models

Anthropic: Claude Haiku 5.5

Markdown · JSON

Anthropic: Claude Haiku 5.5

Claude Haiku 5.5 es el modelo pequeño de Anthropic para clasificación, extracción, resúmenes, enrutamiento y tareas acotadas de agentes. Combina comprensión de texto e imágenes con razonamiento adaptativo y está orientado a trabajo repetitivo que necesita una respuesta rápida.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Claude Haiku 5.5 es la edición de modelo pequeño de Anthropic para tareas de alto volumen y sensibles a la latencia. Sus usos principales incluyen clasificación, enrutamiento, extracción de información, resúmenes, compactación de conversaciones y trabajo acotado de subagentes. Acepta texto e imágenes y genera texto. Una descripción útil le plantea una pregunta limitada y un resultado explícito: una categoría, un conjunto definido de campos, un resumen breve o las pruebas pertinentes para otra parte de una tarea más amplia. Conserva los identificadores de las fuentes con el resultado para que la aplicación conecte la información extraída con su material original.

Anthropic orienta esta edición a atención al cliente en tiempo real, uso del navegador y subtareas cortas de programación, además de análisis repetitivo. Puede complementar a Claude Sonnet 5.5 o Claude Opus 5.5 en un flujo donde un modelo mayor aborda un proyecto ambicioso y Haiku realiza una consulta o un resumen acotados. Para atención al cliente, proporciona la pregunta y el material de referencia permitido y especifica después el tono y lo que debe devolverse. Para una subtarea de programación, identifica los archivos o fragmentos relevantes y la pregunta exacta, en vez de asignar un proyecto abierto sin una condición de finalización.

La ventana de contexto documentada es de un millón de tokens, con hasta 128,000 tokens de salida en generación ordinaria. Los tokens de razonamiento cuentan dentro del margen de generación, por lo que el resultado necesita espacio tanto para razonar como para el texto visible. Su fecha límite de conocimiento fiable es junio de 2026; la información posterior necesita pruebas suministradas o una herramienta de búsqueda. Anthropic documenta por separado una beta exclusiva para lotes que puede elevar la salida a 300,000 tokens para esta edición. Ese mayor margen requiere la función de salida ampliada del proveedor y es distinto del límite ordinario. Un lote asíncrono procesa las solicitudes de forma independiente, por lo que resulta útil para colecciones de documentos o registros cuyos resultados se necesitan después del procesamiento y no de inmediato.

El razonamiento adaptativo está activado de forma predeterminada y effort es el control principal de su profundidad. Los niveles son low, medium, high, xhigh y max, con medium como valor predeterminado. Anthropic recomienda medium para la mayoría de los trabajos, high para tareas más sostenidas o seguimiento estricto de instrucciones y low para solicitudes más sencillas y breves. El razonamiento puede desactivarse en low, medium o high; desactivarlo en xhigh o max se rechaza. Una instrucción que pida una respuesta directa no sustituye ese control. Los ajustes manuales de budget_tokens de Haiku 4.5 no se trasladan a esta edición y deben omitirse temperature, top_p y top_k en la interfaz documentada.

Haiku 5.5 utiliza el tokenizador más reciente introducido en generaciones Claude anteriores y Anthropic estima que el mismo texto puede utilizar aproximadamente un 30% más de tokens que en Haiku 4.5, según su contenido. También conserva los bloques de razonamiento de turnos anteriores del asistente, por lo que la conversación puede crecer más allá del cambio de tokenizador por sí solo. La longitud mínima de entrada que puede almacenarse en caché es de 512 tokens. Conserva los turnos anteriores sin cambios cuando retengas el razonamiento e incorpora las nuevas instrucciones al turno más reciente. Cambiar effort en el nivel superior invalida la caché de mensajes de la conversación; el proveedor documenta una beta independiente para cambiar effort dentro de conversaciones adaptativas. Ninguna de estas capacidades demuestra que una solicitud concreta haya aprovechado la caché.

Para recuperación de información, la guía de instrucciones del modelo recomienda proporcionar la fecha actual junto con la herramienta de búsqueda y mantener estables las definiciones originales del sistema y de las herramientas. Incluye una fecha actualizada en el turno más reciente si la conversación continúa en un día posterior. Indica qué debe encontrarse y conserva las fuentes devueltas antes de pedir una conclusión. Por ejemplo, una tarea ilustrativa puede pedir el comportamiento documentado de una versión de software concreta, seguido de una explicación breve fundamentada en el pasaje recuperado. La aplicación proporciona la herramienta de búsqueda y devuelve sus resultados reales; la consulta propuesta por el modelo no demuestra que se haya realizado.

Cuando se combina salida JSON estructurada con herramientas, la guía documenta una interacción concreta: con el razonamiento desactivado, Haiku puede omitir una llamada necesaria a una herramienta. Anthropic recomienda razonamiento adaptativo para estas solicitudes o separar el requisito final de JSON del paso de herramienta. Define los campos de salida y deja claro que la respuesta final va después de los resultados de las herramientas. Una tarea de extracción puede indicar los campos obligatorios y cómo representar valores ausentes, mientras que una consulta puede pedir primero las pruebas necesarias para completarlos. Lee los bloques de respuesta según su tipo, ya que la respuesta no tiene por qué estar en el primer bloque y el texto de razonamiento se omite de forma predeterminada.

Para instrucciones de agentes más largas, Anthropic señala que el esfuerzo low puede detenerse pronto, saltarse una búsqueda u omitir una comprobación. Su guía recomienda instrucciones explícitas de finalización y comprobaciones reales de los cambios de código antes de declararlos terminados. Prepara el resultado esperado y las pruebas que lo demostrarían: los pasajes seleccionados para un informe, el comportamiento modificado para una propuesta de código o los campos extraídos de un documento. La guía también distingue un mensaje del usuario durante una tarea de la salida de una herramienta: las nuevas instrucciones del usuario pertenecen a un turno de usuario y las pruebas devueltas por herramientas permanecen separadas.

Esta edición tiene sus propias protecciones y puede rechazar categorías que incluyen daños informáticos, daños biológicos, desarrollo de modelos competidores u otros usos prohibidos. El proveedor no documenta una vía alternativa de respaldo en el servidor para Haiku 5.5. Su guía también señala que el esfuerzo xhigh puede terminar ocasionalmente una respuesta de varios turnos sin texto visible de respuesta y que puede aparecer texto similar al razonamiento con más frecuencia con esfuerzo low o con el razonamiento desactivado. Son comportamientos concretos que deben tenerse en cuenta cuando el flujo requiere un resultado visible y estructurado. Para extracción o resúmenes habituales, utiliza una fuente acotada, una salida definida y el nivel de esfuerzo adecuado a la tarea.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

Extract a support handoff

Extract a handoff from this ticket, using only its text: T-184: 'I changed my billing email yesterday. Receipts still go to the old address. My login works. Please resend March and April receipts.' Return ticket ID, requested actions, working function and missing information. Use 'not stated' for absent details.

Resultado esperado

Four labeled fields retaining T-184, the receipt request, the working login and explicitly missing details.

Comprobar el resultado

Every extracted value must trace to the ticket; do not invent either email address.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions anthropic/claude-haiku-5.5

anthropic/claude-haiku-5.5

Anthropic /anthropic/claude-haiku-5.5
ID del modelo
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

Inicio

Claude Haiku 5.5 es el modelo pequeño de Anthropic para clasificación, extracción, resúmenes, enrutamiento y tareas acotadas de agentes. Combina comprensión de texto e imágenes con razonamiento adaptativo y está orientado a trabajo repetitivo que necesita una respuesta rápida.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
anthropic/claude-haiku-5.5
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Ejemplos: system, user, assistant, tool, function
Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo.
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Esfuerzo de razonamiento · high
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en high
Esfuerzo de razonamiento · low
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en low
Esfuerzo de razonamiento · max
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en max
Esfuerzo de razonamiento · medium
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en medium
Esfuerzo de razonamiento · xhigh
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en xhigh

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.0004 / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive100,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.0004 / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de100,000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.002 / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-haiku-5.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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='anthropic/claude-haiku-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-haiku-5.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages anthropic/claude-haiku-5.5

anthropic/claude-haiku-5.5

Anthropic /anthropic/claude-haiku-5.5
ID del modelo
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

Inicio

Claude Haiku 5.5 es el modelo pequeño de Anthropic para clasificación, extracción, resúmenes, enrutamiento y tareas acotadas de agentes. Combina comprensión de texto e imágenes con razonamiento adaptativo y está orientado a trabajo repetitivo que necesita una respuesta rápida.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
anthropic/claude-haiku-5.5
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Esfuerzo de razonamiento · high
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en high
Esfuerzo de razonamiento · low
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en low
Esfuerzo de razonamiento · max
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en max
Esfuerzo de razonamiento · medium
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en medium
Esfuerzo de razonamiento · xhigh
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en xhigh

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.0004 / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive100,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.0004 / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de100,000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.002 / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "anthropic/claude-haiku-5.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-haiku-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-haiku-5.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ~anthropic/claude-haiku-latest

~anthropic/claude-haiku-latest

Anthropic /~anthropic/claude-haiku-latest
ID del modelo
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

Inicio

Claude Haiku 5.5 es el modelo pequeño de Anthropic para clasificación, extracción, resúmenes, enrutamiento y tareas acotadas de agentes. Combina comprensión de texto e imágenes con razonamiento adaptativo y está orientado a trabajo repetitivo que necesita una respuesta rápida.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
~anthropic/claude-haiku-latest
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Ejemplos: system, user, assistant, tool, function
Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo.
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Esfuerzo de razonamiento · high
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en high
Esfuerzo de razonamiento · low
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en low
Esfuerzo de razonamiento · max
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en max
Esfuerzo de razonamiento · medium
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en medium
Esfuerzo de razonamiento · xhigh
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en xhigh

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.0004 / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive100,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.0004 / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de100,000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.002 / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "~anthropic/claude-haiku-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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='~anthropic/claude-haiku-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='~anthropic/claude-haiku-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ~anthropic/claude-haiku-latest

~anthropic/claude-haiku-latest

Anthropic /~anthropic/claude-haiku-latest
ID del modelo
  • anthropic/claude-haiku-5.5
  • ~anthropic/claude-haiku-latest

Inicio

Claude Haiku 5.5 es el modelo pequeño de Anthropic para clasificación, extracción, resúmenes, enrutamiento y tareas acotadas de agentes. Combina comprensión de texto e imágenes con razonamiento adaptativo y está orientado a trabajo repetitivo que necesita una respuesta rápida.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
~anthropic/claude-haiku-latest
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Esfuerzo de razonamiento · high
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en high
Esfuerzo de razonamiento · low
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en low
Esfuerzo de razonamiento · max
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en max
Esfuerzo de razonamiento · medium
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en medium
Esfuerzo de razonamiento · xhigh
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en xhigh

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.0004 / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive100,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.0004 / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de100,000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.001 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora $0.002 / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "~anthropic/claude-haiku-latest",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~anthropic/claude-haiku-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': '~anthropic/claude-haiku-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

anthropic/claude-haiku-5.5, ~anthropic/claude-haiku-latest

FAQ · Anthropic: Claude Haiku 5.5
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-haiku-5.5: text → text

POST /v1/messages · anthropic/claude-haiku-5.5: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · ~anthropic/claude-haiku-latest: text → text

POST /v1/messages · ~anthropic/claude-haiku-latest: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-haiku-5.5: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · anthropic/claude-haiku-5.5: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · ~anthropic/claude-haiku-latest: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · ~anthropic/claude-haiku-latest: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · anthropic/claude-haiku-5.5: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · ~anthropic/claude-haiku-latest: messages.min_items: 1

Más detalles

Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación.

La empresa y su cartera de proyectos

La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes.

Compra tokens con descuento.

Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens.

Suscripción
Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales.
Código de hasta el 50%
Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente.
Gasto en el historial
Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición.

Elegir suscripción · Consultar precios de modelos

Conecta la API al producto que vendes.

SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso.

Aplicación comercial
Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio.
Licencia para revendedores
Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa.
Documentos en la web
La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar.

Solicitar licencia de reventa · Oferta y acuerdo de licencia

Disponible mediante la API de Ailoot

claude-haiku-5-5 · Core

Core Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Entrada
text
Salida
text
Contexto
200,000 tokens
Respuesta máx.
65,536 tokens
Entrada
USD 0.0001 / 1K
Salida
USD 0.0005 / 1K
Lectura de caché
USD 0.00001 / 1K
Escritura en caché
USD 0.000125 / 1K
Escritura en caché, 5 min
USD 0.000125 / 1K tokens
Escritura en caché, 1 hora
USD 0.0002 / 1K tokens
web_search_call
USD 0.01 por llamada
Máx. de llamadas web_search_call
8

Precios según la longitud de la solicitud · Anthropic Messages

Tamaño de la solicitud, en tokensEntradaSalidaLectura de cachéEscritura en cachéCaché de 5 minCaché de 1 hora
Tamaño de la solicitud, en tokens(0; 100,000]EntradaUSD 0.0001SalidaUSD 0.0005Lectura de cachéUSD 0.00001Escritura en cachéUSD 0.000125Caché de 5 minUSD 0.000125Caché de 1 horaUSD 0.0002
Tamaño de la solicitud, en tokens(100,000; ∞)EntradaUSD 0.0005SalidaUSD 0.0025Lectura de cachéUSD 0.00005Escritura en cachéUSD 0.000625Caché de 5 minUSD 0.000625Caché de 1 horaUSD 0.001

Tarifas en USD por 1K tokens. Si no se define ninguna tarifa, se hereda la tarifa base de este método; «—» indica que no hay tarifa base definida.

claude-haiku-5-5 · Core

Core OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Entrada
text
Salida
text
Contexto
200,000 tokens
Respuesta máx.
65,536 tokens
Entrada
USD 0.0001 / 1K
Salida
USD 0.0005 / 1K
Lectura de caché
USD 0.00001 / 1K
Escritura en caché
USD 0.000125 / 1K
Escritura en caché, 5 min
USD 0.000125 / 1K tokens
Escritura en caché, 1 hora
USD 0.0002 / 1K tokens
web_search_call
USD 0.01 por llamada
Máx. de llamadas web_search_call
8

Precios según la longitud de la solicitud · OpenAI Responses

Tamaño de la solicitud, en tokensEntradaSalidaLectura de cachéEscritura en cachéCaché de 5 minCaché de 1 hora
Tamaño de la solicitud, en tokens(0; 100,000]EntradaUSD 0.0001SalidaUSD 0.0005Lectura de cachéUSD 0.00001Escritura en cachéUSD 0.000125Caché de 5 minUSD 0.000125Caché de 1 horaUSD 0.0002
Tamaño de la solicitud, en tokens(100,000; ∞)EntradaUSD 0.0005SalidaUSD 0.0025Lectura de cachéUSD 0.00005Escritura en cachéUSD 0.000625Caché de 5 minUSD 0.000625Caché de 1 horaUSD 0.001

Tarifas en USD por 1K tokens. Si no se define ninguna tarifa, se hereda la tarifa base de este método; «—» indica que no hay tarifa base definida.

claude-haiku-5-5 · Core

Core OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Contexto
200,000 tokens
Respuesta máx.
65,536 tokens
Entrada
USD 0.0001 / 1K
Salida
USD 0.0005 / 1K
Lectura de caché
USD 0.00001 / 1K
Escritura en caché
USD 0.000125 / 1K
Escritura en caché, 5 min
USD 0.000125 / 1K tokens
Escritura en caché, 1 hora
USD 0.0002 / 1K tokens
web_search_call
USD 0.01 por llamada
Máx. de llamadas web_search_call
8

Precios según la longitud de la solicitud · OpenAI Chat

Tamaño de la solicitud, en tokensEntradaSalidaLectura de cachéEscritura en cachéCaché de 5 minCaché de 1 hora
Tamaño de la solicitud, en tokens(0; 100,000]EntradaUSD 0.0001SalidaUSD 0.0005Lectura de cachéUSD 0.00001Escritura en cachéUSD 0.000125Caché de 5 minUSD 0.000125Caché de 1 horaUSD 0.0002
Tamaño de la solicitud, en tokens(100,000; ∞)EntradaUSD 0.0005SalidaUSD 0.0025Lectura de cachéUSD 0.00005Escritura en cachéUSD 0.000625Caché de 5 minUSD 0.000625Caché de 1 horaUSD 0.001

Tarifas en USD por 1K tokens. Si no se define ninguna tarifa, se hereda la tarifa base de este método; «—» indica que no hay tarifa base definida.

claude-haiku-5-5 · Core

Core Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Entrada
text
Salida
text
Contexto
200,000 tokens
Respuesta máx.
65,536 tokens
Entrada
USD 0.0001 / 1K
Salida
USD 0.0005 / 1K
Lectura de caché
USD 0.00001 / 1K
Escritura en caché
USD 0.000125 / 1K
Escritura en caché, 5 min
USD 0.000125 / 1K tokens
Escritura en caché, 1 hora
USD 0.0002 / 1K tokens
web_search_call
USD 0.01 por llamada
Máx. de llamadas web_search_call
8

Precios según la longitud de la solicitud · Gemini generateContent

Tamaño de la solicitud, en tokensEntradaSalidaLectura de cachéEscritura en cachéCaché de 5 minCaché de 1 hora
Tamaño de la solicitud, en tokens(0; 100,000]EntradaUSD 0.0001SalidaUSD 0.0005Lectura de cachéUSD 0.00001Escritura en cachéUSD 0.000125Caché de 5 minUSD 0.000125Caché de 1 horaUSD 0.0002
Tamaño de la solicitud, en tokens(100,000; ∞)EntradaUSD 0.0005SalidaUSD 0.0025Lectura de cachéUSD 0.00005Escritura en cachéUSD 0.000625Caché de 5 minUSD 0.000625Caché de 1 horaUSD 0.001

Tarifas en USD por 1K tokens. Si no se define ninguna tarifa, se hereda la tarifa base de este método; «—» indica que no hay tarifa base definida.

JSON