Source: https://ailoot.ai/models/fr-ca/anthropic-claude-haiku-5-5-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ca/anthropic-claude-haiku-5-5-u003a-batch/ Language: fr-ca # Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ca/anthropic-claude-haiku-5-5-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ca/anthropic-claude-haiku-5-5-u003a-batch/facts.json) ## [Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch)](https://ailoot.ai/models/fr-ca/anthropic-claude-haiku-5-5-u003a-batch/) Claude Haiku 5.5 est le modèle compact d’Anthropic pour la classification, l’extraction, les résumés, le routage et les tâches ciblées d’agents. Il associe la compréhension du texte et des images à un raisonnement adaptatif et vise les tâches répétitives qui demandent une réponse rapide. - [**Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `anthropic/claude-haiku-5.5:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/anthropic-claude-haiku-5-5-u003a-batch/#method-0) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. Claude Haiku 5.5 est l’édition compacte d’Anthropic pour les tâches à grand volume sensibles à la latence. Ses principaux usages comprennent la classification, le routage, l’extraction d’informations, les résumés, le compactage de conversations et le travail ciblé de sous-agents. Il accepte du texte et des images et génère du texte. Une consigne utile lui donne une question délimitée et un résultat explicite : une catégorie, un ensemble défini de champs, un court résumé ou les éléments pertinents pour une autre partie d’une tâche plus large. Gardez les identifiants des sources avec le résultat pour qu’une application puisse relier les informations extraites à leur contenu d’origine. Anthropic positionne cette édition pour l’assistance client en direct, l’utilisation d’un navigateur et de courtes sous-tâches de programmation, ainsi que pour l’analyse répétitive. Elle peut compléter Claude Sonnet 5.5 ou Claude Opus 5.5 dans un flux de travail où un modèle plus grand traite un projet ambitieux et Haiku une recherche délimitée ou un résumé. Pour une tâche d’assistance, fournissez la question et les références autorisées, puis précisez le ton de la réponse et ce qui doit être renvoyé. Pour une sous-tâche de programmation, identifiez les fichiers ou extraits pertinents et la question exacte, au lieu de confier un projet ouvert sans condition d’achèvement. La fenêtre de contexte documentée est d’un million de jetons, avec jusqu’à 128 000 jetons de sortie en génération ordinaire. Les jetons de raisonnement comptent dans la limite de génération : le résultat doit donc laisser de la place pour le raisonnement et le texte visible. Sa date limite de connaissances fiables est juin 2026 ; les informations ultérieures nécessitent des éléments fournis ou un outil de recherche. Anthropic documente séparément une fonctionnalité bêta réservée aux lots qui peut porter la sortie à 300 000 jetons pour cette édition. Cette limite plus élevée nécessite la fonctionnalité de sortie étendue du développeur et reste distincte de la limite ordinaire. Un lot asynchrone traite les requêtes indépendamment, ce qui est utile pour des ensembles de documents ou d’enregistrements dont les résultats sont attendus après traitement plutôt qu’immédiatement. Le raisonnement adaptatif est activé par défaut, et effort est le principal réglage de sa profondeur. Les niveaux sont low, medium, high, xhigh et max, avec medium par défaut. Anthropic recommande medium pour la plupart des tâches, high pour les tâches plus prolongées ou le suivi strict des instructions et low pour les demandes courtes et simples. Le raisonnement peut être désactivé aux niveaux low, medium ou high ; sa désactivation à xhigh ou max est rejetée. Un prompt demandant une réponse directe ne remplace pas ce réglage. Les valeurs manuelles de budget\_tokens de Haiku 4.5 ne se transposent pas à cette édition, et temperature, top\_p et top\_k doivent être omis dans l’interface documentée. Haiku 5.5 utilise le segmenteur de texte plus récent introduit dans des générations Claude antérieures, et Anthropic estime qu’un même texte peut utiliser environ 30 % de jetons supplémentaires par rapport à Haiku 4.5, selon son contenu. Il conserve aussi les blocs de raisonnement des tours antérieurs de l’assistant, de sorte que la taille de la conversation peut augmenter au-delà du seul changement de segmenteur de texte. La longueur minimale d’un prompt pouvant être mis en cache est de 512 jetons. Gardez les échanges antérieurs inchangés lorsque vous conservez le raisonnement et placez les nouvelles instructions dans le dernier échange. Modifier effort au niveau supérieur invalide le cache des messages de la conversation ; le développeur documente une fonctionnalité bêta distincte pour modifier effort au sein de conversations adaptatives. Aucune de ces capacités ne prouve qu’une requête particulière a effectivement utilisé le cache des messages. Pour la recherche d’informations, le guide de rédaction des prompts du modèle recommande de fournir la date actuelle avec l’outil de recherche et de garder stables les définitions initiales du système et des outils. Donnez une date actualisée dans le dernier échange si la conversation se poursuit un jour ultérieur. Précisez ce qui doit être trouvé et conservez les sources renvoyées avant de demander une conclusion. Par exemple, une tâche illustrative peut demander le comportement documenté d’une version logicielle précise, puis une courte explication fondée sur le passage récupéré. L’application fournit l’outil de recherche et renvoie ses résultats réels ; la recherche proposée par le modèle ne prouve pas qu’elle a eu lieu. Lorsque des sorties JSON structurées sont associées à des outils, le guide documente une interaction particulière : avec le raisonnement désactivé, Haiku peut omettre un appel d’outil nécessaire. Anthropic recommande le raisonnement adaptatif pour ces requêtes, ou la séparation entre l’exigence de JSON final et l’étape d’outil. Définissez les champs de sortie et précisez que la réponse finale suit les résultats des outils. Une consigne d’extraction de données peut nommer les champs requis et la représentation des valeurs manquantes, tandis qu’une consigne de recherche peut d’abord demander les éléments nécessaires pour les renseigner. Lisez les blocs de réponse selon leur type, car la réponse n’est pas nécessairement le premier bloc et le texte de raisonnement est omis par défaut. Pour les prompts d’agents plus longs, Anthropic note que le niveau low peut entraîner un arrêt prématuré, l’omission d’une recherche ou l’absence d’une vérification. Son guide recommande des instructions explicites d’achèvement et de vraies vérifications des modifications de code avant de les annoncer comme terminées. Préparez le résultat attendu et les éléments qui le démontreraient : les passages sélectionnés pour un rapport, le comportement modifié pour une proposition de code ou les champs extraits d’un document. Le guide distingue aussi un message de l’utilisateur en cours de tâche d’une sortie d’outil : les nouvelles instructions de l’utilisateur appartiennent à un tour utilisateur, tandis que les éléments renvoyés par les outils restent séparés. Cette édition a ses propres protections et peut opposer un refus pour des catégories comme les usages informatiques nuisibles, les usages biologiques nuisibles, le développement de modèles concurrents ou d’autres usages interdits. Le développeur ne documente pas de mécanisme de repli côté serveur pour Haiku 5.5. Son guide note également que le niveau xhigh peut parfois terminer une réponse sur plusieurs échanges sans texte de réponse visible, et que du texte ressemblant à du raisonnement peut apparaître plus souvent à low ou lorsque le raisonnement est désactivé. Ce sont des comportements précis à prendre en compte lorsqu’un flux de travail exige un résultat visible et structuré. Pour une extraction ou un résumé ordinaire, utilisez une source ciblée, une sortie définie et le niveau d’effort adapté à la tâche. **Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `anthropic/claude-haiku-5.5:batch` [`anthropic/claude-haiku-5.5:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=anthropic%2Fclaude-haiku-5.5%3Abatch&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-haiku-5.5%3Abatch&fmt=batches) Anthropic /`anthropic/claude-haiku-5.5:batch` ### Pour commencer Claude Haiku 5.5 est le modèle compact d’Anthropic pour la classification, l’extraction, les résumés, le routage et les tâches ciblées d’agents. Il associe la compréhension du texte et des images à un raisonnement adaptatif et vise les tâches répétitives qui demandent une réponse rapide. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` Entrée `text` Sortie `text` Format de sortie JSON results\[\].response.body intégré | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`endpoint` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites /v1/chat/completions | Par défaut— | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites anthropic/claude-haiku-5.5:batch | Par défaut— | | Champ`requests` | Type`batch_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`requests[].custom_id` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`requests[].body.messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`completion_window` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 24h | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`requests[].body.model` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites anthropic/claude-haiku-5.5:batch, anthropic/claude-haiku-5.5 | Par défaut— | | Champ`provider.only` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites anthropic | Par défaut— | | Champ`provider.allow_fallbacks` | Type`boolean\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false, null | Par défaut— | Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratendpoint, model, requests | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`representation` | Contratrequests\[\] intégré ; chaque élément comporte custom\_id et body | | Paramètre`request_endpoint_profile` | Contrat/v1/chat/completions | | Paramètre`file_material` | ContratL’appelant peut charger localement le contenu JSONL UTF-8 effectif dans requests\[\]. Aucun paramètre purpose de téléversement, input\_file\_id ni référence à un fichier n’est utilisé. Si les données du client sont absentes ou vides, la préparation s’arrête avant le POST. | | Paramètre`serialization_order` | Contratendpoint, model, provider (si fourni), completion\_window (si fourni), requests en dernier | | Paramètre`optional_controls` | Contratprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Paramètre`schema_scope` | ContratCorps de requêtes Chat Completions textuelles dans l’enveloppe Batch intégrée documentée. | Cycle de vie : `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id effectivement renvoyé lors de la création d’origine ; même utilisateur, même clé et même groupe ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Tarification du cache explicite Activé Lorsque la mise en cache explicite est demandée #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0001** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0005** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00001** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0.000125** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **$0.0002** / 1K jetons | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse100 000 | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0001** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0005** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00001** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0.000125** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **$0.0002** / 1K jetons | | ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de100 000 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0005** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0025** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00005** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0.000625** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **$0.001** / 1K jetons | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Traitement par lots curl · jeu de données de test conservéPython HTTP · JSONL réel du clientPython · enregistrez chaque résultat finalisé ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json from pathlib import Path body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"anthropic/claude-haiku-5.5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}') Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8") PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json ``` ```python import json, os from pathlib import Path from urllib.request import Request, urlopen def prepare_requests(customer_path): path = Path(customer_path) if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing") items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()] if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests") ids = set() for item in items: if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body") cid = item["custom_id"] if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique") ids.add(cid) if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages") supplied_model = item["body"].get("model") if supplied_model is not None and supplied_model not in ['anthropic/claude-haiku-5.5:batch', 'anthropic/claude-haiku-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"anthropic/claude-haiku-5.5:batch", "requests":items} if __name__ == "__main__": material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "") if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file") body = prepare_requests(material) key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "") if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY") request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST") with urlopen(request) as response: raw = response.read() Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw) print(raw.decode("utf-8")) ``` ```python import json from pathlib import Path raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes() response = json.loads(raw) if response.get("status") != "completed": raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting") results = response.get("results") if not isinstance(results, list) or not results: raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing") Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8") # Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error. ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Traitement par lots JSON results\[\].response.body intégré - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Vérifier l’état de la tâche curl · état de l’opération d’origine ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID' import json from pathlib import Path from urllib.parse import quote response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8")) operation = response.get("id") if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit") print(quote(operation, safe="")) PY_ID )" curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json ``` ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez l’intégralité du JSON de statut d’origine, chaque résultat/custom\_id et le corps complet de la réponse ou de l’erreur. Enregistrez les results\[\] terminés au format JSONL sans filtrage. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez l’identifiant de l’opération d’origine. La réponse 503 result\_pending\_check contient X-Should-Retry:false ; ne soumettez jamais à nouveau un lot d’origine dont l’issue est inconnue. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`results[].custom_id` | Typestring | | Champ`results[].response.body.choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`results[].error` | Typeobject\|null | | Champ`usage` | Typeobject\|null | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`endpoint` | Typestring | | Champ`status` | Typestring | | Champ`request_counts` | Typeobject | | Champ`results[].id` | Typestring | | Champ`results[].response.status_code` | Typeinteger | | Champ`results[].response.request_id` | Typestring | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionEnveloppe intégrée documentée invalide, clés dupliquées, identité d’élément incorrecte ou conflit avec les capacités configurées du modèle. | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant toute nouvelle soumission. | | Réponse401 · `authentication_error` | ConditionClé API invalide. | Étape suivanteUtilisez la clé Ailoot autorisée. | | Réponse403 · `permission_error` | ConditionGroupe de traitement par lots indisponible. | Étape suivanteVérifiez les droits d’accès de la clé/du groupe. | | Réponse422 · `invalid_request_error` | ConditionLe traitement par lots est facturé sur le solde ; la création via un abonnement est refusée. | Étape suivanteUtilisez le groupe autorisé dont la facturation est prélevée sur le solde. | | Réponse422 · `price_unavailable` | ConditionImpossible d’établir un devis pour les données d’entrée du traitement par lots. | Étape suivanteConservez la réponse ; utilisez les données d’entrée documentées pour cette famille. | | Réponse402 · `billing_error` | ConditionRéserve pour le traitement par lots indisponible. | Étape suivanteRésolvez le problème d’admission avant d’envoyer une nouvelle requête. | | Réponse503 · `price_unavailable` | ConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles. | Étape suivanteConservez la réponse ; ne remplacez pas les prix par d’autres. | | Réponse503 · `api_error` | ConditionRoute exacte du fournisseur indisponible. | Étape suivanteConservez la réponse pour réparer la route. | | Réponse503 · `result_pending_check` | ConditionLe résultat d’origine nécessite une vérification ; X-Should-Retry:false. | Étape suivanteConservez l’operation\_id/id d’origine et consultez son statut ; ne répétez jamais le POST d’origine. | | Réponse404 · `not_found` | ConditionOpération de suivi du traitement par lots absente ou appartenant à une autre identité. | Étape suivanteUtilisez l’id exact d’origine avec le même utilisateur, la même clé et le même groupe. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`anthropic/claude-haiku-5.5:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=anthropic%2Fclaude-haiku-5.5%3Abatch&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-haiku-5.5%3Abatch&fmt=batches) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`anthropic/claude-haiku-5.5:batch`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=anthropic%2Fclaude-haiku-5.5%3Abatch&route=Ultra&caller=anthropic%2Fclaude-haiku-5.5%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch) Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/batches` · `anthropic/claude-haiku-5.5:batch`: `text` → `text` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/batches` · `anthropic/claude-haiku-5.5:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/batches` · `anthropic/claude-haiku-5.5:batch`: `requests.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ca/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ca) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.