Introducción
Claude Opus 5 es el modelo de chat insignia de Anthropic, disponible aquí como un endpoint compatible con OpenAI en /v1/chat/completions. Una ventana de 1.000.000 de tokens lleva todo el intercambio anterior palabra por palabra, y una respuesta puede llegar a 128.000 tokens.
El esfuerzo de razonamiento admite low, medium o high, con medium por defecto. El modelo fija su propio muestreo, así que no acepta temperature ni top_p; el contenido de los mensajes es texto e imágenes, puedes definir hasta 128 tools por solicitud y las respuestas llegan por Server-Sent Events.
Funciones y aspectos destacados
Memoria medida en turnos, no en párrafos
A los treinta turnos, ¿sigue sabiendo el personaje de dónde viene, qué prometió y qué dijo que nunca haría? Con 1.000.000 de tokens de entrada, la respuesta depende solo de lo que envíes: mete el historial completo en la solicitud y el modelo lee las líneas originales, no una paráfrasis.
Un tope de respuesta de 128.000 tokens
Una sola respuesta cabe un capítulo entero, un informe largo o un plan de refactorización completo. max_tokens viene en 4.096 por defecto y el razonamiento también se cobra como salida, así que sube el tope a propósito y deja margen sobre la respuesta visible que esperas.
Muestreo fijado por el modelo
temperature y top_p no forman parte de esta solicitud, lo que mantiene el cuerpo portable entre ejecuciones. Lo que ajustas es el esfuerzo de razonamiento: low para turnos rápidos de conversación, high cuando primero hay que conciliar detalles sembrados y hechos establecidos.
Parámetros de la solicitud
| Parámetro | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|
messages | Sí | Turnos de conversación ordenados. El contenido es una cadena o un array de partes text e |
max_tokens | No | Limita la respuesta a 128.000, un octavo de la ventana de lectura. Por defecto, 4.096; súbelo antes de escribir un capítulo. |
reasoning_effort | No | low, medium o high, medium por defecto. Súbelo a high cuando las pistas sembradas y los hechos establecidos deban cuadrarse antes de escribir. |
stop | No | Hasta 4 secuencias, como cadena o como arreglo. La respuesta termina en cuanto el modelo escribe una de ellas, y el texto que coincide no se devuelve. mínimo 1 caracteres · mínimo 1 elementos · máximo 4 elementos |
tools | No | Hasta 128 definiciones de funciones por solicitud. máximo 128 elementos |
parallel_tool_calls | No | true o false, true por defecto: el modelo puede pedir varias llamadas a herramientas en un mismo turno. Valor predeterminado: |
tool_choice | No | auto, none, required, o un objeto que nombre una función. |
Precios
Entrada $4.50 / Salida $22.50 por 1 millón de tokens
Casos de uso
Una persona sostenida durante decenas de turnos
Envía la conversación tal como se escribió y el personaje sigue sabiendo, treinta turnos después, de dónde viene, qué aceptó y a qué se niega. La mayoría de los intercambios largos no necesitan ninguna capa de resumen.
Agentes con cadenas largas de tareas
Entrega el repositorio, la especificación y la discusión hasta ahora en una sola solicitud y deja que el modelo decida qué leer primero. Lo que pone a prueba un roleplay largo es lo mismo que necesita una tarea de ingeniería de varios pasos: en el paso diez, ¿recuerda la decisión del paso uno?
Informes que deben citar sus fuentes
Carga el conjunto completo de documentos y pide hallazgos que citen el pasaje en que se apoya cada uno. Nada se troceó antes de que el modelo lo viera, así que una cita que falta señala un hueco en el material y no en el pipeline.
Guía de prompts y consejos prácticos
Envía todo el historial, del más antiguo al más reciente
La ventana suele ser más grande que la capa de resumen que alguien estaba por construir. Mete todos los mensajes anteriores en orden en el array messages y deja que el modelo lea lo que de verdad se dijo.
Persona, ambientación y límites en el mensaje de sistema
El mensaje de sistema es el único lugar que nunca se desplaza fuera de vista en un intercambio largo. Origen, forma de hablar, límites firmes, persona narrativa y tiempo verbal van ahí; el mensaje de usuario lleva solo el turno actual.
Fuerza una llamada a tool para salida legible por máquina
Este endpoint no tiene response_format, y una conversación no puede terminar en un mensaje de assistant para rellenar la respuesta. Define una tool cuyos parámetros sean el esquema JSON que quieres, apunta tool_choice a esa función y valida los argumentos; un max_tokens mayor que 128.000 y las partes de video y audio se rechazan.
Inicio rápido de la API
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "anthropic/claude-opus-5/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
Consulta la referencia de la API para autenticación, el esquema completo, sondeo y gestión de errores.
