Wprowadzenie
Claude Opus 4.6 to model czatu z linii Opus od Anthropic, udostępniony tu jako jeden endpoint zgodny z OpenAI pod /v1/chat/completions. Czyta do 1 000 000 tokenów na żądanie i może napisać do 128 000 w jednej odpowiedzi, więc długa współpraca jedzie w całości, a rozdział wraca w jednym kawałku.
Poziom rozumowania ma cztery ustawienia – low, medium, high i max, domyślnie medium – a temperature (od 0 do 1) i top_p nadal da się regulować. Treść wiadomości to tekst i obrazy, a w tym samym wywołaniu masz do 128 narzędzi i strumieniowanie SSE.
Najważniejsze funkcje
Cztery poziomy rozumowania, w tym max
max stoi ponad high i służy żądaniom, w których zasiane szczegóły, chronologia i długa lista ustalonych faktów muszą się zgadzać, zanim padnie pierwsze słowo. Rozumowanie zużywa tokeny wyjścia, więc codzienne tury trzymaj na low albo medium, a max zostaw na przebiegi, które go uzasadniają.
1 000 000 tokenów na wejściu, 128 000 na wyjściu
Mniej więcej osiem tokenów czytanych na jeden pisany. Cały maszynopis, arkusz stylu i notatki z poprzednich sesji mieszczą się w jednym żądaniu, a limit odpowiedzi jest na tyle wysoki, że całego rozdziału nie trzeba dzielić i sklejać.
temperature i top_p zostają w twoich rękach
Obok poziomu rozumowania przyjmowane są temperature od 0 do 1 i top_p od 0,01 do 1. Kontrola ciągłości może działać chłodno i powtarzalnie, a tura burzy mózgów – ciepło, bez zmiany modelu ani endpointu.
Parametry żądania
| Parametr | Wymagane | Uwaga |
|---|---|---|
messages | Tak | Uporządkowane tury rozmowy. Treść to ciąg znaków albo tablica części text i |
max_tokens | Nie | Ogranicza odpowiedź do 128 000, czyli ósmej części okna odczytu. Domyślnie 4 096; podnieś przed pisaniem rozdziału. |
reasoning_effort | Nie | low, medium, high albo max, domyślnie medium. Podnieś, gdy odpowiedź musi pogodzić szczegóły, zanim model zacznie pisać. |
stop | Nie | Do 4 sekwencji, jako string albo tablica. Odpowiedź kończy się, gdy tylko model zapisze którąś z nich, a dopasowany tekst nie jest zwracany. od 1 znaków · od 1 elementów · do 4 elementów |
temperature | Nie | Od 0 do 1, domyślnie 1. Trzymaj na 0 zawsze wtedy, gdy odpowiedź parsuje kod, i nie ruszaj jej, gdy utwór znalazł już swój głos. |
top_p | Nie | Od 0,01 do 1. W jednym porównaniu zmieniaj to albo temperature, nigdy oba naraz. |
tools | Nie | Do 128 definicji funkcji na żądanie. do 128 elementów |
parallel_tool_calls | Nie | true lub false, domyślnie true: model może w jednej turze zażądać kilku wywołań narzędzi. Domyślnie: |
tool_choice | Nie | auto, none, required albo obiekt wskazujący jedną funkcję. |
Cennik
Wejście $5 / Wyjście $25 za 1 mln tokenów
Zastosowania
Redakcja w skali całego maszynopisu
Wyślij cały szkic z arkuszem stylu i poproś o redakcję jednego rozdziału zdanie po zdaniu, z uzasadnieniem każdej zmiany względem arkusza. Model widzi, jak każda postać mówi w całej książce, a nie tylko w redagowanym rozdziale.
Długa fikcja pisana wspólnie
Setki tur wspólnej historii mogą wracać w każdym żądaniu bez warstwy streszczeń. Obietnica złożona na początku zostaje przeczytana w oryginalnym brzmieniu wtedy, gdy historia wreszcie jej potrzebuje.
Jeden staranny przebieg na max
Gdy odpowiedź musi pogodzić chronologię, sieć relacji i listę otwartych wątków, wyślij to jedno żądanie na max z max_tokens na miarę rozdziału, a potem wróć do medium przy zwykłych turach.
Wskazówki
Dopasuj rozumowanie do tury, nie do sesji
Większość tur nie wymaga długiego namysłu. Zostaw domyślne medium, schodź na low przy szybkich wymianach, a na high lub max przechodź tylko w turze, która wiąże wątki; to jeden string w tej samej treści żądania.
Dobierz max_tokens do odpowiedzi, jakiej chcesz
Domyślnie to 4 096 tokenów, a rozdział potrzebuje dużo więcej. Tokeny rozumowania też są rozliczane jako wyjście, więc zostaw zapas ponad widoczną odpowiedź, maksymalnie do 128 000.
Limity, które warto znać
max_tokens powyżej 128 000 nie przechodzi walidacji, a części wideo i audio są odrzucane. Rozmowa nie może kończyć się wiadomością assistant, która z góry wypełni odpowiedź, i nie ma response_format: ustrukturyzowany wynik idzie przez narzędzie z twoim schematem JSON jako parametrami, wymuszone przez tool_choice.
Szybki start z 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-4.6/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'
Uwierzytelnianie, pełny schemat, odpytywanie i obsługę błędów opisuje dokumentacja API.
