# Claude Opus 5.5 API

Anthropic が提供する Claude Opus 5.5 LLM モデルの完全な API リファレンスです。

## モデルの種類

この API は 2 種類の Claude Opus 5.5 モデルをサポートしています。

| モデル | ID | 説明 |
|-------|----|-------------|
| **Claude Opus 5.5 Text to Text** | `claude-opus-5.5-text-to-text` | 最新の Claude Opus によるテキスト推論と文章作成 |
| **Claude Opus 5.5 File Analysis** | `claude-opus-5.5-file-analysis` | 最新の Claude Opus によるファイルと画像の分析 |

## 簡易比較

| 機能 | テキストからテキスト | ファイル分析 |
|---------|--------------|---------------|
| テキスト入力 | 必須 ✅ | 任意 |
| 画像入力 | 非対応 ❌ | 任意 |
| ファイル入力 | 非対応 ❌ | 任意 |
| ストリーミングレスポンス | SSE | SSE |
| `max_tokens` | 任意 | 任意 |

## Claude Opus 5.5 Text to Text

### エンドポイント

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### リクエストパラメータ

#### 必須

| パラメータ | 型 | 説明 |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | `"claude-opus-5.5-text-to-text"` を指定する必要があります。 |
| `messages` | array | 順序付きのメッセージ。メッセージ構造については LLM API を参照してください。 |
| `stream` | boolean | SSE の場合は `true`、単一の JSON レスポンスの場合は `false`。 |

#### メッセージでサポートされる入力

| フィールド | テキスト | ファイル | 画像 |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | 必須 ✅ | 非対応 ❌ | 非対応 ❌ |

#### 任意

| パラメータ | 型 | 範囲 | 説明 |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `≥ 1` | 出力トークン数の上限。デフォルトの上限はありません。 |

### リクエスト例

```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

### エンドポイント

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### リクエストパラメータ

#### 必須

| パラメータ | 型 | 説明 |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | `"claude-opus-5.5-file-analysis"` を指定する必要があります。 |
| `messages` | array | 順序付きのメッセージ。LLM API とメッセージ添付ファイルを参照してください。 |
| `stream` | boolean | SSE の場合は `true`、単一の JSON レスポンスの場合は `false`。 |

#### メッセージでサポートされる入力

| フィールド | テキスト | ファイル | 画像 |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | 任意 | 任意 | 任意 |

#### 任意

| パラメータ | 型 | 範囲 | 説明 |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `≥ 1` | 出力トークン数の上限。デフォルトの上限はありません。 |

### リクエスト例

```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
  })
});
```

## レスポンス形式

Claude Opus 5.5 LLM モデルは、OpenAI 互換の補完レスポンスを返します。`stream: true` の場合は Server-Sent Events 形式、`stream: false` の場合は単一の JSON オブジェクトで返されます。

### 成功レスポンス

```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]
```

### エラーレスポンス

```text
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
```

## ベストプラクティス

1. **構造化されたメッセージを使用する:** コンテキストを 1 つのプロンプトにまとめず、`messages[]` を通じて会話履歴を送信してください。
2. **適切なモデルの種類を選ぶ:** テキストのみの推論や文章作成には Text to Text を、ファイルや画像が必要な場合は File Analysis を使用してください。
3. **SSE イベントを処理する:** `choices[0].delta.content` を順次追加してストリーミング表示し、`data: [DONE]` を正常終了として扱ってください。
4. **サポートされる入力のみを送信する:** 現在のクライアントでは、テキストモデルはサポートされていないファイルと画像のパートを無視します。