API Claude Opus 5
Полная справочная документация по API для моделей Claude Opus 5 LLM от Anthropic.
Варианты модели
Этот API поддерживает два варианта модели Claude Opus 5:
Краткое сравнение
Claude Opus 5: текст в текст
Конечная точка
POST /api/v1/chat/completions
Параметры запроса
Обязательные
Поддержка сообщений
Необязательные
Пример запроса
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-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Подготовьте техническую записку с обоснованием выбора этой архитектуры.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
Claude Opus 5: анализ файлов
Конечная точка
POST /api/v1/chat/completions
Параметры запроса
Обязательные
Поддержка сообщений
Необязательные
Пример запроса
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-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Кратко изложите содержание этого файла и выделите ключевые риски.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 4096
})
});
Формат ответа
Модели Claude Opus 5 LLM возвращают ответы о завершении, совместимые с OpenAI. При stream: true ответ передаётся в виде событий Server-Sent Events; при stream: false ответ представляет собой единый объект JSON.
Успешный ответ
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-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-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-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-opus-5-file-analysis","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}
data: [DONE]
Ответ с ошибкой
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
Рекомендации {#}
- Используйте структурированные сообщения: Передавайте историю беседы через
messages[], а не объединяйте контекст в один промпт.
- Выбирайте подходящий вариант модели: Используйте вариант «Текст в текст» для рассуждений и написания текстов без других типов данных, а вариант «Анализ файлов» — когда нужны файлы или изображения.
- Обрабатывайте события SSE: Добавляйте
choices[0].delta.content для потокового отображения и считайте data: [DONE] признаком успешного завершения.
- Отправляйте только поддерживаемые входные данные: В текущем клиенте текстовые модели игнорируют неподдерживаемые части с файлами и изображениями.