Claude Opus 4.8 API
เอกสารอ้างอิง API ฉบับสมบูรณ์สำหรับโมเดล Claude Opus 4.8 โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่ขับเคลื่อนโดย Anthropic.
ตัวเลือกโมเดล {#}
API นี้รองรับ Claude Opus 4.8 สอง model variants:
เปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว
Claude Opus 4.8 ข้อความเป็นข้อความ
จุดเชื่อมต่อ
POST /api/v1/chat/completions
พารามิเตอร์คำขอ
จำเป็น
การรองรับข้อความ
ไม่บังคับ
ตัวอย่างคำขอ
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 การวิเคราะห์ไฟล์
จุดเชื่อมต่อ
POST /api/v1/chat/completions
พารามิเตอร์คำขอ
จำเป็น
การรองรับข้อความ
ไม่บังคับ
ตัวอย่างคำขอ
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
})
});
รูปแบบการตอบกลับ
โมเดล LLM Claude Opus 4.8 ส่งคืนการตอบกลับ completion ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เมื่อใช้ stream: true การตอบกลับจะเป็น Server-Sent Events; เมื่อใช้ stream: false การตอบกลับจะเป็นออบเจกต์ JSON เดี่ยว
การตอบกลับเมื่อสำเร็จ
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]
การตอบกลับข้อผิดพลาด
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
แนวทางปฏิบัติที่ดี
- ใช้ข้อความแบบมีโครงสร้าง: ส่งประวัติบทสนทนาผ่าน
messages[] แทนการรวมบริบทเป็นพรอมต์เดียว.
- เลือก model variant ให้เหมาะ: ใช้ Text to Text สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ข้อความเท่านั้น และใช้ File Analysis เมื่อต้องใช้ไฟล์หรือรูปภาพ.
- ประมวลผลอีเวนต์ SSE: เพิ่ม
choices[0].delta.content สำหรับการแสดงผลแบบสตรีม และถือว่า data: [DONE] คือการเสร็จสิ้นสำเร็จ
- ส่งเฉพาะอินพุตที่รองรับ: ในไคลเอนต์ปัจจุบัน โมเดลข้อความจะละเว้นส่วนไฟล์และรูปภาพที่ไม่รองรับ