Claude Opus 4.1
200k contextclaude-opus-4-1 — текстовая модель-модель от Anthropic.
document_understandingfunction_callingstreamingtext_to_imagevisionweb_search
Что умеет Claude Opus 4.1
- Document Understanding
- Function Calling
- Streaming
- Text-to-image
- Vision
- Веб-поиск
Стоимость
за 1М cache read
420 ₽
за 1М input
4 200 ₽
за 1М cache write
5 250 ₽
за 1М output
21 000 ₽
web_search
2.8 ₽
Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.
Технические характеристики
Контекст
200,000
токенов
Output
32,000
токенов
Vendor
anthropic
Modality
text
Параметры запроса
Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.
ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание
max_tokensreqinteger
min: 1 · max: 64000
4096Максимум токенов в ответе. Обязателен.
temperaturenumber
min: 0 · max: 1
10 — детерминированно, 1 — креативно. Используйте либо temperature, либо top_p, не оба.
top_pnumber
min: 0 · max: 1
—Nucleus sampling. Альтернатива temperature.
top_kinteger
min: 0
—Sample только из top-K наиболее вероятных токенов.
stop_sequencesarray
—
—Текстовые последовательности при которых генерация останавливается. stop_reason будет "stop_sequence".
thinkingobject
—
—Extended thinking config: {type:"enabled",budget_tokens:N≥1024} | {type:"disabled"} | {type:"adaptive"}. Только Opus/Sonnet 4.x.
toolsarray
—
—Tool definitions: custom + встроенные (code_execution, bash, text_editor, web_search). Каждый — {name, description?, input_schema}.
tool_choiceobject
—
—Управление выбором tool: "auto" | "any" | {type:"tool",name:"X"} | "none". Поддерживает disable_parallel_tool_use:bool.
service_tierenum
auto, standard_only
—Priority vs standard capacity.
metadataobject
—
—{user_id: external UUID/hash без PII}.
streamboolean
—
falseSSE streaming.
messagesreqarray
—
—История сообщений. Массив объектов {role: "user"|"assistant", content: string|ContentBlock[]}. Content может содержать text, image, document, tool_use, tool_result блоки.
1 пример
Примеры
[
{
"role": "user",
"content": "Привет, как дела?"
}
]systemstring
—
—System prompt — описание роли модели и контекста. Можно передать строку или массив TextBlockParam (для prompt caching через cache_control).
1 пример
Примеры
You are a helpful assistant who speaks in Russian.
mcp_serversarray
—
—Список MCP (Model Context Protocol) серверов для подключения. Каждый элемент — объект {name, url, authorization_token, tool_configuration}.
containerstring
—
—ID контейнера для code execution tool (REPL state persistence). Передаётся для продолжения работы в существующем контейнере.
output_formatobject
—
—Структурированный output format. Например {type: "json", schema: {...}} для JSON-schema-validated output.
Пример кода
claude-opus-4-1_example.py
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru")
resp = client.messages.create(
model="claude-opus-4-1",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.content[0].text)
# ── С веб-поиском ──
resp = client.messages.create(
model="claude-opus-4-1",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Что нового в AI сегодня?"}],
tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}],
)
print(resp.content[0].text)