Claude Opus 4.6 bitta kontekstda ko‘p materialni saqlash va ularni o‘qigandan keyin mulohaza yuritish foydali bo‘lgan ishga yo‘naltirilgan. Anthropic yirik kod bazalarida dasturlash, kodni tekshirish, xatolarni tuzatish, moliyaviy tahlil va tadqiqotlarni ta’kidlaydi. Model muhim tafsilotlarni topishi, materiallarning turli qismlaridagi ma’lumotlarni bog‘lashi va ulardan topshiriqni izchil yechishda foydalanishi mumkin.
Dasturlashda bu reja ustida ishlash, notanish tizimni o‘rganish va o‘zgarishlardagi xatolarni qidirishni anglatadi. Professional tahlilda esa hujjatlarni qayta ishlash va jadvallar, hisobotlar yoki taqdimotlar mazmunini tayyorlashni bildiradi. Bunday ssenariylar uchun umumiy mavzu nomi bilan cheklanmay, modelga topshiriqning o‘zini va xulosa chiqarish kerak bo‘lgan materiallarni berish muhim.
Model adaptiv rejimni qo‘llab-quvvatlaydi: topshiriq mazmuniga qarab, qo‘shimcha tahlil qachon foydali ekanini aniqlaydi. effort parametri puxtalik darajasini belgilaydi; Opus 4.6 uchun low, medium, high va max mavjud, standart qiymat — high. Anthropic ma’lumotiga ko‘ra, chuqur ishlash oddiy vazifalarda javob vaqtini oshirishi mumkin, shuning uchun tanlangan darajani ularning murakkabligiga moslashtirish lozim.
Qo‘lda belgilanadigan budjetli eski extended thinking hali qo‘llab-quvvatlanadi, lekin eskirayotgan deb belgilangan. Bu versiya rejimlari orasida muhim farq bor: vosita chaqiruvlari orasida mulohaza yuritish adaptiv rejimda mavjud, qo‘lda boshqariladigan rejimda esa Opus 4.6 buni bajarmaydi. Vositalar ulanganda adaptiv tahlil bitta amal natijasidan keyingisini tanlashda foydalanishga yordam beradi.
Anthropic’ning joriy spetsifikatsiyasi 1 mln token kontekst va oddiy rejimda 128 ming tokengacha javobni belgilaydi. Kirishda matn va tasvirlar qabul qilinadi, javob matnli bo‘lib qoladi. Ichki bilimlarning ishonchli chegarasi — 2025-yil may.
Ishlab chiqaruvchida oddiy vizual kirish formatlari: JPEG/PNG/GIF/WebP, animatsiyaning birinchi kadri. Nativ tahlilda: uzun tomon — 1568 piksel, 1568 vizual token; katta tasvirlar tahlildan oldin kichraytiriladi. Fayllar va parametrlarning qo‘llab-quvvatlanishi ilova metodiga bog‘liq.
Davomli suhbatlar va agent topshiriqlari uchun ishlab chiqaruvchi eski kontekstni siqishni tavsiflaydi: belgilangan chegaraga yaqinlashganda ishning oldingi qismi qisqa mazmun bilan almashtiriladi. Bu imkoniyat tajribaviy deb belgilangan va ilova qo‘llab-quvvatlashini talab qiladi; kontekst hajmining o‘zi cheksiz xotirani o‘z ichiga olmaydi.
Opus 4.6 qidiruv, kod va boshqa mavjud vositalar bilan ko‘p bosqichli ishlashga mo‘ljallangan. Ilova muhiti materiallarni o‘qish, buyruqlarni bajarish yoki fayllarni chiqarishni taqdim etishi kerak. Ishlab chiqarishdagi amallar, interfeysni boshqarish va tayyor taqdimot yaratish shu vositalarga bog‘liq; matn modeli ularni avtomatik ravishda olmaydi.
Anthropic kiberxavfsizlikdagi ehtimoliy xavfli vazifalar uchun xavfsizlik tekshiruvlari va himoya choralarini alohida tavsiflaydi. Oddiy dasturlashda model zaifliklarni topish va tuzatishga yordam berishi mumkin, lekin so‘rov xususiyati javob berish imkoniyatiga ta’sir qiladi. Katta materiallar to‘plami bo‘yicha xulosalar va taklif etilgan o‘zgarishlarni ma’lumotlarning o‘zi hamda bajarish natijasi asosida tekshirish kerak.
", "aboutText": "### Katta topshiriq va uning qismlari orasidagi bog‘lanishlar\n\nClaude Opus 4.6 bitta kontekstda ko‘p materialni saqlash va ularni o‘qigandan keyin mulohaza yuritish foydali bo‘lgan ishga yo‘naltirilgan. Anthropic yirik kod bazalarida dasturlash, kodni tekshirish, xatolarni tuzatish, moliyaviy tahlil va tadqiqotlarni ta’kidlaydi. Model muhim tafsilotlarni topishi, materiallarning turli qismlaridagi ma’lumotlarni bog‘lashi va ulardan topshiriqni izchil yechishda foydalanishi mumkin.\n\nDasturlashda bu reja ustida ishlash, notanish tizimni o‘rganish va o‘zgarishlardagi xatolarni qidirishni anglatadi. Professional tahlilda esa hujjatlarni qayta ishlash va jadvallar, hisobotlar yoki taqdimotlar mazmunini tayyorlashni bildiradi. Bunday ssenariylar uchun umumiy mavzu nomi bilan cheklanmay, modelga topshiriqning o‘zini va xulosa chiqarish kerak bo‘lgan materiallarni berish muhim.\n\n### Adaptiv mulohaza yuritish\n\nModel adaptiv rejimni qo‘llab-quvvatlaydi: topshiriq mazmuniga qarab, qo‘shimcha tahlil qachon foydali ekanini aniqlaydi. `effort` parametri puxtalik darajasini belgilaydi; Opus 4.6 uchun `low`, `medium`, `high` va `max` mavjud, standart qiymat — `high`. Anthropic ma’lumotiga ko‘ra, chuqur ishlash oddiy vazifalarda javob vaqtini oshirishi mumkin, shuning uchun tanlangan darajani ularning murakkabligiga moslashtirish lozim.\n\nQo‘lda belgilanadigan budjetli eski extended thinking hali qo‘llab-quvvatlanadi, lekin eskirayotgan deb belgilangan. Bu versiya rejimlari orasida muhim farq bor: vosita chaqiruvlari orasida mulohaza yuritish adaptiv rejimda mavjud, qo‘lda boshqariladigan rejimda esa Opus 4.6 buni bajarmaydi. Vositalar ulanganda adaptiv tahlil bitta amal natijasidan keyingisini tanlashda foydalanishga yordam beradi.\n\n### Davomli ish uchun kontekst\n\nAnthropic’ning joriy spetsifikatsiyasi **1 mln token kontekst** va **oddiy rejimda 128 ming tokengacha javob**ni belgilaydi. Kirishda **matn va tasvirlar** qabul qilinadi, javob matnli bo‘lib qoladi. Ichki bilimlarning ishonchli chegarasi — **2025-yil may**.\n\nIshlab chiqaruvchida oddiy vizual kirish formatlari: JPEG/PNG/GIF/WebP, animatsiyaning birinchi kadri. Nativ tahlilda: uzun tomon — 1568 piksel, 1568 vizual token; katta tasvirlar tahlildan oldin kichraytiriladi. Fayllar va parametrlarning qo‘llab-quvvatlanishi ilova metodiga bog‘liq.\n\nDavomli suhbatlar va agent topshiriqlari uchun ishlab chiqaruvchi eski kontekstni siqishni tavsiflaydi: belgilangan chegaraga yaqinlashganda ishning oldingi qismi qisqa mazmun bilan almashtiriladi. Bu imkoniyat tajribaviy deb belgilangan va ilova qo‘llab-quvvatlashini talab qiladi; kontekst hajmining o‘zi cheksiz xotirani o‘z ichiga olmaydi.\n\n### Vositalar va natijani tekshirish\n\nOpus 4.6 qidiruv, kod va boshqa mavjud vositalar bilan ko‘p bosqichli ishlashga mo‘ljallangan. Ilova muhiti materiallarni o‘qish, buyruqlarni bajarish yoki fayllarni chiqarishni taqdim etishi kerak. Ishlab chiqarishdagi amallar, interfeysni boshqarish va tayyor taqdimot yaratish shu vositalarga bog‘liq; matn modeli ularni avtomatik ravishda olmaydi.\n\nAnthropic kiberxavfsizlikdagi ehtimoliy xavfli vazifalar uchun xavfsizlik tekshiruvlari va himoya choralarini alohida tavsiflaydi. Oddiy dasturlashda model zaifliklarni topish va tuzatishga yordam berishi mumkin, lekin so‘rov xususiyati javob berish imkoniyatiga ta’sir qiladi. Katta materiallar to‘plami bo‘yicha xulosalar va taklif etilgan o‘zgarishlarni ma’lumotlarning o‘zi hamda bajarish natijasi asosida tekshirish kerak.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Review an idempotency bug\n\nReview this payment-handler excerpt: if not exists(event.id): charge(event.amount); save(event.id). Two workers can process the same event concurrently. The database supports transactions and a unique event_id. Propose a minimal safe change, explain the crash window and give tests for concurrent delivery and a crash after charging. Do not assume the payment service supports idempotency.A focused review with the race, a proposed code or pseudocode patch, required payment-service guarantees and two test scenarios.Verify that the proposal handles the external charge boundary explicitly rather than claiming a database transaction alone prevents duplicate charges.anthropic/claude-opus-4.6Claude Opus 4.6 katta kod bazalari, xatolarni tuzatish, tadqiqotlar va uzun hujjatlarni tahlil qilish uchun mo‘ljallangan. Adaptiv mulohaza yuritish va 1 mln tokengacha kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Claude Opus 4.6 bitta kontekstda ko‘p materialni saqlash va ularni o‘qigandan keyin mulohaza yuritish foydali bo‘lgan ishga yo‘naltirilgan. Anthropic yirik kod bazalarida dasturlash, kodni tekshirish, xatolarni tuzatish, moliyaviy tahlil va tadqiqotlarni ta’kidlaydi. Model muhim tafsilotlarni topishi, materiallarning turli qismlaridagi ma’lumotlarni bog‘lashi va ulardan topshiriqni izchil yechishda foydalanishi mumkin.
Dasturlashda bu reja ustida ishlash, notanish tizimni o‘rganish va o‘zgarishlardagi xatolarni qidirishni anglatadi. Professional tahlilda esa hujjatlarni qayta ishlash va jadvallar, hisobotlar yoki taqdimotlar mazmunini tayyorlashni bildiradi. Bunday ssenariylar uchun umumiy mavzu nomi bilan cheklanmay, modelga topshiriqning o‘zini va xulosa chiqarish kerak bo‘lgan materiallarni berish muhim.
Model adaptiv rejimni qo‘llab-quvvatlaydi: topshiriq mazmuniga qarab, qo‘shimcha tahlil qachon foydali ekanini aniqlaydi. effort parametri puxtalik darajasini belgilaydi; Opus 4.6 uchun low, medium, high va max mavjud, standart qiymat — high. Anthropic ma’lumotiga ko‘ra, chuqur ishlash oddiy vazifalarda javob vaqtini oshirishi mumkin, shuning uchun tanlangan darajani ularning murakkabligiga moslashtirish lozim.
Qo‘lda belgilanadigan budjetli eski extended thinking hali qo‘llab-quvvatlanadi, lekin eskirayotgan deb belgilangan. Bu versiya rejimlari orasida muhim farq bor: vosita chaqiruvlari orasida mulohaza yuritish adaptiv rejimda mavjud, qo‘lda boshqariladigan rejimda esa Opus 4.6 buni bajarmaydi. Vositalar ulanganda adaptiv tahlil bitta amal natijasidan keyingisini tanlashda foydalanishga yordam beradi.
Anthropic’ning joriy spetsifikatsiyasi 1 mln token kontekst va oddiy rejimda 128 ming tokengacha javobni belgilaydi. Kirishda matn va tasvirlar qabul qilinadi, javob matnli bo‘lib qoladi. Ichki bilimlarning ishonchli chegarasi — 2025-yil may.
Ishlab chiqaruvchida oddiy vizual kirish formatlari: JPEG/PNG/GIF/WebP, animatsiyaning birinchi kadri. Nativ tahlilda: uzun tomon — 1568 piksel, 1568 vizual token; katta tasvirlar tahlildan oldin kichraytiriladi. Fayllar va parametrlarning qo‘llab-quvvatlanishi ilova metodiga bog‘liq.
Davomli suhbatlar va agent topshiriqlari uchun ishlab chiqaruvchi eski kontekstni siqishni tavsiflaydi: belgilangan chegaraga yaqinlashganda ishning oldingi qismi qisqa mazmun bilan almashtiriladi. Bu imkoniyat tajribaviy deb belgilangan va ilova qo‘llab-quvvatlashini talab qiladi; kontekst hajmining o‘zi cheksiz xotirani o‘z ichiga olmaydi.
Opus 4.6 qidiruv, kod va boshqa mavjud vositalar bilan ko‘p bosqichli ishlashga mo‘ljallangan. Ilova muhiti materiallarni o‘qish, buyruqlarni bajarish yoki fayllarni chiqarishni taqdim etishi kerak. Ishlab chiqarishdagi amallar, interfeysni boshqarish va tayyor taqdimot yaratish shu vositalarga bog‘liq; matn modeli ularni avtomatik ravishda olmaydi.
Anthropic kiberxavfsizlikdagi ehtimoliy xavfli vazifalar uchun xavfsizlik tekshiruvlari va himoya choralarini alohida tavsiflaydi. Oddiy dasturlashda model zaifliklarni topish va tuzatishga yordam berishi mumkin, lekin so‘rov xususiyati javob berish imkoniyatiga ta’sir qiladi. Katta materiallar to‘plami bo‘yicha xulosalar va taklif etilgan o‘zgarishlarni ma’lumotlarning o‘zi hamda bajarish natijasi asosida tekshirish kerak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar anthropic/claude-opus-4.6 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.05 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat $0.02 / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.05 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat $0.02 / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthropic/claude-opus-4.6", "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-opus-4.6',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-opus-4.6',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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.6
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
anthropic/claude-opus-4.6Claude Opus 4.6 katta kod bazalari, xatolarni tuzatish, tadqiqotlar va uzun hujjatlarni tahlil qilish uchun mo‘ljallangan. Adaptiv mulohaza yuritish va 1 mln tokengacha kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Claude Opus 4.6 bitta kontekstda ko‘p materialni saqlash va ularni o‘qigandan keyin mulohaza yuritish foydali bo‘lgan ishga yo‘naltirilgan. Anthropic yirik kod bazalarida dasturlash, kodni tekshirish, xatolarni tuzatish, moliyaviy tahlil va tadqiqotlarni ta’kidlaydi. Model muhim tafsilotlarni topishi, materiallarning turli qismlaridagi ma’lumotlarni bog‘lashi va ulardan topshiriqni izchil yechishda foydalanishi mumkin.
Dasturlashda bu reja ustida ishlash, notanish tizimni o‘rganish va o‘zgarishlardagi xatolarni qidirishni anglatadi. Professional tahlilda esa hujjatlarni qayta ishlash va jadvallar, hisobotlar yoki taqdimotlar mazmunini tayyorlashni bildiradi. Bunday ssenariylar uchun umumiy mavzu nomi bilan cheklanmay, modelga topshiriqning o‘zini va xulosa chiqarish kerak bo‘lgan materiallarni berish muhim.
Model adaptiv rejimni qo‘llab-quvvatlaydi: topshiriq mazmuniga qarab, qo‘shimcha tahlil qachon foydali ekanini aniqlaydi. effort parametri puxtalik darajasini belgilaydi; Opus 4.6 uchun low, medium, high va max mavjud, standart qiymat — high. Anthropic ma’lumotiga ko‘ra, chuqur ishlash oddiy vazifalarda javob vaqtini oshirishi mumkin, shuning uchun tanlangan darajani ularning murakkabligiga moslashtirish lozim.
Qo‘lda belgilanadigan budjetli eski extended thinking hali qo‘llab-quvvatlanadi, lekin eskirayotgan deb belgilangan. Bu versiya rejimlari orasida muhim farq bor: vosita chaqiruvlari orasida mulohaza yuritish adaptiv rejimda mavjud, qo‘lda boshqariladigan rejimda esa Opus 4.6 buni bajarmaydi. Vositalar ulanganda adaptiv tahlil bitta amal natijasidan keyingisini tanlashda foydalanishga yordam beradi.
Anthropic’ning joriy spetsifikatsiyasi 1 mln token kontekst va oddiy rejimda 128 ming tokengacha javobni belgilaydi. Kirishda matn va tasvirlar qabul qilinadi, javob matnli bo‘lib qoladi. Ichki bilimlarning ishonchli chegarasi — 2025-yil may.
Ishlab chiqaruvchida oddiy vizual kirish formatlari: JPEG/PNG/GIF/WebP, animatsiyaning birinchi kadri. Nativ tahlilda: uzun tomon — 1568 piksel, 1568 vizual token; katta tasvirlar tahlildan oldin kichraytiriladi. Fayllar va parametrlarning qo‘llab-quvvatlanishi ilova metodiga bog‘liq.
Davomli suhbatlar va agent topshiriqlari uchun ishlab chiqaruvchi eski kontekstni siqishni tavsiflaydi: belgilangan chegaraga yaqinlashganda ishning oldingi qismi qisqa mazmun bilan almashtiriladi. Bu imkoniyat tajribaviy deb belgilangan va ilova qo‘llab-quvvatlashini talab qiladi; kontekst hajmining o‘zi cheksiz xotirani o‘z ichiga olmaydi.
Opus 4.6 qidiruv, kod va boshqa mavjud vositalar bilan ko‘p bosqichli ishlashga mo‘ljallangan. Ilova muhiti materiallarni o‘qish, buyruqlarni bajarish yoki fayllarni chiqarishni taqdim etishi kerak. Ishlab chiqarishdagi amallar, interfeysni boshqarish va tayyor taqdimot yaratish shu vositalarga bog‘liq; matn modeli ularni avtomatik ravishda olmaydi.
Anthropic kiberxavfsizlikdagi ehtimoliy xavfli vazifalar uchun xavfsizlik tekshiruvlari va himoya choralarini alohida tavsiflaydi. Oddiy dasturlashda model zaifliklarni topish va tuzatishga yordam berishi mumkin, lekin so‘rov xususiyati javob berish imkoniyatiga ta’sir qiladi. Katta materiallar to‘plami bo‘yicha xulosalar va taklif etilgan o‘zgarishlarni ma’lumotlarning o‘zi hamda bajarish natijasi asosida tekshirish kerak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar anthropic/claude-opus-4.6 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.05 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat $0.02 / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.01 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.05 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0125 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat $0.02 / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "anthropic/claude-opus-4.6",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-opus-4.6', '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-opus-4.6', '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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-opus-4.6
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Review an idempotency bug\n\nReview this payment-handler excerpt: if not exists(event.id): charge(event.amount); save(event.id). Two workers can process the same event concurrently. The database supports transactions and a unique event_id. Propose a minimal safe change, explain the crash window and give tests for concurrent delivery and a crash after charging. Do not assume the payment service supports idempotency.A focused review with the race, a proposed code or pseudocode patch, required payment-service guarantees and two test scenarios.Verify that the proposal handles the external charge boundary explicitly rather than claiming a database transaction alone prevents duplicate charges.