> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://gomodel.enterpilot.io/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Anthropic > Skonfiguruj Anthropic (Claude) w GoModel i zobacz, jak reasoning effort mapuje się na adaptive thinking i kontrolę effort w Claude. 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 ```bash theme={null} 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`: ```yaml theme={null} providers: anthropic: type: anthropic api_key: "${ANTHROPIC_API_KEY}" ``` > [!NOTE] > > `/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: ```bash theme={null} 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. > [!WARNING] > > Anthropic autoryzuje tokeny OAuth subskrypcji **wyłącznie dla ruchu z Claude > Code**. Użyj tego, aby kierować własny Claude Code przez GoModel (zobacz > [przewodnik Claude Code](https://gomodel.enterpilot.io/docs/pl/guides/claude-code.md)); 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 | > [!NOTE] > > 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 | > [!NOTE] > > 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`. > [!NOTE] > > 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. > [!NOTE] > > 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` | ```bash theme={null} 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`). > [!NOTE] > > `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](#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](#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 ``.” 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. > [!WARNING] > > 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](#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. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.