Anthropic/claude-opus-4.6-file-analysis

claude-opus-4.6-file-analysis

Claude Opus 4.6 API для глубокого обзора документов, анализа контрактов, резюме отчетов и Q&A по файлам. Стабильно и доступно для профессиональных команд. Подходит для бесплатного тестирования и стабильных API-процессов.

File Analysis

Связанные модели Claude Opus 4.6

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

claude-opus-4.6-file-analysisfile-analysis

Документация

Примеры API

JavaScriptPythoncURL

Пример отправки

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);
    }
  }
}

Пример отправки

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)

Пример отправки

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
  }'

Начать новый чат

Отправьте сообщение, чтобы начать.

Цены на Claude Opus 4.6 File Analysis

Параметры	Цена	Исходная цена	Скидка

Токен: input	$4.5000 за 1 млн входных токенов	$5.0000 за 1 млн входных токенов	90%
Токен: output	$22.5000 за 1 млн выходных токенов	$25.0000 за 1 млн выходных токенов	90%

README

Быстрый и доступный API Claude Opus 4.6 File Analysis (продвинутая модель Claude Opus для глубокого рассуждения и agentic work)

Claude Opus 4.6 File Analysis API на Flaq AI предоставляет доступ к Claude API для сложных workflow, которым нужны тщательный анализ, четкое следование инструкциям и надежный long-form output. Эта глубокая, управляемая и готовая к production интеграция Claude API помогает разработчикам создавать сценарии анализа файлов с гибким контекстом диалога, document-aware подсказками, поддерживаемыми инструментальными workflow и настройками маршрута на Flaq AI. Созданная для production-нагрузок, она дает командам стабильный способ добавить продвинутые AI-возможности без управления инфраструктурой моделей или написания provider-specific интеграционного кода с нуля.

Ключевые возможности Claude Opus 4.6 File Analysis API

Понимание нескольких файлов: Анализируйте загруженные файлы в одном workflow и связывайте детали из отчетов, брифов, спецификаций и записей.
Рассуждение по файлам с длинным контекстом: Сохраняйте детали документов в больших входных данных и получайте четкие summaries, сравнения и рекомендации по следующим шагам.
Гибкие API-настройки: Используйте контекст диалога, document-aware подсказки, поддерживаемые инструментальные workflow и настройки маршрута на Flaq AI, чтобы направлять простые запросы, глубокий анализ и production-автоматизацию.
Поддержка production-инструментов: Подключайте поддерживаемые инструментальные workflow, retrieval, автоматизацию и расширенные функции приложений без раскрытия низкоуровневых настроек провайдера.
Экономичная интеграция: Создавайте функции анализа файлов через Flaq AI с понятной маршрутизацией, стабильными страницами моделей, и устойчивыми API-сообщениями для production workflows.
Удобный workflow для разработчиков: Используйте инструкции на естественном языке, структурированные prompts и route-specific inputs, чтобы быстро перейти от прототипа к production.

Как использовать Claude Opus 4.6 File Analysis API для анализа документов на Flaq AI

Input: Загруженные файлы плюс инструкции на естественном языке для извлечения, суммаризации, сравнения или рассуждения.
Output: Сводки документов, извлеченные insights, сравнения, таблицы, решения или структурированный анализ из загруженных файлов.
Route Configuration: Предназначен для workflow анализа нескольких документов с поддержкой файлового ввода и гибким последующим контекстом.
Configuration: гибкий контекст диалога, document-aware prompting, поддерживаемые инструментальные workflow и route-specific settings на Flaq AI.
Capabilities: PDF и анализ документов, spreadsheet-style reasoning, проверка контрактов, суммаризация отчетов и сравнение нескольких файлов через глубокую, управляемую и готовую к production интеграцию Claude API.

Лучшие сценарии использования интеграции Claude Opus 4.6 File Analysis API

Сводки исследовательских отчетов: Сжимайте длинные отчеты, white papers и briefing documents до готовых для руководителей выводов.
Проверка контрактов и политик: Сравнивайте пункты, отмечайте важные обязательства и суммаризируйте риски для legal, finance или operations teams.
Анализ данных и таблиц: Проверяйте структурированные файлы, находите тенденции и объясняйте таблицы простым языком для business users.
Обработка базы знаний: Превращайте загруженные manuals, docs и support articles в searchable answers и reusable summaries.
Сравнение нескольких документов: Сравнивайте версии, предложения, требования или документы поставщиков по единым критериям и с чистым выводом.

Примечание Убедитесь, что ваши prompts, загруженные файлы и application workflows соответствуют правилам безопасности и использования Anthropic. Если возникла ошибка, проверьте input на restricted content, упростите запрос и попробуйте снова.

Claude Opus 4.6 File Analysis vs Competitors: сравнительный анализ

Claude Opus 4.6 vs. GPT 5.5 GPT 5.5 позиционируется для продвинутых OpenAI reasoning и coding workflows. Claude Opus 4.6 выделяется Claude-style следованием инструкциям, аккуратным анализом и хорошим соответствием writing, file, and agent workflows.
Claude Opus 4.6 vs. GPT 5.4 GPT 5.4 делает акцент на доступной производительности OpenAI для профессиональной работы. Claude Opus 4.6 предлагает альтернативу Claude API с аккуратным качеством ответов, практичными controls и надежным output для file analysis tasks.
Claude Opus 4.6 vs. Gemini Модели Gemini сильны для Google-native multimodal use cases. Claude Opus 4.6 отличается аккуратным стилем ответов Claude, практичным рассуждением по документам и production-oriented tool behavior.
Claude Opus 4.6 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner полезен для cost-sensitive reasoning workloads. Claude Opus 4.6 обеспечивает управляемое качество Claude, более безопасное production behavior и лучше подходит для professional writing, coding и analysis workflows.
Claude Opus 4.6 vs. Llama Модели Llama дают разработчикам open-model control и гибкость self-hosting. Claude Opus 4.6 лучше подходит командам, которым нужен managed API, сильное следование инструкциям и качественный output без работы с model infrastructure.