Claude Opus 5 API

由 Anthropic 提供支援的 Claude Opus 5 LLM 模型完整 API 參考。

模型變體

此 API 支援兩種 Claude Opus 5 模型變體：

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Claude Opus 5 文字轉文字

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-opus-5-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: '針對此架構選擇起草一份技術決策備忘錄。'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Claude Opus 5 檔案分析

端點

http複製
POST /api/v1/chat/completions

請求參數

必填

訊息支援

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請求範例

javascript複製
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: '摘要此檔案並擷取主要風險。' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 4096
  })
});

回應格式

Claude Opus 5 LLM 模型會傳回與 OpenAI 相容的補全回應。當 stream: true 時，回應為 Server-Sent Events；當 stream: false 時，回應為單一 JSON 物件。

成功回應

text複製
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":"以下是簡明摘要"},"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]

錯誤回應

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event: error
data: {"error":{"message":"API 請求過於頻繁，超出速率限制","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

最佳實務

1. 使用結構化訊息： 透過 messages[] 傳送對話歷史記錄，而不是將上下文合併為單一 prompt。
2. 選擇正確的模型變體： 純文字推理與寫作使用文字轉文字，需要檔案或圖片時則使用檔案分析。
3. 處理 SSE 事件： 附加 choices[0].delta.content 以進行串流顯示，並將 data: [DONE] 視為成功完成。
4. 僅傳送支援的輸入： 目前用戶端中的文字模型會忽略不支援的檔案與圖片部分。