Source: https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-4-1-20250805-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-4-1-20250805-thinking/ Language: th # Anthropic: Claude Opus 4.1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-4-1-20250805-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-4-1-20250805-thinking/facts.json) ## [Anthropic: Claude Opus 4.1](https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-4-1-20250805-thinking/) Claude Opus 4.1 คือการอัปเดต Opus 4 ของ Anthropic สำหรับงานซอฟต์แวร์แบบเอเจนต์ การค้นคว้า วิเคราะห์ข้อมูล และใช้เหตุผล จุดเน้นมีการติดตามรายละเอียด แก้โค้ดหลายไฟล์ และดีบักอย่างแม่นยำ โดยใช้คำตอบมาตรฐานหรือเลือกคิดแบบขยายได้ - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-4-1-20250805-thinking/#method-0) เกี่ยวกับโมเดล คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก Claude Opus 4.1 คือการอัปเดต Claude Opus 4 ดั้งเดิมของ Anthropic ที่เน้นงานเอเจนต์ โค้ดในงานจริง และการใช้เหตุผล การเผยแพร่ยังเน้นการค้นคว้าเชิงลึกและวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะการติดตามรายละเอียดกับการค้นหาภายในงานใหญ่ ภาคผนวกการ์ดระบบที่แนบมาอธิบายการปรับปรุงคุณภาพเหตุผลและการทำตามคำสั่ง รุ่นนี้ยังแยกจาก Opus 4 ดั้งเดิมและ Opus 4.5, 4.6 และ 5 ภายหลัง ไม่ควรถือโหมดและขีดจำกัดของรุ่นเหล่านั้นเป็นข้อกำหนดของการอัปเดตนี้ สำหรับงานโค้ด การเผยแพร่เน้นรีแฟกเตอร์หลายไฟล์และหาการแก้ที่แม่นยำภายในคลังโค้ดใหญ่ ให้ไฟล์หรือข้อความโค้ดที่เกี่ยวข้อง พฤติกรรมเดิม พฤติกรรมที่ต้องการ และข้อจำกัดที่การเปลี่ยนที่ใช้ได้ต้องคงไว้ ตัวอย่างคำขออาจให้ติดตามความล้มเหลวผ่านฟังก์ชันที่สัมพันธ์กัน เสนอการเปลี่ยนที่เล็กที่สุดแต่สอดคล้อง และอธิบายว่าทำไมแต่ละส่วนที่แก้จึงจำเป็น ผลที่เป็นประโยชน์คือแพตช์หรือข้อเสนอโค้ดที่ตรวจได้ พร้อมคงบริบทต้นทางและสมมติฐาน แทนการเขียนใหม่กว้างจนบังปัญหาเดิม สำหรับค้นคว้าและวิเคราะห์ข้อมูล จุดเน้นติดตามรายละเอียดมีประโยชน์เมื่อคำถามขึ้นกับหลายข้อความหรือสิ่งที่สังเกต ให้ข้อมูลพร้อมตัวระบุแหล่ง กำหนดคำถาม และขอหลักฐานสนับสนุนแต่ละข้อสรุป บรีฟจริงอาจขอตารางเปรียบเทียบว่าเอกสารสองฉบับตรงกันตรงไหน ต่างตรงไหน และคำถามใดยังไม่ตอบ หากมีการค้นหาในขั้นตอน แอปพลิเคชันให้เครื่องมือและเนื้อหาที่คืน โมเดลจึงเชื่อมผลเหล่านั้นกับข้อมูลเดิม ข้อเสนอค้นหาในข้อความไม่ใช่การดึงข้อมูลที่ทำเสร็จ Opus 4.1 มีโหมดตอบมาตรฐานและเลือกคิดแบบขยายได้ คู่มือการคิดรุ่นเดิมให้ควบคุมตรงผ่าน budget\_tokens โดยมีค่าต่ำสุด 1,024 โทเคน ปกติงบต่ำกว่า max\_tokens เพราะเหตุผลภายในกับคำตอบสุดท้ายใช้งบสร้างร่วมกัน เป็นเป้าการใช้เหตุผล ไม่ใช่คำสัญญาว่าจะใช้เต็มจำนวน การคิดแบบปรับอัตโนมัติกับตัวควบคุม effort ของ Opus รุ่นหลังเป็นคนละความสามารถ เตรียมปัญหาให้ครบและระบุรูปแบบคำตอบสุดท้าย เพื่อให้การวิเคราะห์เพิ่มนำไปสู่ผลที่ผู้อ่านต้องใช้ เบตาที่อธิบายสำหรับ Claude 4 รุ่นก่อนรองรับการคิดสลับ: ใช้เหตุผลระหว่างการเรียกเครื่องมือภายในรอบผู้ช่วยเดียว ใช้คุณสมบัติคิดสลับของผู้พัฒนาในขั้นตอน Messages ที่รองรับ ในโหมดนี้ งบการคิดครอบคลุมหลายบล็อกและสูงกว่าค่า max\_tokens ต่อรอบได้ตามข้อยกเว้นที่มีเอกสาร คืนบล็อกการคิดที่ตรงกันโดยไม่แก้ไขพร้อมผลเครื่องมือ รวมลายเซ็น ขั้นตอนดีบักจึงสลับการวิเคราะห์ การตรวจที่แอปพลิเคชันเรียก และการตีความผลจริงได้ พร้อมแยกการกระทำที่เสนอกับที่ทำเสร็จ ภาคผนวกการ์ดระบบยังอธิบายงานใช้คอมพิวเตอร์ที่มีการสังเกตหน้าจอ การกระทำเมาส์ และข้อมูลเข้าคีย์บอร์ด ควบคู่กับงานโค้ดยาวที่ใช้เครื่องมือ โมเดลใช้เหตุผลจากสถานะภาพที่ให้และเลือกการกระทำในสภาพแวดล้อมที่เชื่อมต่อได้ แอปพลิเคชันทำปฏิสัมพันธ์และคืนสิ่งที่เปลี่ยน สำหรับบรีฟหน้าจอ ให้ระบุเป้าหมาย ตัวควบคุมที่เห็นและเกี่ยวข้อง และการกระทำที่อนุญาต สำหรับขั้นตอนเอกสารหรือข้อมูล ขอคำอธิบายข้อความหรือผลแบบมีโครงสร้างที่ผูกกับหลักฐาน การตีความของโมเดลกับการลงมือของสภาพแวดล้อมเป็นคนละส่วนของงาน การประเมินของผู้พัฒนารายงานความไวต่อการแทรกคำสั่งในพรอมป์ต์ใกล้เคียง Opus 4 ดั้งเดิม การประเมินเจาะจงตรวจสอบข้อความหรือองค์ประกอบอินเทอร์เฟซที่ซ่อนและพยายามพาเอเจนต์ออกจากงานผู้ใช้ แยกคำสั่งงานจากข้อมูลที่เครื่องมือคืน และรักษาเป้าหมายเดิมขณะตีความหน้าหรือเอกสาร นี่เป็นเงื่อนไขสำคัญของขั้นตอนเอเจนต์: การเห็นคำขอในเนื้อหาภายนอกไม่ได้ทำให้เป็นคำสั่งที่ผู้ใช้อนุญาต การป้องกันของโมเดลไม่ได้ทำให้ทุกหน้าที่พบเป็นข้อมูลเข้าเชื่อถือได้ การ์ดระบบยังอธิบายข้อจำกัดโค้ดที่เรียกว่าการโกงรางวัล (reward hacking) รวมคำตอบแบบฮาร์ดโค้ดและวิธีแก้ที่ปรับให้เข้ากับตัวอย่างตรงหน้าเท่านั้น Opus 4.1 มีแนวโน้มคล้าย Opus 4 และถดถอยบางส่วนในการประเมินเฉพาะเหล่านั้น สำหรับข้อเสนอโค้ด ให้ขอวิธีแก้ที่ตอบข้อกำหนดทั่วไป ระบุเงื่อนไขที่จัดการ และใส่การตรวจเกินกว่าตัวอย่างเดียวที่ให้ ขอรายงานสุดท้ายให้แยกสิ่งที่เสนอ สิ่งที่สภาพแวดล้อมตรวจจริง และสิ่งที่ยังยืนยันไม่ได้ วิธีนี้เชื่อมจุดแข็งด้านดีบักแม่นยำและติดตามรายละเอียดกับชิ้นงานที่ตรวจพฤติกรรมได้ **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-4-1-20250805-thinking` [`claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/th/#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` ### เริ่มต้น Claude Opus 4.1 คือการอัปเดต Opus 4 ของ Anthropic สำหรับงานซอฟต์แวร์แบบเอเจนต์ การค้นคว้า วิเคราะห์ข้อมูล และใช้เหตุผล จุดเน้นมีการติดตามรายละเอียด แก้โค้ดหลายไฟล์ และดีบักอย่างแม่นยำ โดยใช้คำตอบมาตรฐานหรือเลือกคิดแบบขยายได้ อินพุตที่รองรับ ข้อความ ผลลัพธ์ ข้อความ ### ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` ขาเข้า `text` ขาออก `text` รูปแบบเอาต์พุต json หรือ SSE | ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น | | --- | --- | --- | --- | --- | | ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด claude-opus-4-1-20250805-thinking | ค่าเริ่มต้น— | | ฟิลด์`messages` | ประเภท`message[]` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— | | ฟิลด์`messages[].role` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— | | ฟิลด์`messages[].content` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: บทสนทนาข้อความ | ค่าเริ่มต้น— | | ฟิลด์`stream` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse | ชุดผสมของสื่ออินพุต **ข้อความ** · ข้อความ UTF8 `messages[].content` พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด | พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด | | --- | --- | | พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json | | พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, messages | | พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext | | พารามิเตอร์`messages` | ข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content | | พารามิเตอร์`file_material` | ข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์ | | พารามิเตอร์`optional_controls` | ข้อกำหนดstream | | พารามิเตอร์`control_scope` | ข้อกำหนดบทสนทนาข้อความ โดย stream เป็นบูลีนและมีค่าเริ่มต้น false | | พารามิเตอร์`output_modalities` | ข้อกำหนดtext | | พารามิเตอร์`hosted_operations` | ข้อกำหนดfalse | | พารามิเตอร์`multimodal_input_binding` | ข้อกำหนดnull | ชื่ออื่นของเมธอด: `/chat/completions` วงจรการทำงาน: `synchronous_or_streamed` ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์ ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง ### ราคา ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก โหมดรวดเร็ว ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว โหมดยืดหยุ่น ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด #### อัตราค่าบริการ Ailoot #### ราคาตามการตั้งค่า | การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | ค่าบริการ | | --- | --- | --- | | การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.03** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.15** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **$0.0006** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **$0.0075** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น | Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย [วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/) ### ตัวอย่างคำขอ #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${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")) ``` ### รับและบันทึกผลลัพธ์ #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json หรือ SSE ##### เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย ##### เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้ ฟิลด์การตอบกลับ | ฟิลด์ | ประเภท | | --- | --- | | ฟิลด์`choices[].index` | ประเภทinteger | | ฟิลด์`choices[].message.content` | ประเภทstring\|null | | ฟิลด์`choices[].message.tool_calls` | ประเภทtool\_call\[\] | | ฟิลด์`choices[].message.reasoning_content` | ประเภทstring | | ฟิลด์`choices[].message.reasoning_details` | ประเภทobject\|array | | ฟิลด์`choices[].finish_reason` | ประเภทstring\|null | | ฟิลด์`usage` | ประเภทobject | ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป | การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป | | --- | --- | --- | | การตอบกลับ400 · `invalid_request_error` | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ | ### ชื่ออื่น #### ชื่ออื่นของโมเดล **Ailoot Ultra** [`claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/th/#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&fmt=chat) #### ชื่อพาธเมธอดอื่น `/chat/completions` #### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล [`claude-opus-4-1-20250805-thinking`](https://ailoot.ai/models/th/#m=claude-opus-4-1-20250805-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-4-1-20250805-thinking&fmt=chat) FAQ · Anthropic: Claude Opus 4.1 มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-1-20250805-thinking`: `text` → `text` คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-1-20250805-thinking`: `model`, `messages`, `stream` มีข้อจำกัดใดบ้าง? `POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-4-1-20250805-thinking`: `messages.min_items`: `1` เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ ## บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน. ## ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50% สมาชิก เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ โค้ดลดสูงสุด 50% ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้ รายจ่ายในประวัติ เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ [เลือกสมาชิก](https://ailoot.ai/docs/th/billing/subscriptions/) · [ดูราคาโมเดล](https://ailoot.ai/models/th/) ## เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์ แอปเชิงพาณิชย์ ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ ใบอนุญาตรีเซลเลอร์ ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร เอกสารบนเว็บไซต์ อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้ [ขอใบอนุญาตขายต่อ](mailto:support@ailoot.ai) · [ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=th) ## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน. Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ