Anthropic: Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 ist für interaktive Assistenten, Nutzersupport, alltägliche Informationsverarbeitung und Codearbeit vorgesehen. Für komplexe Fragen unterstützt es einen separaten Reasoning-Modus.

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Über das Modell

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

Wenn die Reaktion auf jeden Schritt wichtig ist

Anthropic hat Claude Haiku 4.5 für Dialogassistenten, Nutzerservice, gemeinsame Codearbeit und Prototyping entwickelt. Das Modell ist in einem Ablauf nützlich, in dem eine Person eine Frage stellt, ein Ergebnis erhält und sofort den nächsten Schritt präzisiert. Laut Anthropic zeichnet sich diese Version durch eine geringe Antwortverzögerung aus; die konkrete Dauer hängt von Aufgabe und Anwendung ab.

Haiku 4.5 ist auch für die Verarbeitung vieler einzelner Aufgaben ausgelegt. In einem Agentenprozess kann ihm eine bestimmte Teilaufgabe zugewiesen und das Ergebnis anschliessend an das übrige System weitergegeben werden. Zu den beschriebenen Bereichen gehören Programmierung, Reasoning und Oberflächenaktionen. Werkzeugaufrufe und Computersteuerung sind möglich, wenn die Anwendung entsprechende Mittel bereitstellt; eine einzelne Textanfrage verschafft dem Modell keinen Zugriff auf eine Arbeitsumgebung.

Gewöhnliche Antwort und manuelles Reasoning-Budget

Für Aufgaben mit mehreren logischen Schritten ist extended thinking vorgesehen: Die Anwendung aktiviert Reasoning ausdrücklich und legt sein Budget mit budget_tokens fest. Wenn die Methode diese Einstellungen unterstützt, muss das manuelle Budget budget_tokens mindestens 1024 Tokens betragen und kleiner als max_tokens sein, damit Platz für die endgültige Antwort bleibt. Es steuert den Analyseumfang, während max_tokens die gesamte Ausgabe begrenzt. Haiku 4.5 verwendet diesen manuellen Modus: Adaptives Reasoning und eine Tiefensteuerung über effort werden in dieser Version nicht unterstützt. Reasoning zwischen aufeinanderfolgenden Werkzeugaufrufen wird ebenfalls nicht unterstützt.

Diese Unterscheidung ist bei der Aufgabenwahl hilfreich. Der normale Modus eignet sich für unmittelbare Dialoge; aktiviertes Reasoning schafft Raum für die Bearbeitung von Code oder einer komplexen Frage. Der Aufgabeninhalt bestimmt weiterhin, welche Informationen analysiert und wie die Ergebnisse dargestellt werden sollen.

Materialien und Grenzen der Version

Das Modell nimmt Text und Bilder entgegen und gibt das Ergebnis als Text aus. Das Kontextfenster umfasst 200 Tausend Tokens, die maximale Antwort 64 Tausend Tokens. Ein Bild dient gemeinsam mit einer Frage als Analysematerial: Das Modell kann den sichtbaren Inhalt erklären und mit der Textvorgabe verbinden. Bildeingabe bedeutet keine Bildgenerierung oder -bearbeitung.

Die üblichen visuellen Eingabeformate beim Hersteller sind JPEG/PNG/GIF/WebP; bei Animationen wird der erste Frame verwendet. Bei nativer Analyse beträgt die lange Seite 1568 Pixel, der Umfang 1568 visuelle Tokens; grosse Bilder werden vor der Analyse verkleinert. Die Unterstützung von Dateien und Parametern wird durch die Methode der Anwendung bestimmt.

Anthropic beschreibt für diese Version einen knappen, direkten Gesprächsstil. Gewünschter Detailgrad, Ergebnisformat und Aufgabengrenzen sollten vorab angegeben werden. Der verlässliche Wissensstand reicht bis Februar 2025; Informationen über spätere Ereignisse müssen in den Aufgabenmaterialien enthalten sein oder durch verfügbare Anwendungswerkzeuge beschafft werden. Bestimmte Anfragen können abgelehnt werden.

Wenn die Methode Sampling-Einstellungen bereitstellt, dürfen temperature und top_p nicht gleichzeitig gesetzt werden: Bei dieser Version wird einer dieser Parameter gewählt.

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claude-haiku-4-5-20251001-thinking

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Einstieg

Zulässige Eingaben: Text
Ergebnisse: Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Eingabe: text
Ausgabe: text
Ausgabeformat: json oder SSE

Feld	Typ	Anforderung	Werte und Limits	Standard
Feld`model`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits claude-haiku-4-5-20251001-thinking	Standard—
Feld`messages`	Typ`message[]`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1	Standard—
Feld`messages[].role`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits Modellabhängig	Standard—
Feld`messages[].content`	Typ`string`	AnforderungOptional	Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch	Standard—
Feld`stream`	Typ`boolean`	AnforderungOptional	Werte und Limits	Standardfalse

Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus

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

Methodenaliasnamen: /chat/completions

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

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

Tarife

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

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

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Konfiguration	Tarifstaffel	Gebühr
KonfigurationBasistarife für Token	TarifstaffelGrundtarif	Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.002 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.01 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0002 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0.0025 / 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 →

Beispielanfragen

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curlPython SDK

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"claude-haiku-4-5-20251001-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="claude-haiku-4-5-20251001-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

Ergebnisse abrufen und speichern

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json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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

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

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

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

Antwortfelder

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

Fehler und nächste Schritte

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

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra claude-haiku-4-5-20251001-thinking

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

claude-haiku-4-5-20251001-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Haiku 4.5

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?: POST /v1/chat/completions · claude-haiku-4-5-20251001-thinking: text → text
Welche Felder verwendet die Anfrage?: POST /v1/chat/completions · claude-haiku-4-5-20251001-thinking: model, messages, stream
Welche Grenzen gelten?: POST /v1/chat/completions · claude-haiku-4-5-20251001-thinking: messages.min_items: 1

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