Source: https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-5-thinking/
Canonical: https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-5-thinking/
Language: th

# Anthropic: Claude Opus 5

[Markdown](https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-5-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-5-thinking/facts.json)

## [Anthropic: Claude Opus 5](https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-5-thinking/)

Claude Opus 5 ใช้สำหรับการพัฒนาอย่างรอบคอบ การวิเคราะห์ข้อมูล และงานวิชาชีพหลายขั้นตอน รองรับการใช้เหตุผลแบบปรับตัวและการตรวจสอบผลด้วยเครื่องมือของแอปพลิเคชัน

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/th/claude-opus-5-thinking/#method-0)

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Claude Opus 5 เป็นโมเดลของ Anthropic สำหรับงานวิชาชีพที่ทำเป็นประจำ ซึ่งต้องศึกษาข้อมูล เลือกแนวทางอย่างมีเหตุผลรองรับ และทำงานตามลำดับ ผู้ผลิตเน้นวิศวกรรมซอฟต์แวร์ กระบวนการธุรกิจหลายขั้นตอน งานวิทยาศาสตร์ และการวิเคราะห์ข้อมูลภาพ จุดสำคัญที่นำเสนอคือการดำเนินงานอย่างรอบคอบและตรวจสอบผลของตนเอง

#### หาสาเหตุ ตรวจสอบ และแก้ไข

ในการพัฒนา Opus 5 สามารถศึกษาต้นเหตุของบั๊กและใช้การตรวจสอบประเมินการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ หากข้อมูลที่มีสำหรับเทียบตรวจยังไม่เพียงพอ ตัวอย่างที่อธิบายไว้รวมถึงการสร้างการตรวจสอบขึ้นเอง เช่น ตรวจพฤติกรรมของพาร์เซอร์ กระบวนการทำงานอาศัยข้อมูลที่ได้รับ โมเดลอ่านข้อมูล เลือกการกระทำ ดูผล และแก้ปัญหาที่พบ

การรันคำสั่ง แก้ไขไฟล์ และรันการตรวจสอบต้องมีเครื่องมือที่เกี่ยวข้องในแอปพลิเคชัน ความริเริ่มของโมเดลหมายถึงการเลือกและจัดลำดับการกระทำภายในสภาพแวดล้อมที่จัดให้ ไม่ได้หมายถึงการเข้าถึงโครงการด้วยตนเองหรือการดำเนินการนอกแอปพลิเคชัน

#### ภาพเป็นข้อมูลสำหรับโปรแกรม

Opus 5 รับ **ข้อความและภาพ** และส่งกลับเป็น **ข้อความ** ในตัวอย่างการใช้ภาพ ผู้ผลิตแสดงการสกัดรูปทรงเรขาคณิตจากภาพและสร้างชิ้นส่วนขึ้นใหม่ด้วยโค้ดที่เขียน ตัวอย่างอื่นรวมถึงการจำลองอากาศพลศาสตร์เชิงโต้ตอบและภาพประกอบเซลล์ที่สร้างด้วยการเขียนโปรแกรม

รูปแบบอินพุตภาพทั่วไปของผู้ผลิตคือ JPEG/PNG/GIF/WebP โดยใช้เฟรมแรกของภาพเคลื่อนไหว สำหรับการวิเคราะห์แบบเนทีฟ ด้านยาวมีขนาด 2576 พิกเซล และใช้โทเคนภาพ 4784 โทเคน ภาพขนาดใหญ่จะถูกย่อก่อนวิเคราะห์ การรองรับไฟล์และพารามิเตอร์ขึ้นอยู่กับวิธีที่แอปพลิเคชันใช้

งานเหล่านี้แสดงการทำงานร่วมกันของการวิเคราะห์และวิศวกรรม ใช้ภาพเป็นข้อมูล และใช้ผลลัพธ์ข้อความเป็นโค้ดหรือคำอธิบายวิธีแก้ได้ การรันแบบจำลอง สร้างกราฟิก และผลิตไฟล์สำเร็จรูปต้องอาศัยเครื่องมือของสภาพแวดล้อม โมเดลไม่มีเอาต์พุตภาพหรือวิดีโอในตัวแยกต่างหาก

#### ความลึกที่ควบคุมได้

การใช้เหตุผลแบบปรับตัวเปิดโดยค่าเริ่มต้น ระดับมาตรฐานของ `effort` คือ `high` รองรับ `low`, `medium`, `high`, `xhigh` และ `max` ที่ระดับ `high` และต่ำกว่าสามารถปิดการใช้เหตุผลได้ แต่ที่ `xhigh` และ `max` ต้องเปิด เวอร์ชันนี้ไม่มี extended thinking แบบกำหนดเองที่ใช้บัดเจ็ตแยกต่างหาก

การเปลี่ยนระดับความพยายามส่งผลต่อปริมาณการใช้เหตุผล แต่ไม่ใช่วิธีที่เชื่อถือได้ในการกำหนดความยาวข้อความที่เห็น หากต้องการคำตอบสั้นหรือโครงสร้างเฉพาะ ต้องระบุในคำสั่ง บริบทมีขนาด **1 ล้านโทเคน** คำตอบในโหมดทั่วไปยาวได้สูงสุด **128 พันโทเคน** เมื่อวิเคราะห์เชิงลึกต้องเหลือพื้นที่ให้ทั้งการใช้เหตุผลและเนื้อหาสุดท้าย

#### งานวิทยาศาสตร์และงานที่มีความอ่อนไหว

ขอบเขตความรู้ในตัวที่เชื่อถือได้คือ **พฤษภาคม 2026** สาขาวิทยาศาสตร์ที่ Anthropic อธิบายรวมถึงชีววิทยาโครงสร้าง เคมีอินทรีย์ และชีวสารสนเทศ อย่างไรก็ตาม ผู้ผลิตระบุข้อจำกัดสำคัญในการวิจัยชีววิทยาที่ดำเนินการด้วยตนเองเป็นเวลานาน ความสามารถในการอภิปรายเนื้อหาวิทยาศาสตร์ไม่ได้หมายความว่าจะทำการวิจัยทุกประเภทจนจบได้โดยอัตโนมัติ

กลไกป้องกันอนุญาตให้ค้นหาบั๊กในซอร์สโค้ด แต่จำกัดงานที่มีความอ่อนไหวบางประเภท ข้อมูลปัจจุบันต้องอาศัยเนื้อหาที่จัดให้หรือการค้นหา และผลทางเทคนิคกับวิทยาศาสตร์ต้องได้รับการตรวจสอบในสภาพแวดล้อมของสาขานั้น

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `claude-opus-5-thinking`

[`claude-opus-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/th/#m=claude-opus-5-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-5-thinking&fmt=chat)

Anthropic /`claude-opus-5-thinking`

### เริ่มต้น

Claude Opus 5 ใช้สำหรับการพัฒนาอย่างรอบคอบ การวิเคราะห์ข้อมูล และงานวิชาชีพหลายขั้นตอน รองรับการใช้เหตุผลแบบปรับตัวและการตรวจสอบผลด้วยเครื่องมือของแอปพลิเคชัน

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-5-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 **$0.01** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.05** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **$0.001** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **$0.0125** / 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-5-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-5-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-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/th/#m=claude-opus-5-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-5-thinking&fmt=chat)

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

`/chat/completions`

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`claude-opus-5-thinking`](https://ailoot.ai/models/th/#m=claude-opus-5-thinking&route=Ultra&caller=claude-opus-5-thinking&fmt=chat)

FAQ · Anthropic: Claude Opus 5

มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

`POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5-thinking`: `text` → `text`

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

`POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5-thinking`: `model`, `messages`, `stream`

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

`POST /v1/chat/completions` · `claude-opus-5-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