Claude Opus 5 API

ข้อมูลอ้างอิง API ฉบับสมบูรณ์สำหรับโมเดล LLM Claude Opus 5 ที่ขับเคลื่อนโดย Anthropic

รุ่นของโมเดล {#}

API นี้รองรับโมเดล Claude Opus 5 สองรุ่น:

การเปรียบเทียบโดยย่อ

Claude Opus 5 Text to Text

เอนด์พอยต์

httpคัดลอก
POST /api/v1/chat/completions

พารามิเตอร์คำขอ

จำเป็น

การรองรับข้อความ

ไม่บังคับ

ตัวอย่างคำขอ

javascriptคัดลอก
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: 'ร่างบันทึกการตัดสินใจทางเทคนิคสำหรับตัวเลือกสถาปัตยกรรมนี้'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Claude Opus 5 File Analysis

เอนด์พอยต์

httpคัดลอก
POST /api/v1/chat/completions

พารามิเตอร์คำขอ

จำเป็น

การรองรับข้อความ

ไม่บังคับ

ตัวอย่างคำขอ

javascriptคัดลอก
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: 'สรุปไฟล์นี้และแยกความเสี่ยงสำคัญออกมา' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 4096
  })
});

รูปแบบการตอบกลับ

โมเดล LLM Claude Opus 5 ส่งคืนการตอบกลับแบบ completion ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เมื่อใช้ stream: true การตอบกลับจะเป็น Server-Sent Events และเมื่อใช้ stream: false การตอบกลับจะเป็นออบเจ็กต์ JSON รายการเดียว

การตอบกลับที่สำเร็จ

textคัดลอก
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":"นี่คือสรุปแบบกระชับ"},"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]

การตอบกลับข้อผิดพลาด

textคัดลอก
event: error
data: {"error":{"message":"คำขอ API ถี่เกินไปและเกินขีดจำกัดอัตรา","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

1. ใช้ข้อความที่มีโครงสร้าง: ส่งประวัติการสนทนาผ่าน messages[] แทนการรวมบริบททั้งหมดไว้ในพรอมต์เดียว
2. เลือกรุ่นโมเดลที่เหมาะสม: ใช้ Text to Text สำหรับการให้เหตุผลและการเขียนที่ใช้เฉพาะข้อความ และใช้ File Analysis เมื่อต้องใช้ไฟล์หรือรูปภาพ
3. รับเหตุการณ์ SSE: ต่อท้าย choices[0].delta.content สำหรับการแสดงผลแบบสตรีม และถือว่า data: [DONE] คือการดำเนินการเสร็จสมบูรณ์
4. ส่งเฉพาะอินพุตที่รองรับ: โมเดลข้อความจะละเว้นส่วนไฟล์และรูปภาพที่ไม่รองรับในไคลเอนต์ปัจจุบัน