Anthropic Claude 3.7 Sonnet ist ein hybrides Reasoning-Modell: Dasselbe Modell kann im Standardmodus antworten oder vor einer endgültigen Antwort mehr Zeit auf Reflexion verwenden. Der Standardmodus entwickelt die Fähigkeiten von Claude 3.5 Sonnet weiter; Extended Thinking ergänzt schrittweise Selbstreflexion für schwierigere Programmier-, Mathematik-, Physik- und Anweisungsaufgaben. Der Unterschied ist der Umfang des Reasonings und kein Wechsel zu einem separaten Reasoning-Modell.
Anthropics API-Konzept lässt Entwickler ein Thinking-Budget zur Steuerung des Reasoning-Aufwands festlegen. Zusätzliche Reflexion konkurriert mit dem für die endgültige Antwort benötigten Platz; eine komplexe Aufgabe sollte deshalb Problem und Ergebnis benennen. Ein Codereview könnte eine nach Priorität geordnete Fehlerliste und einen kleinen vorgeschlagenen Patch benötigen; eine technische Untersuchung Annahmen, alternative Erklärungen und die zu ihrer Unterscheidung nötigen Belege. Mehr Thinking kann eine schwierige Antwort verbessern, garantiert aber keine Korrektheit und verlangt nicht, dass das Modell das gesamte verfügbare Budget verbraucht.
Programmierung und Frontend-Webentwicklung sind zentrale Stärken dieser Edition. Anthropic beschreibt Verbesserungen beim Verständnis komplexer Codebasen, der Planung von Codeänderungen, fortgeschrittener Werkzeugnutzung und Full-Stack-Aktualisierungen. Nutzen Sie diese Fähigkeit mit konkreten Projektbelegen: relevanten Quelldateien, einer Fehlermeldung, Reproduktionsschritten, gewünschtem Verhalten und kompatibel zu haltenden Schnittstellen. Definieren Sie für eine Dashboard-Aufgabe Datenfelder, Nutzeraktionen, Layoutbedingungen und Abnahmekriterien. Ein hilfreiches Ergebnis ist eine vorgeschlagene Implementierung oder Erklärung, die anhand dieser Eingaben geprüft werden kann, und keine unverifizierte Aussage, dass die Anwendung fertig ist.
Claude 3.7 Sonnet unterstützt ausserdem agentische Arbeit, bei der eine Anwendung Werkzeuge bereitstellt und deren Ergebnisse an das Modell zurückgibt. Anthropic zeigt wiederholte Funktionsaufrufe und Computerinteraktionen mit Bildschirmeingaben, virtuellen Mausklicks und Tastaturaktionen. Das Modell kann Rückmeldungen nutzen, um seine Herangehensweise während der Aufgabe zu ändern. Halten Sie Ziel und erlaubte Aktionen ausdrücklich fest und bewahren Sie tatsächliche Werkzeugergebnisse auf. Das separate Produkt Claude Code ergänzt eine terminalbasierte Programmierumgebung; deren Dateibearbeitung, Befehlsausführung und Repositoryaktionen hängen von dieser Umgebung ab und sind keine Fähigkeiten, die eine Textantwort eigenständig ausführt.
Extended Thinking kann neben der endgültigen Antwort einen Reasoning-Verlauf sichtbar machen. In dieser Edition präsentiert Anthropic sichtbares Thinking in Rohform und warnt, dass es falsche, irreführende oder unvollständige Zwischengedanken enthalten kann. Der Verlauf kann weniger dialogorientiert als die endgültige Antwort sein; es ist nicht garantiert, dass er jeden Faktor hinter der Modellentscheidung zutreffend erklärt. Behandeln Sie ihn als zu prüfendes Material statt als Beweis für eine wahre Schlussfolgerung. Lassen Sie für eine praktische Prüfung die endgültige Antwort ihre Annahmen nennen, Beobachtungen von Ableitungen trennen und noch zu prüfende Punkte kennzeichnen.
Das Modell ist hilfreich für Fehlersuche über mehrere zusammengehörige Dateien, die Planung einer Frontend-Änderung, den Vergleich technischer Herangehensweisen und die Bearbeitung einer schwierigen Analysefrage. Bereiten Sie das kleinste Materialpaket vor, das das Problem erklärt, und verlangen Sie anschliessend die konkret benötigte Ausgabe: einen begründeten Patch, eine Migrationscheckliste oder eine knappe Entscheidungsnotiz. Prüfen Sie für Code das vorgeschlagene Verhalten im Zielprojekt und für Faktenanalysen die Belege. So bleibt der Wert des tieferen Reasonings mit einem nutzbaren Ergebnis statt mit der Erklärungslänge verbunden.
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Correct a front-end search reset\n\nA React search box stores query and page. Its handler is setQuery(event.target.value), so typing while on page 4 leaves results on page 4. Propose the smallest handler change that resets page to 1 for a changed query. Include a short interaction test and explain whether clearing the query should follow the same rule.A small handler patch, one interaction-test scenario and the clearing behavior stated explicitly.The test begins on page 4 and checks both the new query and page 1 after editing.claude-3-7-sonnet-latestAnthropic Claude 3.7 Sonnet verbindet Standardantworten und optionales Extended Thinking in einem Modell. Es ist für praktisches Reasoning, Programmierung und Frontend-Entwicklung gebaut, mit tieferer Reflexion für schwierige Aufgaben und werkzeuggeleiteten Abläufen, wenn eine Anwendung die Werkzeuge bereitstellt.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Anthropic Claude 3.7 Sonnet ist ein hybrides Reasoning-Modell: Dasselbe Modell kann im Standardmodus antworten oder vor einer endgültigen Antwort mehr Zeit auf Reflexion verwenden. Der Standardmodus entwickelt die Fähigkeiten von Claude 3.5 Sonnet weiter; Extended Thinking ergänzt schrittweise Selbstreflexion für schwierigere Programmier-, Mathematik-, Physik- und Anweisungsaufgaben. Der Unterschied ist der Umfang des Reasonings und kein Wechsel zu einem separaten Reasoning-Modell.
Anthropics API-Konzept lässt Entwickler ein Thinking-Budget zur Steuerung des Reasoning-Aufwands festlegen. Zusätzliche Reflexion konkurriert mit dem für die endgültige Antwort benötigten Platz; eine komplexe Aufgabe sollte deshalb Problem und Ergebnis benennen. Ein Codereview könnte eine nach Priorität geordnete Fehlerliste und einen kleinen vorgeschlagenen Patch benötigen; eine technische Untersuchung Annahmen, alternative Erklärungen und die zu ihrer Unterscheidung nötigen Belege. Mehr Thinking kann eine schwierige Antwort verbessern, garantiert aber keine Korrektheit und verlangt nicht, dass das Modell das gesamte verfügbare Budget verbraucht.
Programmierung und Frontend-Webentwicklung sind zentrale Stärken dieser Edition. Anthropic beschreibt Verbesserungen beim Verständnis komplexer Codebasen, der Planung von Codeänderungen, fortgeschrittener Werkzeugnutzung und Full-Stack-Aktualisierungen. Nutzen Sie diese Fähigkeit mit konkreten Projektbelegen: relevanten Quelldateien, einer Fehlermeldung, Reproduktionsschritten, gewünschtem Verhalten und kompatibel zu haltenden Schnittstellen. Definieren Sie für eine Dashboard-Aufgabe Datenfelder, Nutzeraktionen, Layoutbedingungen und Abnahmekriterien. Ein hilfreiches Ergebnis ist eine vorgeschlagene Implementierung oder Erklärung, die anhand dieser Eingaben geprüft werden kann, und keine unverifizierte Aussage, dass die Anwendung fertig ist.
Claude 3.7 Sonnet unterstützt ausserdem agentische Arbeit, bei der eine Anwendung Werkzeuge bereitstellt und deren Ergebnisse an das Modell zurückgibt. Anthropic zeigt wiederholte Funktionsaufrufe und Computerinteraktionen mit Bildschirmeingaben, virtuellen Mausklicks und Tastaturaktionen. Das Modell kann Rückmeldungen nutzen, um seine Herangehensweise während der Aufgabe zu ändern. Halten Sie Ziel und erlaubte Aktionen ausdrücklich fest und bewahren Sie tatsächliche Werkzeugergebnisse auf. Das separate Produkt Claude Code ergänzt eine terminalbasierte Programmierumgebung; deren Dateibearbeitung, Befehlsausführung und Repositoryaktionen hängen von dieser Umgebung ab und sind keine Fähigkeiten, die eine Textantwort eigenständig ausführt.
Extended Thinking kann neben der endgültigen Antwort einen Reasoning-Verlauf sichtbar machen. In dieser Edition präsentiert Anthropic sichtbares Thinking in Rohform und warnt, dass es falsche, irreführende oder unvollständige Zwischengedanken enthalten kann. Der Verlauf kann weniger dialogorientiert als die endgültige Antwort sein; es ist nicht garantiert, dass er jeden Faktor hinter der Modellentscheidung zutreffend erklärt. Behandeln Sie ihn als zu prüfendes Material statt als Beweis für eine wahre Schlussfolgerung. Lassen Sie für eine praktische Prüfung die endgültige Antwort ihre Annahmen nennen, Beobachtungen von Ableitungen trennen und noch zu prüfende Punkte kennzeichnen.
Das Modell ist hilfreich für Fehlersuche über mehrere zusammengehörige Dateien, die Planung einer Frontend-Änderung, den Vergleich technischer Herangehensweisen und die Bearbeitung einer schwierigen Analysefrage. Bereiten Sie das kleinste Materialpaket vor, das das Problem erklärt, und verlangen Sie anschliessend die konkret benötigte Ausgabe: einen begründeten Patch, eine Migrationscheckliste oder eine knappe Entscheidungsnotiz. Prüfen Sie für Code das vorgeschlagene Verhalten im Zielprojekt und für Faktenanalysen die Belege. So bleibt der Wert des tieferen Reasonings mit einem nutzbaren Ergebnis statt mit der Erklärungslänge verbunden.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits claude-3-7-sonnet-latest | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte 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[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
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.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| 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 · Cache schreiben $0.0075 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-3-7-sonnet-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='claude-3-7-sonnet-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-3-7-sonnet-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra claude-3-7-sonnet-latest
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
claude-3-7-sonnet-latestAnthropic Claude 3.7 Sonnet verbindet Standardantworten und optionales Extended Thinking in einem Modell. Es ist für praktisches Reasoning, Programmierung und Frontend-Entwicklung gebaut, mit tieferer Reflexion für schwierige Aufgaben und werkzeuggeleiteten Abläufen, wenn eine Anwendung die Werkzeuge bereitstellt.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Anthropic Claude 3.7 Sonnet ist ein hybrides Reasoning-Modell: Dasselbe Modell kann im Standardmodus antworten oder vor einer endgültigen Antwort mehr Zeit auf Reflexion verwenden. Der Standardmodus entwickelt die Fähigkeiten von Claude 3.5 Sonnet weiter; Extended Thinking ergänzt schrittweise Selbstreflexion für schwierigere Programmier-, Mathematik-, Physik- und Anweisungsaufgaben. Der Unterschied ist der Umfang des Reasonings und kein Wechsel zu einem separaten Reasoning-Modell.
Anthropics API-Konzept lässt Entwickler ein Thinking-Budget zur Steuerung des Reasoning-Aufwands festlegen. Zusätzliche Reflexion konkurriert mit dem für die endgültige Antwort benötigten Platz; eine komplexe Aufgabe sollte deshalb Problem und Ergebnis benennen. Ein Codereview könnte eine nach Priorität geordnete Fehlerliste und einen kleinen vorgeschlagenen Patch benötigen; eine technische Untersuchung Annahmen, alternative Erklärungen und die zu ihrer Unterscheidung nötigen Belege. Mehr Thinking kann eine schwierige Antwort verbessern, garantiert aber keine Korrektheit und verlangt nicht, dass das Modell das gesamte verfügbare Budget verbraucht.
Programmierung und Frontend-Webentwicklung sind zentrale Stärken dieser Edition. Anthropic beschreibt Verbesserungen beim Verständnis komplexer Codebasen, der Planung von Codeänderungen, fortgeschrittener Werkzeugnutzung und Full-Stack-Aktualisierungen. Nutzen Sie diese Fähigkeit mit konkreten Projektbelegen: relevanten Quelldateien, einer Fehlermeldung, Reproduktionsschritten, gewünschtem Verhalten und kompatibel zu haltenden Schnittstellen. Definieren Sie für eine Dashboard-Aufgabe Datenfelder, Nutzeraktionen, Layoutbedingungen und Abnahmekriterien. Ein hilfreiches Ergebnis ist eine vorgeschlagene Implementierung oder Erklärung, die anhand dieser Eingaben geprüft werden kann, und keine unverifizierte Aussage, dass die Anwendung fertig ist.
Claude 3.7 Sonnet unterstützt ausserdem agentische Arbeit, bei der eine Anwendung Werkzeuge bereitstellt und deren Ergebnisse an das Modell zurückgibt. Anthropic zeigt wiederholte Funktionsaufrufe und Computerinteraktionen mit Bildschirmeingaben, virtuellen Mausklicks und Tastaturaktionen. Das Modell kann Rückmeldungen nutzen, um seine Herangehensweise während der Aufgabe zu ändern. Halten Sie Ziel und erlaubte Aktionen ausdrücklich fest und bewahren Sie tatsächliche Werkzeugergebnisse auf. Das separate Produkt Claude Code ergänzt eine terminalbasierte Programmierumgebung; deren Dateibearbeitung, Befehlsausführung und Repositoryaktionen hängen von dieser Umgebung ab und sind keine Fähigkeiten, die eine Textantwort eigenständig ausführt.
Extended Thinking kann neben der endgültigen Antwort einen Reasoning-Verlauf sichtbar machen. In dieser Edition präsentiert Anthropic sichtbares Thinking in Rohform und warnt, dass es falsche, irreführende oder unvollständige Zwischengedanken enthalten kann. Der Verlauf kann weniger dialogorientiert als die endgültige Antwort sein; es ist nicht garantiert, dass er jeden Faktor hinter der Modellentscheidung zutreffend erklärt. Behandeln Sie ihn als zu prüfendes Material statt als Beweis für eine wahre Schlussfolgerung. Lassen Sie für eine praktische Prüfung die endgültige Antwort ihre Annahmen nennen, Beobachtungen von Ableitungen trennen und noch zu prüfende Punkte kennzeichnen.
Das Modell ist hilfreich für Fehlersuche über mehrere zusammengehörige Dateien, die Planung einer Frontend-Änderung, den Vergleich technischer Herangehensweisen und die Bearbeitung einer schwierigen Analysefrage. Bereiten Sie das kleinste Materialpaket vor, das das Problem erklärt, und verlangen Sie anschliessend die konkret benötigte Ausgabe: einen begründeten Patch, eine Migrationscheckliste oder eine knappe Entscheidungsnotiz. Prüfen Sie für Code das vorgeschlagene Verhalten im Zielprojekt und für Faktenanalysen die Belege. So bleibt der Wert des tieferen Reasonings mit einem nutzbaren Ergebnis statt mit der Erklärungslänge verbunden.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits claude-3-7-sonnet-latest | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| 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 · Cache schreiben $0.0075 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "claude-3-7-sonnet-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-3-7-sonnet-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-3-7-sonnet-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra claude-3-7-sonnet-latest
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Technisches Beispiel auf Englisch
Correct a front-end search reset\n\nA React search box stores query and page. Its handler is setQuery(event.target.value), so typing while on page 4 leaves results on page 4. Propose the smallest handler change that resets page to 1 for a changed query. Include a short interaction test and explain whether clearing the query should follow the same rule.A small handler patch, one interaction-test scenario and the clearing behavior stated explicitly.The test begins on page 4 and checks both the new query and page 1 after editing.