models

claude-opus-4-20250514-thinking

Markdown · JSON

claude-opus-4-20250514-thinking

Claude Opus 4 Thinking ใช้โหมดคิดแบบขยายของ Opus 4 ดั้งเดิมสำหรับการแก้ซอฟต์แวร์ซับซ้อน ขั้นตอนเอเจนต์ต่อเนื่อง และการค้นคว้า ใช้เหตุผลระหว่างขั้นตอนเครื่องมือที่รองรับและเชื่อมหลักฐานตลอดงานที่ยากก่อนสร้างผลลัพธ์ข้อความได้

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Claude Opus 4 Thinking นำการใช้เหตุผลแบบขยายมาใช้กับโมเดล Claude Opus 4 ดั้งเดิม Anthropic วางตำแหน่งรุ่นนี้สำหรับงานเขียนโปรแกรมยาก การค้นคว้า งานเขียน และงานที่ต้องรักษาทิศทางตลอดหลายขั้น ชื่อ Thinking เกี่ยวกับวิธีที่โมเดลเตรียมคำตอบ ไม่ได้เปลี่ยน Opus 4 ดั้งเดิมเป็น Opus รุ่นหลัง

ใช้เหตุผลตลอดงานที่ยาก

Claude Opus 4 รวมโหมดตอบมาตรฐานกับโหมดคิดแบบขยาย ในการคิดแบบขยาย โมเดลใช้เวลาพิจารณาปัญหาก่อนตอบได้มากขึ้น ผู้ผลิตอธิบายการทำงานซับซ้อนต่อเนื่องเป็นจุดแข็งหลัก โดยเฉพาะเมื่องานต้องเชื่อมข้อค้นพบหลายข้อเป็นลำดับ แทนการแก้พรอมป์ต์แยกกัน

สำหรับคำถามค้นคว้า ให้ข้อมูลที่จะเปรียบเทียบ การตัดสินใจที่ข้อมูลควรสนับสนุน และเงื่อนไขสำคัญ ขอการสังเคราะห์ตามหลักฐานที่แยกข้อค้นพบ สมมติฐาน และคำถามที่ยังเปิด สำหรับงานเขียน ให้ผู้อ่าน ข้อมูลต้นทาง โครงสร้างที่ต้องมี และข้อกล่าวอ้างที่ผลลัพธ์ต้องอธิบาย เหล่านี้เป็นการใช้ความสามารถค้นคว้าและเขียนที่มีเอกสารในทางปฏิบัติ ไม่ใช่คำสัญญาถึงผลลัพธ์เฉพาะ

เปลี่ยนแปลงข้ามคลังโค้ด

Anthropic เน้นความเข้าใจโค้ดซับซ้อน การแก้ไข ดีบัก และการเปลี่ยนหลายไฟล์ ให้โมเดลได้รับโมดูลที่เกี่ยวข้อง ข้อตกลงอินเทอร์เฟซ พฤติกรรมที่คาดหวัง และชุดทดสอบที่มีอยู่หรือผลลัพธ์ที่แสดงข้อผิดพลาด กำหนดขอบเขตการเปลี่ยนที่ขอและให้โมเดลอธิบายความสัมพันธ์ที่ทำให้แต่ละส่วนแก้ไขจำเป็น

ผลวิศวกรรมที่เป็นประโยชน์เชื่อมสามเรื่อง: สาเหตุปัญหา โค้ดที่สอดคล้องกัน และวิธีตรวจพฤติกรรมที่ได้ สำหรับการรีแฟกเตอร์ ให้ระบุอินเทอร์เฟซสาธารณะและพฤติกรรมที่สังเกตได้ซึ่งต้องคงเดิม สำหรับคุณสมบัติใหม่ ให้บรรยายขั้นตอนผู้ใช้และกรณีล้มเหลว วิธีนี้ทำให้การใช้เหตุผลต่อเนื่องมีประโยชน์ต่อโครงการ แทนการสร้างคำตอบยาวขึ้นเพียงอย่างเดียว

เครื่องมือ งานขนาน และความต่อเนื่อง

Claude 4 รุ่นดั้งเดิมเพิ่มการใช้เหตุผลระหว่างเรียกเครื่องมือในขั้นตอนคิดแบบขยายที่ Anthropic อธิบายไว้ ตรวจผลเครื่องมือ พิจารณาแนวทางใหม่ แล้วเลือกการกระทำถัดไปได้ ผู้ผลิตยังอธิบายการใช้เครื่องมือแบบขนานและความต่อเนื่องที่ดีขึ้นเมื่อแอปพลิเคชันให้ไฟล์ในเครื่องที่โมเดลอ่านและอัปเดตได้

เอเจนต์ที่ใช้ความสามารถนี้ต้องให้แอปพลิเคชันจัดเครื่องมือ เรียกการกระทำที่ขอ และคืนผล ไฟล์ความจำก็อยู่ในสภาพแวดล้อมแอปพลิเคชันเช่นกัน ไม่ใช่คลังไม่จำกัดที่ย้ายตามอัตโนมัติระหว่างบทสนทนาที่ไม่เกี่ยวข้อง เมื่อออกแบบขั้นตอน ให้คืนสิ่งที่สังเกตซึ่งเกี่ยวข้องแก่โมเดล และเก็บเป้าหมายกับเกณฑ์ตรวจรับให้พร้อมใช้

วิเคราะห์ภาพและผลลัพธ์ข้อความ

Claude Opus 4 ยังรองรับการวิเคราะห์ภาพ ภาพหน้าจอ แผนภูมิ และแผนภาพให้หลักฐานร่วมกับข้อความได้ ขณะที่คำตอบยังเป็นข้อความ ใช้ภาพที่อ่านได้ชัดและระบุความสัมพันธ์ที่ต้องการคำอธิบาย ใส่ค่าต้นทางเมื่องานขึ้นกับจำนวนหรือการวัดที่แม่นยำ เพราะการตีความภาพอาจเป็นค่าโดยประมาณ

สำหรับงาน Ailoot API ให้ระบุชิ้นงานสุดท้ายที่ต้องการ เช่น ข้อเสนอแก้หลายไฟล์ การสืบหาปัญหาเทคนิค การสังเคราะห์งานค้นคว้า หรือเอกสารที่จัดโครงสร้างรอบคอบ ใส่หลักฐานและข้อจำกัดที่ช่วยให้โมเดลเลือกแนวทาง บทสรุปการคิดแบบขยายของผู้ผลิตให้คำอธิบายควบคู่ผลลัพธ์ แต่สรุปไม่ใช่บันทึกคำต่อคำของการใช้เหตุผลทั้งหมด ตรวจโค้ดหรือการวิเคราะห์ที่ส่งเทียบข้อกำหนดงาน รวมถึงสมมติฐานที่ยังต้องมีหลักฐาน

งานตัวอย่างจริง

งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

Plan a coordinated order refactor

Review this proposed refactor. Module A emits {order_id, total_cents}; module B stores those fields; module C displays total_cents / 100. A developer proposes renaming only A to amount_cents. Identify affected contracts and propose a coordinated migration that preserves existing consumers, with checks for old and new records.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.

ตรวจสอบผลลัพธ์

Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-4-20250514-thinking

claude-opus-4-20250514-thinking

Anthropic /claude-opus-4-20250514-thinking

เริ่มต้น

Claude Opus 4 Thinking ใช้โหมดคิดแบบขยายของ Opus 4 ดั้งเดิมสำหรับการแก้ซอฟต์แวร์ซับซ้อน ขั้นตอนเอเจนต์ต่อเนื่อง และการค้นคว้า ใช้เหตุผลระหว่างขั้นตอนเครื่องมือที่รองรับและเชื่อมหลักฐานตลอดงานที่ยากก่อนสร้างผลลัพธ์ข้อความได้

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
ข้อความ

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
ขาเข้า
text
ขาออก
text
รูปแบบเอาต์พุต
json หรือ SSE
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
claude-opus-4-20250514-thinking
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].roleประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function
เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].contentประเภทstring|content_part[]|nullข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].tool_callsประเภทtool_call[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].tool_call_idประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].nameประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].reasoning_contentประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].reasoning_detailsประเภทobject|arrayข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_tokensประเภทintegerข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_completion_tokensประเภทintegerข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์streamประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้นfalse
ฟิลด์stream_options.include_usageประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์temperatureประเภทnumberข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์top_pประเภทnumberข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์stopประเภทstring|string[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์toolsประเภทfunction_tool[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].typeประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
function
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.nameประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.descriptionประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.parametersประเภทJSON_schemaข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tool_choiceประเภทstring|objectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์parallel_tool_callsประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์response_formatประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์reasoning_effortประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์reasoningประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์service_tierประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์instructionsประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์functionsประเภทfunction[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์function_callประเภทstring|objectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์prompt_cache_optionsประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์modalitiesประเภทstring[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
text
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์providerประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์cache_control.ttlประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h
ค่าเริ่มต้น—
ชุดผสมของสื่ออินพุต

ข้อความ · ข้อความ UTF8

messages[].content

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, messages
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์messagesข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content
พารามิเตอร์file_materialข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
พารามิเตอร์control_scopeข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้
พารามิเตอร์output_modalitiesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์hosted_operationsข้อกำหนดfalse
พารามิเตอร์multimodal_input_bindingข้อกำหนดnull

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

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานค่าบริการ
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 →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKสตรีมด้วย Python
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-4-20250514-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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
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-4-20250514-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='claude-opus-4-20250514-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์choices[].indexประเภทinteger
ฟิลด์choices[].message.contentประเภทstring|null
ฟิลด์choices[].message.tool_callsประเภทtool_call[]
ฟิลด์choices[].message.reasoning_contentประเภทstring
ฟิลด์choices[].message.reasoning_detailsประเภทobject|array
ฟิลด์choices[].finish_reasonประเภทstring|null
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra claude-opus-4-20250514-thinking

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

claude-opus-4-20250514-thinking

FAQ · claude-opus-4-20250514-thinking
มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-20250514-thinking: text → text

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-20250514-thinking: model, messages, stream, modalities, provider

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · claude-opus-4-20250514-thinking: messages.min_items: 1

รายละเอียดเพิ่มเติม

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 · ดูราคาโมเดล

เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์
ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ
ใบอนุญาตรีเซลเลอร์
ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร
เอกสารบนเว็บไซต์
อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

ขอใบอนุญาตขายต่อ · ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต