Anthropic/claude-opus-5.5-text-to-text

claude-opus-5.5-text-to-text

Prueba la API de Claude Opus 5.5 de Anthropic para razonar sobre textos, escribir, programar y analizar con la API estable y asequible de Flaq AI con streaming.

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Modelos Claude Opus 5.5 relacionados

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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-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

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-text-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.',
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 2048,
    },
    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-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Draft a technical decision memo for this architecture choice."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

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Precios de Claude Opus 5.5 Text to Text

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 avanzada de texto a texto de Claude Opus 5.5 (Programación y trabajo de conocimiento con Anthropic)

La API de texto a texto de Claude Opus 5.5 lleva a Flaq AI el modelo de Anthropic para tareas prolongadas de programación con agentes y trabajo de conocimiento. Admite preguntas complejas sobre arquitectura de software, redacción analítica y conversaciones de varios turnos cuando la aplicación proporciona el historial de mensajes pertinente. Los desarrolladores pueden usar la API de texto a texto para crear asistentes y flujos de trabajo de conocimiento sin administrar la infraestructura del modelo.

Funciones principales de la API de texto a texto de Claude Opus 5.5

Razonamiento cognitivo de vanguardia: Aborde dilemas analíticos exigentes, explore demostraciones lógicas de varios niveles y formule respuestas fundamentadas a preguntas muy ambiguas.
Asistencia en ingeniería de software: Explore arquitecturas distribuidas, revise código, investigue problemas de concurrencia y planifique refactorizaciones de varios archivos con verificación humana.
Redacción técnica y extensa con matices: Produzca libros blancos impecablemente estructurados, monografías técnicas detalladas y memorandos ejecutivos que mantengan un tono preciso, un ritmo cuidado y profundidad conceptual.
Contexto entre turnos mediante mensajes: Incluya los mensajes anteriores pertinentes en cada solicitud para que las respuestas de seguimiento puedan basarse en la conversación.
Controles flexibles de longitud de respuesta: Regule la longitud de las respuestas mediante controles flexibles de tokens de salida para generar decisiones concisas o tratados completos y detallados.
Arquitectura de transmisión de alta fiabilidad: Reciba tokens de forma incremental mediante eventos enviados por el servidor para ofrecer interfaces de usuario interactivas y ágiles en tiempo real.

Cómo usar la API de texto a texto de Claude Opus 5.5 para flujos de razonamiento en Flaq AI

Entrada: Prompts de texto, directrices del sistema, instrucciones del usuario e historial de conversación detallado.
Salida: Respuestas de texto profundas y bien estructuradas, adecuadas para revisiones técnicas, implementaciones de software, revisiones editoriales y decisiones estratégicas.
Longitud de salida: Establezca opcionalmente un máximo de tokens de salida para obtener comentarios específicos o respuestas más largas. No se especifica un máximo predeterminado para este parámetro; los límites de salida del modelo siguen siendo aplicables.
Transmisión: Reciba el texto generado progresivamente mediante eventos enviados por el servidor para mostrarlo de inmediato y facilitar la interacción del usuario.
Capacidades: Razonamiento lingüístico de vanguardia, asistencia integral en ingeniería de software, síntesis de redacción estructurada y resolución conversacional de problemas mediante la integración de la API de Flaq AI.

Principales casos de uso de la integración de la API de texto a texto de Claude Opus 5.5

Arquitectura de sistemas complejos y refactorización de código: Ayude a los responsables de ingeniería a diseñar estructuras de software resilientes, evaluar pilas tecnológicas y realizar refactorizaciones delicadas.
Investigación empresarial y síntesis estratégica: Transforme datos sectoriales dispares en hojas de ruta estratégicas coherentes, tesis de mercado y recomendaciones ejecutivas.
Publicaciones extensas y redacción técnica: Redacte libros técnicos detallados, documentación exhaustiva de API y publicaciones de liderazgo intelectual que requieran una unidad temática sostenida.
Agentes autónomos de razonamiento de varios turnos: Impulse sistemas de agentes sofisticados que requieran reflexión profunda, autocorrección y planificación de objetivos de múltiples pasos.
Asistencia en redacción jurídica y regulatoria: Redacte resúmenes y documentos de trabajo a partir de los materiales proporcionados para que los verifiquen revisores cualificados.

Nota Asegúrese de que sus prompts y los flujos de trabajo de su aplicación cumplan las directrices de seguridad de Anthropic y las condiciones de Flaq AI. Revise la exactitud factual y la seguridad de los resultados del modelo antes de utilizarlos en flujos de producción críticos.

Claude Opus 5.5 de texto a texto frente a sus competidores: análisis comparativo

Claude Opus 5.5 frente a Claude Opus 5
Claude Opus 5 es el modelo anterior de esta serie. Claude Opus 5.5 está orientado a tareas prolongadas de programación con agentes y trabajo de conocimiento, con un comportamiento actualizado y precios publicados por token inferiores a los de Opus 5.
Claude Opus 5.5 frente a GPT 6 Sol
GPT 6 Sol atiende flujos de programación y de agentes en el ecosistema OpenAI. Claude Opus 5.5 ofrece una opción basada en Anthropic para tareas prolongadas de programación y trabajo de conocimiento en Flaq AI.
Claude Opus 5.5 frente a Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5 ofrece una opción más rápida dentro de la gama actual de Anthropic. Claude Opus 5.5 está orientado a tareas más largas de programación y trabajo de conocimiento en las que los equipos pueden dedicar más tiempo al análisis.
Claude Opus 5.5 frente a Gemini 3.5 Pro
Gemini 3.5 Pro encaja en flujos construidos en torno al ecosistema de modelos de Google. Claude Opus 5.5 ofrece una opción basada en Anthropic para razonamiento textual, programación y redacción extensa a través de Flaq AI.