Claude Opus 5 od Anthropic przez endpoint zgodny z OpenAI. Przyjmuje do 1 000 000 tokenów tekstu i obrazów, zwraca do 128 000, z wysiłkiem rozumowania low, medium lub high, do 128 definicji narzędzi i streamingiem SSE.
Obszar roboczy
Te przykłady napisano specjalnie dla tego endpointu. Podmień prompt i przykładowe adresy mediów na własne, dostępne materiały, a przed wysłaniem sprawdź aktualną wycenę i dostępność modelu.
- Typy wejścia
- Tekst
- Typy wyjścia
- Tekst
- Wejście
- $4.50 / 1 mln tokenów
- Wejście z pamięci podręcznej
- $0.45 / 1 mln tokenów
- Wyjście
- $22.50 / 1 mln tokenów
- Kontekst
- 1M
- Maks. wyjście
- 128K
$4.50/22.50za 1 mln tokenów · wejście / wyjście
persona-continuity Kontynuacja długiej wymiany. Historia, tożsamość i ustalone granice jadą razem z żądaniem, bez warstwy streszczania po drodze – i to właśnie decyduje, czy postać po trzydziestu turach wciąż pamięta, co powiedziała.
- 4096
- Typy wejścia
- Tekst
- Typy wyjścia
- Tekst
- Wejście
- $4.50 / 1 mln tokenów
- Wejście z pamięci podręcznej
- $0.45 / 1 mln tokenów
- Wyjście
- $22.50 / 1 mln tokenów
- Kontekst
- 1M
- Maks. wyjście
- 128K
$4.50/22.50za 1 mln tokenów · wejście / wyjście
long-running-refactor Zmiana rozciągnięta na kilka plików, z zależnościami między krokami. Wąskim gardłem nie jest tu długość wyjścia, tylko to, czy model pamięta decyzję podjętą na początku – dlatego cały kontekst zostaje w żądaniu.
- 16000
- high
- Typy wejścia
- Tekst
- Typy wyjścia
- Tekst
- Wejście
- $4.50 / 1 mln tokenów
- Wejście z pamięci podręcznej
- $0.45 / 1 mln tokenów
- Wyjście
- $22.50 / 1 mln tokenów
- Kontekst
- 1M
- Maks. wyjście
- 128K
$4.50/22.50za 1 mln tokenów · wejście / wyjście
spec-vs-implementation Specyfikacja i implementacja w tym samym żądaniu, a model ma sam znaleźć to, co się nie zgadza. Wysiłek na high, bo przeoczenie rozbieżności kosztuje więcej niż kilka dodatkowych sekund.
- 8000
- high
Ten przykład zaczyna się od Wejście $4.50 / Wyjście $22.50 za 1 mln tokenów. Playground przelicza szacunek po każdej zmianie ustawień.