Anthropic Claude 3.7 Sonnet es un modelo de razonamiento híbrido: el mismo modelo puede responder en modo estándar o dedicar más tiempo a reflexionar antes de dar una respuesta final. El modo estándar desarrolla las capacidades de Claude 3.5 Sonnet; el razonamiento ampliado añade autorreflexión paso a paso para tareas más difíciles de programación, matemáticas, física y seguimiento de instrucciones. La diferencia es cuánto razonamiento realiza el modelo, no un cambio a otro modelo de razonamiento independiente.
El diseño de la API de Anthropic permite a los desarrolladores fijar un presupuesto de razonamiento para controlar la cantidad de trabajo analítico. La reflexión adicional compite por el espacio necesario para la respuesta final, por lo que una tarea compleja debe especificar tanto el problema como el artefacto que debe entregarse. Una revisión de código puede necesitar una lista de defectos por prioridad y un pequeño parche propuesto, mientras que una investigación técnica puede necesitar supuestos, explicaciones alternativas y las pruebas que permitirían distinguirlas. Un mayor razonamiento puede mejorar una respuesta difícil, pero no garantiza su corrección ni exige que el modelo consuma todo el presupuesto disponible.
La programación y el desarrollo de interfaces web son fortalezas centrales de esta edición. Anthropic describe mejoras en la comprensión de bases de código complejas, la planificación de cambios de código, el uso avanzado de herramientas y las actualizaciones de toda la pila tecnológica. Utiliza esa capacidad con pruebas concretas del proyecto: archivos originales relevantes, un mensaje de error, pasos de reproducción, el comportamiento deseado e interfaces que deben seguir siendo compatibles. Para una tarea de panel, especifica los campos de datos, las acciones del usuario, las restricciones de diseño y los criterios de aceptación. Un resultado útil es una implementación o explicación propuesta que pueda contrastarse con esas entradas, no una afirmación sin verificar de que la aplicación está terminada.
Claude 3.7 Sonnet también admite trabajo con agentes en el que la aplicación proporciona herramientas y devuelve sus resultados al modelo. Anthropic muestra llamadas de función iterativas e interacciones con el ordenador que implican entradas de pantalla, clics virtuales del ratón y acciones de teclado. El modelo puede utilizar la información recibida para cambiar su enfoque a medida que avanza la tarea. Mantén explícitos el objetivo y las acciones permitidas y conserva un registro de los resultados reales de las herramientas. El producto separado Claude Code añade un entorno de programación basado en terminal; la edición de archivos, ejecución de comandos y acciones sobre repositorios dependen de ese entorno y no son capacidades que una respuesta textual realice por sí sola.
El razonamiento ampliado puede mostrar un registro del razonamiento además de la respuesta final. En esta edición, Anthropic presenta el razonamiento visible sin procesar y advierte que puede contener ideas intermedias incorrectas, engañosas o incompletas. El registro puede ser menos conversacional que la respuesta final y no se garantiza que explique fielmente todos los factores de la decisión del modelo. Trátalo como material que debe inspeccionarse, no como prueba de que la conclusión es verdadera. Para una revisión práctica, pide que la respuesta final indique sus supuestos, separe observaciones de deducciones e identifique lo que aún debe comprobarse.
El modelo resulta útil para depurar varios archivos relacionados, planificar un cambio de interfaz, comparar enfoques técnicos y abordar una pregunta analítica difícil. Prepara el conjunto más pequeño de material que explique el problema y pide después la salida concreta que necesitas: un parche con su justificación, una lista de comprobaciones de migración o una nota de decisión concisa. Para código, verifica el comportamiento propuesto en el proyecto de destino; para análisis factual, verifica las pruebas. Así, el valor del razonamiento más profundo del modelo sigue vinculado a un resultado utilizable, en lugar de a la longitud de su explicación.
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Correct a front-end search reset\n\nA React search box stores query and page. Its handler is setQuery(event.target.value), so typing while on page 4 leaves results on page 4. Propose the smallest handler change that resets page to 1 for a changed query. Include a short interaction test and explain whether clearing the query should follow the same rule.A small handler patch, one interaction-test scenario and the clearing behavior stated explicitly.The test begins on page 4 and checks both the new query and page 1 after editing.claude-3-7-sonnet-latestAnthropic Claude 3.7 Sonnet combina respuestas estándar y razonamiento ampliado opcional en un mismo modelo. Está diseñado para razonamiento práctico, programación y desarrollo de interfaces, con reflexión más profunda para tareas difíciles y flujos guiados por herramientas cuando la aplicación las proporciona.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Anthropic Claude 3.7 Sonnet es un modelo de razonamiento híbrido: el mismo modelo puede responder en modo estándar o dedicar más tiempo a reflexionar antes de dar una respuesta final. El modo estándar desarrolla las capacidades de Claude 3.5 Sonnet; el razonamiento ampliado añade autorreflexión paso a paso para tareas más difíciles de programación, matemáticas, física y seguimiento de instrucciones. La diferencia es cuánto razonamiento realiza el modelo, no un cambio a otro modelo de razonamiento independiente.
El diseño de la API de Anthropic permite a los desarrolladores fijar un presupuesto de razonamiento para controlar la cantidad de trabajo analítico. La reflexión adicional compite por el espacio necesario para la respuesta final, por lo que una tarea compleja debe especificar tanto el problema como el artefacto que debe entregarse. Una revisión de código puede necesitar una lista de defectos por prioridad y un pequeño parche propuesto, mientras que una investigación técnica puede necesitar supuestos, explicaciones alternativas y las pruebas que permitirían distinguirlas. Un mayor razonamiento puede mejorar una respuesta difícil, pero no garantiza su corrección ni exige que el modelo consuma todo el presupuesto disponible.
La programación y el desarrollo de interfaces web son fortalezas centrales de esta edición. Anthropic describe mejoras en la comprensión de bases de código complejas, la planificación de cambios de código, el uso avanzado de herramientas y las actualizaciones de toda la pila tecnológica. Utiliza esa capacidad con pruebas concretas del proyecto: archivos originales relevantes, un mensaje de error, pasos de reproducción, el comportamiento deseado e interfaces que deben seguir siendo compatibles. Para una tarea de panel, especifica los campos de datos, las acciones del usuario, las restricciones de diseño y los criterios de aceptación. Un resultado útil es una implementación o explicación propuesta que pueda contrastarse con esas entradas, no una afirmación sin verificar de que la aplicación está terminada.
Claude 3.7 Sonnet también admite trabajo con agentes en el que la aplicación proporciona herramientas y devuelve sus resultados al modelo. Anthropic muestra llamadas de función iterativas e interacciones con el ordenador que implican entradas de pantalla, clics virtuales del ratón y acciones de teclado. El modelo puede utilizar la información recibida para cambiar su enfoque a medida que avanza la tarea. Mantén explícitos el objetivo y las acciones permitidas y conserva un registro de los resultados reales de las herramientas. El producto separado Claude Code añade un entorno de programación basado en terminal; la edición de archivos, ejecución de comandos y acciones sobre repositorios dependen de ese entorno y no son capacidades que una respuesta textual realice por sí sola.
El razonamiento ampliado puede mostrar un registro del razonamiento además de la respuesta final. En esta edición, Anthropic presenta el razonamiento visible sin procesar y advierte que puede contener ideas intermedias incorrectas, engañosas o incompletas. El registro puede ser menos conversacional que la respuesta final y no se garantiza que explique fielmente todos los factores de la decisión del modelo. Trátalo como material que debe inspeccionarse, no como prueba de que la conclusión es verdadera. Para una revisión práctica, pide que la respuesta final indique sus supuestos, separe observaciones de deducciones e identifique lo que aún debe comprobarse.
El modelo resulta útil para depurar varios archivos relacionados, planificar un cambio de interfaz, comparar enfoques técnicos y abordar una pregunta analítica difícil. Prepara el conjunto más pequeño de material que explique el problema y pide después la salida concreta que necesitas: un parche con su justificación, una lista de comprobaciones de migración o una nota de decisión concisa. Para código, verifica el comportamiento propuesto en el proyecto de destino; para análisis factual, verifica las pruebas. Así, el valor del razonamiento más profundo del modelo sigue vinculado a un resultado utilizable, en lugar de a la longitud de su explicación.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites claude-3-7-sonnet-latest | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores 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[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
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.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.03 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0006 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-3-7-sonnet-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='claude-3-7-sonnet-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='claude-3-7-sonnet-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra claude-3-7-sonnet-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
claude-3-7-sonnet-latestAnthropic Claude 3.7 Sonnet combina respuestas estándar y razonamiento ampliado opcional en un mismo modelo. Está diseñado para razonamiento práctico, programación y desarrollo de interfaces, con reflexión más profunda para tareas difíciles y flujos guiados por herramientas cuando la aplicación las proporciona.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Anthropic Claude 3.7 Sonnet es un modelo de razonamiento híbrido: el mismo modelo puede responder en modo estándar o dedicar más tiempo a reflexionar antes de dar una respuesta final. El modo estándar desarrolla las capacidades de Claude 3.5 Sonnet; el razonamiento ampliado añade autorreflexión paso a paso para tareas más difíciles de programación, matemáticas, física y seguimiento de instrucciones. La diferencia es cuánto razonamiento realiza el modelo, no un cambio a otro modelo de razonamiento independiente.
El diseño de la API de Anthropic permite a los desarrolladores fijar un presupuesto de razonamiento para controlar la cantidad de trabajo analítico. La reflexión adicional compite por el espacio necesario para la respuesta final, por lo que una tarea compleja debe especificar tanto el problema como el artefacto que debe entregarse. Una revisión de código puede necesitar una lista de defectos por prioridad y un pequeño parche propuesto, mientras que una investigación técnica puede necesitar supuestos, explicaciones alternativas y las pruebas que permitirían distinguirlas. Un mayor razonamiento puede mejorar una respuesta difícil, pero no garantiza su corrección ni exige que el modelo consuma todo el presupuesto disponible.
La programación y el desarrollo de interfaces web son fortalezas centrales de esta edición. Anthropic describe mejoras en la comprensión de bases de código complejas, la planificación de cambios de código, el uso avanzado de herramientas y las actualizaciones de toda la pila tecnológica. Utiliza esa capacidad con pruebas concretas del proyecto: archivos originales relevantes, un mensaje de error, pasos de reproducción, el comportamiento deseado e interfaces que deben seguir siendo compatibles. Para una tarea de panel, especifica los campos de datos, las acciones del usuario, las restricciones de diseño y los criterios de aceptación. Un resultado útil es una implementación o explicación propuesta que pueda contrastarse con esas entradas, no una afirmación sin verificar de que la aplicación está terminada.
Claude 3.7 Sonnet también admite trabajo con agentes en el que la aplicación proporciona herramientas y devuelve sus resultados al modelo. Anthropic muestra llamadas de función iterativas e interacciones con el ordenador que implican entradas de pantalla, clics virtuales del ratón y acciones de teclado. El modelo puede utilizar la información recibida para cambiar su enfoque a medida que avanza la tarea. Mantén explícitos el objetivo y las acciones permitidas y conserva un registro de los resultados reales de las herramientas. El producto separado Claude Code añade un entorno de programación basado en terminal; la edición de archivos, ejecución de comandos y acciones sobre repositorios dependen de ese entorno y no son capacidades que una respuesta textual realice por sí sola.
El razonamiento ampliado puede mostrar un registro del razonamiento además de la respuesta final. En esta edición, Anthropic presenta el razonamiento visible sin procesar y advierte que puede contener ideas intermedias incorrectas, engañosas o incompletas. El registro puede ser menos conversacional que la respuesta final y no se garantiza que explique fielmente todos los factores de la decisión del modelo. Trátalo como material que debe inspeccionarse, no como prueba de que la conclusión es verdadera. Para una revisión práctica, pide que la respuesta final indique sus supuestos, separe observaciones de deducciones e identifique lo que aún debe comprobarse.
El modelo resulta útil para depurar varios archivos relacionados, planificar un cambio de interfaz, comparar enfoques técnicos y abordar una pregunta analítica difícil. Prepara el conjunto más pequeño de material que explique el problema y pide después la salida concreta que necesitas: un parche con su justificación, una lista de comprobaciones de migración o una nota de decisión concisa. Para código, verifica el comportamiento propuesto en el proyecto de destino; para análisis factual, verifica las pruebas. Así, el valor del razonamiento más profundo del modelo sigue vinculado a un resultado utilizable, en lugar de a la longitud de su explicación.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites claude-3-7-sonnet-latest | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee 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
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.03 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0006 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "claude-3-7-sonnet-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-3-7-sonnet-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'claude-3-7-sonnet-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra claude-3-7-sonnet-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Correct a front-end search reset\n\nA React search box stores query and page. Its handler is setQuery(event.target.value), so typing while on page 4 leaves results on page 4. Propose the smallest handler change that resets page to 1 for a changed query. Include a short interaction test and explain whether clearing the query should follow the same rule.A small handler patch, one interaction-test scenario and the clearing behavior stated explicitly.The test begins on page 4 and checks both the new query and page 1 after editing.