Introduzione
Claude Opus 5 è il modello di chat di punta di Anthropic, disponibile qui come un endpoint compatibile con OpenAI su /v1/chat/completions. Una finestra da 1.000.000 di token porta con sé parola per parola tutto lo scambio precedente, e una risposta può arrivare a 128.000 token.
Il livello di ragionamento accetta low, medium o high, con medium di default. Il campionamento lo fissa il modello, quindi temperature e top_p non sono accettati; il contenuto dei messaggi è testo e immagini, puoi definire fino a 128 tool per richiesta e le risposte arrivano in streaming via Server-Sent Events.
Caratteristiche principali
Una memoria che si misura in turni, non in paragrafi
Dopo trenta turni il personaggio sa ancora da dove viene, cosa ha promesso e cosa ha detto che non farebbe mai? Con 1.000.000 di token in ingresso la risposta dipende solo da ciò che mandi: metti tutta la cronologia nella richiesta e il modello legge le battute originali, non una parafrasi.
Un tetto di risposta di 128.000 token
Una sola risposta contiene un capitolo intero, un report lungo o un piano di refactoring completo. max_tokens parte da 4.096 e anche il ragionamento viene fatturato come output, quindi alza il tetto di proposito e lascia margine sopra la risposta visibile che ti aspetti.
Campionamento fissato dal modello
temperature e top_p non fanno parte di questa richiesta, e così il corpo resta riutilizzabile da un'esecuzione all'altra. La leva che hai è il livello di ragionamento: low per i turni rapidi di conversazione, high quando prima vanno riconciliati dettagli seminati e fatti stabiliti.
Parametri della richiesta
| Parametro | Obbligatorio | Nota |
|---|---|---|
messages | Sì | Battute della conversazione in ordine. Il contenuto è una stringa o un array di parti text e |
max_tokens | No | Limita la risposta a 128.000, un ottavo della finestra di lettura. Predefinito 4096; alzalo prima di scrivere un capitolo. |
reasoning_effort | No | low, medium o high, medium per impostazione predefinita. Passa a high quando vuoi che dettagli seminati e fatti stabiliti siano riconciliati prima che il modello scriva. |
stop | No | Fino a 4 sequenze, come stringa o come array. La risposta si ferma appena il modello ne scrive una, e il testo corrispondente non viene restituito. almeno 1 caratteri · almeno 1 elementi · al massimo 4 elementi |
tools | No | Fino a 128 definizioni di funzione per richiesta. al massimo 128 elementi |
parallel_tool_calls | No | true o false, predefinito true: il modello può chiedere più chiamate agli strumenti nello stesso turno. Predefinito: |
tool_choice | No | auto, none, required oppure un oggetto che nomina una singola funzione. |
Prezzi
Input $4.50 / Output $22.50 per 1 milione di token
Casi d’uso
Una persona mantenuta per decine di turni
Manda la conversazione così come è stata scritta e il personaggio sa ancora, trenta turni dopo, da dove viene, cosa ha accettato e cosa rifiuta. La maggior parte degli scambi lunghi non ha bisogno di alcuno strato di riassunto.
Agenti su lunghe catene di attività
Consegna repository, specifica e discussione fin qui in una sola richiesta e lascia al modello la scelta di cosa leggere per primo. Un roleplay lungo mette alla prova la stessa capacità che serve a un compito di ingegneria in più passi: al passo dieci ricorda ancora la decisione del passo uno?
Report che devono citare le fonti
Carica l'intero insieme di documenti e chiedi risultati che citino il passaggio su cui si basa ciascuno. Nulla è stato spezzettato prima che il modello lo vedesse, quindi una citazione mancante indica un buco nel materiale e non nella pipeline.
Consigli avanzati
Manda tutta la cronologia, dal più vecchio
La finestra di solito è più grande dello strato di riassunto che qualcuno stava per costruire. Metti tutti i messaggi precedenti in ordine nell'array messages e lascia che il modello legga ciò che è stato detto davvero.
Persona, ambientazione e limiti nel messaggio di sistema
Il messaggio di sistema è l'unico spazio che in uno scambio lungo non scorre mai via. Origine, modo di parlare, limiti invalicabili, persona narrativa e tempo verbale vanno lì; il messaggio utente porta solo il turno corrente.
Forza una chiamata a tool per un output leggibile da una macchina
Questo endpoint non ha response_format, e una conversazione non può finire con un messaggio assistant per precompilare la risposta. Definisci un tool i cui parametri siano lo schema JSON che vuoi, punta tool_choice su quella funzione e valida gli argomenti; un max_tokens oltre 128.000 e le parti video e audio vengono rifiutati.
Avvio rapido dell’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'
Nel riferimento dell’API trovi autenticazione, schema completo, polling e gestione degli errori.
