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
Trace a cache invalidation defect\n\nReview this change using the supplied contract. Contract: changing an account's role must affect the next permission check. Current flow: update_role writes the database; can_edit reads a role cache with a 15-minute TTL. Propose the smallest correction, explain the failure window, and give regression tests for a demotion and an unrelated account. Do not assume any framework.A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications.A demoted account cannot retain edit permission until the cache expires, while another account's entry remains valid.claude-opus-4-6Claude Opus 4.6 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/messagestext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-6 | 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 →
Referenčne lestvice modela ne spreminjajo izbire metode, ocen cen ali stroškov. Veljavni stroški uporabljajo cene izbrane metode Ailoot.
| Nastavitev | Obračunski pogoji | Strošek |
|---|---|---|
| Nastavitevclaude-opus-4-6 · Privzeta konfiguracija | Obračunski pogojiPrivzeta konfiguracija | Strošek Vhod · Vhod 0,02 $ / 1K žetonov Izhod · Izhod 0,075 $ / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik 0,025 $ / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika 0,002 $ / 1K žetonov |
| Nastavitev | Obračunski pogoji | Strošek |
|---|---|---|
| Nastavitevclaude-opus-4-6 · Privzeta konfiguracija | Obračunski pogojiPrivzeta konfiguracija | Strošek Vhod · Vhod 0,01 $ / 1K žetonov Izhod · Izhod 0,05 $ / 1K žetonov |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="claude-opus-4-6",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "claude-opus-4-6",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='claude-opus-4-6',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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-4-6
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
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/responsestext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-6 | 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 →
Referenčne lestvice modela ne spreminjajo izbire metode, ocen cen ali stroškov. Veljavni stroški uporabljajo cene izbrane metode Ailoot.
| Nastavitev | Obračunski pogoji | Strošek |
|---|---|---|
| Nastavitevclaude-opus-4-6 · Privzeta konfiguracija | Obračunski pogojiPrivzeta konfiguracija | Strošek Vhod · Vhod 0,02 $ / 1K žetonov Izhod · Izhod 0,075 $ / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik 0,025 $ / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika 0,002 $ / 1K žetonov |
| Nastavitev | Obračunski pogoji | Strošek |
|---|---|---|
| Nastavitevclaude-opus-4-6 · Privzeta konfiguracija | Obračunski pogojiPrivzeta konfiguracija | Strošek Vhod · Vhod 0,01 $ / 1K žetonov Izhod · Izhod 0,05 $ / 1K žetonov |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="claude-opus-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "claude-opus-4-6", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="claude-opus-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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-4-6
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
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/completionstext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve 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 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 →
Referenčne lestvice modela ne spreminjajo izbire metode, ocen cen ali stroškov. Veljavni stroški uporabljajo cene izbrane metode Ailoot.
| Nastavitev | Obračunski pogoji | Strošek |
|---|---|---|
| Nastavitevclaude-opus-4-6 · Privzeta konfiguracija | Obračunski pogojiPrivzeta konfiguracija | Strošek Vhod · Vhod 0,02 $ / 1K žetonov Izhod · Izhod 0,075 $ / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik 0,025 $ / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika 0,002 $ / 1K žetonov |
| Nastavitev | Obračunski pogoji | Strošek |
|---|---|---|
| Nastavitevclaude-opus-4-6 · Privzeta konfiguracija | Obračunski pogojiPrivzeta konfiguracija | Strošek Vhod · Vhod 0,01 $ / 1K žetonov Izhod · Izhod 0,05 $ / 1K žetonov |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="claude-opus-4-6",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "claude-opus-4-6",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-opus-4-6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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-4-6
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Trace a cache invalidation defect\n\nReview this change using the supplied contract. Contract: changing an account's role must affect the next permission check. Current flow: update_role writes the database; can_edit reads a role cache with a 15-minute TTL. Propose the smallest correction, explain the failure window, and give regression tests for a demotion and an unrelated account. Do not assume any framework.A code-review note containing cause, a targeted invalidation strategy and two regression-test specifications.A demoted account cannot retain edit permission until the cache expires, while another account's entry remains valid.