Claude Opus 4.8 API
Référence API complète pour les modèles LLM Claude Opus 4.8 fournis par Anthropic.
Variantes de modèle
Cette API prend en charge deux variantes de modèle Claude Opus 4.8 :
Comparaison rapide
Claude Opus 4.8 Text to Text
Point de terminaison
POST /api/v1/chat/completions
Paramètres de requête
Obligatoire
Prise en charge des messages
Facultatif
Exemple de requête
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 Analyse de fichiers
Point de terminaison
POST /api/v1/chat/completions
Paramètres de requête
Obligatoire
Prise en charge des messages
Facultatif
Exemple de requête
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
})
});
Les modèles LLM Claude Opus 4.8 renvoient des réponses de completion compatibles OpenAI. Avec stream: true, la réponse est Server-Sent Events ; avec stream: false, la réponse est un objet JSON unique.
Réponse réussie
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]
Réponse d’erreur
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
Bonnes pratiques
- Utilisez des messages structurés : envoyez l’historique de conversation via
messages[] au lieu d’aplatir le contexte dans un seul prompt.
- Choisissez la bonne variante de modèle : utilisez Text to Text pour le raisonnement et écriture texte uniquement, et File Analysis lorsque des fichiers ou des images sont nécessaires.
- Consommer les événements SSE : Ajoutez
choices[0].delta.content pour l’affichage en streaming et traitez data: [DONE] comme une fin réussie.
- Envoyer uniquement les entrées prises en charge : Les modèles texte ignorent les parties fichier et image non prises en charge dans le client actuel.