/v1/chat/completions/v1/messagesClaude Opus 5 是 Anthropic 公司推出的旗舰模型，适用于需要复杂推理、编码以及长期规划的代理任务。它在以下方面表现出强大的能力：端到端的软件任务处理、代码审查与缺陷检测、图表与文档的视觉分析、复杂的办公任务执行，以及平行子代理的协调工作。 这个模型在执行长时间任务时仍能保持出色的指令遵循能力和工具使用能力，同时在处理那些更注重延迟和效率的工作负载时，其性能依然十分出色。
- 输入 / 输出模态
- 未提供 至 未提供
- 参考输入 / 输出价格
- 输入¥35输出¥175每百万 Token
- 上下文长度
- 1M
- 收录时间
- 2026年7月26日
供应通道与价格
| 供应通道 | 输入 /M | 输出 /M | 缓存读取 /M | 上下文 | 最大输出 | 详情 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Amazon Bedrock | ¥35 | ¥175 | ¥3.5 | 1M | 128K |
Claude Opus 5 的示例代码与 API 说明
Modelmesh 会帮你在不同服务提供商之间规范化处理请求和响应，为你统一接口。
Modelmesh 提供了兼容 OpenAI 的 Completion API，可连接 300 多款模型与服务提供商，既可直接调用，也可通过 OpenAI SDK 调用。此外，还提供了一些第三方 SDK。
在以下示例中，Modelmesh 专用的请求头属于可选项。若你配置了这些请求头，你的应用就能出现在 Modelmesh 的排行榜上。
支持的接口点击接口可切换下方示例
/v1/chat/completions
from openai import OpenAI
API_KEY = "$SSY_API_KEY"
client = OpenAI(
base_url="https://router.shengsuanyun.com/api/v1",
api_key=API_KEY,
)
try:
completion = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-opus-5",
messages=[{"role": "user", "content": "9.11 和 9.8 哪个数更大？"}],
temperature=0.6,
top_p=0.7,
stream=True,
)
response_text = ""
for chunk in completion:
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content is not None:
content = chunk.choices[0].delta.content
print(content, end="", flush=True)
response_text += content
except Exception as error:
print(f"Request failed: {error}")
import OpenAI from "openai";
const apiKey = "$SSY_API_KEY";
const openai = new OpenAI({
baseURL: "https://router.shengsuanyun.com/api/v1",
apiKey,
});
async function main() {
try {
const stream = await openai.chat.completions.create({
model: "anthropic/claude-opus-5",
messages: [{ role: "user", content: "9.11 和 9.8 哪个数更大？" }],
temperature: 0.6,
top_p: 0.7,
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
const content = chunk.choices[0]?.delta?.content;
if (content) process.stdout.write(content);
}
console.log("\n[chat complete]");
} catch (error) {
const message = error instanceof Error ? error.message : String(error);
console.error("Request failed:", message);
process.exitCode = 1;
}
}
main();
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
API_KEY="$SSY_API_KEY"
BASE_URL="https://router.shengsuanyun.com/api/v1/chat/completions"
MODEL='anthropic/claude-opus-5'
curl --fail-with-body --silent --show-error --no-buffer -X POST "${BASE_URL}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
-d '{
"model": "'"${MODEL}"'",
"messages": [{"role": "user", "content": "9.11 和 9.8 哪个数更大？"}],
"temperature": 0.6,
"top_p": 0.7,
"stream": true
}'
printf '\n[chat complete]\n'
import requests
API_KEY = "$SSY_API_KEY"
url = "https://router.shengsuanyun.com/api/v1/messages"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
}
payload = {
"model": "anthropic/claude-opus-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
response.raise_for_status()
print(response.json())
const apiKey = "$SSY_API_KEY";
async function main() {
const response = await fetch("https://router.shengsuanyun.com/api/v1/messages", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: "Bearer " + apiKey,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "anthropic/claude-opus-5",
messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
}),
});
if (!response.ok) {
const text = await response.text();
throw new Error(`Request failed with status ${response.status}: ${text}`);
}
console.log(await response.json());
}
main().catch((error) => {
const message = error instanceof Error ? error.message : String(error);
console.error("Request failed:", message);
});
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
API_KEY="$SSY_API_KEY"
BASE_URL="https://router.shengsuanyun.com/api/v1/messages"
MODEL='anthropic/claude-opus-5'
curl --fail-with-body --silent --show-error -X POST "${BASE_URL}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
-d '{
"model": "'"${MODEL}"'",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'
这个模型当前没有公开应用记录。