Anthropic ustvarja Claude Opus 4.7 za zahtevne, dolgotrajne razvojne naloge. Pri njegovi predstavitvi je poudarek na postopnem izvajanju dela, pozornem upoštevanju navodil in iskanju načinov preverjanja lastnega rezultata pred končnim sporočilom. Model je primeren za raziskovanje zahtevnega problema v kodi in pripravo strokovnega gradiva, kjer sta hkrati potrebna tehnična rešitev in jasna predstavitev.
Opus 4.7 besedilo navodil upošteva dobesedno. Nalogo je najbolje določiti z jasnimi mejami: katere dele je treba spremeniti, kaj preveriti in kakšen mora biti rezultat. Če pogoj velja za vse dele dela, ga je treba tako tudi opisati. Proizvajalec izpostavlja tudi uporabo beležk v datotečnem pomnilniku za dolgotrajne naloge, vendar branje in shranjevanje takšnih beležk zahtevata orodja aplikacije.
Model sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo. Za vizualni vhod je podprta ločljivost do 2576 slikovnih pik po daljši stranici, približno 3,75 milijona slikovnih pik. To je koristno za bogate posnetke zaslona, izluščanje podatkov iz zahtevnih diagramov in naloge s podrobnim vizualnim vzorcem.
Proizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 2576 slikovnih pik, 4784 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.
Visoka ločljivost pomaga ohraniti podrobnosti, vendar vizualnega razumevanja ne naredi nezmotljivega. Na izhodu lahko dobite razlago, podatkovno strukturo ali kodo; ustvarjanje in urejanje same slike ni izhodna zmožnost modela. Za upravljanje vmesnika so potrebna sredstva, ki modelu kažejo zaslon in izvajajo dejanja v aplikaciji.
Kontekst obsega 1 milijon tokenov, v običajnem načinu pa je najdaljši odgovor 128 tisoč tokenov. Podprto je prilagodljivo sklepanje; ročnega extended thinking z budget_tokens v tej različici ni. Običajna raven effort je high; na voljo so tudi low, medium, xhigh in max. Raven xhigh predstavlja ločeno nastavitev med high in max za dolgotrajno inženirsko in agentsko delo.
Pri nizkih ravneh intenzivnosti model še posebej strogo omejuje delo na zahtevano. Za zahtevno raziskovanje proizvajalec priporoča dovolj prostora za sklepanje in odgovor. Pri tej različici je posodobljen način razdeljevanja besedila na tokene, zato enak obseg besedila nima vedno dolžine v tokenih, ki ste je vajeni iz prejšnjih različic.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je januar 2026. Za aktualno raziskovanje, delo z dokumenti in izvajanje kode se uporabljajo gradivo in orodja, ki jih zagotovi aplikacija. Opus 4.7 ima zaščitne mehanizme, ki lahko blokirajo prepovedane ali visoko tvegane zahteve na področju kibernetske varnosti. Njegova pozornost preverjanju rezultata je pri delu koristna, vendar je končne spremembe in ugotovitve še vedno treba preveriti v konkretnem okolju.
", "aboutText": "### Temeljito inženirsko delo\n\nAnthropic ustvarja Claude Opus 4.7 za zahtevne, dolgotrajne razvojne naloge. Pri njegovi predstavitvi je poudarek na postopnem izvajanju dela, pozornem upoštevanju navodil in iskanju načinov preverjanja lastnega rezultata pred končnim sporočilom. Model je primeren za raziskovanje zahtevnega problema v kodi in pripravo strokovnega gradiva, kjer sta hkrati potrebna tehnična rešitev in jasna predstavitev.\n\nOpus 4.7 besedilo navodil upošteva dobesedno. Nalogo je najbolje določiti z jasnimi mejami: katere dele je treba spremeniti, kaj preveriti in kakšen mora biti rezultat. Če pogoj velja za vse dele dela, ga je treba tako tudi opisati. Proizvajalec izpostavlja tudi uporabo beležk v datotečnem pomnilniku za dolgotrajne naloge, vendar branje in shranjevanje takšnih beležk zahtevata orodja aplikacije.\n\n### Branje gostih shem in posnetkov vmesnika\n\nModel sprejema **besedilo in slike** ter vrača **besedilo**. Za vizualni vhod je podprta ločljivost do **2576 slikovnih pik po daljši stranici**, približno **3,75 milijona slikovnih pik**. To je koristno za bogate posnetke zaslona, izluščanje podatkov iz zahtevnih diagramov in naloge s podrobnim vizualnim vzorcem.\n\nProizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 2576 slikovnih pik, 4784 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.\n\nVisoka ločljivost pomaga ohraniti podrobnosti, vendar vizualnega razumevanja ne naredi nezmotljivega. Na izhodu lahko dobite razlago, podatkovno strukturo ali kodo; ustvarjanje in urejanje same slike ni izhodna zmožnost modela. Za upravljanje vmesnika so potrebna sredstva, ki modelu kažejo zaslon in izvajajo dejanja v aplikaciji.\n\n### Globina in obseg naloge\n\nKontekst obsega **1 milijon tokenov**, v običajnem načinu pa je najdaljši odgovor **128 tisoč tokenov**. Podprto je prilagodljivo sklepanje; ročnega extended thinking z `budget_tokens` v tej različici ni. Običajna raven `effort` je `high`; na voljo so tudi `low`, `medium`, `xhigh` in `max`. Raven `xhigh` predstavlja ločeno nastavitev med `high` in `max` za dolgotrajno inženirsko in agentsko delo.\n\nPri nizkih ravneh intenzivnosti model še posebej strogo omejuje delo na zahtevano. Za zahtevno raziskovanje proizvajalec priporoča dovolj prostora za sklepanje in odgovor. Pri tej različici je posodobljen način razdeljevanja besedila na tokene, zato enak obseg besedila nima vedno dolžine v tokenih, ki ste je vajeni iz prejšnjih različic.\n\n### Pogoji dela\n\nZanesljiva meja vgrajenega znanja je **januar 2026**. Za aktualno raziskovanje, delo z dokumenti in izvajanje kode se uporabljajo gradivo in orodja, ki jih zagotovi aplikacija. Opus 4.7 ima zaščitne mehanizme, ki lahko blokirajo prepovedane ali visoko tvegane zahteve na področju kibernetske varnosti. Njegova pozornost preverjanju rezultata je pri delu koristna, vendar je končne spremembe in ugotovitve še vedno treba preveriti v konkretnem okolju.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Review a narrowly scoped parser fix\n\nReview this parser specification: trim outer whitespace, accept a signed base-10 integer, and reject decimals or trailing text. The current implementation uses parseInt(value, 10), so '12cats' passes. Provide a minimal JavaScript replacement and tests. Change only validation and parsing; preserve the surrounding interface and error message 'Invalid integer'.A focused replacement function and test cases for signed integers, whitespace, decimals, trailing text and empty input.12cats and 1.5 fail while ' -12 ' succeeds, and the requested error message is unchanged.claude-opus-4-7Claude Opus 4.7 je zasnovan za zahtevno inženirsko delo ter analizo dokumentov in slik z drobnimi podrobnostmi. Posebno pozornost posveča natančnemu upoštevanju navodil in preverjanju rezultata.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Anthropic ustvarja Claude Opus 4.7 za zahtevne, dolgotrajne razvojne naloge. Pri njegovi predstavitvi je poudarek na postopnem izvajanju dela, pozornem upoštevanju navodil in iskanju načinov preverjanja lastnega rezultata pred končnim sporočilom. Model je primeren za raziskovanje zahtevnega problema v kodi in pripravo strokovnega gradiva, kjer sta hkrati potrebna tehnična rešitev in jasna predstavitev.
Opus 4.7 besedilo navodil upošteva dobesedno. Nalogo je najbolje določiti z jasnimi mejami: katere dele je treba spremeniti, kaj preveriti in kakšen mora biti rezultat. Če pogoj velja za vse dele dela, ga je treba tako tudi opisati. Proizvajalec izpostavlja tudi uporabo beležk v datotečnem pomnilniku za dolgotrajne naloge, vendar branje in shranjevanje takšnih beležk zahtevata orodja aplikacije.
Model sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo. Za vizualni vhod je podprta ločljivost do 2576 slikovnih pik po daljši stranici, približno 3,75 milijona slikovnih pik. To je koristno za bogate posnetke zaslona, izluščanje podatkov iz zahtevnih diagramov in naloge s podrobnim vizualnim vzorcem.
Proizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 2576 slikovnih pik, 4784 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.
Visoka ločljivost pomaga ohraniti podrobnosti, vendar vizualnega razumevanja ne naredi nezmotljivega. Na izhodu lahko dobite razlago, podatkovno strukturo ali kodo; ustvarjanje in urejanje same slike ni izhodna zmožnost modela. Za upravljanje vmesnika so potrebna sredstva, ki modelu kažejo zaslon in izvajajo dejanja v aplikaciji.
Kontekst obsega 1 milijon tokenov, v običajnem načinu pa je najdaljši odgovor 128 tisoč tokenov. Podprto je prilagodljivo sklepanje; ročnega extended thinking z budget_tokens v tej različici ni. Običajna raven effort je high; na voljo so tudi low, medium, xhigh in max. Raven xhigh predstavlja ločeno nastavitev med high in max za dolgotrajno inženirsko in agentsko delo.
Pri nizkih ravneh intenzivnosti model še posebej strogo omejuje delo na zahtevano. Za zahtevno raziskovanje proizvajalec priporoča dovolj prostora za sklepanje in odgovor. Pri tej različici je posodobljen način razdeljevanja besedila na tokene, zato enak obseg besedila nima vedno dolžine v tokenih, ki ste je vajeni iz prejšnjih različic.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je januar 2026. Za aktualno raziskovanje, delo z dokumenti in izvajanje kode se uporabljajo gradivo in orodja, ki jih zagotovi aplikacija. Opus 4.7 ima zaščitne mehanizme, ki lahko blokirajo prepovedane ali visoko tvegane zahteve na področju kibernetske varnosti. Njegova pozornost preverjanju rezultata je pri delu koristna, vendar je končne spremembe in ugotovitve še vedno treba preveriti v konkretnem okolju.
POST /v1/messagestext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-7 | 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.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOpenAI Chat · Osnovne cene žetonov | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevOpenAI Chat · Razred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevAnthropic Messages · Osnovne cene žetonov | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevAnthropic Messages · Razred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
set -eu\n: "${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-4-7", "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-4-7", "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-4-7",\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-4-7",\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-4-7',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-4-7
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.7
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
claude-opus-4-7Claude Opus 4.7 je zasnovan za zahtevno inženirsko delo ter analizo dokumentov in slik z drobnimi podrobnostmi. Posebno pozornost posveča natančnemu upoštevanju navodil in preverjanju rezultata.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Anthropic ustvarja Claude Opus 4.7 za zahtevne, dolgotrajne razvojne naloge. Pri njegovi predstavitvi je poudarek na postopnem izvajanju dela, pozornem upoštevanju navodil in iskanju načinov preverjanja lastnega rezultata pred končnim sporočilom. Model je primeren za raziskovanje zahtevnega problema v kodi in pripravo strokovnega gradiva, kjer sta hkrati potrebna tehnična rešitev in jasna predstavitev.
Opus 4.7 besedilo navodil upošteva dobesedno. Nalogo je najbolje določiti z jasnimi mejami: katere dele je treba spremeniti, kaj preveriti in kakšen mora biti rezultat. Če pogoj velja za vse dele dela, ga je treba tako tudi opisati. Proizvajalec izpostavlja tudi uporabo beležk v datotečnem pomnilniku za dolgotrajne naloge, vendar branje in shranjevanje takšnih beležk zahtevata orodja aplikacije.
Model sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo. Za vizualni vhod je podprta ločljivost do 2576 slikovnih pik po daljši stranici, približno 3,75 milijona slikovnih pik. To je koristno za bogate posnetke zaslona, izluščanje podatkov iz zahtevnih diagramov in naloge s podrobnim vizualnim vzorcem.
Proizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 2576 slikovnih pik, 4784 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.
Visoka ločljivost pomaga ohraniti podrobnosti, vendar vizualnega razumevanja ne naredi nezmotljivega. Na izhodu lahko dobite razlago, podatkovno strukturo ali kodo; ustvarjanje in urejanje same slike ni izhodna zmožnost modela. Za upravljanje vmesnika so potrebna sredstva, ki modelu kažejo zaslon in izvajajo dejanja v aplikaciji.
Kontekst obsega 1 milijon tokenov, v običajnem načinu pa je najdaljši odgovor 128 tisoč tokenov. Podprto je prilagodljivo sklepanje; ročnega extended thinking z budget_tokens v tej različici ni. Običajna raven effort je high; na voljo so tudi low, medium, xhigh in max. Raven xhigh predstavlja ločeno nastavitev med high in max za dolgotrajno inženirsko in agentsko delo.
Pri nizkih ravneh intenzivnosti model še posebej strogo omejuje delo na zahtevano. Za zahtevno raziskovanje proizvajalec priporoča dovolj prostora za sklepanje in odgovor. Pri tej različici je posodobljen način razdeljevanja besedila na tokene, zato enak obseg besedila nima vedno dolžine v tokenih, ki ste je vajeni iz prejšnjih različic.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je januar 2026. Za aktualno raziskovanje, delo z dokumenti in izvajanje kode se uporabljajo gradivo in orodja, ki jih zagotovi aplikacija. Opus 4.7 ima zaščitne mehanizme, ki lahko blokirajo prepovedane ali visoko tvegane zahteve na področju kibernetske varnosti. Njegova pozornost preverjanju rezultata je pri delu koristna, vendar je končne spremembe in ugotovitve še vedno treba preveriti v konkretnem okolju.
POST /v1/responsestext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-7 | 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.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOpenAI Chat · Osnovne cene žetonov | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevOpenAI Chat · Razred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevAnthropic Messages · Osnovne cene žetonov | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevAnthropic Messages · Razred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
set -eu\n: "${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-4-7", "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-4-7", "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-4-7", 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-4-7", 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-4-7", 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-4-7
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.7
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
claude-opus-4-7Claude Opus 4.7 je zasnovan za zahtevno inženirsko delo ter analizo dokumentov in slik z drobnimi podrobnostmi. Posebno pozornost posveča natančnemu upoštevanju navodil in preverjanju rezultata.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Anthropic ustvarja Claude Opus 4.7 za zahtevne, dolgotrajne razvojne naloge. Pri njegovi predstavitvi je poudarek na postopnem izvajanju dela, pozornem upoštevanju navodil in iskanju načinov preverjanja lastnega rezultata pred končnim sporočilom. Model je primeren za raziskovanje zahtevnega problema v kodi in pripravo strokovnega gradiva, kjer sta hkrati potrebna tehnična rešitev in jasna predstavitev.
Opus 4.7 besedilo navodil upošteva dobesedno. Nalogo je najbolje določiti z jasnimi mejami: katere dele je treba spremeniti, kaj preveriti in kakšen mora biti rezultat. Če pogoj velja za vse dele dela, ga je treba tako tudi opisati. Proizvajalec izpostavlja tudi uporabo beležk v datotečnem pomnilniku za dolgotrajne naloge, vendar branje in shranjevanje takšnih beležk zahtevata orodja aplikacije.
Model sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo. Za vizualni vhod je podprta ločljivost do 2576 slikovnih pik po daljši stranici, približno 3,75 milijona slikovnih pik. To je koristno za bogate posnetke zaslona, izluščanje podatkov iz zahtevnih diagramov in naloge s podrobnim vizualnim vzorcem.
Proizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 2576 slikovnih pik, 4784 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.
Visoka ločljivost pomaga ohraniti podrobnosti, vendar vizualnega razumevanja ne naredi nezmotljivega. Na izhodu lahko dobite razlago, podatkovno strukturo ali kodo; ustvarjanje in urejanje same slike ni izhodna zmožnost modela. Za upravljanje vmesnika so potrebna sredstva, ki modelu kažejo zaslon in izvajajo dejanja v aplikaciji.
Kontekst obsega 1 milijon tokenov, v običajnem načinu pa je najdaljši odgovor 128 tisoč tokenov. Podprto je prilagodljivo sklepanje; ročnega extended thinking z budget_tokens v tej različici ni. Običajna raven effort je high; na voljo so tudi low, medium, xhigh in max. Raven xhigh predstavlja ločeno nastavitev med high in max za dolgotrajno inženirsko in agentsko delo.
Pri nizkih ravneh intenzivnosti model še posebej strogo omejuje delo na zahtevano. Za zahtevno raziskovanje proizvajalec priporoča dovolj prostora za sklepanje in odgovor. Pri tej različici je posodobljen način razdeljevanja besedila na tokene, zato enak obseg besedila nima vedno dolžine v tokenih, ki ste je vajeni iz prejšnjih različic.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je januar 2026. Za aktualno raziskovanje, delo z dokumenti in izvajanje kode se uporabljajo gradivo in orodja, ki jih zagotovi aplikacija. Opus 4.7 ima zaščitne mehanizme, ki lahko blokirajo prepovedane ali visoko tvegane zahteve na področju kibernetske varnosti. Njegova pozornost preverjanju rezultata je pri delu koristna, vendar je končne spremembe in ugotovitve še vedno treba preveriti v konkretnem okolju.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve claude-opus-4-7 | 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.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOpenAI Chat · Osnovne cene žetonov | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevOpenAI Chat · Razred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevAnthropic Messages · Osnovne cene žetonov | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevAnthropic Messages · Razred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
set -eu\n: "${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-4-7", "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-4-7", "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-4-7",\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-4-7",\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-4-7',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-4-7
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.7
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
anthropic/claude-opus-4.7Claude Opus 4.7 je zasnovan za zahtevno inženirsko delo ter analizo dokumentov in slik z drobnimi podrobnostmi. Posebno pozornost posveča natančnemu upoštevanju navodil in preverjanju rezultata.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Anthropic ustvarja Claude Opus 4.7 za zahtevne, dolgotrajne razvojne naloge. Pri njegovi predstavitvi je poudarek na postopnem izvajanju dela, pozornem upoštevanju navodil in iskanju načinov preverjanja lastnega rezultata pred končnim sporočilom. Model je primeren za raziskovanje zahtevnega problema v kodi in pripravo strokovnega gradiva, kjer sta hkrati potrebna tehnična rešitev in jasna predstavitev.
Opus 4.7 besedilo navodil upošteva dobesedno. Nalogo je najbolje določiti z jasnimi mejami: katere dele je treba spremeniti, kaj preveriti in kakšen mora biti rezultat. Če pogoj velja za vse dele dela, ga je treba tako tudi opisati. Proizvajalec izpostavlja tudi uporabo beležk v datotečnem pomnilniku za dolgotrajne naloge, vendar branje in shranjevanje takšnih beležk zahtevata orodja aplikacije.
Model sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo. Za vizualni vhod je podprta ločljivost do 2576 slikovnih pik po daljši stranici, približno 3,75 milijona slikovnih pik. To je koristno za bogate posnetke zaslona, izluščanje podatkov iz zahtevnih diagramov in naloge s podrobnim vizualnim vzorcem.
Proizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 2576 slikovnih pik, 4784 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.
Visoka ločljivost pomaga ohraniti podrobnosti, vendar vizualnega razumevanja ne naredi nezmotljivega. Na izhodu lahko dobite razlago, podatkovno strukturo ali kodo; ustvarjanje in urejanje same slike ni izhodna zmožnost modela. Za upravljanje vmesnika so potrebna sredstva, ki modelu kažejo zaslon in izvajajo dejanja v aplikaciji.
Kontekst obsega 1 milijon tokenov, v običajnem načinu pa je najdaljši odgovor 128 tisoč tokenov. Podprto je prilagodljivo sklepanje; ročnega extended thinking z budget_tokens v tej različici ni. Običajna raven effort je high; na voljo so tudi low, medium, xhigh in max. Raven xhigh predstavlja ločeno nastavitev med high in max za dolgotrajno inženirsko in agentsko delo.
Pri nizkih ravneh intenzivnosti model še posebej strogo omejuje delo na zahtevano. Za zahtevno raziskovanje proizvajalec priporoča dovolj prostora za sklepanje in odgovor. Pri tej različici je posodobljen način razdeljevanja besedila na tokene, zato enak obseg besedila nima vedno dolžine v tokenih, ki ste je vajeni iz prejšnjih različic.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je januar 2026. Za aktualno raziskovanje, delo z dokumenti in izvajanje kode se uporabljajo gradivo in orodja, ki jih zagotovi aplikacija. Opus 4.7 ima zaščitne mehanizme, ki lahko blokirajo prepovedane ali visoko tvegane zahteve na področju kibernetske varnosti. Njegova pozornost preverjanju rezultata je pri delu koristna, vendar je končne spremembe in ugotovitve še vedno treba preveriti v konkretnem okolju.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve anthropic/claude-opus-4.7 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-opus-4.7", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-opus-4.7',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-opus-4.7',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-4-7
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.7
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
anthropic/claude-opus-4.7Claude Opus 4.7 je zasnovan za zahtevno inženirsko delo ter analizo dokumentov in slik z drobnimi podrobnostmi. Posebno pozornost posveča natančnemu upoštevanju navodil in preverjanju rezultata.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Anthropic ustvarja Claude Opus 4.7 za zahtevne, dolgotrajne razvojne naloge. Pri njegovi predstavitvi je poudarek na postopnem izvajanju dela, pozornem upoštevanju navodil in iskanju načinov preverjanja lastnega rezultata pred končnim sporočilom. Model je primeren za raziskovanje zahtevnega problema v kodi in pripravo strokovnega gradiva, kjer sta hkrati potrebna tehnična rešitev in jasna predstavitev.
Opus 4.7 besedilo navodil upošteva dobesedno. Nalogo je najbolje določiti z jasnimi mejami: katere dele je treba spremeniti, kaj preveriti in kakšen mora biti rezultat. Če pogoj velja za vse dele dela, ga je treba tako tudi opisati. Proizvajalec izpostavlja tudi uporabo beležk v datotečnem pomnilniku za dolgotrajne naloge, vendar branje in shranjevanje takšnih beležk zahtevata orodja aplikacije.
Model sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo. Za vizualni vhod je podprta ločljivost do 2576 slikovnih pik po daljši stranici, približno 3,75 milijona slikovnih pik. To je koristno za bogate posnetke zaslona, izluščanje podatkov iz zahtevnih diagramov in naloge s podrobnim vizualnim vzorcem.
Proizvajalčevi formati običajnega vizualnega vhoda so JPEG/PNG/GIF/WebP, pri animaciji prvi kader. Pri izvorni analizi: daljša stranica 2576 slikovnih pik, 4784 vizualnih tokenov; velike slike se pred analizo zmanjšajo. Podpora datotekam in parametrom je odvisna od načina dostopa v aplikaciji.
Visoka ločljivost pomaga ohraniti podrobnosti, vendar vizualnega razumevanja ne naredi nezmotljivega. Na izhodu lahko dobite razlago, podatkovno strukturo ali kodo; ustvarjanje in urejanje same slike ni izhodna zmožnost modela. Za upravljanje vmesnika so potrebna sredstva, ki modelu kažejo zaslon in izvajajo dejanja v aplikaciji.
Kontekst obsega 1 milijon tokenov, v običajnem načinu pa je najdaljši odgovor 128 tisoč tokenov. Podprto je prilagodljivo sklepanje; ročnega extended thinking z budget_tokens v tej različici ni. Običajna raven effort je high; na voljo so tudi low, medium, xhigh in max. Raven xhigh predstavlja ločeno nastavitev med high in max za dolgotrajno inženirsko in agentsko delo.
Pri nizkih ravneh intenzivnosti model še posebej strogo omejuje delo na zahtevano. Za zahtevno raziskovanje proizvajalec priporoča dovolj prostora za sklepanje in odgovor. Pri tej različici je posodobljen način razdeljevanja besedila na tokene, zato enak obseg besedila nima vedno dolžine v tokenih, ki ste je vajeni iz prejšnjih različic.
Zanesljiva meja vgrajenega znanja je januar 2026. Za aktualno raziskovanje, delo z dokumenti in izvajanje kode se uporabljajo gradivo in orodja, ki jih zagotovi aplikacija. Opus 4.7 ima zaščitne mehanizme, ki lahko blokirajo prepovedane ali visoko tvegane zahteve na področju kibernetske varnosti. Njegova pozornost preverjanju rezultata je pri delu koristna, vendar je končne spremembe in ugotovitve še vedno treba preveriti v konkretnem okolju.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve anthropic/claude-opus-4.7 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.01 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.05 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0.0125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura $0.02 / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "anthropic/claude-opus-4.7",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.7', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthropic/claude-opus-4.7', '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-4-7
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.7
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Review a narrowly scoped parser fix\n\nReview this parser specification: trim outer whitespace, accept a signed base-10 integer, and reject decimals or trailing text. The current implementation uses parseInt(value, 10), so '12cats' passes. Provide a minimal JavaScript replacement and tests. Change only validation and parsing; preserve the surrounding interface and error message 'Invalid integer'.A focused replacement function and test cases for signed integers, whitespace, decimals, trailing text and empty input.12cats and 1.5 fail while ' -12 ' succeeds, and the requested error message is unchanged.