# Claude Opus 5.5 API Vollständige API-Referenz für die LLM-Modelle Claude Opus 5.5 von Anthropic. ## Modellvarianten Diese API unterstützt zwei Modellvarianten von Claude Opus 5.5: | Modell | ID | Beschreibung | |-------|----|-------------| | **Claude Opus 5.5 Text to Text** | `claude-opus-5.5-text-to-text` | Textbasiertes Schlussfolgern und Schreiben mit dem neuesten Claude Opus | | **Claude Opus 5.5 File Analysis** | `claude-opus-5.5-file-analysis` | Datei- und Bildanalyse mit dem neuesten Claude Opus | ## Kurzvergleich | Funktion | Text zu Text | Dateianalyse | |---------|--------------|---------------| | Texteingabe | Erforderlich ✅ | Optional | | Bildeingabe | Nicht unterstützt ❌ | Optional | | Dateieingabe | Nicht unterstützt ❌ | Optional | | Streaming-Antwort | SSE | SSE | | `max_tokens` | Optional | Optional | ## Claude Opus 5.5 Text to Text ### Endpunkt ```http POST /api/v1/chat/completions ``` ### Anfrageparameter #### Erforderlich | Parameter | Typ | Beschreibung | |-----------|------|-------------| | `model` | string | Muss `"claude-opus-5.5-text-to-text"` sein | | `messages` | array | Geordnete Nachrichten. Die Nachrichtenstruktur ist unter LLM API beschrieben. | | `stream` | boolean | `true` für SSE, `false` für eine einzelne JSON-Antwort. | #### Unterstützte Nachrichteninhalte | Feld | Text | Datei | Bild | |-------|------|------|-------| | `messages` | Erforderlich ✅ | Nicht unterstützt ❌ | Nicht unterstützt ❌ | #### Optional | Parameter | Typ | Bereich | Beschreibung | |-----------|------|-------|-------------| | `max_tokens` | integer | `≥ 1` | Maximale Anzahl an Ausgabetokens. Kein voreingestellter Höchstwert. | ### Beispielanfrage ```javascript 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-5.5-text-to-text', messages: [ { role: 'user', content: 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.' } ], stream: true, max_tokens: 2048 }) }); ``` ## Claude Opus 5.5 File Analysis ### Endpunkt ```http POST /api/v1/chat/completions ``` ### Anfrageparameter #### Erforderlich | Parameter | Typ | Beschreibung | |-----------|------|-------------| | `model` | string | Muss `"claude-opus-5.5-file-analysis"` sein | | `messages` | array | Geordnete Nachrichten. Siehe LLM API und Nachrichtenanhänge. | | `stream` | boolean | `true` für SSE, `false` für eine einzelne JSON-Antwort. | #### Unterstützte Nachrichteninhalte | Feld | Text | Datei | Bild | |-------|------|------|-------| | `messages` | Optional | Optional | Optional | #### Optional | Parameter | Typ | Bereich | Beschreibung | |-----------|------|-------|-------------| | `max_tokens` | integer | `≥ 1` | Maximale Anzahl an Ausgabetokens. Kein voreingestellter Höchstwert. | ### Beispielanfrage ```javascript 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-5.5-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 Die LLM-Modelle Claude Opus 5.5 geben OpenAI-kompatible Vervollständigungsantworten zurück. Bei `stream: true` erfolgt die Antwort als Server-Sent Events; bei `stream: false` als einzelnes JSON-Objekt. ### Erfolgreiche Antwort ```text data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-5.5-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]} data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-5.5-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-5.5-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]} data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-5.5-file-analysis","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}} data: [DONE] ``` ### Fehlerantwort ```text event: error data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}} ``` ## Bewährte Vorgehensweisen 1. **Strukturierte Nachrichten verwenden:** Senden Sie den Gesprächsverlauf über `messages[]`, statt den Kontext in einem einzigen Prompt zusammenzufassen. 2. **Die passende Modellvariante wählen:** Verwenden Sie Text to Text für rein textbasiertes Schlussfolgern und Schreiben und File Analysis, wenn Dateien oder Bilder benötigt werden. 3. **SSE-Ereignisse verarbeiten:** Hängen Sie `choices[0].delta.content` für die Streaming-Anzeige an und behandeln Sie `data: [DONE]` als erfolgreichen Abschluss. 4. **Nur unterstützte Eingaben senden:** Textmodelle ignorieren im aktuellen Client nicht unterstützte Datei- und Bildbestandteile.