Anthropic: Claude Opus 4
"model":"anthropic/claude-opus-4"
Claude Opus 4 на момент выпуска признана по результатам бенчмарков лучшей в мире моделью для программирования, обеспечивая устойчивую производительность в сложных, длительных задачах и агентных сценариях. Она устанавливает новые рекорды в разработке программного обеспечения, достигая лидирующих результатов на SWE-bench (72,5%) и Terminal-bench (43,2%). Opus 4 поддерживает расширенные агентные сценарии, обрабатывая тысячи шагов задач непрерывно в течение часов без деградации.
Подробнее в блоге здесь
Поддерживаемые параметры
Указывает, возвращать ли вместе с ответом цепочку рассуждений модели. При включении в ответе появляется поле с ходом размышлений, что полезно для отладки, аудита и объяснимости. При отключении пользователь видит только финальный результат, а рассуждения остаются скрытыми. Доступно для моделей, поддерживающих режим рассуждений.
Ограничивает максимальное число токенов, которое модель сгенерирует в ответе. Это потолок длины именно ответа, не считая токенов запроса; сумма запроса и ответа не может превышать размер контекстного окна. Если лимит мал, ответ может оборваться на середине. Параметр также влияет на стоимость, так как выходные токены тарифицируются отдельно.
Включает режим внутренних пошаговых рассуждений модели перед выдачей финального ответа. Позволяет управлять «обдумыванием»: глубиной размышлений или бюджетом токенов на них. Как правило, повышает качество на сложных задачах — логике, математике, многошаговом планировании — ценой большего времени и стоимости. Сами рассуждения могут не показываться пользователю, если не запрошены отдельно.
Список строк, при появлении которых генерация немедленно останавливается. Сами стоп-строки в ответ не включаются, что удобно для обрезания вывода по разделителю или маркеру конца. Часто используется в структурированных промптах и при ролевой разметке диалога. Можно задать несколько последовательностей одновременно.
Управляет случайностью выбора следующего токена. Значение около 0 делает ответы почти детерминированными и предсказуемыми — модель каждый раз выбирает наиболее вероятное продолжение. Более высокие значения (0.7–1.0 и выше) повышают разнообразие и «креативность», но и риск ошибок и бессвязности. Для фактических задач и кода обычно берут низкую температуру, для генерации идей и текстов — выше.
Управляет тем, будет ли модель вызывать инструменты и какой именно. Режим auto оставляет решение модели, none запрещает вызовы, required заставляет вызвать хотя бы один инструмент. Можно жёстко указать конкретную функцию, которую нужно вызвать. Полезно, когда логика приложения требует предсказуемого поведения вместо свободного выбора модели.
Описание набора функций (инструментов), которые модель может вызвать в ходе ответа. Для каждого инструмента передаётся имя, назначение и JSON-схема параметров. Модель сама решает, когда уместно вызвать инструмент, и возвращает имя функции с аргументами, а выполнение остаётся на стороне приложения. Это основа агентных сценариев и интеграций с внешними сервисами и данными.
Ограничивает выбор токенов наименьшим набором, суммарная вероятность которого не превышает значения p (nucleus sampling). Например, при 0.9 модель рассматривает только самые вероятные варианты, на которые приходится 90% вероятностной массы, отсекая «хвост» маловероятных. Это альтернативный температуре способ управлять разнообразием ответа. Обычно меняют либо температуру, либо top-p, а не оба параметра одновременно.
Быстрый старт
curl https://api.aiadapter.ru/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-aa-v1-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"anthropic/claude-opus-4","messages":[{"role":"user","content":"Привет!"}]}'