Claude Fable 5 ist für anspruchsvolle Ingenieur- und Forschungsarbeit ausgelegt: die Analyse eines großen Problems, die schrittweise Ausführung von Aktionen und die Auswertung des Ergebnisses. Anthropic hebt Software Engineering, Fachanalysen, visuelles Verständnis und längere selbstständige Aufgaben hervor. Das Modell kann die Arbeitsrichtung beibehalten, während eine Aufgabe das Lesen von Materialien, Reasoning und Werkzeugaufrufe durchläuft.
Für diesen Prozess beschreibt der Hersteller ein dateibasiertes Gedächtnis: Wichtige Informationen und Arbeitsnotizen werden außerhalb des aktuellen Gesprächs gespeichert und bei der Fortsetzung verwendet. Diese Funktion erfordert Lese- und Schreibmöglichkeiten, die die Anwendung bereitstellt. Kontextgröße und Modellname allein schaffen kein dauerhaftes Gedächtnis zwischen unabhängigen Anfragen.
Fable 5 nimmt Text und Bilder entgegen und erstellt sein Ergebnis als Text. Zu den visuellen Szenarien gehören das Extrahieren von Zahlen aus detaillierten wissenschaftlichen Abbildungen und die Rekonstruktion einer Oberfläche anhand eines Screenshots. Bilder liefern dem Modell in solchen Aufgaben Daten und Vorlagen, die es mit der Anweisung verknüpfen und beim Schreiben von Code verwenden kann.
Formate für gewöhnliche visuelle Eingaben beim Hersteller: JPEG/PNG/GIF/WebP, bei Animationen das erste Bild. Bei nativer Analyse beträgt die lange Seite 2576 Pixel, entsprechend 4784 visuellen Tokens; große Bilder werden vor der Analyse verkleinert. Die Unterstützung von Dateien und Parametern hängt von der Methode der Anwendung ab.
Anthropic zeigt auch Aufgaben mit physikalischen Simulationen, interaktiven Programmen und dreidimensionalen Projekten in einem Editor. Dabei arbeitet das Modell über Code und Werkzeuge der Umgebung. Für die Ausführung von Befehlen, Dateiänderungen, Editorsteuerung und die Erstellung fertiger Materialien muss die Anwendung entsprechende Mittel bereitstellen. Diese Szenarien bedeuten keine eigenständige Erzeugung von Bildern oder dreidimensionalen Dateien mit einer einzigen Textantwort.
Bei Fable 5 ist adaptives Reasoning dauerhaft aktiviert. Die Arbeitstiefe wird mit effort gesteuert; die Standardstufe ist high, außerdem sind low, medium, xhigh und max verfügbar. Je nach Aufgabenkomplexität kann das Modell zusätzliche Analysen durchführen, auch unter Verwendung von Werkzeugergebnissen. Die ursprüngliche interne Gedankenkette wird nicht ausgegeben: Bei entsprechender Darstellung durch die Anwendung ist eine kurze Zusammenfassung verfügbar.
Das Kontextfenster umfasst 1 Million Tokens, die maximale Antwort 128 Tausend Tokens. Innerhalb des gemeinsamen Antwortlimits muss Platz für Reasoning und den abschließenden Text bleiben. Die verlässliche Wissensgrenze liegt bei Januar 2026.
Der Hersteller beschreibt Codeausführung, programmatische Werkzeugaufrufe, die Verwaltung früherer Aktionsergebnisse und die Komprimierung des Verlaufs. Damit lässt sich längere Arbeit aufbauen, wenn die Anwendung entsprechende Unterstützung bietet. Ein Aufgabenbudget kann den Arbeitsumfang steuern, ersetzt aber weder die Modellgrenzen noch die Einschränkungen der Umgebung.
Schutzmechanismen können sensible Anfragen ablehnen.
Bei der Auswahl von Einstellungen in einer Methode, die sie unterstützt, gelten die Herstellerbeschränkungen: Die Fortsetzung eines vorgegebenen Antwortanfangs und nicht standardmäßige Werte für temperature, top_p und top_k werden nicht unterstützt. In Forschung und Entwicklung sollten überprüfbare Materialien und Ergebniskriterien erhalten bleiben: Die Fähigkeit, Arbeit fortzusetzen, garantiert nicht die Richtigkeit jeder Schlussfolgerung oder Aktion.
anthropic/claude-fable-5:batchClaude Fable 5 ist für komplexes Reasoning, Software Engineering und Forschung mit mehreren aufeinanderfolgenden Phasen vorgesehen. Unterstützt längere Arbeit mit Werkzeugen und die Analyse visueller Materialien.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Claude Fable 5 ist für anspruchsvolle Ingenieur- und Forschungsarbeit ausgelegt: die Analyse eines großen Problems, die schrittweise Ausführung von Aktionen und die Auswertung des Ergebnisses. Anthropic hebt Software Engineering, Fachanalysen, visuelles Verständnis und längere selbstständige Aufgaben hervor. Das Modell kann die Arbeitsrichtung beibehalten, während eine Aufgabe das Lesen von Materialien, Reasoning und Werkzeugaufrufe durchläuft.
Für diesen Prozess beschreibt der Hersteller ein dateibasiertes Gedächtnis: Wichtige Informationen und Arbeitsnotizen werden außerhalb des aktuellen Gesprächs gespeichert und bei der Fortsetzung verwendet. Diese Funktion erfordert Lese- und Schreibmöglichkeiten, die die Anwendung bereitstellt. Kontextgröße und Modellname allein schaffen kein dauerhaftes Gedächtnis zwischen unabhängigen Anfragen.
Fable 5 nimmt Text und Bilder entgegen und erstellt sein Ergebnis als Text. Zu den visuellen Szenarien gehören das Extrahieren von Zahlen aus detaillierten wissenschaftlichen Abbildungen und die Rekonstruktion einer Oberfläche anhand eines Screenshots. Bilder liefern dem Modell in solchen Aufgaben Daten und Vorlagen, die es mit der Anweisung verknüpfen und beim Schreiben von Code verwenden kann.
Formate für gewöhnliche visuelle Eingaben beim Hersteller: JPEG/PNG/GIF/WebP, bei Animationen das erste Bild. Bei nativer Analyse beträgt die lange Seite 2576 Pixel, entsprechend 4784 visuellen Tokens; große Bilder werden vor der Analyse verkleinert. Die Unterstützung von Dateien und Parametern hängt von der Methode der Anwendung ab.
Anthropic zeigt auch Aufgaben mit physikalischen Simulationen, interaktiven Programmen und dreidimensionalen Projekten in einem Editor. Dabei arbeitet das Modell über Code und Werkzeuge der Umgebung. Für die Ausführung von Befehlen, Dateiänderungen, Editorsteuerung und die Erstellung fertiger Materialien muss die Anwendung entsprechende Mittel bereitstellen. Diese Szenarien bedeuten keine eigenständige Erzeugung von Bildern oder dreidimensionalen Dateien mit einer einzigen Textantwort.
Bei Fable 5 ist adaptives Reasoning dauerhaft aktiviert. Die Arbeitstiefe wird mit effort gesteuert; die Standardstufe ist high, außerdem sind low, medium, xhigh und max verfügbar. Je nach Aufgabenkomplexität kann das Modell zusätzliche Analysen durchführen, auch unter Verwendung von Werkzeugergebnissen. Die ursprüngliche interne Gedankenkette wird nicht ausgegeben: Bei entsprechender Darstellung durch die Anwendung ist eine kurze Zusammenfassung verfügbar.
Das Kontextfenster umfasst 1 Million Tokens, die maximale Antwort 128 Tausend Tokens. Innerhalb des gemeinsamen Antwortlimits muss Platz für Reasoning und den abschließenden Text bleiben. Die verlässliche Wissensgrenze liegt bei Januar 2026.
Der Hersteller beschreibt Codeausführung, programmatische Werkzeugaufrufe, die Verwaltung früherer Aktionsergebnisse und die Komprimierung des Verlaufs. Damit lässt sich längere Arbeit aufbauen, wenn die Anwendung entsprechende Unterstützung bietet. Ein Aufgabenbudget kann den Arbeitsumfang steuern, ersetzt aber weder die Modellgrenzen noch die Einschränkungen der Umgebung.
Schutzmechanismen können sensible Anfragen ablehnen.
Bei der Auswahl von Einstellungen in einer Methode, die sie unterstützt, gelten die Herstellerbeschränkungen: Die Fortsetzung eines vorgegebenen Antwortanfangs und nicht standardmäßige Werte für temperature, top_p und top_k werden nicht unterstützt. In Forschung und Entwicklung sollten überprüfbare Materialien und Ergebniskriterien erhalten bleiben: Die Fähigkeit, Arbeit fortzusetzen, garantiert nicht die Richtigkeit jeder Schlussfolgerung oder Aktion.
POST /v1/batchestexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldendpoint | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits /v1/chat/completions | Standard— |
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits anthropic/claude-fable-5:batch | Standard— |
Feldrequests | Typbatch_item[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldrequests[].custom_id | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldrequests[].body.messages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldcompletion_window | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 24h | Standard— |
Feldprovider | Typobject|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldrequests[].body.model | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits anthropic/claude-fable-5:batch, anthropic/claude-fable-5 | Standard— |
Feldprovider.only | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits anthropic | Standard— |
Feldprovider.allow_fallbacks | Typboolean|null | AnforderungOptional | Werte und Limits false, null | Standard— |
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parameterrepresentation | Vertrageingebettete requests[]; jedes Element enthält custom_id und body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Vertrag/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | VertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests[] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input_file_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST. |
Parameterserialization_order | Vertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion_window (falls angegeben), requests als letztes Feld |
Parameteroptional_controls | Vertragprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | VertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur. |
Lebenszyklus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.01 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.05 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0.001 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0.0125 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde $0.02 / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.01 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.05 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0.001 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0.0125 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde $0.02 / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-fable-5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-fable-5:batch', 'anthropic/claude-fable-5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-fable-5:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\neingebettetes JSON unter results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nBewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results[] ohne Filterung als JSONL speichern.
Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result_pending_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldresults[].custom_id | Typstring |
Feldresults[].response.body.choices[].message.content | Typstring|null |
Feldresults[].error | Typobject|null |
Feldusage | Typobject|null |
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldendpoint | Typstring |
Feldstatus | Typstring |
Feldrequest_counts | Typobject |
Feldresults[].id | Typstring |
Feldresults[].response.status_code | Typinteger |
Feldresults[].response.request_id | Typstring |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten. | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren. |
Antwort401 · authentication_error | BedingungUngültiger API-Schlüssel. | Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden. |
Antwort403 · permission_error | BedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen. |
Antwort422 · invalid_request_error | BedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt. | Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden. |
Antwort422 · price_unavailable | BedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden. |
Antwort402 · billing_error | BedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird. |
Antwort503 · price_unavailable | BedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen. |
Antwort503 · api_error | BedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren. |
Antwort503 · result_pending_check | BedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false. | Nächster SchrittDie ursprüngliche operation_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen. |
Antwort404 · not_found | BedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität. | Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden. |
Ailoot Ultra anthropic/claude-fable-5:batch
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.