Anthropic: Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 hilft bei Entwicklung, dem Verständnis langer Dokumente, Planung und Aufgaben mit visuellen Daten. Unterstützt adaptives Reasoning und mehrstufige Arbeit mit Werkzeugen.

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Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Code, Dokumente und ein Aktionsplan

Claude Sonnet 4.6 verbindet Programmierung, das Verständnis eines großen Kontexts, Agentenplanung, fachliche Informationsarbeit und Design. Anthropic hebt die Untersuchung von Code vor Änderungen und die Fähigkeit hervor, mehrere Schritte einer Aufgabe nacheinander zu bearbeiten. Das ist bei der Suche nach einem Problem in einem großen Projekt, der Analyse eines langen Dokuments und der Erstellung von Berichtsinhalten hilfreich.

Das Modell kann Informationen aus Verträgen, Forschungsarbeiten und anderen Materialien innerhalb einer Anfrage analysieren. Die Aufgabe kann das Extrahieren von Fakten, Reasoning auf dieser Grundlage und ein Ergebnis umfassen, das mehrere Teile zusammenführt. Zu den beschriebenen Schwerpunkten gehören auch Finanzanalyse und die Erstellung von Code für Oberflächen mit Augenmerk auf Komposition und Gestaltung.

Aktionen in einer visuellen Umgebung

Sonnet 4.6 versteht Text und Bilder; das eigentliche Ergebnis ist Text. Anthropic beschreibt Computeranwendungen, bei denen sich das Modell anhand eines Screenshots orientiert, Maus- und Tastaturaktionen auswählt und eine komplexe Tabelle oder die Schrittfolge eines Webformulars analysiert. Für die tatsächliche Ausführung werden Werkzeuge der Anwendung benötigt, die den Bildschirm übertragen und die Aktionen ausführen.

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.

Ebenso können Dokumente, Tabellen und Präsentationen analysiert oder ihre Inhalte vorbereitet werden; das Erstellen einer fertigen Datei erfordert jedoch eine passende Umgebung. Bilder helfen, Grafiken, Diagramme und die visuelle Struktur von Materialien zu verstehen. Dadurch wird das Modell nicht zu einem Bildgenerator.

Wie die Analyse gesteuert wird

Für diese Version werden adaptives Reasoning und manuelles extended thinking unterstützt. Der manuelle Modus ist als auslaufend gekennzeichnet. Der adaptive Modus ermöglicht dem Modell, zu entscheiden, wann zusätzliche Analyse hilfreich ist, auch zwischen Werkzeugaufrufen. Die Stufen für effort sind low, medium, high und max; der Standard ist high. Laut Anthropic hilft die Wahl des Aufwands, Bearbeitungstiefe und Latenz auf die Art der Aufgabe abzustimmen.

Die aktuelle Spezifikation nennt 1 Million Tokens Kontext und bis zu 128 Tausend Tokens Antwort im gewöhnlichen Modus. Für längere Arbeit beschreibt der Hersteller auch eine experimentelle Komprimierung älteren Kontexts in eine Zusammenfassung. Diese Funktion erfordert Unterstützung durch die Anwendung und hebt die Grenzen des Modellfensters nicht auf.

Was bei der Arbeit zu beachten ist

Der verlässliche Wissensstand reicht bis August 2025. Für spätere Informationen werden Aufgabenmaterialien oder eine verfügbare Suche benötigt. Angeschlossene Werkzeuge können bei der Informationssuche, Codeausführung und Verarbeitung gefundener Inhalte helfen. Die Anwendung bestimmt, welche Werkzeuge vorhanden und welche Aktionen erlaubt sind.

Sonnet 4.6 wurde darauf trainiert, versteckten schädlichen Anweisungen in fremden Materialien zu widerstehen. Komplexe visuelle Umgebungen und mehrdeutige Aufgaben können dennoch zu Fehlern führen. Ausdrückliche Aufgabenanforderungen, die Prüfung extrahierter Fakten und die Beurteilung eines Aktionsergebnisses bleiben Teil eines zuverlässigen Modelleinsatzes.

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Einstieg

Claude Sonnet 4.6 hilft bei Entwicklung, dem Verständnis langer Dokumente, Planung und Aufgaben mit visuellen Daten. Unterstützt adaptives Reasoning und mehrstufige Arbeit mit Werkzeugen.

Zulässige Eingaben: Text
Ergebnisse: Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

Eingabe: text
Ausgabe: text
Ausgabeformat: json oder SSE

Feld	Typ	Anforderung	Werte und Limits	Standard
Feld`model`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits claude-sonnet-4-6-thinking	Standard—
Feld`messages`	Typ`message[]`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1	Standard—
Feld`messages[].role`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits Modellabhängig	Standard—
Feld`messages[].content`	Typ`string`	AnforderungOptional	Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch	Standard—
Feld`stream`	Typ`boolean`	AnforderungOptional	Werte und Limits	Standardfalse

Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus

Parameter	Vertrag
Parameter`content_type`	Vertragapplication/json
Parameter`required`	Vertragmodel, messages
Parameter`material_types`	Vertragtext
Parameter`messages`	VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameter`file_material`	VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameter`optional_controls`	Vertragstream
Parameter`control_scope`	VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false.
Parameter`output_modalities`	Vertragtext
Parameter`hosted_operations`	Vertragfalse
Parameter`multimodal_input_binding`	Vertragnull

Methodenaliasnamen: /chat/completions

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus: Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus: Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand: Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Konfiguration	Tarifstaffel	Gebühr
KonfigurationBasistarife für Token	TarifstaffelGrundtarif	Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0006 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0.0075 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-sonnet-4-6-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT

from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-6-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Ergebnisse abrufen und speichern

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json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

Feld	Typ
Feld`choices[].index`	Typinteger
Feld`choices[].message.content`	Typstring\|null
Feld`choices[].message.tool_calls`	Typtool_call[]
Feld`choices[].message.reasoning_content`	Typstring
Feld`choices[].message.reasoning_details`	Typobject\|array
Feld`choices[].finish_reason`	Typstring\|null
Feld`usage`	Typobject

Fehler und nächste Schritte

Antwort	Bedingung	Nächster Schritt
Antwort400 · `invalid_request_error`	BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig	Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra claude-sonnet-4-6-thinking

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

claude-sonnet-4-6-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.6

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?: POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-6-thinking: text → text
Welche Felder verwendet die Anfrage?: POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-6-thinking: model, messages, stream
Welche Grenzen gelten?: POST /v1/chat/completions · claude-sonnet-4-6-thinking: messages.min_items: 1

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