直连通道
官方直连链路,适合需要原生体验与完整上下文的请求。
| 输入 | 输出 | 缓存命中 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|
| 5.00/M | 25.00/M | 0.50/M | 6.25/M |
Opus 4.6 是 Anthropic 最强大的编码和长期运行专业任务模型。它是为跨整个工作流程而不是单个提示操作的代理而构建的,这使得它对于大型代码库、复杂的重构和随着时间的推移而展开的多步骤调试特别有效。与前几代模型相比,该模型显示出更深入的背景理解、更强的问题分解以及在艰巨的工程任务上更高的可靠性。 除了编码之外,Opus 4.6 还擅长持续的知识工作。它一次性生成接近生产就绪的文档、计划和分析,并在很长的输出和扩展会话中保持一致性。这使得它成为需要持久性、判断力和后续行动的任务的强大默认值,例如技术设计、迁移规划和端到端项目执行。
同一模型能力,多条服务通道;按延迟、稳定性与成本灵活选择。
价格单位:$ / 1M tokensprovider 字段,例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical;不传则使用默认通道。官方直连链路,适合需要原生体验与完整上下文的请求。
| 输入 | 输出 | 缓存命中 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|
| 5.00/M | 25.00/M | 0.50/M | 6.25/M |
claude-opus-4-6https://api.haijingai.com/v2/"provider": { "channel": "direct" }海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议,可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入,默认开启流式输出。
curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-d '{
"model": "claude-opus-4-6",
"messages": [
{"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
{"role": "user", "content": "你好!"}
],
"provider": { "channel": "direct" },
"stream": true
}'
# provider 为可选字段,删除该行即使用默认通道from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.haijingai.com/v2",
api_key="<API_KEY>",
)
stream = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-4-6",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
{"role": "user", "content": "你好!"},
],
stream=True,
# 可选:指定服务通道,不传则使用默认通道
extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)
for chunk in stream:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)import OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
apiKey: '<API_KEY>',
})
const stream = await client.chat.completions.create({
model: 'claude-opus-4-6',
messages: [
{ role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
{ role: 'user', content: '你好!' },
],
stream: true,
// 可选:指定服务通道,不传则使用默认通道
// @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段,不在 OpenAI SDK 类型定义内
provider: { channel: 'direct' },
})
for await (const chunk of stream) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}