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Sans censure — Nous n’ajoutons aucun filtre de contenu à ce modèle. Comme la plupart des modèles de chat, il décline pourtant une demande abrupte formulée sans contexte. Il écrit de la fiction sans restriction de façon fiable dès que votre prompt système pose un cadre de fiction, ou que la demande est présentée comme une histoire. Les obligations juridiques et de consentement restent au client.Voir tous les modèles à ce niveau de filtrage
anthropic/claude-opus-5/chat

Chat Claude Opus 5 d’Anthropic via un endpoint compatible OpenAI. Il accepte jusqu’à 1 000 000 de tokens de contexte texte et image et en renvoie jusqu’à 128 000, avec effort de raisonnement low, medium ou high, jusqu’à 128 outils et streaming SSE.

Entrée $4.50Sortie $22.50par 1 million de tokens10 % sous le tarif officielEntrée en cache $0.45Écriture en cache $5.50Tarif officiel de AnthropicEntrée $5Sortie $25
Exécuter le modèle

Atelier

Ces exemples ont été écrits pour ce point de terminaison. Remplacez le prompt et les URL de médias par vos propres fichiers accessibles, puis vérifiez l’estimation à jour et la disponibilité du modèle avant d’envoyer.

  • Types d’entrée
    Texte
    Types de sortie
    Texte
    Entrée
    $4.50 / 1 million de tokens
    Entrée en cache
    $0.45 / 1 million de tokens
    Sortie
    $22.50 / 1 million de tokens
    Contexte
    1M
    Sortie max.
    128K

    $4.50/22.50par 1 million de tokens · entrée / sortie

    persona-continuity

    La suite d’un long échange. Historique, personnage et interdits établis voyagent tous avec la requête, sans couche de résumé au milieu — c’est ce qui décide si, au trentième tour, le personnage se rappelle encore ce qu’il a dit.

    • 4096
  • Types d’entrée
    Texte
    Types de sortie
    Texte
    Entrée
    $4.50 / 1 million de tokens
    Entrée en cache
    $0.45 / 1 million de tokens
    Sortie
    $22.50 / 1 million de tokens
    Contexte
    1M
    Sortie max.
    128K

    $4.50/22.50par 1 million de tokens · entrée / sortie

    long-running-refactor

    Un changement qui traverse plusieurs fichiers, avec des dépendances entre les étapes. Ce qui est serré ici n’est pas la longueur de sortie mais la capacité à retenir la décision prise en premier : tout le contexte reste donc dans la requête.

    • 16000
    • high
  • Types d’entrée
    Texte
    Types de sortie
    Texte
    Entrée
    $4.50 / 1 million de tokens
    Entrée en cache
    $0.45 / 1 million de tokens
    Sortie
    $22.50 / 1 million de tokens
    Contexte
    1M
    Sortie max.
    128K

    $4.50/22.50par 1 million de tokens · entrée / sortie

    spec-vs-implementation

    Spécification et implémentation dans la même requête, et c’est au modèle de trouver ce qui ne colle pas. Effort à high, parce que rater un écart coûte plus cher que quelques secondes.

    • 8000
    • high

Cet exemple démarre à Entrée $4.50 / Sortie $22.50 par 1 million de tokens. Le Playground actualise l’estimation lorsque vous modifiez les réglages.