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claude-opus-4.6-file-analysis

API Claude Opus 4.6 pour la revue documentaire, l’analyse de contrats, les résumés de rapports et les questions sur fichiers. Stable et abordable pour les équipes. Conçu pour les tests gratuits et les workflows API stables.

File Analysis

Modèles Claude Opus 4.6 associés

claude-opus-4.6-text-to-texttext-to-text

claude-opus-4.6-file-analysisfile-analysis

Documentation

Exemples d'API

JavaScriptPythoncURL

Exemple d'envoi

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-4.6-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,
    top_p: 0.5,
    top_k: 50
  })
});

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('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\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);
    }
  }
}

Exemple d'envoi

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-4.6-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,
        'top_p': 0.5,
        'top_k': 50,
    },
    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)

Exemple d'envoi

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-4.6-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,
    "top_p": 0.5,
    "top_k": 50
  }'

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Tarifs de Claude Opus 4.6 File Analysis

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Jeton: input	$4.5000 par 1 M de jetons d’entrée	$5.0000 par 1 M de jetons d’entrée	90%
Jeton: output	$22.5000 par 1 M de jetons de sortie	$25.0000 par 1 M de jetons de sortie	90%

README

API Claude Opus 4.6 File Analysis rapide et abordable (un modèle Claude Opus avancé pour le raisonnement profond et le travail agentique)

L'API Claude Opus 4.6 File Analysis sur Flaq AI fournit un accès à l'API Claude pour les workflows complexes qui exigent une analyse attentive, un suivi clair des instructions et une sortie longue fiable. Cette intégration Claude API profonde, contrôlée et prête pour la production aide les développeurs à créer des expériences d'analyse de fichiers avec un contexte conversationnel flexible, des prompts sensibles aux documents, des workflows d'outils pris en charge et des réglages propres aux routes sur Flaq AI. Conçue pour les charges de production, elle donne aux équipes un moyen stable d'ajouter des capacités IA avancées sans gérer l'infrastructure de modèles ni écrire une plomberie propre à chaque fournisseur à partir de zéro.

Fonctionnalités clés de l'API Claude Opus 4.6 File Analysis

Compréhension de documents multi-fichiers : Analysez des fichiers importés dans un seul workflow et reliez les détails entre rapports, briefs, spécifications et dossiers.
Raisonnement fichier en contexte long : Préservez les détails des documents sur de grands volumes d'entrée tout en produisant des résumés clairs, des comparaisons et des recommandations d'étapes suivantes.
Contrôles API flexibles : Utilisez le contexte conversationnel, les prompts sensibles aux documents, les workflows d'outils pris en charge et les réglages propres aux routes sur Flaq AI pour guider les requêtes simples, l'analyse approfondie et l'automatisation de production.
Prise en charge des outils en production : Connectez les workflows d'outils pris en charge, la récupération, l'automatisation et les fonctionnalités applicatives avancées sans exposer les réglages bas niveau du fournisseur.
Intégration rentable : Créez des fonctionnalités d'analyse de fichiers via Flaq AI avec un routage clair, des pages de modèles stables, et des messages API durables pour les workflows de production.
Workflow convivial pour les développeurs : Utilisez des instructions en langage naturel, des prompts structurés et des entrées propres aux routes pour passer rapidement du prototype à la production.

Comment utiliser l'API Claude Opus 4.6 File Analysis pour l'analyse de documents sur Flaq AI

Entrée : Fichiers importés plus instructions en langage naturel pour l'extraction, le résumé, la comparaison ou le raisonnement.
Sortie : Résumés de documents, insights extraits, comparaisons, tableaux, décisions ou analyses structurées à partir de fichiers importés.
Configuration de route : Conçue pour les workflows d'analyse multi-documents avec prise en charge des fichiers et contexte flexible pour les échanges suivants.
Configuration : contexte conversationnel flexible, prompts sensibles aux documents, workflows d'outils pris en charge et réglages propres aux routes sur Flaq AI.
Capacités : Analyse de PDF et de documents, raisonnement de type tableur, revue de contrats, résumé de rapports et comparaison multi-fichiers via une intégration Claude API profonde, contrôlée et prête pour la production.

Meilleurs cas d'utilisation pour l'intégration de l'API Claude Opus 4.6 File Analysis

Résumés de rapports de recherche : Condensez de longs rapports, livres blancs et documents de briefing en points clés prêts pour les dirigeants à retenir.
Revue de contrats et de politiques : Comparez des clauses, signalez les obligations importantes et résumez les risques pour les équipes juridiques, financières ou opérationnelles.
Analyse de données et de feuilles de calcul : Inspectez des fichiers structurés, trouvez des tendances et expliquez des tableaux en langage clair aux utilisateurs métier.
Traitement de bases de connaissances : Transformez les manuels, docs et articles de support importés en réponses consultables et en résumés réutilisables.
Comparaison multi-documents : Comparez des versions, propositions, exigences ou documents fournisseurs avec des critères cohérents et une sortie propre.

Note Veillez à ce que vos prompts, fichiers importés et workflows applicatifs respectent les consignes de sécurité et d'utilisation d'Anthropic. Si une erreur se produit, vérifiez que l'entrée ne contient pas de contenu restreint, simplifiez la demande, puis réessayez.

Claude Opus 4.6 File Analysis vs concurrents : analyse comparative

Claude Opus 4.6 vs. GPT 5.5 GPT 5.5 est positionné pour les workflows avancés de raisonnement et de codage OpenAI. Claude Opus 4.6 se distingue par le suivi d'instructions propre à Claude, l'analyse attentive et une forte adéquation avec les workflows de rédaction, de fichiers et d'agents.
Claude Opus 4.6 vs. GPT 5.4 GPT 5.4 met l'accent sur des performances OpenAI abordables pour le travail professionnel. Claude Opus 4.6 offre une alternative Claude API avec une qualité de réponse attentive, des contrôles pratiques et des sorties fiables pour les tâches d'analyse de fichiers.
Claude Opus 4.6 vs. Gemini Les modèles Gemini sont solides pour les cas d'usage multimodaux natifs de Google. Claude Opus 4.6 se différencie par le style de réponse attentif de Claude, le raisonnement documentaire pratique et le comportement d'outils orienté production.
Claude Opus 4.6 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner est utile pour les charges de raisonnement sensibles aux coûts. Claude Opus 4.6 fournit une qualité Claude managée, un comportement de production plus sûr et une meilleure adéquation avec les workflows de rédaction professionnelle, de codage et d'analyse.
Claude Opus 4.6 vs. Llama Les modèles Llama donnent aux développeurs le contrôle des modèles ouverts et la flexibilité de l'auto-hébergement. Claude Opus 4.6 convient mieux aux équipes qui veulent une API managée, un solide suivi des instructions et des sorties de haute qualité sans travail d'infrastructure de modèles.