Anthropic hat Claude Haiku 4.5 für Dialogassistenten, Kundensupport, gemeinsame Arbeit an Code und Prototyping entwickelt. Das Modell ist in einem Ablauf hilfreich, in dem eine Person eine Frage stellt, ein Ergebnis erhält und sofort den nächsten Schritt präzisiert. Laut Anthropic hat diese Version eine geringe Antwortlatenz; die tatsächliche Zeit hängt von Aufgabe und Anwendung ab.
Haiku 4.5 ist außerdem für die Verarbeitung vieler einzelner Aufgaben ausgelegt. In einem Agentenablauf kann dem Modell eine bestimmte Teilaufgabe zugewiesen werden, deren Ergebnis anschließend an das übrige System übergeben wird. Zu den beschriebenen Schwerpunkten zählen Programmierung, Reasoning und Aktionen in einer Oberfläche. Werkzeugaufrufe und Computersteuerung sind möglich, wenn die Anwendung die entsprechenden Mittel bereitstellt; eine einzelne Textanfrage gibt dem Modell keinen Zugriff auf eine Arbeitsumgebung.
Für Aufgaben mit mehreren logischen Schritten ist extended thinking vorgesehen: Die Anwendung aktiviert Reasoning ausdrücklich und legt das Budget über budget_tokens fest. Wenn die Methode diese Einstellungen unterstützt, muss das manuelle Budget budget_tokens mindestens 1024 Tokens betragen und kleiner als max_tokens sein, damit Platz für die abschließende Antwort bleibt. Es steuert den Analyseumfang, während max_tokens die gesamte Ausgabe begrenzt. Haiku 4.5 verwendet ausschließlich den manuellen Modus: Adaptives Reasoning und die Steuerung der Tiefe über effort werden für diese Version nicht unterstützt. Auch Reasoning zwischen aufeinanderfolgenden Werkzeugaufrufen wird nicht unterstützt.
Diese Unterscheidung ist bei der Aufgabenwahl hilfreich. Der gewöhnliche Modus eignet sich für den unmittelbaren Dialog; aktiviertes Reasoning gibt dem Modell Raum, Code oder eine komplexe Frage zu bearbeiten. Der Aufgabeninhalt bestimmt weiterhin, welche Informationen analysiert werden sollen und in welcher Form das Ergebnis darzustellen ist.
Das Modell nimmt Text und Bilder an und gibt das Ergebnis als Text aus. Das Kontextfenster umfasst 200 Tausend Tokens, die maximale Antwort 64 Tausend Tokens. Ein Bild dient zusammen mit der Frage als Analysematerial: Das Modell kann den sichtbaren Inhalt erklären und mit der Textvorgabe verbinden. Unterstützung für Bildeingaben bedeutet keine Erstellung oder Bearbeitung von Bildern.
Die Formate für gewöhnliche visuelle Eingaben beim Hersteller sind JPEG/PNG/GIF/WebP; bei Animationen wird der erste Frame verwendet. Bei nativer Analyse beträgt die lange Seite 1568 Pixel bei 1568 visuellen Tokens; große Bilder werden vor der Analyse verkleinert. Welche Dateien und Parameter unterstützt werden, hängt von der Methode der Anwendung ab.
Anthropic beschreibt für diese Version einen knappen, direkten Gesprächsstil. Die gewünschte Detailtiefe, das Ergebnisformat und die Grenzen der Aufgabe sollten vorab angegeben werden. Der verlässliche Wissensstand reicht bis Februar 2025; Informationen über spätere Ereignisse müssen im Aufgabenmaterial mitgegeben oder über die verfügbaren Werkzeuge der Anwendung beschafft werden. Manche Anfragen können abgelehnt werden.
Wenn die Methode Sampling-Einstellungen bereitstellt, dürfen temperature und top_p nicht gleichzeitig gesetzt werden; für diese Version wird einer dieser Parameter gewählt.
anthropic/claude-haiku-4.5:batchClaude Haiku 4.5 ist für interaktive Assistenten, Kundensupport, alltägliche Informationsverarbeitung und die Arbeit an Code vorgesehen. Unterstützt einen eigenen Reasoning-Modus für komplexe Fragen.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Anthropic hat Claude Haiku 4.5 für Dialogassistenten, Kundensupport, gemeinsame Arbeit an Code und Prototyping entwickelt. Das Modell ist in einem Ablauf hilfreich, in dem eine Person eine Frage stellt, ein Ergebnis erhält und sofort den nächsten Schritt präzisiert. Laut Anthropic hat diese Version eine geringe Antwortlatenz; die tatsächliche Zeit hängt von Aufgabe und Anwendung ab.
Haiku 4.5 ist außerdem für die Verarbeitung vieler einzelner Aufgaben ausgelegt. In einem Agentenablauf kann dem Modell eine bestimmte Teilaufgabe zugewiesen werden, deren Ergebnis anschließend an das übrige System übergeben wird. Zu den beschriebenen Schwerpunkten zählen Programmierung, Reasoning und Aktionen in einer Oberfläche. Werkzeugaufrufe und Computersteuerung sind möglich, wenn die Anwendung die entsprechenden Mittel bereitstellt; eine einzelne Textanfrage gibt dem Modell keinen Zugriff auf eine Arbeitsumgebung.
Für Aufgaben mit mehreren logischen Schritten ist extended thinking vorgesehen: Die Anwendung aktiviert Reasoning ausdrücklich und legt das Budget über budget_tokens fest. Wenn die Methode diese Einstellungen unterstützt, muss das manuelle Budget budget_tokens mindestens 1024 Tokens betragen und kleiner als max_tokens sein, damit Platz für die abschließende Antwort bleibt. Es steuert den Analyseumfang, während max_tokens die gesamte Ausgabe begrenzt. Haiku 4.5 verwendet ausschließlich den manuellen Modus: Adaptives Reasoning und die Steuerung der Tiefe über effort werden für diese Version nicht unterstützt. Auch Reasoning zwischen aufeinanderfolgenden Werkzeugaufrufen wird nicht unterstützt.
Diese Unterscheidung ist bei der Aufgabenwahl hilfreich. Der gewöhnliche Modus eignet sich für den unmittelbaren Dialog; aktiviertes Reasoning gibt dem Modell Raum, Code oder eine komplexe Frage zu bearbeiten. Der Aufgabeninhalt bestimmt weiterhin, welche Informationen analysiert werden sollen und in welcher Form das Ergebnis darzustellen ist.
Das Modell nimmt Text und Bilder an und gibt das Ergebnis als Text aus. Das Kontextfenster umfasst 200 Tausend Tokens, die maximale Antwort 64 Tausend Tokens. Ein Bild dient zusammen mit der Frage als Analysematerial: Das Modell kann den sichtbaren Inhalt erklären und mit der Textvorgabe verbinden. Unterstützung für Bildeingaben bedeutet keine Erstellung oder Bearbeitung von Bildern.
Die Formate für gewöhnliche visuelle Eingaben beim Hersteller sind JPEG/PNG/GIF/WebP; bei Animationen wird der erste Frame verwendet. Bei nativer Analyse beträgt die lange Seite 1568 Pixel bei 1568 visuellen Tokens; große Bilder werden vor der Analyse verkleinert. Welche Dateien und Parameter unterstützt werden, hängt von der Methode der Anwendung ab.
Anthropic beschreibt für diese Version einen knappen, direkten Gesprächsstil. Die gewünschte Detailtiefe, das Ergebnisformat und die Grenzen der Aufgabe sollten vorab angegeben werden. Der verlässliche Wissensstand reicht bis Februar 2025; Informationen über spätere Ereignisse müssen im Aufgabenmaterial mitgegeben oder über die verfügbaren Werkzeuge der Anwendung beschafft werden. Manche Anfragen können abgelehnt werden.
Wenn die Methode Sampling-Einstellungen bereitstellt, dürfen temperature und top_p nicht gleichzeitig gesetzt werden; für diese Version wird einer dieser Parameter gewählt.
POST /v1/batchestexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldendpoint | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits /v1/chat/completions | Standard— |
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits anthropic/claude-haiku-4.5:batch | Standard— |
Feldrequests | Typbatch_item[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldrequests[].custom_id | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldrequests[].body.messages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldcompletion_window | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 24h | Standard— |
Feldprovider | Typobject|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldrequests[].body.model | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits anthropic/claude-haiku-4.5:batch, anthropic/claude-haiku-4.5 | Standard— |
Feldprovider.only | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits anthropic | Standard— |
Feldprovider.allow_fallbacks | Typboolean|null | AnforderungOptional | Werte und Limits false, null | Standard— |
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parameterrepresentation | Vertrageingebettete requests[]; jedes Element enthält custom_id und body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Vertrag/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | VertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests[] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input_file_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST. |
Parameterserialization_order | Vertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion_window (falls angegeben), requests als letztes Feld |
Parameteroptional_controls | Vertragprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | VertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur. |
Lebenszyklus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.001 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.005 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0001 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0.00125 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde $0.002 / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.001 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.005 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0001 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0.00125 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde $0.002 / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-haiku-4.5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-haiku-4.5:batch', 'anthropic/claude-haiku-4.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-haiku-4.5:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\neingebettetes JSON unter results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nBewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results[] ohne Filterung als JSONL speichern.
Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result_pending_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldresults[].custom_id | Typstring |
Feldresults[].response.body.choices[].message.content | Typstring|null |
Feldresults[].error | Typobject|null |
Feldusage | Typobject|null |
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldendpoint | Typstring |
Feldstatus | Typstring |
Feldrequest_counts | Typobject |
Feldresults[].id | Typstring |
Feldresults[].response.status_code | Typinteger |
Feldresults[].response.request_id | Typstring |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten. | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren. |
Antwort401 · authentication_error | BedingungUngültiger API-Schlüssel. | Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden. |
Antwort403 · permission_error | BedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen. |
Antwort422 · invalid_request_error | BedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt. | Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden. |
Antwort422 · price_unavailable | BedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden. |
Antwort402 · billing_error | BedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird. |
Antwort503 · price_unavailable | BedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen. |
Antwort503 · api_error | BedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren. |
Antwort503 · result_pending_check | BedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false. | Nächster SchrittDie ursprüngliche operation_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen. |
Antwort404 · not_found | BedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität. | Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-4.5:batch
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.