specifikacija družbe Anthropic določa **1 milijon tokenov konteksta** in do **128 tisoč tokenov odgovora v običajnem načinu**. Na vhodu sta sprejeta **besedilo in slike**, odgovor pa ostaja besedilen. Zanesljiva meja vgrajenega znanja je **maj 2025**.\n\nProizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 1568 slikovnih pik, 1568 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.\n\nZa dolgotrajne pogovore in agentske naloge proizvajalec opisuje stiskanje starega konteksta: prejšnji del dela se ob približevanju določenemu pragu nadomesti s povzetkom. Ta zmožnost je označena kot eksperimentalna in zahteva podporo aplikacije; sama velikost konteksta ne vključuje neskončnega pomnilnika.\n\n### Orodja in preverjanje rezultata\n\nOpus 4.6 je zasnovan za večstopenjsko delo z iskanjem, kodo in drugimi razpoložljivimi orodji. Okolje aplikacije mora zagotavljati branje gradiva, izvajanje ukazov ali izdelavo datotek. Operativna dejanja, upravljanje vmesnika in izdelava končne predstavitve so odvisni od teh sredstev; besedilni model jih ne prejme samodejno.\n\nAnthropic posebej opisuje varnostna preverjanja in zaščitne ukrepe za potencialno nevarne naloge na področju kibernetske varnosti. Pri običajnem razvoju lahko model pomaga iskati in odpravljati ranljivosti, vendar narava zahteve vpliva na možnost odgovora. Ugotovitve iz obsežnega nabora gradiva in predlagane spremembe je treba preveriti glede na same podatke in rezultat izvedbe.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Review an idempotency bug\n\nReview this payment-handler excerpt: if not exists(event.id): charge(event.amount); save(event.id). Two workers can process the same event concurrently. The database supports transactions and a unique event_id. Propose a minimal safe change, explain the crash window and give tests for concurrent delivery and a crash after charging. Do not assume the payment service supports idempotency.A focused review with the race, a proposed code or pseudocode patch, required payment-service guarantees and two test scenarios.Verify that the proposal handles the external charge boundary explicitly rather than claiming a database transaction alone prevents duplicate charges.anthropic/claude-opus-4.6Claude Opus 4.6 je namenjen velikim kodnim bazam, odpravljanju napak, raziskovanju in analizi dolgih dokumentov. Podpira prilagodljivo sklepanje in kontekst do 1 milijona tokenov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Claude Opus 4.6 je usmerjen v delo, pri katerem je koristno ohranjati veliko gradiva v enem kontekstu in po branju sklepati na njegovi podlagi. Anthropic izpostavlja razvoj v velikih kodnih bazah, preverjanje kode, odpravljanje napak, finančno analizo in raziskovanje. Model lahko najde pomembne podrobnosti, poveže podatke iz različnih delov gradiva in jih uporabi za postopno reševanje naloge.
Pri razvoju to pomeni delo na načrtu, preučevanje neznanega sistema in iskanje napak v spremembah. Pri strokovni analitiki pa obdelavo dokumentov in pripravo vsebine preglednic, poročil ali predstavitev. Za takšne scenarije je pomembno modelu dati samo nalogo in gradivo, iz katerega naj izpelje ugotovitve, ne le splošnega naslova teme.
Model podpira prilagodljivi način: na podlagi vsebine navodila določi, kdaj je koristna dodatna analiza. Parameter effort določa stopnjo obdelave; pri Opus 4.6 so na voljo low, medium, high in max, običajna vrednost pa je high. Po podatkih družbe Anthropic lahko poglobljena obdelava podaljša odzivni čas pri preprostih nalogah, zato je izbrano raven smiselno uskladiti z njihovo zahtevnostjo.
Starejši extended thinking z ročnim proračunom je še podprt, vendar je označen kot način v opuščanju. Pri tej različici je med načinoma pomembna razlika: sklepanje med klici orodij je na voljo v prilagodljivem načinu, v ročnem načinu pa ga Opus 4.6 ne izvaja. Pri povezanih orodjih prilagodljiva analiza pomaga uporabiti rezultat enega dejanja za izbiro naslednjega.
Trenutna specifikacija družbe Anthropic določa 1 milijon tokenov konteksta in do 128 tisoč tokenov odgovora v običajnem načinu. Na vhodu sta sprejeta besedilo in slike, odgovor pa ostaja besedilen. Zanesljiva meja vgrajenega znanja je maj 2025.
Proizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 1568 slikovnih pik, 1568 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.
Za dolgotrajne pogovore in agentske naloge proizvajalec opisuje stiskanje starega konteksta: prejšnji del dela se ob približevanju določenemu pragu nadomesti s povzetkom. Ta zmožnost je označena kot eksperimentalna in zahteva podporo aplikacije; sama velikost konteksta ne vključuje neskončnega pomnilnika.
Opus 4.6 je zasnovan za večstopenjsko delo z iskanjem, kodo in drugimi razpoložljivimi orodji. Okolje aplikacije mora zagotavljati branje gradiva, izvajanje ukazov ali izdelavo datotek. Operativna dejanja, upravljanje vmesnika in izdelava končne predstavitve so odvisni od teh sredstev; besedilni model jih ne prejme samodejno.
Anthropic posebej opisuje varnostna preverjanja in zaščitne ukrepe za potencialno nevarne naloge na področju kibernetske varnosti. Pri običajnem razvoju lahko model pomaga iskati in odpravljati ranljivosti, vendar narava zahteve vpliva na možnost odgovora. Ugotovitve iz obsežnega nabora gradiva in predlagane spremembe je treba preveriti glede na same podatke in rezultat izvedbe.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve anthropic/claude-opus-4.6 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-opus-4.6", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\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\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\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)\nresult=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-opus-4.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses 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(result.to_dict(mode="json"))\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='anthropic/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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.6
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
anthropic/claude-opus-4.6Claude Opus 4.6 je namenjen velikim kodnim bazam, odpravljanju napak, raziskovanju in analizi dolgih dokumentov. Podpira prilagodljivo sklepanje in kontekst do 1 milijona tokenov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Claude Opus 4.6 je usmerjen v delo, pri katerem je koristno ohranjati veliko gradiva v enem kontekstu in po branju sklepati na njegovi podlagi. Anthropic izpostavlja razvoj v velikih kodnih bazah, preverjanje kode, odpravljanje napak, finančno analizo in raziskovanje. Model lahko najde pomembne podrobnosti, poveže podatke iz različnih delov gradiva in jih uporabi za postopno reševanje naloge.
Pri razvoju to pomeni delo na načrtu, preučevanje neznanega sistema in iskanje napak v spremembah. Pri strokovni analitiki pa obdelavo dokumentov in pripravo vsebine preglednic, poročil ali predstavitev. Za takšne scenarije je pomembno modelu dati samo nalogo in gradivo, iz katerega naj izpelje ugotovitve, ne le splošnega naslova teme.
Model podpira prilagodljivi način: na podlagi vsebine navodila določi, kdaj je koristna dodatna analiza. Parameter effort določa stopnjo obdelave; pri Opus 4.6 so na voljo low, medium, high in max, običajna vrednost pa je high. Po podatkih družbe Anthropic lahko poglobljena obdelava podaljša odzivni čas pri preprostih nalogah, zato je izbrano raven smiselno uskladiti z njihovo zahtevnostjo.
Starejši extended thinking z ročnim proračunom je še podprt, vendar je označen kot način v opuščanju. Pri tej različici je med načinoma pomembna razlika: sklepanje med klici orodij je na voljo v prilagodljivem načinu, v ročnem načinu pa ga Opus 4.6 ne izvaja. Pri povezanih orodjih prilagodljiva analiza pomaga uporabiti rezultat enega dejanja za izbiro naslednjega.
Trenutna specifikacija družbe Anthropic določa 1 milijon tokenov konteksta in do 128 tisoč tokenov odgovora v običajnem načinu. Na vhodu sta sprejeta besedilo in slike, odgovor pa ostaja besedilen. Zanesljiva meja vgrajenega znanja je maj 2025.
Proizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 1568 slikovnih pik, 1568 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.
Za dolgotrajne pogovore in agentske naloge proizvajalec opisuje stiskanje starega konteksta: prejšnji del dela se ob približevanju določenemu pragu nadomesti s povzetkom. Ta zmožnost je označena kot eksperimentalna in zahteva podporo aplikacije; sama velikost konteksta ne vključuje neskončnega pomnilnika.
Opus 4.6 je zasnovan za večstopenjsko delo z iskanjem, kodo in drugimi razpoložljivimi orodji. Okolje aplikacije mora zagotavljati branje gradiva, izvajanje ukazov ali izdelavo datotek. Operativna dejanja, upravljanje vmesnika in izdelava končne predstavitve so odvisni od teh sredstev; besedilni model jih ne prejme samodejno.
Anthropic posebej opisuje varnostna preverjanja in zaščitne ukrepe za potencialno nevarne naloge na področju kibernetske varnosti. Pri običajnem razvoju lahko model pomaga iskati in odpravljati ranljivosti, vendar narava zahteve vpliva na možnost odgovora. Ugotovitve iz obsežnega nabora gradiva in predlagane spremembe je treba preveriti glede na same podatke in rezultat izvedbe.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve anthropic/claude-opus-4.6 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "anthropic/claude-opus-4.6",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.6
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Review an idempotency bug\n\nReview this payment-handler excerpt: if not exists(event.id): charge(event.amount); save(event.id). Two workers can process the same event concurrently. The database supports transactions and a unique event_id. Propose a minimal safe change, explain the crash window and give tests for concurrent delivery and a crash after charging. Do not assume the payment service supports idempotency.A focused review with the race, a proposed code or pseudocode patch, required payment-service guarantees and two test scenarios.Verify that the proposal handles the external charge boundary explicitly rather than claiming a database transaction alone prevents duplicate charges.