Claude Opus 4 Thinking 將延伸推理套用於原始 Claude Opus 4 模型。Anthropic 將此世代定位於困難的程式設計、研究、寫作，以及需要在許多步驟中維持方向的任務。Thinking 名稱描述模型處理回應的方式，不會把原始 Opus 4 變成後來的 Opus 版本。
Claude Opus 4 結合標準回應模式與延伸思考模式。延伸思考可在回答前花更多時間檢視問題。製造商將持續處理複雜任務描述為核心強項，尤其是需要串連一連串發現，而非解決個別提示的任務。
研究問題請提供要比較的資料、它們應支持的決策，以及重要條件。要求以證據為依據綜合整理，分開呈現發現、假設與待解問題。寫作任務則加入讀者、來源資料、必要結構，以及結果必須解釋的主張。這些是模型文件所述研究與寫作能力的實際應用，不是對特定結果的承諾。
Anthropic 強調複雜程式碼理解、編輯、除錯，以及跨多個檔案的修改。請提供相關模組、介面契約、預期行為，以及既有測試或錯誤輸出。定義所需修改範圍，要求說明哪些依賴關係使提議編輯成為必要。
實用工程結果連結三件事：問題原因、一致的實作，以及檢查結果行為的方法。重構應說明哪些公開介面與可觀察行為必須穩定。功能開發則描述使用者流程與失敗案例。這讓模型的持續推理對專案有用，而非只是產生更長答案。
原始 Claude 4 世代在 Anthropic 文件記載的延伸思考流程中，加入工具呼叫之間的推理。它可檢視工具結果、重新考慮方法，再選擇後續動作。製造商也描述平行工具使用，以及應用程式提供可讀取和更新的本機檔案時，延續性如何改善。
運用這些能力的代理，需要應用程式提供工具、執行要求的動作並回傳結果。記憶檔案同樣屬於應用環境，不是自動在無關對話之間攜帶的無限儲存。設計流程時，請將相關觀察回傳給模型，讓任務目標與驗收標準保持可用。
Claude Opus 4 也支援視覺分析。截圖、圖表與示意圖可在文字之外提供證據，模型答案仍為文字。請使用清楚可讀的圖片，指出要解釋的關係。任務依賴精確數量或測量時，加入來源值，因為視覺解讀可能是近似值。
Ailoot API 任務應指定所需最終成品：多檔案修改提案、技術調查、研究綜合整理，或精心結構化的文件。加入讓模型能選擇方法的證據與限制。製造商的延伸思考摘要會在結果旁提供說明，但摘要不是所有推理的逐字紀錄。請依任務要求檢查交付程式碼或分析，包括仍須證據支持的假設。
", "aboutText": "Claude Opus 4 Thinking 將延伸推理套用於原始 Claude Opus 4 模型。Anthropic 將此世代定位於困難的程式設計、研究、寫作，以及需要在許多步驟中維持方向的任務。Thinking 名稱描述模型處理回應的方式，不會把原始 Opus 4 變成後來的 Opus 版本。\n\n### 跨越艱難任務的推理\n\nClaude Opus 4 結合標準回應模式與延伸思考模式。延伸思考可在回答前花更多時間檢視問題。製造商將持續處理複雜任務描述為核心強項，尤其是需要串連一連串發現，而非解決個別提示的任務。\n\n研究問題請提供要比較的資料、它們應支持的決策，以及重要條件。要求以證據為依據綜合整理，分開呈現發現、假設與待解問題。寫作任務則加入讀者、來源資料、必要結構，以及結果必須解釋的主張。這些是模型文件所述研究與寫作能力的實際應用，不是對特定結果的承諾。\n\n### 跨程式碼庫的修改\n\nAnthropic 強調複雜程式碼理解、編輯、除錯，以及跨多個檔案的修改。請提供相關模組、介面契約、預期行為，以及既有測試或錯誤輸出。定義所需修改範圍，要求說明哪些依賴關係使提議編輯成為必要。\n\n實用工程結果連結三件事：問題原因、一致的實作，以及檢查結果行為的方法。重構應說明哪些公開介面與可觀察行為必須穩定。功能開發則描述使用者流程與失敗案例。這讓模型的持續推理對專案有用，而非只是產生更長答案。\n\n### 工具、平行工作與延續性\n\n原始 Claude 4 世代在 Anthropic 文件記載的延伸思考流程中，加入工具呼叫之間的推理。它可檢視工具結果、重新考慮方法，再選擇後續動作。製造商也描述平行工具使用，以及應用程式提供可讀取和更新的本機檔案時，延續性如何改善。\n\n運用這些能力的代理，需要應用程式提供工具、執行要求的動作並回傳結果。記憶檔案同樣屬於應用環境，不是自動在無關對話之間攜帶的無限儲存。設計流程時，請將相關觀察回傳給模型，讓任務目標與驗收標準保持可用。\n\n### 視覺分析與文字輸出\n\nClaude Opus 4 也支援視覺分析。截圖、圖表與示意圖可在文字之外提供證據，模型答案仍為文字。請使用清楚可讀的圖片，指出要解釋的關係。任務依賴精確數量或測量時，加入來源值，因為視覺解讀可能是近似值。\n\nAiloot API 任務應指定所需最終成品：多檔案修改提案、技術調查、研究綜合整理，或精心結構化的文件。加入讓模型能選擇方法的證據與限制。製造商的延伸思考摘要會在結果旁提供說明，但摘要不是所有推理的逐字紀錄。請依任務要求檢查交付程式碼或分析，包括仍須證據支持的假設。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英文技術範例
Plan a coordinated order refactor\n\nReview 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.A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.claude-opus-4-20250514-thinkingClaude Opus 4 Thinking 使用原始 Opus 4 的延伸思考模式，適用於複雜軟體修改、持續代理流程與研究。它可在支援的工具步驟之間推理，串連艱難任務中的證據，再產生文字結果。
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 Thinking 將延伸推理套用於原始 Claude Opus 4 模型。Anthropic 將此世代定位於困難的程式設計、研究、寫作，以及需要在許多步驟中維持方向的任務。Thinking 名稱描述模型處理回應的方式，不會把原始 Opus 4 變成後來的 Opus 版本。
Claude Opus 4 結合標準回應模式與延伸思考模式。延伸思考可在回答前花更多時間檢視問題。製造商將持續處理複雜任務描述為核心強項，尤其是需要串連一連串發現，而非解決個別提示的任務。
研究問題請提供要比較的資料、它們應支持的決策，以及重要條件。要求以證據為依據綜合整理，分開呈現發現、假設與待解問題。寫作任務則加入讀者、來源資料、必要結構，以及結果必須解釋的主張。這些是模型文件所述研究與寫作能力的實際應用，不是對特定結果的承諾。
Anthropic 強調複雜程式碼理解、編輯、除錯，以及跨多個檔案的修改。請提供相關模組、介面契約、預期行為，以及既有測試或錯誤輸出。定義所需修改範圍，要求說明哪些依賴關係使提議編輯成為必要。
實用工程結果連結三件事：問題原因、一致的實作，以及檢查結果行為的方法。重構應說明哪些公開介面與可觀察行為必須穩定。功能開發則描述使用者流程與失敗案例。這讓模型的持續推理對專案有用，而非只是產生更長答案。
原始 Claude 4 世代在 Anthropic 文件記載的延伸思考流程中，加入工具呼叫之間的推理。它可檢視工具結果、重新考慮方法，再選擇後續動作。製造商也描述平行工具使用，以及應用程式提供可讀取和更新的本機檔案時，延續性如何改善。
運用這些能力的代理，需要應用程式提供工具、執行要求的動作並回傳結果。記憶檔案同樣屬於應用環境，不是自動在無關對話之間攜帶的無限儲存。設計流程時，請將相關觀察回傳給模型，讓任務目標與驗收標準保持可用。
Claude Opus 4 也支援視覺分析。截圖、圖表與示意圖可在文字之外提供證據，模型答案仍為文字。請使用清楚可讀的圖片，指出要解釋的關係。任務依賴精確數量或測量時，加入來源值，因為視覺解讀可能是近似值。
Ailoot API 任務應指定所需最終成品：多檔案修改提案、技術調查、研究綜合整理，或精心結構化的文件。加入讓模型能選擇方法的證據與限制。製造商的延伸思考摘要會在結果旁提供說明，但摘要不是所有推理的逐字紀錄。請依任務要求檢查交付程式碼或分析，包括仍須證據支持的假設。
POST /v1/chat/completionstexttext| 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-4-20250514-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 範例：system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示；確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_part[]|null | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_calls | 類型tool_call[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool；使用實際回傳的 ID | 預設值— |
欄位messages[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時，將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_details | 類型object|array | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_completion_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位stream_options.include_usage | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop | 類型string|string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型function_tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].function.name | 類型string | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
欄位tools[].function.description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].function.parameters | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位response_format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning_effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
欄位functions | 類型function[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位function_call | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位modalities | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— |
欄位provider | 類型object | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— |
欄位cache_control.ttl | 類型string | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— |
文字 · UTF8 文字
messages[].content
| 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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
參數control_scope | 規格依模型而定；使用者函式工具與託管工具不同 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
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。
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
| 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 $0.0075 / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-opus-4-20250514-thinking", "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='claude-opus-4-20250514-thinking',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='claude-opus-4-20250514-thinking',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 或 SSE
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。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 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 |
| 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。 |
Ailoot Ultra claude-opus-4-20250514-thinking
請使用上方列出的 API 方法路徑。
英文技術範例
Plan a coordinated order refactor\n\nReview 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.A dependency map in text, a staged migration proposal and compatibility checks for each consumer.Confirm the proposal covers B and C and does not silently reinterpret cents as whole currency units.