models

Anthropic: Claude Haiku 5.5

Markdown · JSON

Anthropic: Claude Haiku 5.5

Claude Haiku 5.5 ist Anthropics kleines Modell für Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassungen, Routing und gezielte Agentenaufgaben. Es verbindet Text- und Bildverständnis mit adaptivem Reasoning und ist für wiederkehrende Arbeit ausgelegt, die eine schnelle Antwort benötigt.

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.

Claude Haiku 5.5 ist Anthropics Kleinmodelledition für latenzempfindliche Aufgaben mit hohem Volumen. Zu den Hauptanwendungen gehören Klassifikation, Routing, Informationsextraktion, Zusammenfassung, Gesprächsverdichtung und gezielte Arbeit von Unteragenten. Es nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text. Eine hilfreiche Beschreibung gibt ihm eine eng begrenzte Frage und ein ausdrückliches Ergebnis vor: eine Kategorie, einen definierten Feldsatz, eine kurze Zusammenfassung oder relevante Belege für einen anderen Teil einer grösseren Aufgabe. Bewahren Sie Quellenkennungen beim Ergebnis, damit eine Anwendung extrahierte Informationen mit ihrem ursprünglichen Material verbinden kann.

Anthropic positioniert diese Edition neben wiederkehrender Analyse auch für unmittelbaren Kundensupport, Browserbedienung und kurze Programmierteilaufgaben. Sie kann Claude Sonnet 5.5 oder Claude Opus 5.5 in einem Ablauf ergänzen, bei dem ein grösseres Modell ein anspruchsvolles Projekt übernimmt und Haiku eine begrenzte Abfrage oder Zusammenfassung bearbeitet. Geben Sie für eine Supportaufgabe Frage und zulässiges Referenzmaterial vor und legen Sie anschliessend Antwortton und erforderliche Rückgabe fest. Benennen Sie für eine Programmierteilaufgabe relevante Dateien oder Auszüge und die genaue Frage, statt ein offenes Projekt ohne Erledigungsbedingung zuzuweisen.

Das dokumentierte Kontextfenster beträgt eine Million Token mit bis zu 128’000 Ausgabetoken bei gewöhnlicher Generierung. Thinking-Token zählen zum Generierungsrahmen; das Ergebnis benötigt deshalb Platz für Reasoning und sichtbaren Text. Der verlässliche Wissensstichtag ist Juni 2026; spätere Informationen benötigen bereitgestellte Belege oder ein Suchwerkzeug. Anthropic dokumentiert separat eine ausschliesslich für Batch verfügbare Beta, die die Ausgabe dieser Edition auf 300’000 Token erhöhen kann. Dieser grössere Rahmen erfordert die Funktion des Herstellers für erweiterte Ausgaben und ist von der gewöhnlichen Grenze zu unterscheiden. Ein asynchroner Batch verarbeitet Anfragen unabhängig und eignet sich daher für Dokument- oder Datensatzsammlungen, deren Ergebnisse nach der Verarbeitung statt sofort benötigt werden.

Adaptive Thinking ist standardmässig aktiviert; effort ist die wichtigste Steuerung der Reasoning-Tiefe. Die Stufen sind low, medium, high, xhigh und max mit medium als Standard. Anthropic empfiehlt medium für die meiste Arbeit, high für länger dauernde Aufgaben oder striktes Befolgen von Anweisungen und low für einfachere kurze Anfragen. Thinking kann bei low, medium oder high deaktiviert werden; eine Deaktivierung bei xhigh oder max wird abgelehnt. Ein Prompt mit der Bitte um eine direkte Antwort ersetzt diese Steuerung nicht. Manuelle Einstellungen von budget_tokens aus Haiku 4.5 lassen sich nicht auf diese Edition übertragen; temperature, top_p und top_k sollten in der dokumentierten Schnittstelle weggelassen werden.

Haiku 5.5 verwendet den in früheren Claude-Generationen eingeführten neueren Tokenizer. Anthropic schätzt, dass derselbe Text je nach Inhalt ungefähr 30% mehr Token als bei Haiku 4.5 verwenden kann. Es behält ausserdem Thinking-Blöcke früherer Assistentenrunden bei, sodass die Gesprächsgrösse über die reine Tokenizeränderung hinaus wachsen kann. Die minimale cachefähige Promptlänge beträgt 512 Token. Lassen Sie frühere Runden beim Beibehalten von Reasoning unverändert und setzen Sie neue Anweisungen in die neueste Runde. Eine Änderung von effort auf oberster Ebene macht den Nachrichtencache des Gesprächs ungültig; der Hersteller dokumentiert eine separate Beta zur Änderung von effort innerhalb adaptiver Gespräche. Keine dieser Fähigkeiten belegt einen Cachetreffer für eine bestimmte Anfrage.

Für Abrufaufgaben empfiehlt der Prompt-Leitfaden, das aktuelle Datum zusammen mit dem Suchwerkzeug vorzugeben und ursprüngliche System- und Werkzeugdefinitionen stabil zu halten. Geben Sie ein frisches Datum in der neuesten Runde vor, wenn das Gespräch an einem späteren Tag fortgesetzt wird. Benennen Sie das Gesuchte und bewahren Sie die zurückgegebenen Quellen, bevor Sie eine Schlussfolgerung verlangen. Eine beispielhafte Aufgabe könnte etwa nach dem dokumentierten Verhalten einer bestimmten Softwareversion fragen, gefolgt von einer kurzen Erklärung auf Grundlage der abgerufenen Passage. Die Anwendung stellt das Suchwerkzeug bereit und gibt dessen tatsächliche Ergebnisse zurück; die vorgeschlagene Abfrage des Modells ist kein Beleg für einen erfolgten Abruf.

Bei der Kombination strukturierter JSON-Ausgabe mit Werkzeugen dokumentiert der Leitfaden ein bestimmtes Zusammenspiel: Bei deaktiviertem Thinking kann Haiku einen notwendigen Werkzeugaufruf überspringen. Anthropic empfiehlt für solche Anfragen Adaptive Thinking oder die Trennung der endgültigen JSON-Anforderung vom Werkzeugschritt. Definieren Sie die Ausgabefelder und stellen Sie klar, dass die endgültige Antwort auf die Werkzeugergebnisse folgt. Eine Extraktionsaufgabe kann Pflichtfelder und die Darstellung fehlender Werte benennen; eine Abfrageaufgabe kann zunächst die zum Ausfüllen nötigen Belege verlangen. Lesen Sie Antwortblöcke anhand ihres Typs, da die Antwort nicht der erste Block sein muss und Thinking-Text standardmässig weggelassen wird.

Bei längeren Agentenprompts merkt Anthropic an, dass low effort früh enden, eine Suche überspringen oder eine Prüfung auslassen kann. Der Leitfaden empfiehlt ausdrückliche Erledigungsanweisungen und tatsächliche Prüfungen von Codeänderungen, bevor sie als fertig gemeldet werden. Bereiten Sie das erwartete Ergebnis und die zu seinem Nachweis nötigen Belege vor: ausgewählte Passagen für einen Bericht, geändertes Verhalten für einen Codevorschlag oder aus einem Dokument extrahierte Felder. Der Leitfaden unterscheidet ausserdem eine Nutzernachricht während einer Aufgabe von Werkzeugausgabe: Neue Nutzeranweisungen gehören in eine Nutzerrunde, während zurückgegebene Werkzeugbelege getrennt bleiben.

Diese Edition hat eigene Schutzmassnahmen und kann Anfragen aus Kategorien wie Cyberschädigung, biologischer Schädigung, Entwicklung konkurrierender Modelle oder anderen untersagten Nutzungen ablehnen. Der Hersteller dokumentiert für Haiku 5.5 keinen serverseitigen Fallback. Der Leitfaden weist ausserdem darauf hin, dass xhigh effort gelegentlich eine mehrstufige Antwort ohne sichtbaren Antworttext beenden kann und dass reasoningähnlicher Text bei low effort oder deaktiviertem Thinking häufiger erscheinen kann. Dies sind konkrete Verhaltensweisen, die bei einem Ablauf mit erforderlichem sichtbarem, strukturiertem Ergebnis zu berücksichtigen sind. Verwenden Sie für gewöhnliche Extraktion oder Zusammenfassung eine gezielte Quelle, eine definierte Ausgabe und eine zur Aufgabe passende effort-Stufe.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Extract a support handoff

Extract a handoff from this ticket, using only its text: T-184: 'I changed my billing email yesterday. Receipts still go to the old address. My login works. Please resend March and April receipts.' Return ticket ID, requested actions, working function and missing information. Use 'not stated' for absent details.

Erwartetes Ergebnis

Four labeled fields retaining T-184, the receipt request, the working login and explicitly missing details.

Ergebnis prüfen

Every extracted value must trace to the ticket; do not invent either email address.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions anthropic/claude-haiku-5.5

anthropic/claude-haiku-5.5

Anthropic /anthropic/claude-haiku-5.5
Modell-ID
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

Einstieg

Claude Haiku 5.5 ist Anthropics kleines Modell für Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassungen, Routing und gezielte Agentenaufgaben. Es verbindet Text- und Bildverständnis mit adaptivem Reasoning und ist für wiederkehrende Arbeit ausgelegt, die eine schnelle Antwort benötigt.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
anthropic/claude-haiku-5.5
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

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
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Denkaufwand · hoch
Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist
Denkaufwand · niedrig
Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist
Denkaufwand · max
Standardtarif Wenn der Denkaufwand max ist
Denkaufwand · mittel
Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist
Denkaufwand · xhigh
Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde $0.0004 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslich100'000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde $0.0004 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als100'000Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-haiku-5.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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='anthropic/claude-haiku-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-haiku-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages anthropic/claude-haiku-5.5

anthropic/claude-haiku-5.5

Anthropic /anthropic/claude-haiku-5.5
Modell-ID
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

Einstieg

Claude Haiku 5.5 ist Anthropics kleines Modell für Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassungen, Routing und gezielte Agentenaufgaben. Es verbindet Text- und Bildverständnis mit adaptivem Reasoning und ist für wiederkehrende Arbeit ausgelegt, die eine schnelle Antwort benötigt.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
anthropic/claude-haiku-5.5
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

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

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Denkaufwand · hoch
Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist
Denkaufwand · niedrig
Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist
Denkaufwand · max
Standardtarif Wenn der Denkaufwand max ist
Denkaufwand · mittel
Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist
Denkaufwand · xhigh
Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde $0.0004 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslich100'000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde $0.0004 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als100'000Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "anthropic/claude-haiku-5.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-haiku-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-haiku-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

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
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ~anthropic/claude-haiku-latest

~anthropic/claude-haiku-latest

Anthropic /~anthropic/claude-haiku-latest
Modell-ID
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

Einstieg

Claude Haiku 5.5 ist Anthropics kleines Modell für Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassungen, Routing und gezielte Agentenaufgaben. Es verbindet Text- und Bildverständnis mit adaptivem Reasoning und ist für wiederkehrende Arbeit ausgelegt, die eine schnelle Antwort benötigt.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
~anthropic/claude-haiku-latest
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

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
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Denkaufwand · hoch
Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist
Denkaufwand · niedrig
Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist
Denkaufwand · max
Standardtarif Wenn der Denkaufwand max ist
Denkaufwand · mittel
Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist
Denkaufwand · xhigh
Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde $0.0004 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslich100'000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde $0.0004 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als100'000Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "~anthropic/claude-haiku-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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='~anthropic/claude-haiku-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='~anthropic/claude-haiku-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ~anthropic/claude-haiku-latest

~anthropic/claude-haiku-latest

Anthropic /~anthropic/claude-haiku-latest
Modell-ID
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

Einstieg

Claude Haiku 5.5 ist Anthropics kleines Modell für Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassungen, Routing und gezielte Agentenaufgaben. Es verbindet Text- und Bildverständnis mit adaptivem Reasoning und ist für wiederkehrende Arbeit ausgelegt, die eine schnelle Antwort benötigt.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
~anthropic/claude-haiku-latest
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

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

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Denkaufwand · hoch
Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist
Denkaufwand · niedrig
Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist
Denkaufwand · max
Standardtarif Wenn der Denkaufwand max ist
Denkaufwand · mittel
Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist
Denkaufwand · xhigh
Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde $0.0004 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslich100'000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde $0.0004 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als100'000Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "~anthropic/claude-haiku-latest",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~anthropic/claude-haiku-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~anthropic/claude-haiku-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

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
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

FAQ · Anthropic: Claude Haiku 5.5
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-haiku-5.5: text → text

POST /v1/messages · anthropic/claude-haiku-5.5: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · ~anthropic/claude-haiku-latest: text → text

POST /v1/messages · ~anthropic/claude-haiku-latest: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-haiku-5.5: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · anthropic/claude-haiku-5.5: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · ~anthropic/claude-haiku-latest: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · ~anthropic/claude-haiku-latest: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-haiku-5.5: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · ~anthropic/claude-haiku-latest: messages.min_items: 1

Weitere Details

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

Das Unternehmen und sein Projektportfolio

Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe.

Tokens mit Rabatt kaufen.

Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf.

Abo
Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen.
Aktionscode bis 50%
Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet.
Ausgaben in der Historie
Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert.

Abo wählen · Modellpreise ansehen

Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen.

SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an.

Kommerzielle Anwendung
Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes.
Reseller-Lizenz
Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an.
Dokumente auf der Website
Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich.

Reseller-Lizenz anfordern · Offizielles Angebot und Lizenzvertrag

Über die Ailoot API verfügbar

claude-haiku-5-5 · Core

Core Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
text
Kontext
200'000 Tokens
Max. Antwort
65'536 Tokens
Eingabe
$ 0.0001 / 1K
Ausgabe
$ 0.0005 / 1K
Cache lesen
$ 0.00001 / 1K
Cache schreiben
$ 0.000125 / 1K
Cache schreiben, 5 Min.
$ 0.000125 / 1K tokens
Cache schreiben, 1 Stunde
$ 0.0002 / 1K tokens
web_search_call
$ 0.01 pro Aufruf
Max. Aufrufe web_search_call
8

Preise nach Anfragelänge · Anthropic Messages

Anfrageumfang in TokensEingabeAusgabeCache lesenCache schreibenCache 5 Min.Cache 1 Stunde
Anfrageumfang in Tokens(0; 100'000]Eingabe$ 0.0001Ausgabe$ 0.0005Cache lesen$ 0.00001Cache schreiben$ 0.000125Cache 5 Min.$ 0.000125Cache 1 Stunde$ 0.0002
Anfrageumfang in Tokens(100'000; ∞)Eingabe$ 0.0005Ausgabe$ 0.0025Cache lesen$ 0.00005Cache schreiben$ 0.000625Cache 5 Min.$ 0.000625Cache 1 Stunde$ 0.001

Tarife in USD pro 1K Token. Ist kein Tarif festgelegt, wird der Grundtarif dieser Methode übernommen; «—» bedeutet, dass kein Grundtarif festgelegt ist.

claude-haiku-5-5 · Core

Core OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Eingabe
text
Ausgabe
text
Kontext
200'000 Tokens
Max. Antwort
65'536 Tokens
Eingabe
$ 0.0001 / 1K
Ausgabe
$ 0.0005 / 1K
Cache lesen
$ 0.00001 / 1K
Cache schreiben
$ 0.000125 / 1K
Cache schreiben, 5 Min.
$ 0.000125 / 1K tokens
Cache schreiben, 1 Stunde
$ 0.0002 / 1K tokens
web_search_call
$ 0.01 pro Aufruf
Max. Aufrufe web_search_call
8

Preise nach Anfragelänge · OpenAI Responses

Anfrageumfang in TokensEingabeAusgabeCache lesenCache schreibenCache 5 Min.Cache 1 Stunde
Anfrageumfang in Tokens(0; 100'000]Eingabe$ 0.0001Ausgabe$ 0.0005Cache lesen$ 0.00001Cache schreiben$ 0.000125Cache 5 Min.$ 0.000125Cache 1 Stunde$ 0.0002
Anfrageumfang in Tokens(100'000; ∞)Eingabe$ 0.0005Ausgabe$ 0.0025Cache lesen$ 0.00005Cache schreiben$ 0.000625Cache 5 Min.$ 0.000625Cache 1 Stunde$ 0.001

Tarife in USD pro 1K Token. Ist kein Tarif festgelegt, wird der Grundtarif dieser Methode übernommen; «—» bedeutet, dass kein Grundtarif festgelegt ist.

claude-haiku-5-5 · Core

Core OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Kontext
200'000 Tokens
Max. Antwort
65'536 Tokens
Eingabe
$ 0.0001 / 1K
Ausgabe
$ 0.0005 / 1K
Cache lesen
$ 0.00001 / 1K
Cache schreiben
$ 0.000125 / 1K
Cache schreiben, 5 Min.
$ 0.000125 / 1K tokens
Cache schreiben, 1 Stunde
$ 0.0002 / 1K tokens
web_search_call
$ 0.01 pro Aufruf
Max. Aufrufe web_search_call
8

Preise nach Anfragelänge · OpenAI Chat

Anfrageumfang in TokensEingabeAusgabeCache lesenCache schreibenCache 5 Min.Cache 1 Stunde
Anfrageumfang in Tokens(0; 100'000]Eingabe$ 0.0001Ausgabe$ 0.0005Cache lesen$ 0.00001Cache schreiben$ 0.000125Cache 5 Min.$ 0.000125Cache 1 Stunde$ 0.0002
Anfrageumfang in Tokens(100'000; ∞)Eingabe$ 0.0005Ausgabe$ 0.0025Cache lesen$ 0.00005Cache schreiben$ 0.000625Cache 5 Min.$ 0.000625Cache 1 Stunde$ 0.001

Tarife in USD pro 1K Token. Ist kein Tarif festgelegt, wird der Grundtarif dieser Methode übernommen; «—» bedeutet, dass kein Grundtarif festgelegt ist.

claude-haiku-5-5 · Core

Core Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Eingabe
text
Ausgabe
text
Kontext
200'000 Tokens
Max. Antwort
65'536 Tokens
Eingabe
$ 0.0001 / 1K
Ausgabe
$ 0.0005 / 1K
Cache lesen
$ 0.00001 / 1K
Cache schreiben
$ 0.000125 / 1K
Cache schreiben, 5 Min.
$ 0.000125 / 1K tokens
Cache schreiben, 1 Stunde
$ 0.0002 / 1K tokens
web_search_call
$ 0.01 pro Aufruf
Max. Aufrufe web_search_call
8

Preise nach Anfragelänge · Gemini generateContent

Anfrageumfang in TokensEingabeAusgabeCache lesenCache schreibenCache 5 Min.Cache 1 Stunde
Anfrageumfang in Tokens(0; 100'000]Eingabe$ 0.0001Ausgabe$ 0.0005Cache lesen$ 0.00001Cache schreiben$ 0.000125Cache 5 Min.$ 0.000125Cache 1 Stunde$ 0.0002
Anfrageumfang in Tokens(100'000; ∞)Eingabe$ 0.0005Ausgabe$ 0.0025Cache lesen$ 0.00005Cache schreiben$ 0.000625Cache 5 Min.$ 0.000625Cache 1 Stunde$ 0.001

Tarife in USD pro 1K Token. Ist kein Tarif festgelegt, wird der Grundtarif dieser Methode übernommen; «—» bedeutet, dass kein Grundtarif festgelegt ist.

JSON