Claude Sonnet 4.5 ist Anthropics Sonnet-Edition mit Schwerpunkt auf Softwareentwicklung, komplexen Agentenaufgaben und Computerbedienung sowie Verbesserungen bei Reasoning und Mathematik. Sie nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text. Die Veröffentlichung beschreibt länger dauernde Arbeit über mehrere Schritte, Codeverständnis und Änderungen, die ein umfassenderes Projekt statt einer einzelnen isolierten Funktion betreffen. Eine hilfreiche Beschreibung benennt gewünschtes Verhalten, relevantes Quellmaterial und das zu liefernde Ergebnis: einen vorgeschlagenen Patch, eine Implementierungserklärung, eine Dokumentanalyse oder eine strukturierte Antwort.
Geben Sie für Softwarearbeit Projektbedingungen, relevante Dateien oder Auszüge, den beobachteten Fehler und ein konkretes Beispiel des erwarteten Ergebnisses vor. Verlangen Sie den betroffenen Code und eine Erklärung, wie die vorgeschlagene Änderung dieses Beispiel behandelt. Der Hersteller stellt das Modell als geeignet für das Erstellen von Agenten und das Bearbeiten von Entwicklungsaufgaben mit Werkzeugen vor. Die umgebende Anwendung liest und bearbeitet Dateien, führt einen Befehl oder eine Prüfung aus und liefert deren tatsächliche Ausgabe zurück; das Modell schlussfolgert anhand dieser Belege. Halten Sie im Abschlussbericht vorgeschlagene Änderung und abgeschlossene Prüfung getrennt.
Computerbedienung ist eine eigene Anwendung der visuellen und agentischen Fähigkeiten. Anthropics Veröffentlichung zeigt Browserinteraktion, Seitennavigation und Arbeit mit Tabellenkalkulationen über eine angeschlossene Umgebung. Eine visuelle Aufgabenbeschreibung kann einen Screenshot vorgeben, das Ziel benennen und festlegen, welche Aktionen die Anwendung erlaubt. Die Anwendung führt anschließend die ausgewählte Interaktion aus und gibt den geänderten Bildschirm oder ein anderes Ergebnis zurück. Ebenso kann das Modell Inhalte und Code für Dokumente, Tabellen und Präsentationsfolien vorbereiten, während die Umgebung die fertige Datei erzeugt. Text- und Bildverständnis machen das Modell nicht zu einem nativen Bild- oder Audiogenerator.
Die genaue Herstellerspezifikation nennt ein Kontextfenster von 200K Token und bis zu 64K Ausgabetoken. Der verlässliche Wissensstichtag ist Januar 2025 und unterscheidet sich vom späteren, auf der Seite genannten Stichtag der Trainingsdaten. Halten Sie Dokumentgrenzen, Seitenkennzeichnungen, Einheiten und Codekennungen in einer langen Eingabe klar und reservieren Sie Platz für gewünschte Antwort und Reasoning. Der Hersteller dokumentiert für diese Edition außerdem Kontextbewusstsein; der unterstützte Ablauf verfolgt deshalb den verbleibenden Platz während eines Gesprächs. Dies hilft beim Verwalten einer länger dauernden Aufgabe innerhalb ihres Fensters; es ersetzt das Fenster nicht durch die größere Kapazität einer späteren Sonnet-Edition.
Sonnet 4.5 unterstützt gewöhnliche Antworten und manuell gesteuertes erweitertes Thinking. Im zweiten Modus setzt budget_tokens einen Zielwert für internes Reasoning vor der sichtbaren Antwort. Das dokumentierte Minimum beträgt 1.024 Token; das Budget muss normalerweise unter max_tokens liegen, weil Thinking und endgültige Antwort den Generierungsrahmen teilen. Das Budget ist ein Zielwert und keine Zusage, genau so viele Token zu verbrauchen. Diese Edition hat weder den Adaptive-Thinking-Modus noch die Aufwandssteuerungen späterer Sonnet-Modelle. Wählen Sie die gewünschte Analysetiefe und lassen Sie genügend Raum für eine nutzbare endgültige Antwort.
Die Interleaved-Thinking-Beta des Herstellers lässt Sonnet 4.5 innerhalb einer Gesprächsrunde zwischen Werkzeugaufrufen schlussfolgern und die zurückgegebenen Beobachtungen für die nächste Entscheidung nutzen. Sie erfordert die dokumentierte Beta-Funktion im unterstützten Messages-Ablauf. In diesem Fall kann das Thinking-Budget max_tokens überschreiten, weil es mehrere Thinking-Blöcke innerhalb derselben Assistentenrunde umfasst. Geben Sie Werkzeugergebnisse mit dem zugehörigen Thinking-Inhalt einschließlich seiner Signatur unverändert zurück; die Bearbeitung dieses Inhalts macht ihn ungültig. Eine Recherche- oder Fehlersuchaufgabe kann so zwischen vorgeschlagener Prüfung, tatsächlich zurückgegebenem Ergebnis und aktualisierter Analyse wechseln, ohne einen Textvorschlag als abgeschlossene Aktion zu behandeln.
Für visuelles Material unterstützt der Hersteller JPEG, PNG, GIF und WebP und verwendet bei einer Animation nur das erste Einzelbild. Die von dieser Edition verwendete standardmäßige native Bildstufe hat eine Grenze von 1.568 Pixeln für die lange Kante und von 1.568 visuellen Token; größere Bilder werden verkleinert. Der Bildleitfaden des Herstellers nennt bis zu 100 Bilder je API-Anfrage für Modelle mit 200K Kontext; Grenzen für Bilder und die gesamte Anfragegröße können vorher greifen. Stellen Sie Bilder nach Möglichkeit vor die Frage, kennzeichnen Sie mehrere Bilder und bewahren Sie kleinen Text oder Diagrammbeschriftungen. Der Leitfaden empfiehlt klare Bilder und genügend umgebenden Kontext zur Interpretation des sichtbaren Details.
Kontextbearbeitung und ein Speicherwerkzeug wurden zusammen mit diesem Modell eingeführt, um längere Agentenabläufe zu unterstützen. Dies sind von der Anwendung unterstützte Möglichkeiten, hilfreichen Zustand zu bewahren oder altes Werkzeugmaterial zu entfernen; sie sind weder unbegrenztes Modellgedächtnis noch die spätere serverseitige Verdichtungsfunktion. Bewahren Sie für eine mehrstufige Aufgabe bereits getroffene Entscheidungen, die offene Frage und die für den nächsten Schritt nötigen Belege. Anthropic beschreibt außerdem stärkeren Widerstand gegen versteckte Anweisungen in externen Inhalten und weist darauf hin, dass modellspezifische Klassifikatoren manchmal harmloses Material markieren können. Das hilfreiche Ergebnis bleibt ein prüfbares Artefakt mit Bezug zu bereitgestellten Belegen, wobei die genauen Modi und Grenzen von Sonnet 4.5 von späteren Veröffentlichungen getrennt bleiben.
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Der Hersteller stellt das Modell als geeignet für das Erstellen von Agenten und das Bearbeiten von Entwicklungsaufgaben mit Werkzeugen vor. Die umgebende Anwendung liest und bearbeitet Dateien, führt einen Befehl oder eine Prüfung aus und liefert deren tatsächliche Ausgabe zurück; das Modell schlussfolgert anhand dieser Belege. Halten Sie im Abschlussbericht vorgeschlagene Änderung und abgeschlossene Prüfung getrennt.\n\nComputerbedienung ist eine eigene Anwendung der visuellen und agentischen Fähigkeiten. Anthropics Veröffentlichung zeigt Browserinteraktion, Seitennavigation und Arbeit mit Tabellenkalkulationen über eine angeschlossene Umgebung. Eine visuelle Aufgabenbeschreibung kann einen Screenshot vorgeben, das Ziel benennen und festlegen, welche Aktionen die Anwendung erlaubt. Die Anwendung führt anschließend die ausgewählte Interaktion aus und gibt den geänderten Bildschirm oder ein anderes Ergebnis zurück. Ebenso kann das Modell Inhalte und Code für Dokumente, Tabellen und Präsentationsfolien vorbereiten, während die Umgebung die fertige Datei erzeugt. Text- und Bildverständnis machen das Modell nicht zu einem nativen Bild- oder Audiogenerator.\n\nDie genaue Herstellerspezifikation nennt ein Kontextfenster von 200K Token und bis zu 64K Ausgabetoken. Der verlässliche Wissensstichtag ist Januar 2025 und unterscheidet sich vom späteren, auf der Seite genannten Stichtag der Trainingsdaten. Halten Sie Dokumentgrenzen, Seitenkennzeichnungen, Einheiten und Codekennungen in einer langen Eingabe klar und reservieren Sie Platz für gewünschte Antwort und Reasoning. Der Hersteller dokumentiert für diese Edition außerdem Kontextbewusstsein; der unterstützte Ablauf verfolgt deshalb den verbleibenden Platz während eines Gesprächs. Dies hilft beim Verwalten einer länger dauernden Aufgabe innerhalb ihres Fensters; es ersetzt das Fenster nicht durch die größere Kapazität einer späteren Sonnet-Edition.\n\nSonnet 4.5 unterstützt gewöhnliche Antworten und manuell gesteuertes erweitertes Thinking. Im zweiten Modus setzt budget_tokens einen Zielwert für internes Reasoning vor der sichtbaren Antwort. Das dokumentierte Minimum beträgt 1.024 Token; das Budget muss normalerweise unter max_tokens liegen, weil Thinking und endgültige Antwort den Generierungsrahmen teilen. Das Budget ist ein Zielwert und keine Zusage, genau so viele Token zu verbrauchen. Diese Edition hat weder den Adaptive-Thinking-Modus noch die Aufwandssteuerungen späterer Sonnet-Modelle. Wählen Sie die gewünschte Analysetiefe und lassen Sie genügend Raum für eine nutzbare endgültige Antwort.\n\nDie Interleaved-Thinking-Beta des Herstellers lässt Sonnet 4.5 innerhalb einer Gesprächsrunde zwischen Werkzeugaufrufen schlussfolgern und die zurückgegebenen Beobachtungen für die nächste Entscheidung nutzen. Sie erfordert die dokumentierte Beta-Funktion im unterstützten Messages-Ablauf. In diesem Fall kann das Thinking-Budget max_tokens überschreiten, weil es mehrere Thinking-Blöcke innerhalb derselben Assistentenrunde umfasst. Geben Sie Werkzeugergebnisse mit dem zugehörigen Thinking-Inhalt einschließlich seiner Signatur unverändert zurück; die Bearbeitung dieses Inhalts macht ihn ungültig. Eine Recherche- oder Fehlersuchaufgabe kann so zwischen vorgeschlagener Prüfung, tatsächlich zurückgegebenem Ergebnis und aktualisierter Analyse wechseln, ohne einen Textvorschlag als abgeschlossene Aktion zu behandeln.\n\nFür visuelles Material unterstützt der Hersteller JPEG, PNG, GIF und WebP und verwendet bei einer Animation nur das erste Einzelbild. Die von dieser Edition verwendete standardmäßige native Bildstufe hat eine Grenze von 1.568 Pixeln für die lange Kante und von 1.568 visuellen Token; größere Bilder werden verkleinert. Der Bildleitfaden des Herstellers nennt bis zu 100 Bilder je API-Anfrage für Modelle mit 200K Kontext; Grenzen für Bilder und die gesamte Anfragegröße können vorher greifen. Stellen Sie Bilder nach Möglichkeit vor die Frage, kennzeichnen Sie mehrere Bilder und bewahren Sie kleinen Text oder Diagrammbeschriftungen. Der Leitfaden empfiehlt klare Bilder und genügend umgebenden Kontext zur Interpretation des sichtbaren Details.\n\nKontextbearbeitung und ein Speicherwerkzeug wurden zusammen mit diesem Modell eingeführt, um längere Agentenabläufe zu unterstützen. Dies sind von der Anwendung unterstützte Möglichkeiten, hilfreichen Zustand zu bewahren oder altes Werkzeugmaterial zu entfernen; sie sind weder unbegrenztes Modellgedächtnis noch die spätere serverseitige Verdichtungsfunktion. Bewahren Sie für eine mehrstufige Aufgabe bereits getroffene Entscheidungen, die offene Frage und die für den nächsten Schritt nötigen Belege. Anthropic beschreibt außerdem stärkeren Widerstand gegen versteckte Anweisungen in externen Inhalten und weist darauf hin, dass modellspezifische Klassifikatoren manchmal harmloses Material markieren können. 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Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Claude Sonnet 4.5 ist Anthropics Sonnet-Edition mit Schwerpunkt auf Softwareentwicklung, komplexen Agentenaufgaben und Computerbedienung sowie Verbesserungen bei Reasoning und Mathematik. Sie nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text. Die Veröffentlichung beschreibt länger dauernde Arbeit über mehrere Schritte, Codeverständnis und Änderungen, die ein umfassenderes Projekt statt einer einzelnen isolierten Funktion betreffen. Eine hilfreiche Beschreibung benennt gewünschtes Verhalten, relevantes Quellmaterial und das zu liefernde Ergebnis: einen vorgeschlagenen Patch, eine Implementierungserklärung, eine Dokumentanalyse oder eine strukturierte Antwort.
Geben Sie für Softwarearbeit Projektbedingungen, relevante Dateien oder Auszüge, den beobachteten Fehler und ein konkretes Beispiel des erwarteten Ergebnisses vor. Verlangen Sie den betroffenen Code und eine Erklärung, wie die vorgeschlagene Änderung dieses Beispiel behandelt. Der Hersteller stellt das Modell als geeignet für das Erstellen von Agenten und das Bearbeiten von Entwicklungsaufgaben mit Werkzeugen vor. Die umgebende Anwendung liest und bearbeitet Dateien, führt einen Befehl oder eine Prüfung aus und liefert deren tatsächliche Ausgabe zurück; das Modell schlussfolgert anhand dieser Belege. Halten Sie im Abschlussbericht vorgeschlagene Änderung und abgeschlossene Prüfung getrennt.
Computerbedienung ist eine eigene Anwendung der visuellen und agentischen Fähigkeiten. Anthropics Veröffentlichung zeigt Browserinteraktion, Seitennavigation und Arbeit mit Tabellenkalkulationen über eine angeschlossene Umgebung. Eine visuelle Aufgabenbeschreibung kann einen Screenshot vorgeben, das Ziel benennen und festlegen, welche Aktionen die Anwendung erlaubt. Die Anwendung führt anschließend die ausgewählte Interaktion aus und gibt den geänderten Bildschirm oder ein anderes Ergebnis zurück. Ebenso kann das Modell Inhalte und Code für Dokumente, Tabellen und Präsentationsfolien vorbereiten, während die Umgebung die fertige Datei erzeugt. Text- und Bildverständnis machen das Modell nicht zu einem nativen Bild- oder Audiogenerator.
Die genaue Herstellerspezifikation nennt ein Kontextfenster von 200K Token und bis zu 64K Ausgabetoken. Der verlässliche Wissensstichtag ist Januar 2025 und unterscheidet sich vom späteren, auf der Seite genannten Stichtag der Trainingsdaten. Halten Sie Dokumentgrenzen, Seitenkennzeichnungen, Einheiten und Codekennungen in einer langen Eingabe klar und reservieren Sie Platz für gewünschte Antwort und Reasoning. Der Hersteller dokumentiert für diese Edition außerdem Kontextbewusstsein; der unterstützte Ablauf verfolgt deshalb den verbleibenden Platz während eines Gesprächs. Dies hilft beim Verwalten einer länger dauernden Aufgabe innerhalb ihres Fensters; es ersetzt das Fenster nicht durch die größere Kapazität einer späteren Sonnet-Edition.
Sonnet 4.5 unterstützt gewöhnliche Antworten und manuell gesteuertes erweitertes Thinking. Im zweiten Modus setzt budget_tokens einen Zielwert für internes Reasoning vor der sichtbaren Antwort. Das dokumentierte Minimum beträgt 1.024 Token; das Budget muss normalerweise unter max_tokens liegen, weil Thinking und endgültige Antwort den Generierungsrahmen teilen. Das Budget ist ein Zielwert und keine Zusage, genau so viele Token zu verbrauchen. Diese Edition hat weder den Adaptive-Thinking-Modus noch die Aufwandssteuerungen späterer Sonnet-Modelle. Wählen Sie die gewünschte Analysetiefe und lassen Sie genügend Raum für eine nutzbare endgültige Antwort.
Die Interleaved-Thinking-Beta des Herstellers lässt Sonnet 4.5 innerhalb einer Gesprächsrunde zwischen Werkzeugaufrufen schlussfolgern und die zurückgegebenen Beobachtungen für die nächste Entscheidung nutzen. Sie erfordert die dokumentierte Beta-Funktion im unterstützten Messages-Ablauf. In diesem Fall kann das Thinking-Budget max_tokens überschreiten, weil es mehrere Thinking-Blöcke innerhalb derselben Assistentenrunde umfasst. Geben Sie Werkzeugergebnisse mit dem zugehörigen Thinking-Inhalt einschließlich seiner Signatur unverändert zurück; die Bearbeitung dieses Inhalts macht ihn ungültig. Eine Recherche- oder Fehlersuchaufgabe kann so zwischen vorgeschlagener Prüfung, tatsächlich zurückgegebenem Ergebnis und aktualisierter Analyse wechseln, ohne einen Textvorschlag als abgeschlossene Aktion zu behandeln.
Für visuelles Material unterstützt der Hersteller JPEG, PNG, GIF und WebP und verwendet bei einer Animation nur das erste Einzelbild. Die von dieser Edition verwendete standardmäßige native Bildstufe hat eine Grenze von 1.568 Pixeln für die lange Kante und von 1.568 visuellen Token; größere Bilder werden verkleinert. Der Bildleitfaden des Herstellers nennt bis zu 100 Bilder je API-Anfrage für Modelle mit 200K Kontext; Grenzen für Bilder und die gesamte Anfragegröße können vorher greifen. Stellen Sie Bilder nach Möglichkeit vor die Frage, kennzeichnen Sie mehrere Bilder und bewahren Sie kleinen Text oder Diagrammbeschriftungen. Der Leitfaden empfiehlt klare Bilder und genügend umgebenden Kontext zur Interpretation des sichtbaren Details.
Kontextbearbeitung und ein Speicherwerkzeug wurden zusammen mit diesem Modell eingeführt, um längere Agentenabläufe zu unterstützen. Dies sind von der Anwendung unterstützte Möglichkeiten, hilfreichen Zustand zu bewahren oder altes Werkzeugmaterial zu entfernen; sie sind weder unbegrenztes Modellgedächtnis noch die spätere serverseitige Verdichtungsfunktion. Bewahren Sie für eine mehrstufige Aufgabe bereits getroffene Entscheidungen, die offene Frage und die für den nächsten Schritt nötigen Belege. Anthropic beschreibt außerdem stärkeren Widerstand gegen versteckte Anweisungen in externen Inhalten und weist darauf hin, dass modellspezifische Klassifikatoren manchmal harmloses Material markieren können. Das hilfreiche Ergebnis bleibt ein prüfbares Artefakt mit Bezug zu bereitgestellten Belegen, wobei die genauen Modi und Grenzen von Sonnet 4.5 von späteren Veröffentlichungen getrennt bleiben.
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-sonnet-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-sonnet-4.5:batch, anthropic/claude-sonnet-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 $0.003 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0003 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0.00375 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde $0.006 / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich200 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.003 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0003 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0.00375 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde $0.006 / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als200 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0225 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0006 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0.0075 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde $0.012 / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${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-sonnet-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-sonnet-4.5:batch', 'anthropic/claude-sonnet-4.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-sonnet-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-sonnet-4.5:batch
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.