教程
Claude Opus 5.5 API：可直接运行的 curl 与 Python 快速入门
Claude Opus 5.5 是 Anthropic 最新的智能体编程与长上下文推理模型，hiapi 在它上线平台的同一天就完成了接入。与 hiapi 的图像、视频和音频模型不同——那些模型都要走异步的 POST /v1/tasks → 轮询模式——Claude Opus 5.5 是一个纯文本对话模型，因此只需向 /v1/chat/completions 发送一个同步请求即可调用。本指南提供一个可直接运行的 curl 调用、同样调用的 Python 版本，以及上线前需要了解的生产细节（推理强度、流式输出、错误处理）。
准备工作
- 一个 hiapi 账号和一个 API 密钥。可在 API Keys 页面创建——包括 Claude Opus 5.5 在内的所有 hiapi 模型共用同一个密钥。
- 无需安装 SDK。Claude Opus 5.5 使用 hiapi 的 OpenAI 兼容 Chat Completions 格式，因此任何 HTTP 客户端（curl、
requests、fetch）开箱即用。
最小可用请求（curl）
curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Give me three tips for reviewing a Python pull request." }
],
"stream": false
}'
模型 id 直接传入——无需路由后缀，也无需提供商标识前缀。调用成功后返回标准的聊天补全对象：
{
"id": "msg_...",
"object": "chat.completion",
"model": "claude-opus-5-5",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": { "role": "assistant", "content": "1. ..." },
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 13,
"completion_tokens": 42,
"total_tokens": 55,
"usage_semantic": "openai",
"usage_source": "anthropic"
}
}
从 choices[0].message.content 读取回答——这里没有 output[0].url 需要轮询，也没有任务 id 需要跟踪。
Python 中的相同流程
import requests
response = requests.post(
"https://api.hiapi.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": "Bearer sk-YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": "claude-opus-5-5",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Give me three tips for reviewing a Python pull request."}
],
"stream": False,
},
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
print(data["choices"][0]["message"]["content"])
由于该端点使用 OpenAI Chat Completions 的传输格式，同样的请求体结构也可以在任何语言的任何 HTTP 客户端中原样使用——除了基础 URL 和 Bearer 密钥之外，没有 hiapi 特有的内容需要学习。
推理强度、思考与流式输出
Claude Opus 5.5 的扩展思考始终开启——你无法禁用它，也无法手动指定 token 预算。你能控制的是模型进行多少推理，通过 output_config.effort：
{
"model": "claude-opus-5-5",
"messages": [{ "role": "user", "content": "..." }],
"output_config": { "effort": "medium" }
}
effort 接受 low、medium（省略该字段时的默认值）、high、xhigh 或 max——从快速/低成本的回答逐步过渡到深入、审慎的回答。响应中的 message 包含一个 reasoning_details 数组，保存模型的内部思考轨迹；对于简单的一次性调用，你可以安全地忽略它，只读取 message.content。
对于较长的回答，设置 "stream": true 以获取增量输出，而不是等待完整响应：
curl -N https://api.hiapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"claude-opus-5-5","messages":[{"role":"user","content":"..."}],"stream":true}'
每个数据块是一行 data: {...}，格式为 chat.completion.chunk，增量文本位于 choices[0].delta.content。持续读取数据块，直到收到一个 finish_reason 非空的数据块（通常是 "stop"）——那就是响应的结尾。
Claude Opus 5.5 还支持工具/函数调用，拥有 100 万 token 的上下文窗口和最高 12.8 万 token 的输出，因此它适用于大型代码库或长文档任务，而不仅仅是简短问答。
生产注意事项
鉴权错误返回 401，而不是 400。 密钥缺失或无效时返回：
{ "error": { "code": "permission_denied", "message": "This API key is invalid...", "type": "hiapi_error", "request_id": "..." } }请专门检查 HTTP 401，并在需要联系支持时提供
request_id——有关此错误的其他原因，请参阅完整的无效 API 密钥排查指南。此处没有回调/Webhook 选项。 该模式适用于 hiapi 基于异步任务的模型（图像、视频、音频）；Chat Completions 仅支持请求/响应，因此
stream: true是你除了单次阻塞调用之外的唯一选择。此调用天然幂等——没有任务 id 会被意外重复创建，因此只要你能接受重新运行同一提示词，超时重试就是安全的。
注意速率限制，尤其是在高并发工作负载下；有关退避策略，请参阅如何处理 429 速率限制错误。
Token 定价（输入、输出和缓存 token 分别计费）会持续更新在 Claude Opus 5.5 模型页面和定价页面上——不要在你的计费逻辑中硬编码数字，应从这些页面读取。
延伸阅读
- Claude Opus 5.5 模型页面——完整规格表和实时定价
- Claude Sonnet 4.6 API 指南——同一 Chat Completions 格式下更轻量、更快速的 Claude 选择
- 用 Python 构建 OpenAI 兼容代理——如果你要在单个内部 API 后面代理多个聊天模型，这会很有用
- 管理你的 API 密钥
常见问题
Claude Opus 5.5 API 支持流式输出吗？
支持——设置 "stream": true，并如上文所述读取 data: {...} 数据块。
在生产环境中调用 Claude Opus 5.5 需要 API 密钥吗？
需要。每个请求都必须携带 Authorization: Bearer sk-<your key>；生产 API 不提供无密钥或匿名访问。
我能关闭 Claude Opus 5.5 的思考以节省 token 吗？
不能。该模型的思考始终开启；你唯一能控制的是 output_config.effort 级别（从 low 到 max），它在速度/成本与深度之间做权衡。
Claude Opus 5.5 会像 hiapi 的图像模型一样通过 /v1/tasks 调用吗？
不会。只有 hiapi 的图像、视频和音频模型使用异步任务加轮询模式。Claude Opus 5.5 是文本模型，使用 /v1/chat/completions，并在同一响应中返回答案。
上下文窗口和最大输出长度是多少？ 100 万 token 上下文，最高 12.8 万 token 输出——足以应对整仓库或长文档提示词。
Claude Opus 5.5 支持工具/函数调用吗？ 支持，同时支持流式输出和 OpenAI 兼容的消息格式。
