Claude Opus 4.5 je model družbe Anthropic za naloge, pri katerih je treba razjasniti dvoumne zahteve, izbrati načrt dejanj in delo postopoma pripeljati do rezultata. Glavna predstavljena področja so programiranje, agentsko delo, uporaba računalnika in poglobljeno raziskovanje. Pri vsakdanjem strokovnem delu lahko model pomaga s preglednicami in predstavitvami.
Pri inženirski nalogi lahko Opus 4.5 obravnava povezave med več deli sistema, išče vzrok zahtevne napake, razpravlja o kompromisih in pripravlja spremembe kode. Za dolgotrajno delo Anthropic posebej izpostavlja načrtovanje dejanj, uporabo orodij in usklajevanje podnalog. To je primerno za scenarij, pri katerem je treba najprej preučiti gradivo, nato izbrati dejanja in preveriti njihov rezultat.
Sredstva za branje in urejanje datotek, izvajanje ukazov, iskanje informacij in delo z vmesnikom mora zagotoviti aplikacija. Model sklepa o tem, kaj storiti, in oblikuje klice razpoložljivih orodij; dejanska izvedba je odvisna od povezanega okolja. Podobno lahko priprava preglednice ali predstavitve vključuje vsebino in kodo, izdelava končne datoteke pa zahteva ustrezno orodje.
Opus 4.5 podpira extended thinking z ročnim proračunom budget_tokens. Ob vključitvi tega načina model pred končnim odgovorom analizira nalogo. Ob ustrezni podpori aplikacije lahko sklepa tudi med uporabo orodij in pred naslednjim dejanjem upošteva prejete rezultate.
Če način dostopa podpira nastavitve, se ročni proračun budget_tokens začne pri 1024 tokenih in mora biti običajno manjši od max_tokens. Za sklepanje med orodji obstaja izjema: proračun lahko presega max_tokens, saj zajema več blokov analize v enem koraku pogovora. Ta izjema zahteva podporo takšnemu načinu v aplikaciji.
Parameter effort uravnava splošno stopnjo obdelave: na voljo so low, medium in high, običajna raven pa je high. Deluje tako z vključenim sklepanjem kot brez njega. Proračun sklepanja in intenzivnost opravljata različni nalogi: prvi usmerja obseg notranje analize, druga pa vpliva na delo z odgovorom kot celoto. Ta različica nima prilagodljivega načina.
Vhod sestavljajo besedilo in slike, na izhodu pa model oblikuje besedilo. Kontekst obsega 200 tisoč tokenov, največja dolžina odgovora pa je 64 tisoč tokenov. Obsežen nabor gradiva lahko uporabite za raziskovanje, analizo dokumentov in razvoj, vendar mora rezultat ostati znotraj omejitev te konkretne različice.
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.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je maj 2025. Za aktualne podatke so potrebni podano gradivo ali orodja aplikacije. Anthropic je model učil upiranja zlonamernim navodilom, skritim v tuji vsebini, vendar to ne izključuje napačnih ugotovitev: načrt, spremembe in ugotovitve je treba preveriti pri dejanski nalogi.
", "aboutText": "Claude Opus 4.5 je model družbe Anthropic za naloge, pri katerih je treba razjasniti dvoumne zahteve, izbrati načrt dejanj in delo postopoma pripeljati do rezultata. Glavna predstavljena področja so programiranje, agentsko delo, uporaba računalnika in poglobljeno raziskovanje. Pri vsakdanjem strokovnem delu lahko model pomaga s preglednicami in predstavitvami.\n\n### Od analize problema do izvedbe\n\nPri inženirski nalogi lahko Opus 4.5 obravnava povezave med več deli sistema, išče vzrok zahtevne napake, razpravlja o kompromisih in pripravlja spremembe kode. Za dolgotrajno delo Anthropic posebej izpostavlja načrtovanje dejanj, uporabo orodij in usklajevanje podnalog. To je primerno za scenarij, pri katerem je treba najprej preučiti gradivo, nato izbrati dejanja in preveriti njihov rezultat.\n\nSredstva za branje in urejanje datotek, izvajanje ukazov, iskanje informacij in delo z vmesnikom mora zagotoviti aplikacija. Model sklepa o tem, kaj storiti, in oblikuje klice razpoložljivih orodij; dejanska izvedba je odvisna od povezanega okolja. Podobno lahko priprava preglednice ali predstavitve vključuje vsebino in kodo, izdelava končne datoteke pa zahteva ustrezno orodje.\n\n### Dve različni nastavitvi delovanja\n\nOpus 4.5 podpira **extended thinking** z ročnim proračunom `budget_tokens`. Ob vključitvi tega načina model pred končnim odgovorom analizira nalogo. Ob ustrezni podpori aplikacije lahko sklepa tudi med uporabo orodij in pred naslednjim dejanjem upošteva prejete rezultate.\n\nČe način dostopa podpira nastavitve, se ročni proračun `budget_tokens` začne pri **1024 tokenih** in mora biti običajno manjši od `max_tokens`. Za sklepanje med orodji obstaja izjema: proračun lahko presega `max_tokens`, saj zajema več blokov analize v enem koraku pogovora. Ta izjema zahteva podporo takšnemu načinu v aplikaciji.\n\nParameter `effort` uravnava splošno stopnjo obdelave: na voljo so `low`, `medium` in `high`, običajna raven pa je `high`. Deluje tako z vključenim sklepanjem kot brez njega. Proračun sklepanja in intenzivnost opravljata različni nalogi: prvi usmerja obseg notranje analize, druga pa vpliva na delo z odgovorom kot celoto. Ta različica nima prilagodljivega načina.\n\n### Besedilo in vizualno gradivo\n\nVhod sestavljajo **besedilo in slike**, na izhodu pa model oblikuje **besedilo**. Kontekst obsega **200 tisoč tokenov**, največja dolžina odgovora pa je **64 tisoč tokenov**. Obsežen nabor gradiva lahko uporabite za raziskovanje, analizo dokumentov in razvoj, vendar mora rezultat ostati znotraj omejitev te konkretne različice.\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\nZanesljiva meja vgrajenega znanja je **maj 2025**. Za aktualne podatke so potrebni podano gradivo ali orodja aplikacije. Anthropic je model učil upiranja zlonamernim navodilom, skritim v tuji vsebini, vendar to ne izključuje napačnih ugotovitev: načrt, spremembe in ugotovitve je treba preveriti pri dejanski nalogi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Fix a mutation-dependent retry bug\n\nReview this Python function: def ready(items):\n for item in items:\n if item["done"]:\n items.remove(item)\n return items\nWith two adjacent completed items, one remains. Propose a minimal correction that preserves the input list, and provide tests for adjacent completed items, no completed items and an empty list.A corrected Python function, a brief bug explanation and three executable test cases.Check that iteration does not mutate the source list and that the test with two adjacent completed items removes both from the result.claude-opus-4-5-20251101Claude Opus 4.5 je usmerjen v zahteven razvoj, raziskovanje in večstopenjsko delo z orodji. Pomaga analizirati dvoumne naloge in pripravljati vsebino dokumentov, preglednic in predstavitev.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Claude Opus 4.5 je model družbe Anthropic za naloge, pri katerih je treba razjasniti dvoumne zahteve, izbrati načrt dejanj in delo postopoma pripeljati do rezultata. Glavna predstavljena področja so programiranje, agentsko delo, uporaba računalnika in poglobljeno raziskovanje. Pri vsakdanjem strokovnem delu lahko model pomaga s preglednicami in predstavitvami.
Pri inženirski nalogi lahko Opus 4.5 obravnava povezave med več deli sistema, išče vzrok zahtevne napake, razpravlja o kompromisih in pripravlja spremembe kode. Za dolgotrajno delo Anthropic posebej izpostavlja načrtovanje dejanj, uporabo orodij in usklajevanje podnalog. To je primerno za scenarij, pri katerem je treba najprej preučiti gradivo, nato izbrati dejanja in preveriti njihov rezultat.
Sredstva za branje in urejanje datotek, izvajanje ukazov, iskanje informacij in delo z vmesnikom mora zagotoviti aplikacija. Model sklepa o tem, kaj storiti, in oblikuje klice razpoložljivih orodij; dejanska izvedba je odvisna od povezanega okolja. Podobno lahko priprava preglednice ali predstavitve vključuje vsebino in kodo, izdelava končne datoteke pa zahteva ustrezno orodje.
Opus 4.5 podpira extended thinking z ročnim proračunom budget_tokens. Ob vključitvi tega načina model pred končnim odgovorom analizira nalogo. Ob ustrezni podpori aplikacije lahko sklepa tudi med uporabo orodij in pred naslednjim dejanjem upošteva prejete rezultate.
Če način dostopa podpira nastavitve, se ročni proračun budget_tokens začne pri 1024 tokenih in mora biti običajno manjši od max_tokens. Za sklepanje med orodji obstaja izjema: proračun lahko presega max_tokens, saj zajema več blokov analize v enem koraku pogovora. Ta izjema zahteva podporo takšnemu načinu v aplikaciji.
Parameter effort uravnava splošno stopnjo obdelave: na voljo so low, medium in high, običajna raven pa je high. Deluje tako z vključenim sklepanjem kot brez njega. Proračun sklepanja in intenzivnost opravljata različni nalogi: prvi usmerja obseg notranje analize, druga pa vpliva na delo z odgovorom kot celoto. Ta različica nima prilagodljivega načina.
Vhod sestavljajo besedilo in slike, na izhodu pa model oblikuje besedilo. Kontekst obsega 200 tisoč tokenov, največja dolžina odgovora pa je 64 tisoč tokenov. Obsežen nabor gradiva lahko uporabite za raziskovanje, analizo dokumentov in razvoj, vendar mora rezultat ostati znotraj omejitev te konkretne različice.
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.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je maj 2025. Za aktualne podatke so potrebni podano gradivo ali orodja aplikacije. Anthropic je model učil upiranja zlonamernim navodilom, skritim v tuji vsebini, vendar to ne izključuje napačnih ugotovitev: načrt, spremembe in ugotovitve je treba preveriti pri dejanski nalogi.
POST /v1/messagestext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-5-20251101 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_block[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljesystem | Vrstastring|content_block[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Omejitev velja za: natančna zgornja meja izbranega modela/kartice | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop_sequences | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstatool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je orodje | Privzeto— |
Poljetools[].description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].input_schema | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljethinking.type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljethinking.budget_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeoutput_config.effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemetadata | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljecache_control | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content ali blok type=text
Besedilo + slika
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ali vir vrste type=url
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametermaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijanull |
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametertext_file_material | Specifikacijadejanska vsebina UTF-8 je vstavljena kot besedilo; ID datotek in URLs potrebujejo ločeno, natančno določeno podporo |
Življenjski cikel: exact retained published method
Strukture metod in ID so natančno določeni; zmožnost ponudnika je ločena od sprejema zahteve.
POST /v1/messagesAiloot 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: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${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-4-5-20251101", "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-4-5-20251101", "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-4-5-20251101",\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-4-5-20251101",\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-4-5-20251101',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 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 claude-opus-4-5-20251101
Ailoot Ultra claude-opus-4-5-20251101
/chat/completions
claude-opus-4-5-20251101Claude Opus 4.5 je usmerjen v zahteven razvoj, raziskovanje in večstopenjsko delo z orodji. Pomaga analizirati dvoumne naloge in pripravljati vsebino dokumentov, preglednic in predstavitev.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Claude Opus 4.5 je model družbe Anthropic za naloge, pri katerih je treba razjasniti dvoumne zahteve, izbrati načrt dejanj in delo postopoma pripeljati do rezultata. Glavna predstavljena področja so programiranje, agentsko delo, uporaba računalnika in poglobljeno raziskovanje. Pri vsakdanjem strokovnem delu lahko model pomaga s preglednicami in predstavitvami.
Pri inženirski nalogi lahko Opus 4.5 obravnava povezave med več deli sistema, išče vzrok zahtevne napake, razpravlja o kompromisih in pripravlja spremembe kode. Za dolgotrajno delo Anthropic posebej izpostavlja načrtovanje dejanj, uporabo orodij in usklajevanje podnalog. To je primerno za scenarij, pri katerem je treba najprej preučiti gradivo, nato izbrati dejanja in preveriti njihov rezultat.
Sredstva za branje in urejanje datotek, izvajanje ukazov, iskanje informacij in delo z vmesnikom mora zagotoviti aplikacija. Model sklepa o tem, kaj storiti, in oblikuje klice razpoložljivih orodij; dejanska izvedba je odvisna od povezanega okolja. Podobno lahko priprava preglednice ali predstavitve vključuje vsebino in kodo, izdelava končne datoteke pa zahteva ustrezno orodje.
Opus 4.5 podpira extended thinking z ročnim proračunom budget_tokens. Ob vključitvi tega načina model pred končnim odgovorom analizira nalogo. Ob ustrezni podpori aplikacije lahko sklepa tudi med uporabo orodij in pred naslednjim dejanjem upošteva prejete rezultate.
Če način dostopa podpira nastavitve, se ročni proračun budget_tokens začne pri 1024 tokenih in mora biti običajno manjši od max_tokens. Za sklepanje med orodji obstaja izjema: proračun lahko presega max_tokens, saj zajema več blokov analize v enem koraku pogovora. Ta izjema zahteva podporo takšnemu načinu v aplikaciji.
Parameter effort uravnava splošno stopnjo obdelave: na voljo so low, medium in high, običajna raven pa je high. Deluje tako z vključenim sklepanjem kot brez njega. Proračun sklepanja in intenzivnost opravljata različni nalogi: prvi usmerja obseg notranje analize, druga pa vpliva na delo z odgovorom kot celoto. Ta različica nima prilagodljivega načina.
Vhod sestavljajo besedilo in slike, na izhodu pa model oblikuje besedilo. Kontekst obsega 200 tisoč tokenov, največja dolžina odgovora pa je 64 tisoč tokenov. Obsežen nabor gradiva lahko uporabite za raziskovanje, analizo dokumentov in razvoj, vendar mora rezultat ostati znotraj omejitev te konkretne različice.
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.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je maj 2025. Za aktualne podatke so potrebni podano gradivo ali orodja aplikacije. Anthropic je model učil upiranja zlonamernim navodilom, skritim v tuji vsebini, vendar to ne izključuje napačnih ugotovitev: načrt, spremembe in ugotovitve je treba preveriti pri dejanski nalogi.
POST /v1/responsestext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-5-20251101 | Privzeto— |
Poljeinput | Vrstastring|input_item[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljeinput[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve message, reasoning, function_call, function_call_output | Privzeto— |
Poljeinput[].content | Vrstastring|content_part[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljeinput[].call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: function_call_output; ohranite dejansko vrnjeni call_id | Privzeto— |
Poljeinput[].output | Vrstastring|content_part[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: function_call_output | Privzeto— |
Poljemax_output_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstatool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | 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— |
Poljereasoning.effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning.summary | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetext.format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetext.verbosity | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinclude | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestore | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprevious_response_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Zahteva za ID: Samo dejanski ID odgovora iz podprtega nadaljevanja Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_key | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
vhodno besedilo ali del input_text
Besedilo + slika
{type:input_image,image_url}
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametermaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, input |
Parameteroptional_controls | Specifikacijanull |
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametertext_file_material | Specifikacijadejanska vsebina UTF-8 je vstavljena kot besedilo; ID datotek in URLs potrebujejo ločeno, natančno določeno podporo |
Življenjski cikel: exact retained published method
Strukture metod in ID so natančno določeni; zmožnost ponudnika je ločena od sprejema zahteve.
POST /v1/responsesAiloot 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}"\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-4-5-20251101", "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-4-5-20251101", "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-4-5-20251101", 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-4-5-20251101", 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-4-5-20251101", 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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsak izhodni element in del vsebine, dejanski call_id funkcije, šifrirano sklepanje in podatke o porabi. Pri pretočnem izhodu ohranite celotne identifikacijske podatke dogodkov in elementov.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljestatus | Vrstastring |
Poljeoutput[] | Vrstamessage|reasoning|function_call|other item |
Poljeoutput[].content[] | Vrstacontent part |
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 claude-opus-4-5-20251101
Ailoot Ultra claude-opus-4-5-20251101
/chat/completions
claude-opus-4-5-20251101Claude Opus 4.5 je usmerjen v zahteven razvoj, raziskovanje in večstopenjsko delo z orodji. Pomaga analizirati dvoumne naloge in pripravljati vsebino dokumentov, preglednic in predstavitev.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Claude Opus 4.5 je model družbe Anthropic za naloge, pri katerih je treba razjasniti dvoumne zahteve, izbrati načrt dejanj in delo postopoma pripeljati do rezultata. Glavna predstavljena področja so programiranje, agentsko delo, uporaba računalnika in poglobljeno raziskovanje. Pri vsakdanjem strokovnem delu lahko model pomaga s preglednicami in predstavitvami.
Pri inženirski nalogi lahko Opus 4.5 obravnava povezave med več deli sistema, išče vzrok zahtevne napake, razpravlja o kompromisih in pripravlja spremembe kode. Za dolgotrajno delo Anthropic posebej izpostavlja načrtovanje dejanj, uporabo orodij in usklajevanje podnalog. To je primerno za scenarij, pri katerem je treba najprej preučiti gradivo, nato izbrati dejanja in preveriti njihov rezultat.
Sredstva za branje in urejanje datotek, izvajanje ukazov, iskanje informacij in delo z vmesnikom mora zagotoviti aplikacija. Model sklepa o tem, kaj storiti, in oblikuje klice razpoložljivih orodij; dejanska izvedba je odvisna od povezanega okolja. Podobno lahko priprava preglednice ali predstavitve vključuje vsebino in kodo, izdelava končne datoteke pa zahteva ustrezno orodje.
Opus 4.5 podpira extended thinking z ročnim proračunom budget_tokens. Ob vključitvi tega načina model pred končnim odgovorom analizira nalogo. Ob ustrezni podpori aplikacije lahko sklepa tudi med uporabo orodij in pred naslednjim dejanjem upošteva prejete rezultate.
Če način dostopa podpira nastavitve, se ročni proračun budget_tokens začne pri 1024 tokenih in mora biti običajno manjši od max_tokens. Za sklepanje med orodji obstaja izjema: proračun lahko presega max_tokens, saj zajema več blokov analize v enem koraku pogovora. Ta izjema zahteva podporo takšnemu načinu v aplikaciji.
Parameter effort uravnava splošno stopnjo obdelave: na voljo so low, medium in high, običajna raven pa je high. Deluje tako z vključenim sklepanjem kot brez njega. Proračun sklepanja in intenzivnost opravljata različni nalogi: prvi usmerja obseg notranje analize, druga pa vpliva na delo z odgovorom kot celoto. Ta različica nima prilagodljivega načina.
Vhod sestavljajo besedilo in slike, na izhodu pa model oblikuje besedilo. Kontekst obsega 200 tisoč tokenov, največja dolžina odgovora pa je 64 tisoč tokenov. Obsežen nabor gradiva lahko uporabite za raziskovanje, analizo dokumentov in razvoj, vendar mora rezultat ostati znotraj omejitev te konkretne različice.
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.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je maj 2025. Za aktualne podatke so potrebni podano gradivo ali orodja aplikacije. Anthropic je model učil upiranja zlonamernim navodilom, skritim v tuji vsebini, vendar to ne izključuje napačnih ugotovitev: načrt, spremembe in ugotovitve je treba preveriti pri dejanski nalogi.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-5-20251101 | 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 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— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
Besedilo + slika
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametermaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parameteroptional_controls | Specifikacijanull |
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametertext_file_material | Specifikacijadejanska vsebina UTF-8 je vstavljena kot besedilo; ID datotek in URLs potrebujejo ločeno, natančno določeno podporo |
Življenjski cikel: exact retained published method
Strukture metod in ID so natančno določeni; zmožnost ponudnika je ločena od sprejema zahteve.
POST /v1/chat/completionsAiloot 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}"\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-4-5-20251101", "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-4-5-20251101", "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-4-5-20251101",\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-4-5-20251101",\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-4-5-20251101',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 claude-opus-4-5-20251101
Ailoot Ultra claude-opus-4-5-20251101
/chat/completions
claude-opus-4-5-20251101Claude Opus 4.5 je usmerjen v zahteven razvoj, raziskovanje in večstopenjsko delo z orodji. Pomaga analizirati dvoumne naloge in pripravljati vsebino dokumentov, preglednic in predstavitev.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Claude Opus 4.5 je model družbe Anthropic za naloge, pri katerih je treba razjasniti dvoumne zahteve, izbrati načrt dejanj in delo postopoma pripeljati do rezultata. Glavna predstavljena področja so programiranje, agentsko delo, uporaba računalnika in poglobljeno raziskovanje. Pri vsakdanjem strokovnem delu lahko model pomaga s preglednicami in predstavitvami.
Pri inženirski nalogi lahko Opus 4.5 obravnava povezave med več deli sistema, išče vzrok zahtevne napake, razpravlja o kompromisih in pripravlja spremembe kode. Za dolgotrajno delo Anthropic posebej izpostavlja načrtovanje dejanj, uporabo orodij in usklajevanje podnalog. To je primerno za scenarij, pri katerem je treba najprej preučiti gradivo, nato izbrati dejanja in preveriti njihov rezultat.
Sredstva za branje in urejanje datotek, izvajanje ukazov, iskanje informacij in delo z vmesnikom mora zagotoviti aplikacija. Model sklepa o tem, kaj storiti, in oblikuje klice razpoložljivih orodij; dejanska izvedba je odvisna od povezanega okolja. Podobno lahko priprava preglednice ali predstavitve vključuje vsebino in kodo, izdelava končne datoteke pa zahteva ustrezno orodje.
Opus 4.5 podpira extended thinking z ročnim proračunom budget_tokens. Ob vključitvi tega načina model pred končnim odgovorom analizira nalogo. Ob ustrezni podpori aplikacije lahko sklepa tudi med uporabo orodij in pred naslednjim dejanjem upošteva prejete rezultate.
Če način dostopa podpira nastavitve, se ročni proračun budget_tokens začne pri 1024 tokenih in mora biti običajno manjši od max_tokens. Za sklepanje med orodji obstaja izjema: proračun lahko presega max_tokens, saj zajema več blokov analize v enem koraku pogovora. Ta izjema zahteva podporo takšnemu načinu v aplikaciji.
Parameter effort uravnava splošno stopnjo obdelave: na voljo so low, medium in high, običajna raven pa je high. Deluje tako z vključenim sklepanjem kot brez njega. Proračun sklepanja in intenzivnost opravljata različni nalogi: prvi usmerja obseg notranje analize, druga pa vpliva na delo z odgovorom kot celoto. Ta različica nima prilagodljivega načina.
Vhod sestavljajo besedilo in slike, na izhodu pa model oblikuje besedilo. Kontekst obsega 200 tisoč tokenov, največja dolžina odgovora pa je 64 tisoč tokenov. Obsežen nabor gradiva lahko uporabite za raziskovanje, analizo dokumentov in razvoj, vendar mora rezultat ostati znotraj omejitev te konkretne različice.
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.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je maj 2025. Za aktualne podatke so potrebni podano gradivo ali orodja aplikacije. Anthropic je model učil upiranja zlonamernim navodilom, skritim v tuji vsebini, vendar to ne izključuje napačnih ugotovitev: načrt, spremembe in ugotovitve je treba preveriti pri dejanski nalogi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-5-20251101 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Besedilni pogovor | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
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 |
Parametercontrol_scope | SpecifikacijaBesedilni pogovor; stream je logična vrednost in je privzeto false. |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Druga imena metode: /chat/completions
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.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | 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 $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"claude-opus-4-5-20251101","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="claude-opus-4-5-20251101", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 claude-opus-4-5-20251101
Ailoot Ultra claude-opus-4-5-20251101
/chat/completions
claude-opus-4-5-20251101Claude Opus 4.5 je usmerjen v zahteven razvoj, raziskovanje in večstopenjsko delo z orodji. Pomaga analizirati dvoumne naloge in pripravljati vsebino dokumentov, preglednic in predstavitev.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Claude Opus 4.5 je model družbe Anthropic za naloge, pri katerih je treba razjasniti dvoumne zahteve, izbrati načrt dejanj in delo postopoma pripeljati do rezultata. Glavna predstavljena področja so programiranje, agentsko delo, uporaba računalnika in poglobljeno raziskovanje. Pri vsakdanjem strokovnem delu lahko model pomaga s preglednicami in predstavitvami.
Pri inženirski nalogi lahko Opus 4.5 obravnava povezave med več deli sistema, išče vzrok zahtevne napake, razpravlja o kompromisih in pripravlja spremembe kode. Za dolgotrajno delo Anthropic posebej izpostavlja načrtovanje dejanj, uporabo orodij in usklajevanje podnalog. To je primerno za scenarij, pri katerem je treba najprej preučiti gradivo, nato izbrati dejanja in preveriti njihov rezultat.
Sredstva za branje in urejanje datotek, izvajanje ukazov, iskanje informacij in delo z vmesnikom mora zagotoviti aplikacija. Model sklepa o tem, kaj storiti, in oblikuje klice razpoložljivih orodij; dejanska izvedba je odvisna od povezanega okolja. Podobno lahko priprava preglednice ali predstavitve vključuje vsebino in kodo, izdelava končne datoteke pa zahteva ustrezno orodje.
Opus 4.5 podpira extended thinking z ročnim proračunom budget_tokens. Ob vključitvi tega načina model pred končnim odgovorom analizira nalogo. Ob ustrezni podpori aplikacije lahko sklepa tudi med uporabo orodij in pred naslednjim dejanjem upošteva prejete rezultate.
Če način dostopa podpira nastavitve, se ročni proračun budget_tokens začne pri 1024 tokenih in mora biti običajno manjši od max_tokens. Za sklepanje med orodji obstaja izjema: proračun lahko presega max_tokens, saj zajema več blokov analize v enem koraku pogovora. Ta izjema zahteva podporo takšnemu načinu v aplikaciji.
Parameter effort uravnava splošno stopnjo obdelave: na voljo so low, medium in high, običajna raven pa je high. Deluje tako z vključenim sklepanjem kot brez njega. Proračun sklepanja in intenzivnost opravljata različni nalogi: prvi usmerja obseg notranje analize, druga pa vpliva na delo z odgovorom kot celoto. Ta različica nima prilagodljivega načina.
Vhod sestavljajo besedilo in slike, na izhodu pa model oblikuje besedilo. Kontekst obsega 200 tisoč tokenov, največja dolžina odgovora pa je 64 tisoč tokenov. Obsežen nabor gradiva lahko uporabite za raziskovanje, analizo dokumentov in razvoj, vendar mora rezultat ostati znotraj omejitev te konkretne različice.
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.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je maj 2025. Za aktualne podatke so potrebni podano gradivo ali orodja aplikacije. Anthropic je model učil upiranja zlonamernim navodilom, skritim v tuji vsebini, vendar to ne izključuje napačnih ugotovitev: načrt, spremembe in ugotovitve je treba preveriti pri dejanski nalogi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-5-20251101 | 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.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | 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 $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "claude-opus-4-5-20251101",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'claude-opus-4-5-20251101', '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': 'claude-opus-4-5-20251101', '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 claude-opus-4-5-20251101
Ailoot Ultra claude-opus-4-5-20251101
/chat/completions
Tehnični primer v angleščini
Fix a mutation-dependent retry bug\n\nReview this Python function: def ready(items):\n for item in items:\n if item["done"]:\n items.remove(item)\n return items\nWith two adjacent completed items, one remains. Propose a minimal correction that preserves the input list, and provide tests for adjacent completed items, no completed items and an empty list.A corrected Python function, a brief bug explanation and three executable test cases.Check that iteration does not mutate the source list and that the test with two adjacent completed items removes both from the result.