Claude Fable 5 är utformad för krävande utvecklings- och forskningsarbete: analys av ett stort problem, stegvis utförande av åtgärder och granskning av resultatet. Anthropic framhåller programvaruutveckling, professionell analys, visuell förståelse och långa självständiga uppgifter. Modellen kan hålla arbetets riktning medan uppgiften går genom läsning av material, resonemang och verktygsanrop.
För sådana arbetsflöden beskriver tillverkaren filbaserat minne: viktiga uppgifter och arbetsanteckningar sparas utanför det aktuella samtalet och används när arbetet fortsätter. Funktionen kräver läs- och skrivverktyg från applikationen. Kontextstorleken och modellnamnet skapar inte i sig ett bestående minne mellan oberoende anrop.
Fable 5 tar emot text och bilder och ger resultatet som text. Visuella användningsområden omfattar extrahering av tal ur detaljerade vetenskapliga illustrationer och återskapande av gränssnitt utifrån en skärmbild. Bilden ger då modellen data och en förlaga som den kan koppla till instruktionen och använda när kod skrivs.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Anthropic visar även uppgifter med fysiska simuleringar, interaktiva program och tredimensionella projekt i en editor. Här arbetar modellen via kod och miljöns verktyg. För att köra kommandon, ändra filer, styra editorn och producera färdigt material måste applikationen tillhandahålla motsvarande verktyg. Dessa scenarier innebär inte att modellen självständigt genererar bilder eller tredimensionella filer med ett enda textsvar.
I Fable 5 är adaptivt resonemang alltid aktiverat. Arbetets djup regleras med effort. Standardnivån är high, och även low, medium, xhigh och max finns. Modellen kan göra ytterligare analys efter uppgiftens svårighetsgrad, inklusive arbete med verktygsresultat. Den ursprungliga interna resonemangskedjan lämnas inte ut. Om applikationen stöder sådan visning kan en kort sammanfattning av resonemanget vara tillgänglig.
Kontextfönstret är 1 miljon token och det maximala svaret 128 tusen token. Inom svarets totala gräns måste det finnas utrymme för både resonemang och slutlig text. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är januari 2026.
Tillverkaren beskriver kodkörning, programmässiga verktygsanrop, hantering av gamla åtgärdsresultat och komprimering av historiken. De gör det möjligt att bygga långvarigt arbete när applikationen har motsvarande stöd. Uppgiftens omfattning kan styras med en uppgiftsbudget, men den ersätter inte modellens gränser eller miljöns begränsningar.
Skyddsmekanismer kan avvisa känsliga förfrågningar.
När inställningar väljs i en metod som stöder dem gäller tillverkarens begränsningar: fortsättning på en i förväg given början av svaret och avvikande värden för temperature, top_p och top_k stöds inte. Vid forskning och utveckling är det viktigt att behålla verifierbart material och resultatkriterier. Förmågan att fortsätta arbetet garanterar inte att varje slutsats eller åtgärd är korrekt.
Tekniskt exempel på engelska
Review a reservation race\n\nReview this Python-style booking logic: 'if stock[item] >= qty: await charge(card); stock[item] -= qty'. Two requests can run concurrently. Identify the overselling risk and propose a minimal design that reserves stock before charging, releases it on a failed charge, and handles duplicate payment callbacks. Return a change plan and three test scenarios; do not claim execution.A focused review with the race, a reservation/settlement sequence and tests for concurrency, failed payment and duplicate callback.The proposal prevents two requests from reserving the same units and treats a repeated callback once.claude-fable-5Claude Fable 5 är avsedd för avancerade resonemang, programvaruutveckling och forskning i flera steg. Stöder långvarigt arbete med verktyg och analys av visuellt material.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Fable 5 är utformad för krävande utvecklings- och forskningsarbete: analys av ett stort problem, stegvis utförande av åtgärder och granskning av resultatet. Anthropic framhåller programvaruutveckling, professionell analys, visuell förståelse och långa självständiga uppgifter. Modellen kan hålla arbetets riktning medan uppgiften går genom läsning av material, resonemang och verktygsanrop.
För sådana arbetsflöden beskriver tillverkaren filbaserat minne: viktiga uppgifter och arbetsanteckningar sparas utanför det aktuella samtalet och används när arbetet fortsätter. Funktionen kräver läs- och skrivverktyg från applikationen. Kontextstorleken och modellnamnet skapar inte i sig ett bestående minne mellan oberoende anrop.
Fable 5 tar emot text och bilder och ger resultatet som text. Visuella användningsområden omfattar extrahering av tal ur detaljerade vetenskapliga illustrationer och återskapande av gränssnitt utifrån en skärmbild. Bilden ger då modellen data och en förlaga som den kan koppla till instruktionen och använda när kod skrivs.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Anthropic visar även uppgifter med fysiska simuleringar, interaktiva program och tredimensionella projekt i en editor. Här arbetar modellen via kod och miljöns verktyg. För att köra kommandon, ändra filer, styra editorn och producera färdigt material måste applikationen tillhandahålla motsvarande verktyg. Dessa scenarier innebär inte att modellen självständigt genererar bilder eller tredimensionella filer med ett enda textsvar.
I Fable 5 är adaptivt resonemang alltid aktiverat. Arbetets djup regleras med effort. Standardnivån är high, och även low, medium, xhigh och max finns. Modellen kan göra ytterligare analys efter uppgiftens svårighetsgrad, inklusive arbete med verktygsresultat. Den ursprungliga interna resonemangskedjan lämnas inte ut. Om applikationen stöder sådan visning kan en kort sammanfattning av resonemanget vara tillgänglig.
Kontextfönstret är 1 miljon token och det maximala svaret 128 tusen token. Inom svarets totala gräns måste det finnas utrymme för både resonemang och slutlig text. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är januari 2026.
Tillverkaren beskriver kodkörning, programmässiga verktygsanrop, hantering av gamla åtgärdsresultat och komprimering av historiken. De gör det möjligt att bygga långvarigt arbete när applikationen har motsvarande stöd. Uppgiftens omfattning kan styras med en uppgiftsbudget, men den ersätter inte modellens gränser eller miljöns begränsningar.
Skyddsmekanismer kan avvisa känsliga förfrågningar.
När inställningar väljs i en metod som stöder dem gäller tillverkarens begränsningar: fortsättning på en i förväg given början av svaret och avvikande värden för temperature, top_p och top_k stöds inte. Vid forskning och utveckling är det viktigt att behålla verifierbart material och resultatkriterier. Förmågan att fortsätta arbetet garanterar inte att varje slutsats eller åtgärd är korrekt.
POST /v1/messagestext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-fable-5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_block[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältsystem | Typstring|content_block[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minimum: 1 Gränsen gäller för: den exakta gränsen för den valda modellen/det valda kortet | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop_sequences | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typtool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: verktyg har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].input_schema | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältthinking.type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältthinking.budget_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältoutput_config.effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmetadata | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältcache_control | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content eller ett type=text-block
Text + bild
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller källa type=url
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaltext, image |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalnull |
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalfaktiskt UTF-8-innehåll infogat som text; fil-ID:n/URLs kräver separat, exakt definierat stöd |
Livscykel: exact retained published method
Metodernas strukturer och ID:n är exakta; leverantörens funktioner är åtskilda från att begäran tillåts.
POST /v1/messagesAiloot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Referensprislistor på modellnivå ändrar inte metodval, prisuppgifter eller avgifter. Aktiva avgifter använder priserna för den valda Ailoot-metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationOpenAI Chat · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
set -eu\n: "${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-fable-5", "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-fable-5", "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-fable-5",\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-fable-5",\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-fable-5',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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-fable-5
Ailoot Ultra claude-fable-5, anthropic/claude-fable-5
/chat/completions
claude-fable-5Claude Fable 5 är avsedd för avancerade resonemang, programvaruutveckling och forskning i flera steg. Stöder långvarigt arbete med verktyg och analys av visuellt material.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Fable 5 är utformad för krävande utvecklings- och forskningsarbete: analys av ett stort problem, stegvis utförande av åtgärder och granskning av resultatet. Anthropic framhåller programvaruutveckling, professionell analys, visuell förståelse och långa självständiga uppgifter. Modellen kan hålla arbetets riktning medan uppgiften går genom läsning av material, resonemang och verktygsanrop.
För sådana arbetsflöden beskriver tillverkaren filbaserat minne: viktiga uppgifter och arbetsanteckningar sparas utanför det aktuella samtalet och används när arbetet fortsätter. Funktionen kräver läs- och skrivverktyg från applikationen. Kontextstorleken och modellnamnet skapar inte i sig ett bestående minne mellan oberoende anrop.
Fable 5 tar emot text och bilder och ger resultatet som text. Visuella användningsområden omfattar extrahering av tal ur detaljerade vetenskapliga illustrationer och återskapande av gränssnitt utifrån en skärmbild. Bilden ger då modellen data och en förlaga som den kan koppla till instruktionen och använda när kod skrivs.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Anthropic visar även uppgifter med fysiska simuleringar, interaktiva program och tredimensionella projekt i en editor. Här arbetar modellen via kod och miljöns verktyg. För att köra kommandon, ändra filer, styra editorn och producera färdigt material måste applikationen tillhandahålla motsvarande verktyg. Dessa scenarier innebär inte att modellen självständigt genererar bilder eller tredimensionella filer med ett enda textsvar.
I Fable 5 är adaptivt resonemang alltid aktiverat. Arbetets djup regleras med effort. Standardnivån är high, och även low, medium, xhigh och max finns. Modellen kan göra ytterligare analys efter uppgiftens svårighetsgrad, inklusive arbete med verktygsresultat. Den ursprungliga interna resonemangskedjan lämnas inte ut. Om applikationen stöder sådan visning kan en kort sammanfattning av resonemanget vara tillgänglig.
Kontextfönstret är 1 miljon token och det maximala svaret 128 tusen token. Inom svarets totala gräns måste det finnas utrymme för både resonemang och slutlig text. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är januari 2026.
Tillverkaren beskriver kodkörning, programmässiga verktygsanrop, hantering av gamla åtgärdsresultat och komprimering av historiken. De gör det möjligt att bygga långvarigt arbete när applikationen har motsvarande stöd. Uppgiftens omfattning kan styras med en uppgiftsbudget, men den ersätter inte modellens gränser eller miljöns begränsningar.
Skyddsmekanismer kan avvisa känsliga förfrågningar.
När inställningar väljs i en metod som stöder dem gäller tillverkarens begränsningar: fortsättning på en i förväg given början av svaret och avvikande värden för temperature, top_p och top_k stöds inte. Vid forskning och utveckling är det viktigt att behålla verifierbart material och resultatkriterier. Förmågan att fortsätta arbetet garanterar inte att varje slutsats eller åtgärd är korrekt.
POST /v1/responsestext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-fable-5 | Standard— |
Fältinput | Typstring|input_item[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältinput[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser message, reasoning, function_call, function_call_output | Standard— |
Fältinput[].content | Typstring|content_part[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältinput[].call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: function_call_output; behåll det faktiska returnerade call_id | Standard— |
Fältinput[].output | Typstring|content_part[] | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: function_call_output | Standard— |
Fältmax_output_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typtool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning.effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning.summary | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttext.format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttext.verbosity | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinclude | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstore | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprevious_response_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser ID-krav: Endast ett faktiskt svars-ID från en fortsättning som stöds Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_key | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Text · UTF8-text
indatatext eller en input_text-del
Text + bild
{type:input_image,image_url}
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaltext, image |
Parameterrequired | Avtalmodel, input |
Parameteroptional_controls | Avtalnull |
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalfaktiskt UTF-8-innehåll infogat som text; fil-ID:n/URLs kräver separat, exakt definierat stöd |
Livscykel: exact retained published method
Metodernas strukturer och ID:n är exakta; leverantörens funktioner är åtskilda från att begäran tillåts.
POST /v1/responsesAiloot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Referensprislistor på modellnivå ändrar inte metodval, prisuppgifter eller avgifter. Aktiva avgifter använder priserna för den valda Ailoot-metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationOpenAI Chat · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
set -eu\n: "${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-fable-5", "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-fable-5", "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-fable-5", 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-fable-5", 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-fable-5", 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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje utdatapost och innehållsdel, det faktiska call_id för funktionen, krypterat resonemang och användningsuppgifter. Bevara vid strömning den fullständiga identiteten för händelsen/posten.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältstatus | Typstring |
Fältoutput[] | Typmessage|reasoning|function_call|other item |
Fältoutput[].content[] | Typcontent part |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-fable-5
Ailoot Ultra claude-fable-5, anthropic/claude-fable-5
/chat/completions
claude-fable-5Claude Fable 5 är avsedd för avancerade resonemang, programvaruutveckling och forskning i flera steg. Stöder långvarigt arbete med verktyg och analys av visuellt material.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Fable 5 är utformad för krävande utvecklings- och forskningsarbete: analys av ett stort problem, stegvis utförande av åtgärder och granskning av resultatet. Anthropic framhåller programvaruutveckling, professionell analys, visuell förståelse och långa självständiga uppgifter. Modellen kan hålla arbetets riktning medan uppgiften går genom läsning av material, resonemang och verktygsanrop.
För sådana arbetsflöden beskriver tillverkaren filbaserat minne: viktiga uppgifter och arbetsanteckningar sparas utanför det aktuella samtalet och används när arbetet fortsätter. Funktionen kräver läs- och skrivverktyg från applikationen. Kontextstorleken och modellnamnet skapar inte i sig ett bestående minne mellan oberoende anrop.
Fable 5 tar emot text och bilder och ger resultatet som text. Visuella användningsområden omfattar extrahering av tal ur detaljerade vetenskapliga illustrationer och återskapande av gränssnitt utifrån en skärmbild. Bilden ger då modellen data och en förlaga som den kan koppla till instruktionen och använda när kod skrivs.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Anthropic visar även uppgifter med fysiska simuleringar, interaktiva program och tredimensionella projekt i en editor. Här arbetar modellen via kod och miljöns verktyg. För att köra kommandon, ändra filer, styra editorn och producera färdigt material måste applikationen tillhandahålla motsvarande verktyg. Dessa scenarier innebär inte att modellen självständigt genererar bilder eller tredimensionella filer med ett enda textsvar.
I Fable 5 är adaptivt resonemang alltid aktiverat. Arbetets djup regleras med effort. Standardnivån är high, och även low, medium, xhigh och max finns. Modellen kan göra ytterligare analys efter uppgiftens svårighetsgrad, inklusive arbete med verktygsresultat. Den ursprungliga interna resonemangskedjan lämnas inte ut. Om applikationen stöder sådan visning kan en kort sammanfattning av resonemanget vara tillgänglig.
Kontextfönstret är 1 miljon token och det maximala svaret 128 tusen token. Inom svarets totala gräns måste det finnas utrymme för både resonemang och slutlig text. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är januari 2026.
Tillverkaren beskriver kodkörning, programmässiga verktygsanrop, hantering av gamla åtgärdsresultat och komprimering av historiken. De gör det möjligt att bygga långvarigt arbete när applikationen har motsvarande stöd. Uppgiftens omfattning kan styras med en uppgiftsbudget, men den ersätter inte modellens gränser eller miljöns begränsningar.
Skyddsmekanismer kan avvisa känsliga förfrågningar.
När inställningar väljs i en metod som stöder dem gäller tillverkarens begränsningar: fortsättning på en i förväg given början av svaret och avvikande värden för temperature, top_p och top_k stöds inte. Vid forskning och utveckling är det viktigt att behålla verifierbart material och resultatkriterier. Förmågan att fortsätta arbetet garanterar inte att varje slutsats eller åtgärd är korrekt.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-fable-5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
Text + bild
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaltext, image |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parameteroptional_controls | Avtalnull |
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalfaktiskt UTF-8-innehåll infogat som text; fil-ID:n/URLs kräver separat, exakt definierat stöd |
Livscykel: exact retained published method
Metodernas strukturer och ID:n är exakta; leverantörens funktioner är åtskilda från att begäran tillåts.
POST /v1/chat/completionsAiloot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Referensprislistor på modellnivå ändrar inte metodval, prisuppgifter eller avgifter. Aktiva avgifter använder priserna för den valda Ailoot-metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationOpenAI Chat · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Nivå 1 baserad på begärans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
set -eu\n: "${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-fable-5", "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-fable-5", "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-fable-5",\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-fable-5",\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-fable-5',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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-fable-5
Ailoot Ultra claude-fable-5, anthropic/claude-fable-5
/chat/completions
claude-fable-5Claude Fable 5 är avsedd för avancerade resonemang, programvaruutveckling och forskning i flera steg. Stöder långvarigt arbete med verktyg och analys av visuellt material.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Fable 5 är utformad för krävande utvecklings- och forskningsarbete: analys av ett stort problem, stegvis utförande av åtgärder och granskning av resultatet. Anthropic framhåller programvaruutveckling, professionell analys, visuell förståelse och långa självständiga uppgifter. Modellen kan hålla arbetets riktning medan uppgiften går genom läsning av material, resonemang och verktygsanrop.
För sådana arbetsflöden beskriver tillverkaren filbaserat minne: viktiga uppgifter och arbetsanteckningar sparas utanför det aktuella samtalet och används när arbetet fortsätter. Funktionen kräver läs- och skrivverktyg från applikationen. Kontextstorleken och modellnamnet skapar inte i sig ett bestående minne mellan oberoende anrop.
Fable 5 tar emot text och bilder och ger resultatet som text. Visuella användningsområden omfattar extrahering av tal ur detaljerade vetenskapliga illustrationer och återskapande av gränssnitt utifrån en skärmbild. Bilden ger då modellen data och en förlaga som den kan koppla till instruktionen och använda när kod skrivs.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Anthropic visar även uppgifter med fysiska simuleringar, interaktiva program och tredimensionella projekt i en editor. Här arbetar modellen via kod och miljöns verktyg. För att köra kommandon, ändra filer, styra editorn och producera färdigt material måste applikationen tillhandahålla motsvarande verktyg. Dessa scenarier innebär inte att modellen självständigt genererar bilder eller tredimensionella filer med ett enda textsvar.
I Fable 5 är adaptivt resonemang alltid aktiverat. Arbetets djup regleras med effort. Standardnivån är high, och även low, medium, xhigh och max finns. Modellen kan göra ytterligare analys efter uppgiftens svårighetsgrad, inklusive arbete med verktygsresultat. Den ursprungliga interna resonemangskedjan lämnas inte ut. Om applikationen stöder sådan visning kan en kort sammanfattning av resonemanget vara tillgänglig.
Kontextfönstret är 1 miljon token och det maximala svaret 128 tusen token. Inom svarets totala gräns måste det finnas utrymme för både resonemang och slutlig text. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är januari 2026.
Tillverkaren beskriver kodkörning, programmässiga verktygsanrop, hantering av gamla åtgärdsresultat och komprimering av historiken. De gör det möjligt att bygga långvarigt arbete när applikationen har motsvarande stöd. Uppgiftens omfattning kan styras med en uppgiftsbudget, men den ersätter inte modellens gränser eller miljöns begränsningar.
Skyddsmekanismer kan avvisa känsliga förfrågningar.
När inställningar väljs i en metod som stöder dem gäller tillverkarens begränsningar: fortsättning på en i förväg given början av svaret och avvikande värden för temperature, top_p och top_k stöds inte. Vid forskning och utveckling är det viktigt att behålla verifierbart material och resultatkriterier. Förmågan att fortsätta arbetet garanterar inte att varje slutsats eller åtgärd är korrekt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-fable-5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Textsamtal | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametercontrol_scope | AvtalTextsamtal; stream är ett booleskt värde och har false som standard. |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Metodalias: /chat/completions
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"claude-fable-5","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="claude-fable-5", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-fable-5
Ailoot Ultra claude-fable-5, anthropic/claude-fable-5
/chat/completions
claude-fable-5Claude Fable 5 är avsedd för avancerade resonemang, programvaruutveckling och forskning i flera steg. Stöder långvarigt arbete med verktyg och analys av visuellt material.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Fable 5 är utformad för krävande utvecklings- och forskningsarbete: analys av ett stort problem, stegvis utförande av åtgärder och granskning av resultatet. Anthropic framhåller programvaruutveckling, professionell analys, visuell förståelse och långa självständiga uppgifter. Modellen kan hålla arbetets riktning medan uppgiften går genom läsning av material, resonemang och verktygsanrop.
För sådana arbetsflöden beskriver tillverkaren filbaserat minne: viktiga uppgifter och arbetsanteckningar sparas utanför det aktuella samtalet och används när arbetet fortsätter. Funktionen kräver läs- och skrivverktyg från applikationen. Kontextstorleken och modellnamnet skapar inte i sig ett bestående minne mellan oberoende anrop.
Fable 5 tar emot text och bilder och ger resultatet som text. Visuella användningsområden omfattar extrahering av tal ur detaljerade vetenskapliga illustrationer och återskapande av gränssnitt utifrån en skärmbild. Bilden ger då modellen data och en förlaga som den kan koppla till instruktionen och använda när kod skrivs.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Anthropic visar även uppgifter med fysiska simuleringar, interaktiva program och tredimensionella projekt i en editor. Här arbetar modellen via kod och miljöns verktyg. För att köra kommandon, ändra filer, styra editorn och producera färdigt material måste applikationen tillhandahålla motsvarande verktyg. Dessa scenarier innebär inte att modellen självständigt genererar bilder eller tredimensionella filer med ett enda textsvar.
I Fable 5 är adaptivt resonemang alltid aktiverat. Arbetets djup regleras med effort. Standardnivån är high, och även low, medium, xhigh och max finns. Modellen kan göra ytterligare analys efter uppgiftens svårighetsgrad, inklusive arbete med verktygsresultat. Den ursprungliga interna resonemangskedjan lämnas inte ut. Om applikationen stöder sådan visning kan en kort sammanfattning av resonemanget vara tillgänglig.
Kontextfönstret är 1 miljon token och det maximala svaret 128 tusen token. Inom svarets totala gräns måste det finnas utrymme för både resonemang och slutlig text. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är januari 2026.
Tillverkaren beskriver kodkörning, programmässiga verktygsanrop, hantering av gamla åtgärdsresultat och komprimering av historiken. De gör det möjligt att bygga långvarigt arbete när applikationen har motsvarande stöd. Uppgiftens omfattning kan styras med en uppgiftsbudget, men den ersätter inte modellens gränser eller miljöns begränsningar.
Skyddsmekanismer kan avvisa känsliga förfrågningar.
När inställningar väljs i en metod som stöder dem gäller tillverkarens begränsningar: fortsättning på en i förväg given början av svaret och avvikande värden för temperature, top_p och top_k stöds inte. Vid forskning och utveckling är det viktigt att behålla verifierbart material och resultatkriterier. Förmågan att fortsätta arbetet garanterar inte att varje slutsats eller åtgärd är korrekt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-fable-5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "claude-fable-5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-fable-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-fable-5', '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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-fable-5
Ailoot Ultra claude-fable-5, anthropic/claude-fable-5
/chat/completions
anthropic/claude-fable-5Claude Fable 5 är avsedd för avancerade resonemang, programvaruutveckling och forskning i flera steg. Stöder långvarigt arbete med verktyg och analys av visuellt material.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Fable 5 är utformad för krävande utvecklings- och forskningsarbete: analys av ett stort problem, stegvis utförande av åtgärder och granskning av resultatet. Anthropic framhåller programvaruutveckling, professionell analys, visuell förståelse och långa självständiga uppgifter. Modellen kan hålla arbetets riktning medan uppgiften går genom läsning av material, resonemang och verktygsanrop.
För sådana arbetsflöden beskriver tillverkaren filbaserat minne: viktiga uppgifter och arbetsanteckningar sparas utanför det aktuella samtalet och används när arbetet fortsätter. Funktionen kräver läs- och skrivverktyg från applikationen. Kontextstorleken och modellnamnet skapar inte i sig ett bestående minne mellan oberoende anrop.
Fable 5 tar emot text och bilder och ger resultatet som text. Visuella användningsområden omfattar extrahering av tal ur detaljerade vetenskapliga illustrationer och återskapande av gränssnitt utifrån en skärmbild. Bilden ger då modellen data och en förlaga som den kan koppla till instruktionen och använda när kod skrivs.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Anthropic visar även uppgifter med fysiska simuleringar, interaktiva program och tredimensionella projekt i en editor. Här arbetar modellen via kod och miljöns verktyg. För att köra kommandon, ändra filer, styra editorn och producera färdigt material måste applikationen tillhandahålla motsvarande verktyg. Dessa scenarier innebär inte att modellen självständigt genererar bilder eller tredimensionella filer med ett enda textsvar.
I Fable 5 är adaptivt resonemang alltid aktiverat. Arbetets djup regleras med effort. Standardnivån är high, och även low, medium, xhigh och max finns. Modellen kan göra ytterligare analys efter uppgiftens svårighetsgrad, inklusive arbete med verktygsresultat. Den ursprungliga interna resonemangskedjan lämnas inte ut. Om applikationen stöder sådan visning kan en kort sammanfattning av resonemanget vara tillgänglig.
Kontextfönstret är 1 miljon token och det maximala svaret 128 tusen token. Inom svarets totala gräns måste det finnas utrymme för både resonemang och slutlig text. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är januari 2026.
Tillverkaren beskriver kodkörning, programmässiga verktygsanrop, hantering av gamla åtgärdsresultat och komprimering av historiken. De gör det möjligt att bygga långvarigt arbete när applikationen har motsvarande stöd. Uppgiftens omfattning kan styras med en uppgiftsbudget, men den ersätter inte modellens gränser eller miljöns begränsningar.
Skyddsmekanismer kan avvisa känsliga förfrågningar.
När inställningar väljs i en metod som stöder dem gäller tillverkarens begränsningar: fortsättning på en i förväg given början av svaret och avvikande värden för temperature, top_p och top_k stöds inte. Vid forskning och utveckling är det viktigt att behålla verifierbart material och resultatkriterier. Förmågan att fortsätta arbetet garanterar inte att varje slutsats eller åtgärd är korrekt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser anthropic/claude-fable-5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-fable-5", "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-fable-5',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-fable-5',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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-fable-5
Ailoot Ultra claude-fable-5, anthropic/claude-fable-5
/chat/completions
anthropic/claude-fable-5Claude Fable 5 är avsedd för avancerade resonemang, programvaruutveckling och forskning i flera steg. Stöder långvarigt arbete med verktyg och analys av visuellt material.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude Fable 5 är utformad för krävande utvecklings- och forskningsarbete: analys av ett stort problem, stegvis utförande av åtgärder och granskning av resultatet. Anthropic framhåller programvaruutveckling, professionell analys, visuell förståelse och långa självständiga uppgifter. Modellen kan hålla arbetets riktning medan uppgiften går genom läsning av material, resonemang och verktygsanrop.
För sådana arbetsflöden beskriver tillverkaren filbaserat minne: viktiga uppgifter och arbetsanteckningar sparas utanför det aktuella samtalet och används när arbetet fortsätter. Funktionen kräver läs- och skrivverktyg från applikationen. Kontextstorleken och modellnamnet skapar inte i sig ett bestående minne mellan oberoende anrop.
Fable 5 tar emot text och bilder och ger resultatet som text. Visuella användningsområden omfattar extrahering av tal ur detaljerade vetenskapliga illustrationer och återskapande av gränssnitt utifrån en skärmbild. Bilden ger då modellen data och en förlaga som den kan koppla till instruktionen och använda när kod skrivs.
Tillverkarens format för vanlig visuell indata är JPEG/PNG/GIF/WebP, med den första bildrutan från animationer. Vid modellens egen bildanalys är långsidan 2576 pixlar och antalet visuella token 4784. Stora bilder skalas ned före analysen. Stöd för filer och parametrar beror på applikationens metod.
Anthropic visar även uppgifter med fysiska simuleringar, interaktiva program och tredimensionella projekt i en editor. Här arbetar modellen via kod och miljöns verktyg. För att köra kommandon, ändra filer, styra editorn och producera färdigt material måste applikationen tillhandahålla motsvarande verktyg. Dessa scenarier innebär inte att modellen självständigt genererar bilder eller tredimensionella filer med ett enda textsvar.
I Fable 5 är adaptivt resonemang alltid aktiverat. Arbetets djup regleras med effort. Standardnivån är high, och även low, medium, xhigh och max finns. Modellen kan göra ytterligare analys efter uppgiftens svårighetsgrad, inklusive arbete med verktygsresultat. Den ursprungliga interna resonemangskedjan lämnas inte ut. Om applikationen stöder sådan visning kan en kort sammanfattning av resonemanget vara tillgänglig.
Kontextfönstret är 1 miljon token och det maximala svaret 128 tusen token. Inom svarets totala gräns måste det finnas utrymme för både resonemang och slutlig text. Den tillförlitliga gränsen för de inbyggda kunskaperna är januari 2026.
Tillverkaren beskriver kodkörning, programmässiga verktygsanrop, hantering av gamla åtgärdsresultat och komprimering av historiken. De gör det möjligt att bygga långvarigt arbete när applikationen har motsvarande stöd. Uppgiftens omfattning kan styras med en uppgiftsbudget, men den ersätter inte modellens gränser eller miljöns begränsningar.
Skyddsmekanismer kan avvisa känsliga förfrågningar.
När inställningar väljs i en metod som stöder dem gäller tillverkarens begränsningar: fortsättning på en i förväg given början av svaret och avvikande värden för temperature, top_p och top_k stöds inte. Vid forskning och utveckling är det viktigt att behålla verifierbart material och resultatkriterier. Förmågan att fortsätta arbetet garanterar inte att varje slutsats eller åtgärd är korrekt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser anthropic/claude-fable-5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.02 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.1 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.002 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.025 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim $0.04 / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "anthropic/claude-fable-5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-fable-5', '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-fable-5', '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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot claude-fable-5
Ailoot Ultra claude-fable-5, anthropic/claude-fable-5
/chat/completions
Tekniskt exempel på engelska
Review a reservation race\n\nReview this Python-style booking logic: 'if stock[item] >= qty: await charge(card); stock[item] -= qty'. Two requests can run concurrently. Identify the overselling risk and propose a minimal design that reserves stock before charging, releases it on a failed charge, and handles duplicate payment callbacks. Return a change plan and three test scenarios; do not claim execution.A focused review with the race, a reservation/settlement sequence and tests for concurrency, failed payment and duplicate callback.The proposal prevents two requests from reserving the same units and treats a repeated callback once.