Anthropic: Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 verbindet Entwicklung, die Analyse langer Dokumente, Planung und Aufgaben mit visuellen Daten. Es unterstützt adaptives Denken und mehrstufige Arbeit mit Werkzeugen.

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Über das Modell

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

Code, Dokumente und ein Vorgehensplan

Claude Sonnet 4.6 verbindet Programmierung, das Verständnis umfangreicher Kontexte, Planung als Agent, professionelle Informationsarbeit und Gestaltung. Anthropic hebt das Untersuchen von Code vor Änderungen sowie die Fähigkeit hervor, mehrere Aufgabenschritte nacheinander zu bearbeiten. Das ist bei der Fehlersuche in einem grossen Projekt, der Analyse eines langen Dokuments und der Vorbereitung von Berichtsinhalten hilfreich.

Das Modell kann Informationen aus Verträgen, Forschungsarbeiten und weiteren Materialien in einer Anfrage auswerten. Die Aufgabe kann Faktenextraktion, darauf aufbauendes Denken und die Erstellung eines Ergebnisses umfassen, das mehrere Teile verbindet. Weitere beschriebene Einsatzgebiete sind Finanzanalysen und die Erstellung von Oberflächencode unter Berücksichtigung von Komposition und Gestaltung.

Aktionen in einer visuellen Umgebung

Sonnet 4.6 versteht Text und Bilder; seine eigene Ausgabe ist Text. Anthropic beschreibt Computerszenarien, in denen das Modell sich an einem Screenshot orientiert, Maus- und Tastaturaktionen wählt, eine komplexe Tabelle oder eine Abfolge von Schritten eines Webformulars auswertet. Die tatsächliche Ausführung benötigt Anwendungswerkzeuge, die den Bildschirm übermitteln und Aktionen ausführen.

Die üblichen visuellen Eingabeformate beim Hersteller sind JPEG/PNG/GIF/WebP; bei Animationen wird das erste Bild verwendet. Bei der nativen Analyse beträgt die lange Seite 1568 Pixel und das Budget 1568 visuelle Tokens; grössere Bilder werden vor der Analyse verkleinert. Die Unterstützung von Dateien und Parametern bestimmt die Methode der Anwendung.

Ebenso können Dokumente, Tabellen und Präsentationen analysiert oder inhaltlich vorbereitet werden, doch die Ausgabe einer fertigen Datei erfordert eine passende Umgebung. Bilder helfen beim Verständnis von Grafiken, Schemata und der visuellen Struktur von Materialien; dadurch wird das Modell nicht zu einem Bildgenerator.

So wird die Analyse gesteuert

Diese Version unterstützt adaptives Denken und manuelles Extended Thinking. Der manuelle Modus gilt als veraltet; der adaptive Modus erlaubt dem Modell zu entscheiden, wann zusätzliche Analyse sinnvoll ist, auch zwischen Werkzeugaufrufen. Die Stufen von effort sind low, medium, high und max, die Standardstufe ist high. Laut Anthropic hilft die Wahl des Denkaufwands, Ausführlichkeit und Verzögerung auf die Art der Aufgabe abzustimmen.

Die aktuelle Spezifikation sieht 1 Million Tokens Kontext und bis zu 128 Tausend Tokens Antwort im normalen Modus vor. Für länger dauernde Arbeit beschreibt der Hersteller auch die experimentelle Verdichtung älteren Kontexts zu einer Zusammenfassung. Diese Funktion benötigt Unterstützung der Anwendung und hebt die Grenze des Modellfensters nicht auf.

Was bei der Arbeit zu beachten ist

Der verlässliche Stand des integrierten Wissens ist August 2025. Für spätere Informationen werden Aufgabenmaterialien oder eine verfügbare Suche benötigt. Angebundene Werkzeuge können bei der Informationssuche, Codeausführung und Verarbeitung gefundener Inhalte helfen; ihre Verfügbarkeit und erlaubten Aktionen bestimmt die Anwendung.

Sonnet 4.6 wurde darauf trainiert, versteckten schädlichen Anweisungen in fremden Materialien zu widerstehen; komplexe visuelle Umgebungen und mehrdeutige Aufgaben können dennoch zu Fehlern führen. Klare Aufgabenanforderungen, die Überprüfung extrahierter Fakten und die Bewertung von Aktionsergebnissen bleiben Teil einer zuverlässigen Arbeit mit dem Modell.

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Einstieg

Claude Sonnet 4.6 verbindet Entwicklung, die Analyse langer Dokumente, Planung und Aufgaben mit visuellen Daten. Es unterstützt adaptives Denken und mehrstufige Arbeit mit Werkzeugen.

Zulässige Eingaben: Text
Ergebnisse: Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Eingabe: text
Ausgabe: text
Ausgabeformat: json oder SSE

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

Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus

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

Methodenaliasnamen: /chat/completions

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

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

Tarife

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

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

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Konfiguration	Tarifstaffel	Gebühr
KonfigurationBasistarife für Token	TarifstaffelGrundtarif	Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0006 / 1K Tokens Eingabe · 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 →

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-sonnet-4-6-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

from openai import OpenAI
import os

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

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

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

Ergebnisse abrufen und speichern

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json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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

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

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

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

Antwortfelder

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

Fehler und nächste Schritte

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

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra claude-sonnet-4-6-thinking

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

claude-sonnet-4-6-thinking

FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.6

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

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