Claude Opus 5.5

Claude Opus 5.5 es el modelo de Anthropic para codificación agéntica prolongada y trabajo del conocimiento. Envía la solicitud oficial de Anthropic Messages a SeedRouter: cambia la URL base y la clave API, mantén el cuerpo. El mismo modelo también responde a los formatos OpenAI Chat Completions y Responses.

ID de modelo

Consulta la página del modelo para ver los precios actuales.

Ejemplo rápido

curl https://api.seedrouter.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the trade-offs of event sourcing in three bullet points."}]
  }'

Endpoints

El endpoint Messages reenvía el cuerpo de tu solicitud tal cual, incluidos campos opcionales, y devuelve la respuesta oficial. Un encabezado anthropic-beta también se reenvía. Mantén la clave API en código del lado del servidor.

Parámetros

Razonamiento y nivel de razonamiento

Claude Opus 5.5 siempre usa razonamiento adaptativo: el modelo decide cuánto pensar, y output_config.effort lo dirige. Un esfuerzo mayor generalmente significa más tokens de salida, una espera más larga y un costo más alto. Con thinking.display configurado como summarized, la respuesta incluye bloques de thinking que puedes mostrar; con omitted, se omiten. Los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida.

Entradas multimedia

Las imágenes y los PDF van en content de un turno del usuario como bloques image y document, con una fuente url o, como en la API oficial, una fuente base64:

{"role": "user", "content": [
  {"type": "image", "source": {"type": "url", "url": "https://example.com/chart.png"}},
  {"type": "text", "text": "What does this chart show?"}
]}

Reemplaza la URL de ejemplo con un archivo accesible públicamente del que dispongas.

Dimensiones de facturación

Consulta las tarifas actuales en la página del modelo. Una solicitud se factura por los tokens que utiliza:

• tokens de entrada,
• tokens de salida, incluido razonamiento,
• lecturas de caché de prompts, y
• escrituras de caché de prompts, con tarifas separadas de 5 minutos y 1 hora.

El cargo se toma del usage informado con la respuesta terminada. Una solicitud que falla no se factura. Los registros de uso de tu cuenta muestran el cargo exacto para cada solicitud.

Salida

Una solicitud sin streaming devuelve el objeto de mensaje oficial:

{
  "id": "msg_...",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-opus-5-5",
  "content": [{"type": "text", "text": "..."}],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {"input_tokens": 18, "output_tokens": 4, "cache_read_input_tokens": 0, "cache_creation_input_tokens": 0}
}

Con "stream": true la respuesta es un stream de eventos oficiales: message_start, content_block_start, content_block_delta, content_block_stop, message_delta y message_stop. El message_delta final contiene el recuento de tokens de salida.

Formatos compatibles con OpenAI

El mismo modelo responde a los formatos OpenAI, por lo que el código OpenAI existente solo necesita una nueva URL base e ID de modelo:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_SEEDROUTER_KEY", base_url="https://api.seedrouter.ai/v1")

chat = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
response = client.responses.create(model="claude-opus-5-5", input="Hello")

Estas solicitudes se convierten al formato Messages, por lo que un campo sin contraparte en Messages no tiene efecto. Sus respuestas llevan los campos oficiales de OpenAI y pueden incluir algunos campos de uso adicionales; lee usage.total_tokens y los campos oficiales.

Errores

Los errores en /v1/messages usan la forma de Anthropic, {"type": "error", "error": {"type": "...", "message": "..."}}; los otros formatos usan {"error": {"code": ..., "message": "..."}}. El code es un código del catálogo de errores común. Las solicitudes fallidas no se facturan.

Consejos

• Comienza con el nivel de razonamiento predeterminado y auméntalo solo para tareas que necesiten más razonamiento; los cambios de esfuerzo afectan tanto a la calidad como al costo.
• Establece max_tokens lo suficientemente alto para el razonamiento y la respuesta: es un presupuesto para ambos.
• Coloca el contexto largo reutilizado primero y márcalo con cache_control para que solicitudes posteriores lo lean desde la caché a una tarifa más baja.

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