# Claude Opus 5.5 API

เอกสารอ้างอิง API ฉบับสมบูรณ์สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Claude Opus 5.5 จาก Anthropic

## รุ่นย่อยของโมเดล

API นี้รองรับโมเดล Claude Opus 5.5 สองรุ่นย่อย:

| โมเดล | รหัส | คำอธิบาย |
|-------|----|-------------|
| **Claude Opus 5.5 Text to Text** | `claude-opus-5.5-text-to-text` | การให้เหตุผลและการเขียนข้อความด้วย Claude Opus รุ่นล่าสุด |
| **Claude Opus 5.5 File Analysis** | `claude-opus-5.5-file-analysis` | การวิเคราะห์ไฟล์และภาพด้วย Claude Opus รุ่นล่าสุด |

## การเปรียบเทียบโดยย่อ

| คุณสมบัติ | ข้อความเป็นข้อความ | การวิเคราะห์ไฟล์ |
|---------|--------------|---------------|
| ข้อความอินพุต | จำเป็น ✅ | ไม่บังคับ |
| ภาพอินพุต | ไม่รองรับ ❌ | ไม่บังคับ |
| ไฟล์อินพุต | ไม่รองรับ ❌ | ไม่บังคับ |
| การตอบกลับแบบสตรีม | SSE | SSE |
| `max_tokens` | ไม่บังคับ | ไม่บังคับ |

## Claude Opus 5.5 Text to Text

### ปลายทาง API

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

### พารามิเตอร์คำขอ

#### จำเป็น

| พารามิเตอร์ | ชนิด | คำอธิบาย |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | ต้องเป็น `"claude-opus-5.5-text-to-text"` |
| `messages` | array | ข้อความที่เรียงตามลำดับ ดูโครงสร้างข้อความได้ในเอกสาร LLM API |
| `stream` | boolean | `true` สำหรับ SSE และ `false` สำหรับการตอบกลับ JSON ครั้งเดียว |

#### เนื้อหาข้อความที่รองรับ

| ฟิลด์ | ข้อความ | ไฟล์ | ภาพ |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | จำเป็น ✅ | ไม่รองรับ ❌ | ไม่รองรับ ❌ |

#### ไม่บังคับ

| พารามิเตอร์ | ชนิด | ช่วงค่า | คำอธิบาย |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `≥ 1` | จำนวนโทเค็นเอาต์พุตสูงสุด ไม่มีค่าสูงสุดเริ่มต้น |

### ตัวอย่างคำขอ

```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

### ปลายทาง API

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

### พารามิเตอร์คำขอ

#### จำเป็น

| พารามิเตอร์ | ชนิด | คำอธิบาย |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | ต้องเป็น `"claude-opus-5.5-file-analysis"` |
| `messages` | array | ข้อความที่เรียงตามลำดับ ดูเอกสาร LLM API และไฟล์แนบในข้อความ |
| `stream` | boolean | `true` สำหรับ SSE และ `false` สำหรับการตอบกลับ JSON ครั้งเดียว |

#### เนื้อหาข้อความที่รองรับ

| ฟิลด์ | ข้อความ | ไฟล์ | ภาพ |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | ไม่บังคับ | ไม่บังคับ | ไม่บังคับ |

#### ไม่บังคับ

| พารามิเตอร์ | ชนิด | ช่วงค่า | คำอธิบาย |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `≥ 1` | จำนวนโทเค็นเอาต์พุตสูงสุด ไม่มีค่าสูงสุดเริ่มต้น |

### ตัวอย่างคำขอ

```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
  })
});
```

## รูปแบบการตอบกลับ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ Claude Opus 5.5 ส่งคืนการตอบกลับการสร้างคำตอบที่เข้ากันได้กับ OpenAI เมื่อใช้ `stream: true` การตอบกลับจะเป็นเหตุการณ์ที่ส่งจากเซิร์ฟเวอร์ และเมื่อใช้ `stream: false` การตอบกลับจะเป็นออบเจ็กต์ JSON เดียว

### การตอบกลับเมื่อสำเร็จ

```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]
```

### การตอบกลับข้อผิดพลาด

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

## แนวทางปฏิบัติที่แนะนำ

1. **ใช้ข้อความที่มีโครงสร้าง:** ส่งประวัติการสนทนาผ่าน `messages[]` แทนการรวมบริบททั้งหมดเป็นพรอมต์เดียว
2. **เลือกรุ่นย่อยของโมเดลให้เหมาะสม:** ใช้ Text to Text สำหรับการให้เหตุผลและการเขียนด้วยข้อความล้วน และใช้ File Analysis เมื่อต้องใช้ไฟล์หรือภาพ
3. **ประมวลผลเหตุการณ์ SSE:** ต่อเนื้อหาจาก `choices[0].delta.content` เพื่อแสดงผลแบบสตรีม และถือว่า `data: [DONE]` หมายถึงเสร็จสมบูรณ์แล้ว
4. **ส่งเฉพาะอินพุตที่รองรับ:** โมเดลข้อความจะละเว้นส่วนไฟล์และภาพที่ไม่รองรับในไคลเอนต์ปัจจุบัน