Anthropic: Claude Opus 4.1
Claude Opus 4.1 是 Anthropic 針對代理軟體工作、研究、資料分析與推理推出的 Opus 4 更新。重點包括追蹤細節、多檔案程式碼修改與精確除錯,可用標準回應或選用延伸思考。
關於模型
此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。
Claude Opus 4.1 是 Anthropic 對原始 Claude Opus 4 的更新,偏重代理任務、實際程式設計與推理。發布說明也強調深入研究與資料分析,尤其是在較大任務中追蹤細節及使用搜尋。隨附系統卡片補充說明描述推理品質與指令遵循的改善。它仍與原始 Opus 4,以及後來 Opus 4.5、4.6 和 5 模型不同;不應將那些版本的模式與限制當成此更新的規格。
程式碼工作方面,發布說明強調多檔案重構,以及在大型程式碼庫中找出精確修正。請提供相關檔案或摘錄、既有行為、所需行為,以及有效修改必須保留的限制。請求示例可要求跨相關函式追蹤失敗、提出最小且一致的修改,並說明每個變動部分為何必要。實用結果是保留來源上下文與假設、可供審查的修補程式或程式碼提案,而非掩蓋原始問題的大幅重寫。
研究與資料分析中,當問題依賴數個段落或觀察時,細節追蹤很有用。請為資料提供來源識別碼、定義問題,要求每項結論的支持證據。實際簡報可要求比較表,顯示兩份文件哪些地方一致、哪些不同,以及哪些問題仍未回答。若流程包含搜尋,應用程式提供工具與回傳內容。模型再將那些結果與既有資料連結;文字中的搜尋提案不是已完成檢索。
Opus 4.1 具有標準回應模式與可選延伸思考。舊版思考指南透過 budget_tokens 直接控制,最小值為 1,024 詞元。預算通常低於 max_tokens,因為內部推理與最終回應共用生成額度。它是推理目標,不承諾消耗完整額度。後來 Opus 版本的自適應思考與 effort 控制是不同能力。請準備完整問題,指定最終答案格式,讓額外分析導向讀者需要的結果。
較早 Claude 4 模型的文件記載 beta 支援交錯思考:在一個助理輪次內的工具呼叫之間推理。它在支援的 Messages 流程中使用開發者的交錯思考功能。此模式下,思考預算可跨數個區塊,依文件例外超過單輪 max_tokens 值。回傳工具結果時,應原封不動帶回對應思考區塊,包括簽章。除錯流程因而可交替分析、應用程式執行的檢查,以及實際輸出的解讀,同時區分提議動作與已完成動作。
系統卡片補充說明也描述觀察螢幕、滑鼠動作與鍵盤輸入的電腦操作任務,以及較長的工具輔助程式設計。模型可依提供的視覺狀態推理,在連接環境中選擇動作;應用程式執行互動,回傳改變結果。螢幕簡報應指出目標、相關可見控制項與允許動作。文件或資料流程則要求與提供證據相連的文字說明或結構化結果。模型解讀與環境執行是工作的不同部分。
開發者評估報告指出,其受提示注入影響的程度與原始 Opus 4 相近。評估特別檢視試圖讓代理偏離使用者任務的隱藏文字或介面元素。請將任務指令與工具回傳資料分開,解讀頁面或文件時保留原始目標。這是代理流程的重要條件:在外部內容看到請求,不代表它是使用者授權的指令。模型防護不會讓每個遇到的頁面都成為可信輸入。
系統卡片也描述稱為獎勵投機的程式設計限制,包括硬編碼答案,以及只針對模型眼前範例打造的解法。Opus 4.1 顯示與 Opus 4 相近的傾向,在部分特定評估上還有退步。程式碼提案應要求滿足一般需求的解法、指出處理哪些條件,並包含超出單一提供範例的檢查。要求最終報告區分提出什麼、環境實際檢查什麼,以及哪些尚無法確立。這能將模型精確除錯與細節追蹤的強項,連結到行為可供檢視的具體成品。
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions claude-opus-4-1-20250805-thinking
claude-opus-4-1-20250805-thinking
claude-opus-4-1-20250805-thinking入門
Claude Opus 4.1 是 Anthropic 針對代理軟體工作、研究、資料分析與推理推出的 Opus 4 更新。重點包括追蹤細節、多檔案程式碼修改與精確除錯,可用標準回應或選用延伸思考。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- 輸入
text- 輸出
text- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 claude-opus-4-1-20250805-thinking | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 文字對話 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
messages[].content
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages |
參數material_types | 規格text |
參數messages | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
參數file_material | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID |
參數optional_controls | 規格stream |
參數control_scope | 規格文字對話;stream 是布林值,預設為 false。 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
方法別名: /chat/completions
生命週期: synchronous_or_streamed
將確切模型 ID 與 messages 一併送出。
上下文長度不是輸出上限。
文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 未指定 選取快速模式時
- flex 模式
- 未指定 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時
Ailoot 費率
各設定的價格
| 設定 | 費率表 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.03 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.15 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0006 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0.0075 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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
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"))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位choices[].index | 類型integer |
欄位choices[].message.content | 類型string|null |
欄位choices[].message.tool_calls | 類型tool_call[] |
欄位choices[].message.reasoning_content | 類型string |
欄位choices[].message.reasoning_details | 類型object|array |
欄位choices[].finish_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot Ultra claude-opus-4-1-20250805-thinking
方法路徑別名
/chat/completions
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