Claude Opus 4.8 API

Vollständige API-Referenz für Claude Opus 4.8-große Sprachmodelle-Modelle von Anthropic.

Modellvarianten

Diese API unterstützt zwei Claude Opus 4.8-Modellvarianten:

Schnellvergleich

Claude Opus 4.8 Text to Text

Endpunkt

httpKopieren
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-opus-4.8-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Claude Opus 4.8 File Analysis

Endpunkt

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POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-opus-4.8-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 4096
  })
});

Antwortformat

Claude Opus 4.8 LLM-Modelle geben OpenAI-kompatible Completion-Antworten zurück. Mit stream: true ist die Antwort Server-Sent Events; mit stream: false ist die Antwort ein einzelnes JSON-Objekt.

Erfolgreiche Antwort

textKopieren
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-4.8-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-4.8-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Here is a concise summary"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-4.8-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-4.8-file-analysis","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Fehlerantwort

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event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

Bewährte Praktiken

1. Strukturierte Nachrichten verwenden: Senden Sie den Gesprächsverlauf über messages[], statt Kontext in einem einzigen Prompt zusammenzuführen.
2. Die richtige Modellvariante wählen: Verwenden Sie Text to Text für reinen Text-Reasoning und File Analysis, wenn Dateien oder Bilder benötigt werden.
3. SSE-Ereignisse verarbeiten: Hänge choices[0].delta.content für die Streaming-Anzeige an und behandle data: [DONE] als erfolgreichen Abschluss.
4. Nur unterstützte Eingaben senden: Textmodelle ignorieren im aktuellen Client nicht unterstützte Datei- und Bildteile.