Source: https://ailoot.ai/models/sv/claude-opus-4-1-20250805-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/claude-opus-4-1-20250805-thinking/ Language: sv # Anthropic: Claude Opus 4.1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/claude-opus-4-1-20250805-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/claude-opus-4-1-20250805-thinking/facts.json) ## [Anthropic: Claude Opus 4.1](https://ailoot.ai/models/sv/claude-opus-4-1-20250805-thinking/) Claude Opus 4.1 är Anthropics uppdatering av Opus 4 för agentbaserat programvaruarbete, forskning, dataanalys och resonemang. Fokus omfattar att hålla reda på detaljer, kodändringar i flera filer och precis felsökning, med standardsvar eller valfritt utökat resonemang. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/sv/claude-opus-4-1-20250805-thinking/#method-0) Om modellen Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden. Claude Opus 4.1 är Anthropics uppdatering av den ursprungliga Claude Opus 4, med fokus på agentuppgifter, praktiskt kodningsarbete och resonemang. Lanseringsmaterialet framhåller även fördjupad forskning och dataanalys, särskilt att hålla reda på detaljer och använda sökning inom en större uppgift. Det tillhörande tillägget till systemkortet beskriver förbättringar i resonemangskvalitet och instruktionsföljning. Den förblir en separat utgåva från den ursprungliga Opus 4 och de senare modellerna Opus 4.5, 4.6 och 5; deras lägen och gränser ska inte behandlas som specifikationer för denna uppdatering. För kodarbete framhåller lanseringsmaterialet refaktorering över flera filer och förmågan att identifiera precisa korrigeringar i en stor kodbas. Ge modellen relevanta filer eller utdrag, befintligt beteende, önskat beteende och de begränsningar som en giltig ändring måste bevara. En illustrativ begäran kan be den spåra ett fel över sammanhängande funktioner, föreslå den minsta sammanhängande ändringen och förklara varför varje ändrad del behövs. Det användbara resultatet är en granskningsbar korrigering eller ett kodförslag där källsammanhang och antaganden bevaras, snarare än en bred omskrivning som döljer det ursprungliga problemet. För forskning och dataanalys är modellens fokus på detaljer användbart när en fråga beror på flera textavsnitt eller observationer. Tillhandahåll materialet med källidentifierare, definiera frågan och begär underlaget som stöder varje slutsats. Ett praktiskt underlag kan begära en jämförelsetabell som visar var två dokument är överens, var de skiljer sig och vilka frågor som förblir obesvarade. Om sökning ingår i arbetsflödet tillhandahåller applikationen verktyget och det returnerade innehållet. Modellen knyter sedan dessa resultat till befintligt material; ett föreslaget sökande i texten är inte en genomförd hämtning. Opus 4.1 har ett standardsvarsläge och valfritt utökat resonemang. Den äldre resonemangsguiden ger direkt kontroll genom budget\_tokens, med ett minimum på 1 024 token. Budgeten är normalt lägre än max\_tokens eftersom internt resonemang och slutsvaret delar på genereringsutrymmet. Den är ett mål för resonemang, inte ett löfte om att förbruka hela mängden. Adaptivt resonemang och effort-kontrollerna i senare Opus-utgåvor är separata förmågor. Förbered ett fullständigt problem och ange slutsvarets format så att den extra analysen leder till det resultat läsaren behöver. Den dokumenterade beta-funktionen för tidigare Claude 4-modeller stöder sammanflätat resonemang: resonemang mellan verktygsanrop inom samma assistenttur. Den använder tillverkarens funktion interleaved-thinking i det Messages-arbetsflöde som stöds. I detta läge kan resonemangsbudgeten sträcka sig över flera block och överskrida max\_tokens-värdet för en enskild tur enligt det dokumenterade undantaget. Returnera det tillhörande resonemangsblocket utan ändringar tillsammans med ett verktygsresultat, inklusive dess signatur. Ett felsökningsflöde kan därmed växla mellan analys, en kontroll utförd av applikationen och tolkning av faktiska utdata, samtidigt som föreslagna åtgärder hålls åtskilda från utförda. Tillägget till systemkortet beskriver även datoranvändningsuppgifter med observation av en skärm, musåtgärder och tangentbordsinmatning, tillsammans med längre kodningsuppgifter med verktyg. Modellen kan resonera utifrån ett tillhandahållet visuellt tillstånd och välja en åtgärd i en ansluten miljö; applikationen utför interaktionen och returnerar det som ändrats. För ett skärmbaserat underlag identifierar du målet, relevanta synliga kontroller och tillåtna åtgärder. För ett dokument- eller dataflöde begär du en textförklaring eller ett strukturerat resultat knutet till det tillhandahållna underlaget. Modellens tolkning och miljöns utförande är separata delar av arbetet. Tillverkarens bedömning rapporterar en känslighet för promptinjektion som liknar den ursprungliga Opus 4-modellens. Den undersöker särskilt dold text eller gränssnittselement som försöker styra en agent bort från användarens uppgift. Håll uppgiftens instruktioner åtskilda från material som returneras av verktyg och bevara det ursprungliga målet när en sida eller ett dokument tolkas. Detta är ett väsentligt villkor för ett agentarbetsflöde: att se en begäran i externt innehåll gör den inte till en instruktion som användaren har godkänt. Modellens skydd gör inte varje påträffad sida till betrodda indata. Dess systemkort beskriver också en kodningsbegränsning som kallas reward hacking, bland annat hårdkodade svar och lösningar anpassade enbart till exemplen framför modellen. Opus 4.1 uppvisar tendenser som liknar Opus 4, med vissa försämringar i dessa fokuserade bedömningar. För ett kodförslag begär du en lösning som uppfyller det allmänna kravet, identifierar vilka villkor den hanterar och omfattar kontroller utöver det enda tillhandahållna exemplet. Be slutrapporten skilja mellan det som föreslogs, det som miljön faktiskt kontrollerade och det som inte kunde fastställas. Det knyter modellens styrkor inom precis felsökning och detaljspårning till en konkret artefakt vars beteende kan granskas. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-1-20250805-thinking` [`claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&fmt=chat) Anthropic /`claude-opus-4-1-20250805-thinking` ### Start Claude Opus 4.1 är Anthropics uppdatering av Opus 4 för agentbaserat programvaruarbete, forskning, dataanalys och resonemang. Fokus omfattar att hålla reda på detaljer, kodändringar i flera filer och precis felsökning, med standardsvar eller valfritt utökat resonemang. Godkända indata Text Resultat Text ### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Indatatyper `text` Utdatatyper `text` Utdataformat json eller SSE | Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-opus-4-1-20250805-thinking | Standard— | | Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— | | Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`messages[].content` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Textsamtal | Standard— | | Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse | Kombinationer av indatamaterial **Text** · UTF8-text `messages[].content` Metodparametrar och livscykel | Parameter | Avtal | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtalapplication/json | | Parameter`required` | Avtalmodel, messages | | Parameter`material_types` | Avtaltext | | Parameter`messages` | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content | | Parameter`file_material` | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds | | Parameter`optional_controls` | Avtalstream | | Parameter`control_scope` | AvtalTextsamtal; stream är ett booleskt värde och har false som standard. | | Parameter`output_modalities` | Avtaltext | | Parameter`hosted_operations` | Avtalfalse | | Parameter`multimodal_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. ### Priser Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden. Snabbt läge Ej angivet När snabbt läge är valt Flex-läge Ej angivet När läget flex är valt Högsta resonemangsnivå Ej angivet När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default) #### Ailoot-priser #### Priser efter konfiguration | Konfiguration | Prislista | Avgift | | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken **$0.03** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.15** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0.0006** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0.0075** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"claude-opus-4-1-20250805-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model="claude-opus-4-1-20250805-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### Ta emot och spara resultat #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json eller SSE ##### Behåll alla färdiga resultat 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. ##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls. Svarsfält | Fält | Typ | | --- | --- | | Fält`choices[].index` | Typinteger | | Fält`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Fält`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Fält`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Fält`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Fält`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Fält`usage` | Typobject | Fel och nästa steg | 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. | ### Alias #### Modellalias **Ailoot Ultra** [`claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&fmt=chat) #### Alias för metodsökvägar `/chat/completions` #### Relaterade anropar-ID:n [`claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&fmt=chat) FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.1 Vilka indata och resultat finns? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-1-20250805-thinking`: `text` → `text` Vilka fält använder begäran? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-1-20250805-thinking`: `model`, `messages`, `stream` Vilka gränser gäller? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-1-20250805-thinking`: `messages.min_items`: `1` Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app. ## Företaget och dess projektportfölj Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. ## Köp token med rabatt. Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp. Prenumeration Välj en rabatterad plan för återkommande anrop. Kampanjkod upp till 50% Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen. Kostnader i historiken Modell, token och belopp sparas för varje anrop. [Välj prenumeration](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/sv/) ## Anslut API till produkten som du säljer. SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning. Kommersiell applikation Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner. Återförsäljarlicens Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning. Dokument på webbplatsen Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning. [Begär återförsäljarlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Officiella villkor och licensavtal](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sv) ## Ailoot · Företaget och dess projektportfölj Ailoot bygger på etablerad driftserfarenhet, en stor kundbas, stabil service och löpande KPI-kontroll. Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. Ailoot använder denna driftserfarenhet för API-åtkomst till AI-funktioner i kundernas produkter, agenter, applikationer och automatiseringar.