Claude Fable 5 API

由 Anthropic 驅動的 Claude Fable 5 LLM 模型完整 API 參考。

模型變體

此 API 支援三種 Claude Fable 5 模型變體：

快速比較

Claude Fable 5 Text to Text

端點

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POST /api/v1/chat/completions

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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-fable-5-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048,
    top_p: 0.9,
    top_k: 50
  })
});

Claude Fable 5 Web Search

端點

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POST /api/v1/chat/completions

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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-fable-5-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find the latest public information about Claude Fable 5 and summarize it for a product brief.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048,
    top_p: 0.9,
    top_k: 50
  })
});

Claude Fable 5 File Analysis

端點

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POST /api/v1/chat/completions

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必需

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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-fable-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,
    top_p: 0.9,
    top_k: 50
  })
});

回應格式

Claude Fable 5 LLM 模型返回相容 OpenAI 的 completion 回應。使用 stream: true 時，回應為 Server-Sent Events；使用 stream: false 時，回應為單一 JSON 物件。

成功回應

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data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-fable-5-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-fable-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-fable-5-file-analysis","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"claude-fable-5-file-analysis","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

錯誤回應

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

最佳實踐

1. 使用結構化訊息： 透過 messages[] 傳送對話歷史，而不是把上下文壓平成單一 prompt。
2. 選擇正確的模型變體： 純文字推理使用 Text to Text，需要目前線上上下文時使用 Web Search，需要檔案或圖像時使用 File Analysis。
3. 謹慎調整 Claude 參數： top_p 和 top_k 在 Claude Fable 5 各變體中均受支援，且可以改變輸出多樣性。
4. 消費 SSE 事件： 為串流顯示追加 choices[0].delta.content，並將 data: [DONE] 視為成功完成。
5. 只傳送受支援的輸入： 不要向 Text to Text 或 Web Search 路由傳送檔案或圖像部分。