Anthropic - GoModel

Konfiguracja Anthropic to tylko klucz API. Ta strona istnieje z powodu jednej osobliwości: tego, jak GoModel mapuje parametr reasoning.effort w stylu OpenAI na natywne kontrolki thinking i effort w Claude, które różnią się w zależności od generacji modelu.

Konfiguracja

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
# ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com/v1   # opcjonalne nadpisanie
# ANTHROPIC_DEFAULT_MAX_TOKENS=4096                 # wstawiane, gdy wywołujący pominie max_tokens

Albo w config.yaml:

providers:
  anthropic:
    type: anthropic
    api_key: "${ANTHROPIC_API_KEY}"

/v1/messages Anthropic wymaga max_tokens w każdym requeście. GoModel wstawia ANTHROPIC_DEFAULT_MAX_TOKENS (domyślnie 4096), gdy wywołujący go pominie, dzięki czemu interfejs kompatybilny z OpenAI pozostaje wyrozumiały.

Subskrypcja Claude (token OAuth)

GoModel akceptuje także token OAuth subskrypcji Claude jako dane uwierzytelniające Anthropic. Wygeneruj go poleceniem claude setup-token (wymaga subskrypcji Claude – Pro, Max, Team lub Enterprise – oraz Claude Code CLI) i ustaw go jako klucz providera:

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-oat01-...

Tokeny z prefiksem sk-ant-oat są wykrywane automatycznie: GoModel wysyła je jako Authorization: Bearer z betą oauth-2025-04-20 zamiast x-api-key. Dodatkowa konfiguracja nie jest potrzebna.

Anthropic autoryzuje tokeny OAuth subskrypcji wyłącznie dla ruchu z Claude Code. Użyj tego, aby kierować własny Claude Code przez GoModel (zobacz przewodnik Claude Code); requesty z innych klientów są odrzucane w upstreamie komunikatem „This credential is only authorized for use with Claude Code”. Endpointy spoza zakresu Claude Code (np. listowanie modeli) również mogą być odrzucane – jeśli wykrywanie modeli u providera zawiedzie, skonfiguruj jawnie listę models dla providera.

Mapowanie reasoning effort

GoModel akceptuje obiekt "reasoning": {"effort": "..."} w kształcie OpenAI, a także formę stringową z Chat Completions "reasoning_effort": "..." (niepusty reasoning.effort wygrywa, gdy obecne są oba; pusty obiekt powoduje użycie formy stringowej) i tłumaczy je na natywne kontrolki Claude. Pięć akceptowanych poziomów to low, medium, high, xhigh i max; wartości są dopasowywane bez rozróżniania wielkości liter, a każda inna wartość jest obniżana do low i logowana. Tłumaczenie zależy od tego, czy model obsługuje adaptive thinking.

Generacja modelu	Konfiguracja thinking	Miejsce docelowe effort
Adaptive – `claude-fable-5`, `claude-fable-5-1`, `claude-mythos-5`, `claude-mythos-5-1`, `claude-opus-5`, `claude-sonnet-5`, `claude-opus-4-8`, `claude-opus-4-7`, `claude-opus-4-6`, `claude-sonnet-4-6` (oraz datowane snapshoty każdego z nich)	`thinking: {type: "adaptive"}`	`output_config.effort` (przekazywane dalej)
Legacy (wszystkie pozostałe, np. `claude-opus-4-5`, `claude-3-5-sonnet`)	`thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}`	mapowane na budżet tokenów

Kierowanie do trybu adaptive opiera się na jawnej liście dozwolonych modeli, a nie na porównaniu wersji. Nowe ID modeli są traktowane jako legacy, dopóki nie zostaną dodane do listy. Dla modeli sprzed 4.7 ścieżka legacy nadal działa przez budget_tokens; modele od Opus 4.7 wzwyż całkowicie odrzucają budget_tokens, więc nowe ID modelu obsługującego tylko tryb adaptive kończy się błędem 400 z upstreamu, dopóki nie zostanie dodane do listy.

Dla modeli legacy string effort mapuje się na budżet thinking; max_tokens jest w razie potrzeby podnoszone powyżej budżetu. xhigh i max to poziomy dostępne tylko w trybie adaptive, więc w modelach legacy są ograniczane do budżetu high, zamiast zawyżać max_tokens ponad to, co te modele mogą wygenerować:

Effort	Budżet tokenów
`low`	5000
`medium`	10000
`high` / `xhigh` / `max`	20000

Pomiń reasoning, aby pozostawić thinking na domyślnym ustawieniu modelu. GoModel ustawia thinking: {type: "adaptive"} tylko wtedy, gdy przekażesz reasoning.effort (lub reasoning_effort). Bez tego Opus 4.6 do 4.8 i Sonnet 4.6/5 nie włączają extended thinking, podczas gdy Fable 5/5.1, Mythos 5/5.1 i Opus 5 myślą adaptacyjnie same z siebie (zobacz uwagę o trybie zawsze włączonym poniżej). Effort to osobna kontrolka, która reguluje ogólne zużycie tokenów (tekst i wywołania narzędzi) niezależnie od tego, czy thinking jest włączone, a Anthropic domyślnie ustawia go na high, gdy nie jest podany. To sygnał behawioralny dotyczący głębi i rozwlekłości, a nie twardy budżet – faktyczne użycie różni się między requestami i jest ograniczone przez max_tokens.

Poziomy effort są ograniczane per model w upstreamie: xhigh jest dostępny w Fable 5/5.1, Opus 5, Sonnet 5 i Opus 4.8/4.7; max w tych modelach oraz w Opus 4.6 i Sonnet 4.6. GoModel przekazuje poziom, który wyślesz; Anthropic odrzuca go z błędem 400, jeśli docelowy model go nie obsługuje. Ręczne thinking z budget_tokens jest odrzucane od Opus 4.7 wzwyż, dlatego GoModel używa adaptive thinking dla tych modeli.

W Fable 5/5.1, Mythos 5/5.1 i Opus 5 thinking jest zawsze włączone, niezależnie od tego, czy wysyłasz reasoning; reasoning.effort reguluje jedynie jego głębię. Zużyte przez nie tokeny są raportowane jako usage.completion_reasoning_tokens w odpowiedziach Chat Completions. Sam tekst reasoning nie jest zwracany; zwracana jest tylko liczba tokenów.

Parametry próbkowania

Anthropic usunął temperature i top_p z Fable 5/5.1, Mythos 5/5.1, Opus 5, Sonnet 5 i Opus 4.8/4.7 – każda wartość, łącznie z domyślnym w SDK OpenAI temperature: 1, jest odrzucana w upstreamie z błędem 400. GoModel usuwa oba pola dla tych modeli i loguje odrzucone wartości, więc klienci, którzy zawsze wysyłają temperaturę, działają dalej. Starsze modele nadal otrzymują je w wysłanej postaci, z jednym wyjątkiem opisanym poniżej. Anthropic traktuje temperature i top_p jako wzajemnie wykluczające się w każdym modelu: request zawierający oba jest odrzucany z 400 "`temperature` and `top_p` cannot both be specified for this model". Ponieważ klienci kompatybilni z OpenAI rutynowo wypełniają obie wartości domyślne, GoModel przekazuje temperature i usuwa top_p (logując odrzuconą wartość), gdy widzi oba. Wysyłaj tylko top_p, jeśli to tym parametrem chcesz sterować. Niezależnie od modelu, gdy włączone jest extended thinking, Anthropic wymaga temperature = 1. GoModel usuwa każdą inną wartość temperatury (i loguje ją), zamiast odrzucać request.

Structured output

response_format działa w modelach Anthropic i jest mapowane na natywne structured outputs Claude (output_config.format). To samo dotyczy text.format na /v1/responses, które GoModel najpierw tłumaczy na response_format.

`response_format`	Co wysyła GoModel
`{"type": "text"}` (lub pominięte)	Nic – domyślne zachowanie Claude
`{"type": "json_schema", ...}`	`output_config.format` z Twoim schematem, więc Anthropic ogranicza wynik
`{"type": "json_object"}`	Instrukcję w system prompcie – natywny format Anthropic akceptuje tylko `json_schema`

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GOMODEL_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-haiku-4-5-20251001",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Describe Paris."}],
    "response_format": {
      "type": "json_schema",
      "json_schema": {
        "name": "city",
        "strict": true,
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}, "country": {"type": "string"}},
          "required": ["city", "country"],
          "additionalProperties": false
        }
      }
    }
  }'

Odpowiedź to zwykłe chat completion, którego message.content jest tekstem JSON, z finish_reason: "stop" – w tym samym kształcie, który zwraca OpenAI. Streaming działa bez zmian: JSON przychodzi jako zwykłe delty treści. Narzędzia i response_format można wysłać razem; Claude albo wywołuje narzędzie (finish_reason: "tool_calls"), albo odpowiada JSON-em zgodnym ze schematem. Kompilator schematów Anthropic jest bardziej rygorystyczny niż OpenAI, więc GoModel dostosowuje schemat przed wysłaniem:

każdy schemat obiektu dostaje obowiązkowe "additionalProperties": false, także w każdej gałęzi allOf – Anthropic tego wymaga i sam scala gałęzie
słowa kluczowe służące wyłącznie walidacji, których Anthropic nie respektuje (minimum, maximum, multipleOf, maxItems, uniqueItems, minLength, maxLength, propertyNames, not, if/then/else, …), są usuwane
pattern jest zachowywane, bo Anthropic je egzekwuje – z wyjątkiem funkcji wyrażeń regularnych odrzucanych przez jego silnik (lookaroundy, odwołania wsteczne, \b/\B), które skończyłyby się błędem 400 dla requestu; takie wzorce są usuwane, a utrata jest logowana
minItems jest zachowywane, gdy wynosi 0 lub 1, czyli jedyne wartości akceptowane przez Anthropic, a w przeciwnym razie usuwane
oneOf jest łagodzone do anyOf, a nieznane wartości format dla stringów są usuwane. Schematu zawierającego jednocześnie oneOf i anyOf na tym samym poziomie nie da się wyrazić – Anthropic odrzuca allOf, które musiałoby zawierać drugie z nich – więc oneOf jest usuwane, a utrata jest logowana
required pozostaje dokładnie w wysłanej postaci: Anthropic akceptuje opcjonalne właściwości, więc właściwość pominięta w required pozostaje opcjonalna

Zagnieżdżone obiekty, tablice, enum, const, anyOf, allOf i $ref/$defs są przekazywane bez zmian. $ref ma ograniczenia, których GoModel nie jest w stanie ukryć, a Anthropic zwraca błąd 400 wskazujący każde z nich: odwołania muszą być lokalne (#/$defs/… – zewnętrzny URL jest odrzucany), nierekurencyjne (definicja odwołująca się do samej siebie, bezpośrednio lub w cyklu, jest odrzucana) i poza allOf (rozwiąż odwołanie samodzielnie przed złożeniem z allOf).

strict nie jest przekazywane – Anthropic zawsze egzekwuje otrzymany schemat. Schemat bez strict jest więc również egzekwowany, z pominięciem ograniczeń wymienionych powyżej. Structured output jest dostępny w każdym modelu Claude, do którego GoModel ma obecnie dostęp.

Gdy treść nie jest JSON-em zgodnym ze schematem

Schemat ogranicza to, co model generuje, a nie to, jak kończy się tura. Sprawdź completion przed parsowaniem message.content:

finish_reason: "length" – odpowiedź osiągnęła max_tokens, a JSON jest ucięty w środku wartości. Zwiększ max_tokens i ponów request.
finish_reason: "tool_calls" – model wywołał narzędzie zamiast odpowiedzieć, więc message.content jest puste.
finish_reason: "refusal" – Claude odmówił wykonania requestu; GoModel przekazuje powód zatrzymania refusal od Anthropic bez zmian i nie ma JSON-a do sparsowania.

Do parsera JSON warto przekazywać tylko finish_reason: "stop" z niepustą treścią; wszystko inne traktuj jako błąd zamiast to parsować.

Wiadomości developer i strict tools

Wiadomości developer to nowsza nazwa OpenAI dla system; GoModel wysyła je do Anthropic jako treść systemową, zgodnie z tymi samymi regułami umieszczania co wiadomości system. Narzędzie funkcyjne z "strict": true jest przekazywane jako strict tool Anthropic. Schematy strict tools podlegają tym samym ograniczeniom co structured output, więc GoModel dostosowuje je według tych samych reguł co w Structured output. Narzędzia bez strict zachowują schemat dokładnie w wysłanej postaci.

Dozwolone narzędzia

Anthropic nie potrafi ograniczyć tury do podzbioru zadeklarowanych narzędzi. Dla tool_choice typu allowed_tools GoModel wysyła tylko wymienione funkcje, z tool_choice: any, gdy tryb to required, a w przeciwnym razie z auto. W modelach, które nie akceptują wymuszonego użycia narzędzi, required staje się auto z dodatkową instrukcją systemową; zobacz Wymuszony wybór narzędzia w Fable 5.1. Podzbiór, który nie wskazuje żadnej zadeklarowanej funkcji, jest odrzucany z błędem 400. allowed_tools istnieje po to, aby klient mógł wysyłać tę samą listę narzędzi w każdej turze i zachować prompt cache. Zawężanie zmienia definicje narzędzi wysyłane do upstreamu, a w modelach Claude znajdują się one przed system promptem w cache’owanym prefiksie, więc podzbiór zmieniający się między turami unieważnia cache.

Verbosity

verbosity z OpenAI (oraz text.verbosity na /v1/responses) nie ma odpowiednika w Anthropic. GoModel loguje żądaną wartość i ją usuwa, zamiast odrzucać request. Zamiast tego poproś o krótsze lub dłuższe odpowiedzi w prompcie.

Wymuszony wybór narzędzia w Fable 5.1

Fable 5.1 i Mythos 5.1 akceptują tylko tool_choice: "auto" i "none"; wymuszenie wywołania przez "required" lub {"type": "function", ...} zwraca błąd 400 od Anthropic. GoModel stosuje udokumentowany przez Anthropic zamiennik: wybór jest obniżany do auto, a do system promptu dołączana jest instrukcja – „You must respond by calling one of the provided tools.” dla required lub „You must respond by calling the tool named <name>.” dla nazwanej funkcji. Obniżenie jest logowane. parallel_tool_calls: false jest nadal respektowane. Fable 5 i każdy inny model Claude zachowują wymuszone użycie narzędzi bez zmian.

Instrukcja jest silną wskazówką, a nie twardą gwarancją: model nadal może odpowiedzieć tekstem. Jeśli polegałeś na wymuszonym wyborze narzędzia, aby uzyskać JSON, użyj zamiast tego structured output.

Natywny passthrough

Aby wysyłać natywne pola requestów Claude, które nie mają odpowiednika kompatybilnego z OpenAI (na przykład wpisy system wstawiane w środku zadania w tablicy messages), użyj trasy passthrough /p/anthropic/messages, która przekazuje body dosłownie.

​Konfiguracja

​Subskrypcja Claude (token OAuth)

​Mapowanie reasoning effort

​Parametry próbkowania

​Structured output

​Gdy treść nie jest JSON-em zgodnym ze schematem

​Wiadomości developer i strict tools

​Dozwolone narzędzia

​Verbosity

​Wymuszony wybór narzędzia w Fable 5.1

​Natywny passthrough

Konfiguracja

Subskrypcja Claude (token OAuth)

Mapowanie reasoning effort

Parametry próbkowania

Structured output

Gdy treść nie jest JSON-em zgodnym ze schematem

Wiadomości developer i strict tools

Dozwolone narzędzia

Verbosity

Wymuszony wybór narzędzia w Fable 5.1

Natywny passthrough