Anthropic: Claude Haiku 4.5

Claude Haiku 4.5 ist für interaktive Assistenten, Nutzersupport, alltägliche Informationsverarbeitung und die Arbeit an Code 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 zählt

Anthropic entwickelte Claude Haiku 4.5 für Dialogassistenten, Nutzerservice, gemeinsame Arbeit an Code und Prototyping. Das Modell ist in einem Ablauf hilfreich, in dem eine Person eine Frage stellt, ein Ergebnis erhält und unmittelbar den nächsten Schritt präzisiert. Laut Anthropic zeichnet sich diese Version durch eine geringe Antwortlatenz aus; die tatsächliche Antwortzeit hängt von der Aufgabe und der Anwendung ab.

Haiku 4.5 ist auch für die Verarbeitung vieler einzelner Aufgaben ausgelegt. In einem agentischen Prozess lässt sich ihm eine konkrete Teilaufgabe zuweisen und das Ergebnis anschließend an das übrige System weitergeben. Zu den beschriebenen Einsatzbereichen gehören Programmierung, Reasoning und Aktionen in Benutzeroberflächen. Werkzeugaufrufe und Computersteuerung sind möglich, wenn die Anwendung dem Modell entsprechende Mittel bereitstellt; eine einzelne Textanfrage verschafft ihm keinen Zugang zur 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 umfassen und kleiner als max_tokens sein, damit Platz für die abschließende Antwort bleibt. Es steuert den Analyseumfang, während max_tokens die gesamte Ausgabe begrenzt. Haiku 4.5 verwendet ausdrücklich den manuellen Modus: Adaptives Reasoning und die Steuerung der Tiefe mit effort werden in dieser Version nicht unterstützt. Reasoning zwischen aufeinanderfolgenden Werkzeugaufrufen wird ebenfalls nicht unterstützt.

Dieser Unterschied sollte bei der Aufgabenwahl berücksichtigt werden. Der gewöhnliche Modus eignet sich für unmittelbare Dialoge; aktiviertes Reasoning gibt dem Modell Raum, Code oder eine komplexe Frage durchzuarbeiten. Der Inhalt der Vorgabe bestimmt weiterhin, welche Informationen analysiert und in welcher Form die Ergebnisse dargestellt werden sollen.

Materialien und Versionsgrenzen

Das Modell nimmt Text und Bilder entgegen und gibt sein Ergebnis als Text aus. Das Kontextfenster umfasst 200 Tausend Tokens, die maximale Antwort 64 Tausend Tokens. Ein Bild dient zusammen mit der Frage als Analysematerial: Das Modell kann sichtbare Inhalte erklären und mit der Textvorgabe verbinden. Die Unterstützung von Bildeingaben bedeutet keine Erstellung oder Bearbeitung von Bildern.

Formate für gewöhnliche visuelle Eingaben beim Hersteller: JPEG/PNG/GIF/WebP, bei Animationen das erste Bild. Bei nativer Analyse beträgt die lange Seite 1568 Pixel, entsprechend 1568 visuellen Tokens; große Bilder werden vor der Analyse verkleinert. Die Unterstützung von Dateien und Parametern hängt von der Methode der Anwendung ab.

Anthropic beschreibt für diese Version einen knappen, direkten Gesprächsstil. Gewünschter Detailgrad, Ergebnisformat und Aufgabengrenzen sollten vorab angegeben werden. Das eingebaute Wissen hat eine verlässliche Grenze bei Februar 2025; Informationen zu späteren Ereignissen müssen als Aufgabenmaterial bereitgestellt oder mit Werkzeugen beschafft werden, die der Anwendung zur Verfügung stehen. Bei einem Teil der Anfragen ist eine Ablehnung möglich.

Wenn die Methode Sampling-Einstellungen bereitstellt, dürfen temperature und top_p nicht gleichzeitig gesetzt werden: Für diese Version wird einer der beiden Parameter gewählt.

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claude-haiku-4-5-20251001-thinking

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Start

Zulässige Eingaben: Text
Ergebnisse: Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Eingabetypen: text
Ausgabetypen: 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 Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.01 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0.0002 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0.0025 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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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