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claude-fable-5

Claude Fable 5 · API

⧉Markdown としてコピー 📄Markdown として表示AI 用のプレーンテキスト ✦Open in ChatGPT ✶Open in Claude
POST https://nezhagate.com/v1/chat/completions

OpenAI-compatible chat completions backed by Anthropic Claude Fable 5 — tuned for narrative and long-form writing, with adaptive thinking, image input, tool use, prompt caching and streaming. Set model to claude-fable-5. Note: this model deprecates temperature / top_p / top_k upstream; the gateway silently drops them (no error) and sampling runs at the model default. Use reasoning_effort (low / medium / high / xhigh / max) to control thinking depth instead.

📥 コンテキスト長（最大入力）：約 200K トークン。

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認証

Header
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

コンソールで API Key を作成すると利用を開始できます。

リクエストボディ

パラメータ種別必須説明
model string はい モデル ID。ここでは claude-fable-5 です。
messages array はい メッセージの配列。各要素は role（system/user/assistant）と content を持ちます。content は文字列のほか、画像を理解させる場合は {type:text} と {type:image_url} を並べた配列にできます（マルチモーダル / ビジョン）。
stream boolean いいえ SSE でストリーミング出力します。既定は false です。
temperature number いいえ 非対応です。このモデルはサンプリング系パラメータを廃止しており、ゲートウェイは temperature / top_p / top_k を黙って取り除きます（エラーにはなりません）。サンプリングはモデル既定のまま動きます。思考の深さと速度のバランスは reasoning_effort で調整してください。
max_tokens integer いいえ 生成するトークン数の上限。
web_search boolean いいえ true にするとウェブ検索を有効にします。モデルが答える前に、ゲートウェイがリアルタイムの検索結果でプロンプトを補強し、出典も添えます。tools に {"type":"web_search"} を入れても同じように動きます。
reasoning_effort string いいえ 思考の強度：low / medium / high / xhigh / max。高いほど深く、遅く、高価になります。思考トークンは出力単価で課金され、usage.completion_tokens に含まれます。省略するとモデルが状況に応じて決めます。ゲートウェイはこれをモデル本来の output_config.effort に変換します。ネイティブの Anthropic エンドポイントでは output_config を自分で送ることもできます。接尾辞の形（例：claude-opus-5-high）も使え、課金はベースモデルとまったく同じです。

リクエスト例

cURL
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-fable-5", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "stream": false}'

レスポンス

200 · JSON
{
  "id": "chatcmpl_xxx",
  "object": "chat.completion",
  "model": "claude-fable-5",
  "choices": [
    {"index": 0, "message": {"role": "assistant", "content": "Hello!"}, "finish_reason": "stop"}
  ],
  "usage": {"prompt_tokens": 11, "completion_tokens": 7, "total_tokens": 18}
}

画像入力（ビジョン）

メッセージの content 配列に画像を入れると、モデルがそれを解析します（画像についての質問、文字の読み取り / OCR など）。image_url には公開画像のリンクか、インラインの base64 データ URL（data:image/png;base64,...）を指定できます。マルチモーダル対応モデル（gpt-5.5、gemini シリーズなど）で利用できます。

curl · 画像入力（ビジョン）
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-fable-5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "この画像には何が写っていますか？"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}]}]}'

エラーコード

Code説明
401API Key が欠落または無効
402残高不足または Key が上限超過
400モデルまたはパラメータが非対応
429上流のレート制限
502すべての上流回線が失敗