Anthropic/claude-opus-5.5-file-analysis

claude-opus-5.5-file-analysis

Prueba la API de Claude Opus 5.5 de Anthropic para revisar, resumir y consultar archivos con la API estable y asequible de Flaq AI con streaming para aplicaciones.

File Analysis

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Documentación

Ejemplos de API

JavaScriptPythoncURL

Ejemplo de envio

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
  })
});

if (!response.ok) {
  const errorBody = await response.json().catch(() => null);
  throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split(/\r?\n\r?\n/);
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split(/\r?\n/).filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

Ejemplo de envio

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        '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,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

Ejemplo de envio

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "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
  }'

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Precios de Claude Opus 5.5 File Analysis

Parámetros	Precio	Precio original	Descuento

Token: input	$3.6000 por 1 M de tokens de entrada	$4.0000 por 1 M de tokens de entrada	90%
Token: output	$18.0000 por 1 M de tokens de salida	$20.0000 por 1 M de tokens de salida	90%

README

API multimodal de vanguardia de análisis de archivos de Claude Opus 5.5 (Comprensión profunda de documentos y evidencias con Anthropic)

La API de análisis de archivos de Claude Opus 5.5 aplica el modelo de Anthropic para tareas prolongadas de conocimiento a la evaluación de documentos, la extracción de datos y la revisión de evidencias visuales en Flaq AI. Con entradas compatibles de texto, imágenes y archivos en un flujo conversacional, los analistas, ingenieros e investigadores pueden hacer preguntas sobre PDF, diagramas técnicos y múltiples documentos fuente, y después contrastar los resúmenes resultantes con los originales.

Funciones principales de la API de análisis de archivos de Claude Opus 5.5

Ingesta multimodal de vanguardia: Incorpore y analice combinaciones de documentos de texto, imágenes de alta resolución y archivos escaneados compatibles dentro de un contexto conversacional unificado.
Comprensión de documentos y diagramas: Haga preguntas sobre diseños de varias columnas, tablas financieras, diagramas de flujo y figuras técnicas mientras contrasta los detalles extraídos con la fuente.
Síntesis de evidencias entre documentos: Compare y contraste hallazgos de varios documentos cargados para destacar discrepancias, revisiones históricas y dependencias contractuales.
Razonamiento sobre evidencias visuales y diseño: Evalúe recursos visuales, diagramas arquitectónicos y páginas fotografiadas junto con el contexto textual para mantener una comprensión integral de la situación.
Formatos de salida estructurados personalizados: Organice los hallazgos en tablas Markdown a medida, matrices de riesgos para directivos, listas de verificación de auditoría o clasificaciones estructuradas siguiendo prompts en lenguaje natural.
Transmisión de alta fiabilidad: Transmita progresivamente síntesis complejas de documentos de varias páginas mediante eventos enviados por el servidor para ofrecer interfaces interactivas ágiles.

Cómo usar la API de análisis de archivos de Claude Opus 5.5 para flujos documentales en Flaq AI

Entrada: Mensajes de conversación que pueden incluir texto, imágenes o archivos compatibles, además de instrucciones de la tarea cuando sea necesario.
Salida: Informes analíticos exhaustivos, extracciones de datos estructuradas, resúmenes comparativos entre archivos y respuestas fundamentadas en evidencias.
Longitud de salida: Establezca opcionalmente un máximo de tokens de salida para obtener extractos concisos o revisiones detalladas. No se especifica un máximo predeterminado para este parámetro; los límites de salida del modelo siguen siendo aplicables.
Transmisión: Entregue respuestas de forma incremental mediante eventos enviados por el servidor para garantizar una interacción ininterrumpida.
Capacidades: Revisión multimodal de archivos, extracción de tablas complejas, referencias cruzadas, interpretación de diagramas visuales y síntesis estructurada mediante la integración de la API de Flaq AI.

Principales casos de uso de la integración de la API de análisis de archivos de Claude Opus 5.5

Revisión de documentos regulatorios y jurídicos: Compare cláusulas, señale posibles conflictos y redacte notas de trabajo que revisores cualificados puedan evaluar frente a los requisitos aplicables.
Inversión institucional y auditoría financiera: Extraiga información financiera compleja, notas a los balances y factores de riesgo de informes 10-K y folletos para inversores.
Síntesis de literatura académica y científica: Contraste ensayos clínicos de varios estudios, prepublicaciones de laboratorio y anexos científicos para elaborar metaanálisis de investigación.
Análisis de planos técnicos y manuales de ingeniería: Evalúe documentación de sistemas aeroespaciales, de ingeniería civil o de software con texto entrelazado y esquemas complejos.
Gobernanza de políticas empresariales: Audite políticas organizativas frente a normas regulatorias cambiantes y genere análisis detallados de brechas y planes de acción.

Nota Confirme los permisos de los archivos y revise la información extraída antes de basarse en ella para decisiones jurídicas, financieras, médicas, de cumplimiento u otras de alto impacto. Asegúrese de que los materiales cargados cumplan las directrices de seguridad de Anthropic y las condiciones de Flaq AI.

Análisis de archivos de Claude Opus 5.5 frente a sus competidores: análisis comparativo

Análisis de archivos de Claude Opus 5.5 frente al análisis de archivos de Claude Opus 5
El análisis de archivos de Claude Opus 5 permite revisar documentos con la serie anterior del modelo. El análisis de archivos de Claude Opus 5.5 incorpora el modelo más reciente al trabajo de conocimiento prolongado; los equipos deben comparar la calidad de extracción con sus propios archivos antes de migrar.
Análisis de archivos de Claude Opus 5.5 frente al análisis de archivos de GPT 6 Sol
El análisis de archivos de GPT 6 Sol ofrece una opción basada en OpenAI para hacer preguntas sobre archivos y extraer información. El análisis de archivos de Claude Opus 5.5 proporciona una opción basada en Anthropic para revisar documentos suministrados y explicar los hallazgos en lenguaje natural.
Análisis de archivos de Claude Opus 5.5 frente a la comprensión de documentos de Gemini 3.5 Pro
Gemini 3.5 Pro encaja en flujos construidos en torno a las herramientas multimodales de Google. El análisis de archivos de Claude Opus 5.5 atiende a equipos que buscan revisar documentos e imágenes con Anthropic a través de Flaq AI.
Análisis de archivos de Claude Opus 5.5 frente a herramientas empresariales especializadas de extracción
Las herramientas de extracción basadas en plantillas pueden resultar útiles para campos repetitivos y diseños fijos. El análisis de archivos de Claude Opus 5.5 también admite preguntas abiertas y resúmenes cuando varían la estructura del documento o el objetivo de la revisión.